java spring cloud 企业电子招标采购系统源码:营造全面规范安全的电子招投标环境,促进招投标市场健康可持续发展 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。

 

基于NSGA-III算法求解微电网多目标优化调度研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕基于NSGA-III算法的微电网多目标优化调度展开研究,重点介绍了如何利用该先进多目标进化算法解决微电网系统中多个相互冲突的目标(如运行成本最小化、碳排放最低、供电可靠性最高等)的协同优化问题。文中结合Matlab代码实现,详细阐述了NSGA-III算法的基本原理、在微电网调度模型中的建模过程、约束条件处理、目标函数设计以及仿真结果分析,展示了其相较于传统优化方法在求解高维、非线性、多目标问题上的优越性。同时,文档还提供了丰富的相关研究案例和技术支持背景,涵盖电力系统优化、智能算法应用及Matlab仿真等多个方面。; 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、科研人员及从事能源优化领域的工程技术人员;尤其适合正在进行微电网调度、多目标优化算法研究或撰写相关论文的研究者。; 使用场景及目标:①掌握NSGA-III算法的核心思想及其在复杂能源系统优化中的应用方式;②学习如何构建微电网多目标调度模型并利用Matlab进行仿真求解;③为科研项目、毕业论文或实际工程提供算法实现参考和技术支撑。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Matlab代码实例,逐步调试运行并深入理解算法流程与模型构建细节,同时可参考文档中列出的其他优化案例进行横向对比学习,以提升综合应用能力。
内容概要:本文深入探讨了YOLOv11目标检测模型在计算机竞赛中的应用价值,介绍了其作为实时目标检测前沿技术的核心原理,即通过单次前向传播实现目标分类与定位,具备高精度与高速度的优势。文章阐述了YOLOv11基于深度学习和卷积神经网络的特征提取机制,并重点分析了在竞赛中提升性能的关键技巧,包括数据集精细化管理、针对性数据增强策略(如光照调整)、模型结构选择与学习率调度优化。结合自动驾驶、医疗影像分析和环境监测等实际应用场景,展示了其广泛适用性。并通过一段完整的代码实例,详细解析了模型加载、图像预处理、推理、后处理及结果可视化的全流程。最后展望了YOLOv11未来在硬件加速、多模态融合及模型可解释性方面的演进趋势。; 适合人群:具备一定深度学习基础,参与计算机视觉相关竞赛的高校学生、研究人员及算法工程师;熟悉Python和PyTorch框架的技术人员。; 使用场景及目标:①掌握YOLOv11在各类计算机竞赛中的实际部署方法;②学习如何针对特定任务优化模型性能;③理解从数据处理到结果可视化的完整目标检测流程;④为参赛项目提供高效、可靠的解决方案。; 阅读建议:建议结合代码实例动手实践,复现检测流程,并根据具体竞赛需求调整数据增强策略与模型参数,同时关注模型轻量化与推理效率的平衡。
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