航材送修可视化管理浅析

利用现代网络技术建立航材送修可视化管理系统,有效减少航材送修流程中监控的盲点,暴露航材送修过程中的问题,从而提高航材送修周转率,降低航材送修周期。     

基于异构网络表示学习的评分预测模型

深入分析电商行业的用户个性化数据并提供推荐服务近年来已成为业界的热点。推荐服务的基础是对用户的潜在兴趣进行挖掘,并对商品的感兴趣程度进行预测。因此,以此为背景,研究用户对商品的评分预测。对电商业的关系型数据在推荐系统中的应用进行了研究,提出了通过使用网络表示学习进行评分预测的方法。首先,将关系型数据构建成异构网络,用户和商品为网络中的节点。然后,设计了兼顾网络结构信息和节点之间相似性的个性化异构网络采样方法,并对节点进行表示学习。最后,将学习到的用户、商品表示向量输入到神经网络中进行训练,利用优化后的神经网络模型进行评分预测。实验结果表明:所提方法在YELP 13、Movielens 100k、Movielens 1m数据集上都有较高的准确率,对比常用方法,准确率提升6.5%以上。      

基于模糊层次分析的航材仓库保障效能评估

通过分析航材仓库保障工作具体情况,查找相关国军标规定,构建了航材仓库保障效能评估指标体系;通过层次分析法确定指标权重和隶属函数,进而建立了基于模糊层次分析法的评估模型。结合实例分析,验证了该方法的有效性,为进一步提高航材仓库保障效能提供了帮助。     

基于航材保障工程的初始航材推荐清单研究

航材保障是航空公司成本控制最为重要的方面之一,合理的航材保障水平可以降低采购成本、减少库存,从而提高航空公司的综合竞争力。从工程实际应用出发,介绍了航材保障工程的重要意义,基于新机型初始运营的特殊需求,着重探讨了初始航材推荐清单编制的一般方法,并通过具体实例验证了该编制方法的有效性和实用性,可用于指导航空公司初始航材保障工程。     

ERP 系统中 BOM 的模型分析与算法实现

BOM 是 ERP 的核心模块,其数据结构与算法直接影响到了系统使用效率,本文通过对 BOM 标模型的分析,提出了递归展 BOM 和双向链表展 BOM 两种算法的具体实现     

餐厅推荐:好餐厅好吃更好看

浓缩的海上精华此地南面东方明珠、金茂大厦和上海环球金融中心等地标建筑,西、北面向黄浦江,并与外滩建筑群相望。可以说,从TAVOLA餐厅望出去的,是浓缩版的上海精华。TAVOLA意大利餐厅隶属于同名的餐饮集团,是继TAVOLA北京意大利餐厅之后的第二家旗舰店。餐厅位于     

基于HLA的战役航材备件需求仿真研究

在分析系统功能要求的基础上,提出基于HLA的战役航材备件需求系统仿真框架,对仿真系统联邦成员的功能进行划分,分析系统的信息交互,探讨系统实现所需的关键技术,构建了战役航材备件需求仿真平台,给出了仿真平台的工作流程。