23、利用 Visio 和 SharePoint 构建强大的商业智能应用

利用 Visio 和 SharePoint 构建强大的商业智能应用

在商业智能(BI)应用中,将不同来源的数据整合并可视化是一项关键任务。Visio 和 SharePoint 的结合为我们提供了一种强大且便捷的方式来实现这一目标。

1. Visio 图表与数据关联

首先,我们从创建包含详细楼层平面图的 Visio 图表开始。以时尚店铺为例,每个店铺布局都有在 Visio 中创建的详细平面图,展示了商品货架的位置。但初始的图表缺乏销售和库存数据,显得不够生动。因此,我们需要将图表发布到 SharePoint 并与数据进行关联。

1.1 保存到 Visio 服务

可使用之前示例中描述的相同技术将图表保存到 Visio 服务。

1.2 关联数据

店铺连锁的销售数据存储在多个 SharePoint 列表中,其中一个列表汇总了所有店铺的数据,每个店铺还有单独的列表。要将 Visio 图表与数据关联,可按以下步骤操作:
1. 在 Visio 功能区,点击“数据”选项卡,然后在“外部数据”组中,点击“将数据链接到形状”按钮,打开“数据选择器向导”。
2. 在“数据选择器向导”的第一页,点击“Microsoft SharePoint 基础列表”选项,然后点击“下一步”。
3. 在接下来的页面,如果 SharePoint 网站的 URL 已在列表中,选择它;否则,在“网站”文本框中输入或粘贴 URL,然后点击“下一步”。
4. 向导会显示所选网站上的 SharePoint 列表名称,选择“时尚站 - 总体销售数据”列表,然后点击“下一步”。
5. 在向导的最后一页,点击“完成”。

【EI复现】基于深度强化学习的微能源网能量管理与优化策略研究(Python代码实现)内容概要:本文围绕“基于深度强化学习的微能源网能量管理与优化策略”展开研究,重点利用深度Q网络(DQN)等深度强化学习算法对微能源网中的能量调度进行建模与优化,旨在应对可再生能源出力波动、负荷变化及运行成本等问题。文中结合Python代码实现,构建了包含光伏、储能、负荷等元素的微能源网模型,通过强化学习智能体动态决策能量分配策略,实现经济性、稳定性能效的多重优化目标,并可能与其他优化算法进行对比分析以验证有效性。研究属于电力系统与人工智能交叉领域,具有较强的工程应用背景学术参考价值。; 适合人群:具备一定Python编程基础机器学习基础知识,从事电力系统、能源互联网、智能优化等相关方向的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①学习如何将深度强化学习应用于微能源网的能量管理;②掌握DQN等算法在实际能源系统调度中的建模与实现方法;③为相关课题研究或项目开发提供代码参考技术思路。; 阅读建议:建议读者结合提供的Python代码进行实践操作,理解环境建模、状态空间、动作空间及奖励函数的设计逻辑,同时可扩展学习其他强化学习算法在能源系统中的应用
皮肤烧伤识别作为医学与智能技术交叉的前沿课题,近年来在深度学习方法推动下取得了显著进展。该技术体系借助卷积神经网络等先进模型,实现了对烧伤区域特征的高效提取与分类判别,为临床诊疗决策提供了重要参考依据。本研究项目系统整合了算法设计、数据处理及模型部署等关键环节,形成了一套完整的可操作性方案。 在技术实现层面,首先需要构建具有代表性的烧伤图像数据库,涵盖不同损伤程度及愈合阶段的临床样本。通过对原始图像进行标准化校正、对比度增强等预处理操作,有效提升后续特征学习的稳定性。网络架构设计需充分考虑皮肤病变的区域特性,通过多层卷积与池化操作的组合,逐步抽象出具有判别力的烧伤特征表示。 模型优化过程中采用自适应学习率调整策略,结合交叉熵损失函数与梯度下降算法,确保参数收敛的稳定性。为防止过拟合现象,引入数据扩增技术与正则化约束,增强模型的泛化能力。性能验证阶段采用精确率、召回率等多维度指标,在独立测试集上全面评估模型对不同烧伤类型的识别效能。 经过充分验证的识别系统可集成至医疗诊断平台,通过规范化接口实现与现有医疗设备的无缝对接。实际部署前需进行多中心临床验证,确保系统在不同操作环境下的稳定表现。该技术方案的实施将显著缩短烧伤评估时间,为临床医师提供客观量化的辅助诊断依据,进而优化治疗方案制定流程。 本项目的突出特点在于将理论研究与工程实践有机结合,既包含前沿的深度学习算法探索,又提供了完整的产业化实施路径。通过模块化的设计思路,使得医疗专业人员能够快速掌握核心技术方法,推动智能诊断技术在烧伤外科领域的实际应用。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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