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最新推荐文章于 2025-02-25 16:50:39 发布
原创 最新推荐文章于 2025-02-25 16:50:39 发布 · 441 阅读 · 0 ·
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#物流 #工作 #产品

    随着经济全球化和知识经济时代的到来，无国界化企业经营的趋势愈来愈明显，整个市场竞争呈现出明显的国际化和一体化。与此同时，用户需求愈加突出个性化，导致不确定性不断增加。此外，高新技术的迅猛发展提高了生产效率，缩短了产品更新换代周期，加剧了市场竞争的激烈程度。因此，企业管理如何适应新的竞争环境已成为企业家和理论工作者关注的焦点。本章讨论了2 1世纪市场竞争环境的主要特征，指出传统管理模式存在的问题并对此进行了讨论，最后介绍了供应链管理产生的背景 及发展的主要趋势。
物流供应链.pdf ( 6012 KB )
 


    随着经济全球化和知识经济时代的到来，无国界化企业经营的趋势愈来愈明显，整个市场竞争呈现出明显的国际化和一体化。与此同时，用户需求愈加突出个性化，导致不确定性不断增加。此外，高新技术的迅猛发展提高了生产效率，缩短了产品更新换代周期，加剧了市场竞争的激烈程度。因此，企业管理如何适应新的竞争环境已成为企业家和理论工作者关注的焦点。本章讨论了2 1世纪市场竞争环境的主要特征，指出传统管理模式存在的问题并对此进行了讨论，最后介绍了供应链管理产生的背景 及发展的主要趋势。
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    随着经济全球化和知识经济时代的到来，无国界化企业经营的趋势愈来愈明显，整个市场竞争呈现出明显的国际化和一体化。与此同时，用户需求愈加突出个性化，导致不确定性不断增加。此外，高新技术的迅猛发展提高了生产效率，缩短了产品更新换代周期，加剧了市场竞争的激烈程度。因此，企业管理如何适应新的竞争环境已成为企业家和理论工作者关注的焦点。本章讨论了2 1世纪市场竞争环境的主要特征，指出传统管理模式存在的问题并对此进行了讨论，最后介绍了供应链管理产生的背景 及发展的主要趋势。
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    随着经济全球化和知识经济时代的到来，无国界化企业经营的趋势愈来愈明显，整个市场竞争呈现出明显的国际化和一体化。与此同时，用户需求愈加突出个性化，导致不确定性不断增加。此外，高新技术的迅猛发展提高了生产效率，缩短了产品更新换代周期，加剧了市场竞争的激烈程度。因此，企业管理如何适应新的竞争环境已成为企业家和理论工作者关注的焦点。本章讨论了2 1世纪市场竞争环境的主要特征，指出传统管理模式存在的问题并对此进行了讨论，最后介绍了供应链管理产生的背景 及发展的主要趋势。
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典型的多层神经网络模型,神经网络多传感器融合
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【飞机能量-机动性(E-M)特性】飞机评估的最大转弯速度（即机动速度）、最大可持续转弯速度和最大可持续载荷系数对应的真空速度(Matlab代码实现）
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【飞机能量-机动性(E-M)特性】飞机评估的最大转弯速度（即机动速度）、最大可持续转弯速度和最大可持续载荷系数对应的真空速度(Matlab代码实现）内容概要：本文档围绕飞机能量-机动性（E-M）特性展开，重点介绍了如何通过Matlab代码实现飞机评估中的关键性能指标计算，包括最大转弯速度（即机动速度）、最大可持续转弯速度以及最大可持续载荷系数所对应的真空速度。这些参数是衡量飞机飞行性能和机动能力的重要指标，尤其在航空工程与飞行器设计领域具有重要应用价值。文档提供了详细的算法逻辑与Matlab仿真方法，帮助读者理解飞机在不同飞行状态下气动性能与动力系统的相互关系，并通过编程手段实现性能边界分析。; 适合人群：具备一定航空工程基础知识和Matlab编程能力的高校学生、科研人员及从事飞行器设计与仿真的工程技术人员；尤其适合研究生及以上层次的研究者或相关项目开发者。; 使用场景及目标：①用于飞机性能分析与飞行包线绘制，支持飞行器初步设计阶段的动力-气动匹配评估；②辅助教学与科研，帮助理解E-M特性曲线的生成原理及其在战术飞行中的意义；③为后续飞行仿真、任务规划与控制系统设计提供数据支撑。; 阅读建议：建议读者结合空气动力学与飞行动力学基础知识进行学习，重点关注Matlab代码中对升力、阻力、推力与重量等参数的建模方式，并尝试修改飞行器参数以观察性能变化，从而深入掌握飞机机动性分析的核心方法。
【水下机器人建模】基于QLearning自适应强化学习PID控制器在AUV中的应用研究（Matlab代码实现）
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【水下机器人建模】基于QLearning自适应强化学习PID控制器在AUV中的应用研究（Matlab代码实现）内容概要：本文研究了基于QLearning自适应强化学习的PID控制器在自主水下航行器（AUV）中的应用，通过Matlab代码实现水下机器人建模与控制系统设计。重点在于结合强化学习算法优化传统PID控制参数，提升AUV在复杂水下环境中的自适应控制能力与运动稳定性，解决传统控制方法难以应对的非线性、时变动力学问题。文中详细展示了控制策略的设计思路、QLearning算法与PID参数调整的耦合机制，以及仿真验证过程。; 适合人群：具备自动控制理论基础、强化学习基础知识及Matlab编程能力的研究生、科研人员或从事智能水下机器人控制领域的工程技术人员。; 使用场景及目标：①应用于水下机器人高精度轨迹跟踪与姿态控制；②为智能控制算法在复杂非线性系统中的实际部署提供参考方案；③支持科研复现与教学演示，推动强化学习在海洋装备控制中的创新应用。; 阅读建议：建议读者结合Matlab代码深入理解QLearning与PID融合的实现细节，重点关注状态空间、奖励函数的设计以及参数自整定过程，同时可通过修改环境模型进行扩展实验以加深对算法鲁棒性的理解。
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