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Rational Rose UML 开发案例（收集） 网上选课系统 资金模拟项目 安环管理 现代银行业务系统 进销存系统

第一部分：需求说明 面试通过后应聘人员通过扫描二维码跳转至《应聘人员登记表》，应聘人员填写个人信息，完成应聘人员登记，提交后信息存储在e-cology系统。 数据存入e-cology中后触发《新员工入职申请流程》，并将登记表部分信息带入《新员工入职申请流程》，入职审批通过后集成契约锁签订劳动合同，同时在人事管理模块建立人员档案。 第二部分：需求实现 1、 整体操作步骤 1) 表单建模，建表单并设置数据审批 2) 移动建模，配置移动端单据 3) 修改配置文件 4) 生成二维码 2、 应聘人员登记表模块建立 建立应用、模块、单据、权限等信息 根据实际需求配置对应的登记表，注意登记表与《新员工入职申请流程》字段关系，《新员工入职申请流程》中需要从登记表中取数的字段，登记表中需要有。 配置数据审批 “被触发流程创建人”可以做成字段在登记表中，可设置为默认值，也可以由登记人员选择对应的招聘专员。这个字段的值就为流程发起人，该人员可以去【我的请求】跟踪流程走向。 开启数据审批功能 页面扩展，保存（新建）接口动作—是否触发审批工作流，开启。

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列车振动matlab代码刀具磨损预测 基于物联网的工具磨损预测，该项目用于收集和分析MATLAB中的振动数据，并使用该数据预测工具磨损。 抽象的 通常通过基于概念的振动监测来预测工具磨损，其中在加工过程中产生的振动与工具磨损现象相关。 事先检测到工具磨损现象可以提高加工过程中的性能。 机器和工具振动的大量变化是通过MPU-6050传感器获取的，并上传到云服务器。 在速度，切削深度，进给速度和振动之间建立了关系。 利用从云服务器记录的所有值，对机器学习模式进行了训练，以在这种现象发生之前预测工具的磨损。 这些结果为实现工具和机器的在线监控以及预测性维护提供了初步的要素。 工具磨损预测 在此模块中，组件是NodeMCU和MPU-6050加速度计+陀螺仪，它们通过USB电缆连接到笔记本电脑，USB电缆是NodeMCU的电源。 传感器检测到加工过程中的振动，并将其发送到NodeMCU，将接收到的所有数据发送到MATLAB云平台Thingspeak。 诸如主轴速度和切削深度之类的加工参数在代码中进行了硬编码。 在MATLAB工作区中，已存储上传的数据并将其作为CSV文件导入。 导入的数据包含原始

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