企业工程项目管理系统源码(三控:进度组织、质量安全、预算资金成本、二平台:招采、设计管理) em

本文介绍了工程项目管理软件,它能对建设工程项目全过程综合管理。详细列出系统管理、系统设置、项目管理等各模块及其功能点,还提及前端架构包括VUE、Uniapp等,涉及Eureka、Config等技术。

  工程项目管理软件(工程项目管理系统)对建设工程项目管理组织建设、项目策划决策、规划设计、施工建设到竣工交付、总结评估、运维运营,全过程、全方位的对项目进行综合管理

   工程项目各模块及其功能点清单

一、系统管理

    1、数据字典:实现对数据字典标签的增删改查操作

    2、编码管理:实现对系统编码的增删改查操作

    3、用户管理:管理和查看用户角色

    4、菜单管理:实现对系统菜单的增删改查操作

    5、角色管理:管理和查看用户角色的权限

    6、系统消息:查看系统消息

二、系统设置

    1、项目前期模板设置:实现对项目前期模板文档的增删改查操作

    2、项目权限管理:管理各项目的成员名单

    3、资源管理:实现对资源清单的增删改查操作

    4、考核指标:实现对考核指标的增删改查操作

    5、预警指标:实现对预警指标的增删改查操作

    6、模板管理:实现对模板的增删改查操作

    7、提醒消息模板:实现对提醒消息模板的增删改查操作

三、项目管理

    1、项目列表:实现对项目列表的增删改查操作,包括查看各项目的立项人、创建时间、

                项目经理、计划开始时间、计划结束时间等信息,可以进行终止和导出操作

    2、项目计划管理:项目计划查看和管理模块,可执行增删改查操作,包括查看甘特图

    3、进度上报管理:项目进度上报模块,可上报任务或任务步骤进度

    4、形象进度:形象进度管理

    5、指引:项目指引详情

四、合同管理

    1、项目合同:项目合同详情查询和展示页面

    2、问题合同:问题合同详情查询和展示页面

    3、合同收付款:合同收付款详情查询和展示页面

    4、资金计划:实现各项目资金计划的详情查看及其增删改和导出操作

    5、项目考核:项目考核详情查看页面

    6、奖惩管理:奖惩查看管理页面

五、预警管理

    1、预警管理:预警管理和信息查看页面,可以执行设置预警指标操作

    2、预警记录:预警记录管理

六、竣工管理

    1、工程竣工移交:工程竣工移交管理

    2、工程竣工验收:工程竣工验收管理

七、质量管理

    1、中间验收:中间验收记录管理

    2、质量检查:质量检查记录管理

    3、隐患整改:隐患整改记录管理

八、统计报表

    1、项目汇总:项目汇总信息查看,包括进度、计划时间等信息

    2、进度报表:项目进度报表,包括计划时间和已用资源等信息

    3、收支报表:项目收支报表,包含总体收支、项目收支和收支统计模块

    4、资金计划报表:资金计划详情展示

    5、资金计划统计:资金计划统计模块,提供信息导出功能

    6、差异报表:项目差异报表,进入详情界面可执行基线对比

    7、每周报表:项目每周报表

九、工作台

    1、我的待办:我的待办和已办工作

    2、我的消息:我的消息清单,包含未读信息和已读信息

前端架构:VUE、Uniapp、Layui、Bootstrap、H5、CSS3

涉及技术:Eureka、Config、Zuul、OAuth2、Security、OSS、Turbine、Zipkin、Feign、Monitor、Stream、ElasticSearch等 

 

数据集介绍:电力线目标检测数据集 一、基础信息 数据集名称:电力线目标检测数据集 图片数量: 训练集:2898张图片 验证集:263张图片 测试集:138张图片 总计:3299张图片 分类类别: 类别ID: 0(电力线) 标注格式: YOLO格式,包含对象标注信息,适用于目标检测任务。 数据格式:JPEG/PNG图片,来源于空中拍摄或监视觉。 、适用场景 电力设施监与巡检: 数据集支持目标检测任务,帮助构建能够自动识别和定位电力线的AI模型,用于无人机或固定摄像头巡检,提升电力设施维护效率和安全性。 能源与公用事业管理: 集成至能源管理系统中,提供实时电力线检测功能,辅助进行风险 assessment 和预防性维护,优化能源分配。 计算机视觉算法研究: 支持目标检测技术在特定领域的应用研究,促进AI在能源和公用事业行业的创新与发展。 专业培训与教育: 数据集可用于电力行业培训课程,作为工程师和技术人员学习电力线检测与识别的重要资源。 、数据集优势 标注精准可靠: 每张图片均经过专业标注,确保电力线对象的定位准确,适用于高精度模型训练。 数据多样性丰富: 包含多种环境下的电力线图片,如空中视角,覆盖不同场景条件,提升模型的泛化能力和鲁棒性。 任务适配性强: 标注格式兼容YOLO等主流深度学习框架,便于快速集成和模型开发,支持目标检测任务的直接应用。 实用价值突出: 专注于电力线检测,为智能电网、自动化巡检和能源设施监提供关键数据支撑,具有较高的行业应用价值。
【弹簧阻尼器】基于卡尔曼滤波弹簧质量阻尼器系统噪声测量实时状态估计研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于卡尔曼滤波的弹簧质量阻尼器系统噪声测量与实时状态估计”展开研究,利用Matlab代码实现对系统状态的精确估计。重点在于应用卡尔曼滤波技术处理系统中存在的噪声干扰,提升对弹簧质量阻尼器系统动态行为的实时观测能力。文中详细阐述了系统建模、噪声特性分析及卡尔曼滤波算法的设计与实现过程,展示了滤波算法在抑制测量噪声、提高状态估计精度方面的有效性。同时,该研究属于更广泛的信号处理与状态估计技术应用范畴,适用于复杂动态系统的监制。; 适合人群:具备一定制系统理论基础和Matlab编程经验的高校研究生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事动态系统建模、状态估计与滤波算法研究的相关人员。; 使用场景及目标:①应用于机械、航空航天、自动化等领域中对振动系统状态的高精度实时估计;②为噪声环境下的传感器数据融合与状态预测提供算法支持;③作为卡尔曼滤波算法在实际物理系统中应用的教学与科研案例。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码实践,深入理解系统建模与滤波器设计的关键步骤,关注噪声建模与滤波参数调优对估计性能的影响,并可进一步拓展至扩展卡尔曼滤波(EKF)或无迹卡尔曼滤波(UKF)在非线性系统中的应用。
【顶级EI复现】计及连锁故障传播路径的电力系统 N-k 多阶段双层优化及故障场景筛选模型(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了一个针对电力系统连锁故障传播路径的N-k多阶段双层优化及故障场景筛选模型,旨在提升电力系统在复杂故障条件下的安全性与稳定性。该模型结合了多阶段动态响应与双层优化架构,能够有效模拟连锁故障的传播过程,并通过优化算法筛选出关键故障场景,进而支撑系统风险评估与预防制策略制定。文中提供了基于Matlab的代码实现,便于科研人员复现顶级EI期刊研究成果,深入理解电力系统可靠性分析的核心算法与建模方法。; 适合人群:具备一定电力系统基础知识和Matlab编程能力的研究生、科研人员及从事电力系统安全分析的工程技术人员,尤其适合致力于高水平论文复现与创新研究的用户。; 使用场景及目标:①复现电力系统连锁故障分析领域的顶级EI论文模型;②开展N-k故障场景筛选、多阶段优化建模、双层规划算法设计等相关课题研究;③提升在电力系统可靠性、韧性评估与预防制方面的科研能力。; 阅读建议:建议读者结合文档提供的Matlab代码逐模块学习,重点关注双层优化结构与故障传播路径建模的实现细节,同时参考文中提及的YALMIP工具包和网盘资源进行实践调试,以加深对算法逻辑与工程应用的理解。
【单磁铁磁场】【两个相斥磁铁】【两个相吸磁铁】【磁场分布 3d】(Matlab代码实现)内容概要:本文档主要围绕“单磁铁磁场”、“两个相斥磁铁”、“两个相吸磁铁”的磁场分布3D可视化展开,提供了基于Matlab的代码实现方案,用于科研仿真与教学演示。通过建立磁偶极子模型,计算并绘制不同磁铁组合下的维磁场分布图,帮助理解磁场的空间特性与相互作用机制。文档还提及多个相关科研主题和技术应用场景,涵盖电磁场仿真、电力系统、路径规划、优化算法等领域,体现了Matlab在多学科科研仿真中的广泛应用。重点在于通过编程手段实现磁场的可视化与定量分析,适用于需要电磁场建模与仿真的研究工作。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础的高校学生、科研人员及工程技术人员,尤其适用于从事电磁场仿真、电力系统、自动化制等相关领域的研究人员;工作年限1-5年内的研究生或工程师尤为适合。; 使用场景及目标:①用于教学实验中磁场分布的维可视化展示;②支持科研项目中对磁体间相互作用的建模与仿真分析;③为电磁设备设计、磁场传感器布局等工程问题提供仿真依据;④作为学习Matlab在电磁场计算中应用的实践案例。; 阅读建议:建议读者结合文档提供的代码逐行调试运行,理解磁场建模的数学原理与Matlab实现细节,同时可参考文中提到的其他仿真案例进行拓展学习,提升综合仿真能力。注意区分不同磁铁配置下的边界条件设置,确保仿真结果的准确性。
一、基础信息 数据集名称:太阳能板实例分割数据集 图片数量:测试集131张图片 分类类别:太阳能板(solar-panel) 标注格式:YOLO格式,包含实例分割的多边形坐标标注,适用于实例分割任务。 数据格式:PNG图片,来源于无人机拍摄视角。 、适用场景 太阳能设施自动巡检系统开发:数据集支持实例分割任务,帮助构建能够精确识别和分割太阳能板的AI模型,用于无人机自动巡检和状态监,提升太阳能电站的维护效率。 能源管理应用集成:可应用于太阳能发电站管理系统,实现实时太阳能板检测和轮廓分析,优化能源生产和设备管理。 计算机视觉学术研究:支持实例分割算法在可再生能源领域的性能评估与创新,促进AI技术与实际工业场景的结合。 教育与实践培训:作为高校或培训机构的实例分割教学资源,帮助学生和开发者掌握无人机视角下的物体分割技术。 、数据集优势 精准的多边形标注:每张图片中的太阳能板均使用多边形坐标进行精细标注,确保轮廓定位准确,适用于高精度实例分割模型训练。 独特的无人机视角:数据全部来自无人机拍摄,涵盖多种角度和环境条件,增强模型在真实场景中的鲁棒性和泛化能力。 任务专用性强:专注于太阳能板实例分割,类别单一且数据一致,便于模型快速学习和优化,提高开发效率。 实用价值突出:直接服务于太阳能行业,支持自动化检测和维护系统的开发,降低人工成本,提升运营安全性和可靠性。
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