Java版本+企业电子招投标系统源代码+支持二开+Spring cloud tbms

本文详细描述了一款电子招标采购软件,涵盖了立项管理、项目管理、公告管理、评审和考核流程,以及供应商和招标代理机构的企业中心功能,旨在提升企业采购效率和透明度,降低成本。

    项目说明

随着公司的快速发展,企业人员和经营规模不断壮大,公司对内部招采管理的提升提出了更高的要求。在企业里建立一个公平、公开、公正的采购环境,最大限度控制采购成本至关重要。符合国家电子招投标法律法规及相关规范,以及审计监督要求;通过电子化平台提高招投标工作的公开性和透明性;通过电子化招投标,使得招标采购的质量更高、速度更快。过招投标文件电子化,节约招标成本,提升企业的资金节约率。

开发类型

电子招标采购软件

解决方案

招标面向的对象为供应商库中所有符合招标要求的供应商,当库中的供应商有一定积累的时候,会节省大量引入新供应商的时间。系统自动从供应商库中筛选符合招标要求的供应商,改变以往邀标的业务模式。招采工作完成对供应商进行评分,对不合格供应商进行拉黑;供应商报名、缴费以及投标、答疑等过程通过系统自助完成。以往线下存档资料管理困难,回溯项目过程不清晰,回溯过程复杂,现在通过线上存档的方式,存档方便,可以快捷高效的对以往招采项目进行回溯。

  一、立项管理

1、招标立项申请

功能点:招标类项目立项申请入口,用户可以保存为草稿,提交。

2、非招标立项申请

功能点:非招标立项申请入口、用户可以保存为草稿、提交。

3、采购立项列表

功能点:对草稿进行编辑,驳回的立项编辑,在途流程查看。

二、项目管理

1、采购计划管理

功能点:采购计划新增、编辑、删除

2、采购过程管理

功能点:查询、维护基准价、组建评审小组、项目答疑澄清、文件费保证金审核、供应商报价维护、查看评审明细。

3、招标代理机构抽取

功能点:招标代理机构抽取

4、造价机构抽取

功能点:造价机构抽取

5、线下项目管理

功能点:新增、导入、删除、编辑。

三、采购公告管理

1、项目公告查询

功能点:招标类公告创建、非招标类公告创建、查看、编辑、提交审核、停用。

四、评审管理

1、项目评审

功能点:查询、评审人员提交评分。

五、考核管理

1、项目考核分派

功能点:查询、查看详情、发布考核、指派考核负责人。

2、项目考核查询

功能点:查询、查看详情、分配考核人。

3、项目考核

功能点:查询、查看详情、提交考核评分。

六、供应商企业中心

1、投诉建议

功能点:提交投诉建议

2、企业信息

功能点:修改企业信息

3、项目管理

功能点:查看公告、查看项目、下载标书、缴纳文件费、缴纳保证金、上传标书文件。

七、招标代理机构企业中心

1、基本信息

功能点:修改企业信息

2、项目管理

功能点:查看项目详情及状态

3、公告管理

功能点:招标类公告创建、非招标类公告创建、查看、编辑、提交审核、停用。

 

标题基于Python的汽车之家网站舆情分析系统研究AI更换标题第1章引言阐述汽车之家网站舆情分析的研究背景、意义、国内外研究现状、论文方法及创新点。1.1研究背景与意义说明汽车之家网站舆情分析对汽车行业及消费者的重要性。1.2国内外研究现状概述国内外在汽车舆情分析领域的研究进展与成果。1.3论文方法及创新点介绍本文采用的研究方法及相较于前人的创新之处。第2章相关理论总结和评述舆情分析、Python编程及网络爬虫相关理论。2.1舆情分析理论阐述舆情分析的基本概念、流程及关键技术。2.2Python编程基础介绍Python语言特点及其在数据分析中的应用。2.3网络爬虫技术说明网络爬虫的原理及在舆情数据收集中的应用。第3章系统设计详细描述基于Python的汽车之家网站舆情分析系统的设计方案。3.1系统架构设计给出系统的整体架构,包括数据收集、处理、分析及展示模块。3.2数据收集模块设计介绍如何利用网络爬虫技术收集汽车之家网站的舆情数据。3.3数据处理与分析模块设计阐述数据处理流程及舆情分析算法的选择与实现。第4章系统实现与测试介绍系统的实现过程及测试方法,确保系统稳定可靠。4.1系统实现环境列出系统实现所需的软件、硬件环境及发工具。4.2系统实现过程详细描述系统各模块的实现步骤及代码实现细节。4.3系统测试方法介绍系统测试的方法、测试用例及测试结果分析。第5章研究结果与分析呈现系统运行结果,分析舆情数据,提出见解。5.1舆情数据可视化展示通过图表等形式展示舆情数据的分布、趋势等特征。5.2舆情分析结果解读对舆情分析结果进行解读,提出对汽车行业的见解。5.3对比方法分析将本系统与其他舆情分析系统进行对比,分析优劣。第6章结论与展望总结研究成果,提出未来研究方向。6.1研究结论概括本文的主要研究成果及对汽车之家网站舆情分析的贡献。6.2展望指出系统存在的不足及未来改进方向,展望舆情
【磁场】扩展卡尔曼滤波器用于利用高斯过程回归进行磁场SLAM研究(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了利用扩展卡尔曼滤波器(EKF)结合高斯过程回归(GPR)进行磁场辅助的SLAM(同步定位与地图构建)研究,并提供了完整的Matlab代码实现。该方法通过高斯过程回归对磁场空间进行建模,有效捕捉磁场分布的非线性特征,同时利用扩展卡尔曼滤波器融合传感器数据,实现移动机器人在复杂环境中的精确定位与地图构建。研究重点在于提升室内等无GPS环境下定位系统的精度与鲁棒性,尤其适用于磁场特征明显的场景。文中详细阐述了算法原理、数学模型构建、状态估计流程及仿真实验设计。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,熟悉机器人感知、导航或状态估计相关理论的研究生、科研人员及从事SLAM算法发的工程师。; 使用场景及目标:①应用于室内机器人、AGV等在缺乏GPS信号环境下的高精度定位与地图构建;②为磁场SLAM系统的设计与优化提供算法参考和技术验证平台;③帮助研究人员深入理解EKF与GPR在非线性系统中的融合机制及实际应用方法。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码逐模块分析算法实现细节,重点关注高斯过程回归的训练与预测过程以及EKF的状态更新逻辑,可通过替换实际磁场数据进行实验验证,进一步拓展至多源传感器融合场景。
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