72、货运业务中的数字学习体验研究

货运业务中的数字学习体验研究

1. 引言

通过卡车、货车、飞机、火车或轮船运输的商品或产品被称为货物。“货运”和“货物”这两个词可以互换使用。大多数情况下,运输商或航运公司运输货物是为了盈利。例如,当紧急物资被运往灾区,即使运输方没有盈利,这些物资仍被称为货物。在一些农村和农业地区,货物也可以指运输的动物,如牛、猪或鸡。如果车辆上有人,则他们被称为乘客或船员。

案例公司的员工是经过培训,能够熟练使用公司数字工具和技术的参与者。他们是公司内部网络的一部分。在本研究框架内,案例公司的员工可以自由选择任何社交媒体平台进行沟通,以完成工作任务。因为人们普遍认为,使用社交媒体可以提高员工的工作参与度。此外,员工还被鼓励充分利用社交媒体带来的机会,营造良好的工作环境,加强员工之间的关系。一项为期六个月的研究发现,该公司员工通过在线会议工具(如Zoom、Google Meet或Microsoft Team)进行正式会议。这不仅节省了时间,在紧急情况下也非常有用。当需要立即审查问题并做出决策时,可以迅速召开紧急会议。

2. 货运业务

“货物”一词通常指多式联运集装箱单元,特别是航运公司和物流公司常用此表述。这些集装箱单元设计为可重复使用的载体,用于运输内部的商品。同样,航空集装箱也会在货运清单中列出,并详细描述其包装内容。空集装箱运输时,每个单元都被视为货物;而装满货物的集装箱,其内部货物则被称为集装箱货物。

托运人将航空货物(有时称为空运货物)交给企业,企业负责收集并交付给客户。1911年,信件运输是飞机最早用于货运的用途之一。后来,制造商开始制造能够运输各种货物的飞机。许多商用飞机,尤其是波音747,设计初衷就是便于改装为货机。大型飞机上使用的集装

【电能质量扰动】基于ML和DWT的电能质量扰动分类方法研究(Matlab实现)内容概要:本文研究了一种基于机器学习(ML)和离散小波变换(DWT)的电能质量扰动分类方法,并提供了Matlab实现方案。首先利用DWT对电能质量信号进行多尺度分解,提取信号的时频域特征,有效捕捉电压暂降、暂升、中断、谐波、闪变等常见扰动的关键信息;随后结合机器学习分类器(如SVM、BP神经网络等)对提取的特征进行训练与分类,实现对不同类型扰动的自动识别与准确区分。该方法充分发挥DWT在信号去噪与特征提取方面的优势,结合ML强大的模式识别能力,提升了分类精度与鲁棒性,具有较强的实用价值。; 适合人群:电气工程、自动化、电力系统及其自动化等相关专业的研究生、科研人员及从事电能质量监测与分析的工程技术人员;具备一定的信号处理基础和Matlab编程能力者更佳。; 使用场景及目标:①应用于智能电网中的电能质量在线监测系统,实现扰动类型的自动识别;②作为高校或科研机构在信号处理、模式识别、电力系统分析等课程的教学案例或科研实验平台;③目标是提高电能质量扰动分类的准确性与效率,为后续的电能治理与设备保护提供决策依据。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解DWT的实现过程与特征提取步骤,重点关注小波基选择、分解层数设定及特征向量构造对分类性能的影响,并尝试对比不同机器学习模型的分类效果,以全面掌握该方法的核心技术要点。
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