针对实际工程项目中存在的不确定因素,通过对工期、成本、质量3个目标函数相互关系的模糊描述,以工序持续时间为决策变量,建立了基于三者的模糊均衡优化模型。为了求解该模型，在微粒群算法的基础上提出遗传免疫微粒群算法,通过测试函数的Matlab仿真验证了算法的有效性,并用于实际工程项目模糊均衡优化问题的计算,得到多组模糊的Pareto最优解,同时绘制相应的3维散点图,为决策者的选择提供准确和直观的依据。研究结果表明,所构建的工程项目工期- 成本- 质量的模糊均衡优化模型构建的合理性,同时表明遗传免疫微粒群算法在求

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某智能产品业务数据之前存储在Elasticsearch(Es)中，磁盘占用约30T(按照单副本计算)，总数据量25亿，按照不同业务分类分别存在于不同表中。迁移前，业务存在较严重的性能及成本问题，当前业

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手机开发关键的三个要素是：质量、成本和纳期（需要说明一下这三个要素的重要度是 依次递减的）。与手机测试直接相关的就有两个要素——质量和纳期。从目前X300 的情况看， 测出的问题没有解决，就将直接影响手机的质量；为了保证产品质量，就得延长开发期限， 因而只能推迟上市日期，这也造成了成本的增加。由此可见，手机测试在整个手机开发流程 中占据重要的位置，只要测试者还说不行，手机就无法上市（测试者简直是手握生杀大权）。

该表格可以当作报价单，也可用作内部工作量&成本评估，绝对真实项目，部分内容可自行根据项目内容进行补充。

电容式传感器是将被测量的变化转换成电容量变化的一种装置。电容式传感器具有结构简单、分辨力高、工作可靠、动态响应快、可非接触测量，及能在高温、辐射和强烈振动等恶劣条件下工作等优点，并且已在工农业生产的各个领域得到广泛应用。

去噪声代码matlab Velodyne_tls 这项研究开发了一种使用低成本Velodyne VLP-16激光雷达系统来采集密集点云的方法，而无需使用昂贵的GNSS定位或IMU。 我们的设置包括将激光雷达安装在电动机上以连续改变扫描方向，这会导致点云密度显着增加。 后处理会重建每个点的位置，以解决采集时的电机角度，而校准步骤会考虑硬件组合中的不准确性。 该系统在建筑物和废弃矿井等室内环境中进行了测试，但在室外也有望获得良好的效果。 有关这项工作的研究可在这里找到：2020，如有任何疑问，请与我联系： 演示文件中运行代码的说明 首先，在此链接下载示例点云： .pcap文件必须与main_demo.m位于同一文件夹中 用于运行代码的参数已经初始化，并且涉及转速，电机同步，机械臂校准以及alpha1参数和alpha2。 运行main_demo。 这段代码创建了与16个扫描带相对应的16个层文件。 然后可以合并这些文件。 可以使用calibration_demo.m文件调用的函数calibration_alpha1.m和calibration_alpha2.m来检查优化参数。 该系统在野外使

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