日前，广州移动通信、浙江移动通信和上海移动通信分别全面选用了易于使用的Brio Intelligence作为其数据查询、分析和报表的工具，建设其“移动市场经营分析系统”。Brio Intelligence丰富的功能包括企业报表、分析报表、强大的服务器、即席查询、OLAP、EIS(领导信息系统)等。Brio Intelligence为这些移动通信公司们提供了一个完备的、集成、易于使用且易于扩充的决策支持平台，支持信息的查询、分析和发布，帮助他们在大量繁杂的数据中发现关键信息，以便能够迅速的对市场变化做出准确的反应。 标题中的“多家移动通信公司选用Brio商业智能软件”揭示了现代企业，特别是移动通信行业，对于商业智能（BI）工具的需求。Brio Intelligence是一款专为数据查询、分析和报表生成设计的软件，已被广州、浙江和上海等地的移动通信公司采纳，用于构建“移动市场经营分析系统”。 描述中提到的“企业报表、分析报表、强大的服务器、即席查询、OLAP、EIS(领导信息系统)”是Brio Intelligence的核心功能模块。企业报表提供了定制化的报告生成能力，满足不同层级管理者的信息需求；分析报表则帮助企业深入理解业务趋势和模式；强大的服务器确保了大规模数据处理的稳定性和高效性；即席查询允许用户自由定义查询条件，快速获取所需信息；OLAP（在线分析处理）支持多维数据分析，帮助决策者从不同角度洞察业务；EIS（领导信息系统）则是为高级管理层定制的决策支持系统，提供关键绩效指标的实时视图。 Brio Intelligence的集成性和易用性是其被广泛接纳的关键因素。它提供了一个统一的平台，使得数据查询、分析和信息发布变得简单，有助于企业在海量数据中挖掘有价值的信息。这在移动通信行业中尤为重要，因为这个领域需要快速响应市场变化，准确解读用户行为和市场趋势。 浙江移动通信有限责任公司的案例表明，Brio Intelligence在提升管理决策效率方面具有显著效果，能帮助公司实时监控关键业务指标，预警潜在风险，从而促进正确决策的制定。Brio公司在中国电信行业的广泛应用，证明了其解决方案的广泛适用性和行业影响力。 商业智能软件如Brio Intelligence是现代企业，尤其是高数据密集型的移动通信行业，进行高效决策和提升竞争力的重要工具。它通过整合和解析复杂数据，提供决策支持，助力企业适应快速变化的市场环境。同时，Brio公司的市场拓展和成功案例也展示了其在BI领域的领先地位和专业实力。

内容概要：本文详细介绍了如何使用MATLAB和NSGA-II算法实现风光水多能互补系统的协调优化调度。首先，构建了水电站优化调度模型，定义了水轮机效率曲线和水库库容等相关参数。接着，结合光伏发电的特点，建立了水-光系统互补模型，考虑到光照强度和转换效率的影响。然后，通过NSGA-II算法进行多目标优化求解，定义了目标函数（如成本和可靠性）、约束条件（如水量平衡和功率限制），并通过MATLAB工具箱实现了算法的具体调用。此外，文中还探讨了如何处理光伏预测误差、引入鲁棒优化层以及使用并行计算工具箱加速计算等问题。最终，展示了优化结果的帕累托前沿，并讨论了不同调度方案的应用场景。 适合人群：从事能源领域研究和技术开发的专业人士，尤其是对多能互补系统和优化算法感兴趣的科研人员和工程师。 使用场景及目标：适用于风光水多能互补系统的优化调度，旨在提高系统的发电效率和稳定性，降低弃光率，为实际工程提供科学依据和技术支持。 其他说明：文中提供了详细的MATLAB代码示例，帮助读者更好地理解和实现该优化调度方案。同时，强调了实际应用中的注意事项，如光伏预测误差处理和并行计算加速等。

M3C模块化多电平矩阵变换器仿真研究：双调制策略下的输入输出性能及风力发电配网运行优化方案,模块化多电平矩阵变换器（M3C）仿真：采用近期电平逼近与载波移相调制技术的海上风电与风力发电的配网运行方案,模块化多电平矩阵变器（M3C）仿真两个，包含最近电平逼近调制和载波移相调制， 输入50 3Hz 2021a版本 输出50Hz 适用于海上风电 风力发电 配网运行方案。 ,M3C仿真;最近电平逼近调制;载波移相调制;输入50 3Hz 2021a版本;输出50Hz;海上风电;风力发电;配网运行方案,M3C仿真：多调制方式风力发电配网运行方案

内容概要：该用户测试报告依据《医疗器械软件注册审查指导原则（2022年修订版）》和GB/T 25000.51-2016标准，详细记录了某医疗器械软件的测试过程和结果。测试涵盖功能性、兼容性、易用性、可靠性、信息安全性、维护性和可移植性等多个方面，确保软件满足质量要求。测试环境为Windows 10系统，硬件配置为I5-7300U处理器和128G SSD。测试工具包括Windows Defender进行病毒检查和PingCode管理测试用例。最终，测试结果显示软件在各项指标上均符合标准，无异常情况。 适用人群：医疗器械软件开发人员、质量管理人员、测试工程师及相关部门人员。 使用场景及目标：①为医疗器械软件的开发和测试提供参考，确保软件符合国家和行业标准；②帮助企业完善产品质量管理体系，提升软件的可靠性和安全性；③为用户提供详尽的操作指南和技术支持，确保用户能够正确使用软件。 其他说明：测试报告强调了软件的功能性、兼容性、易用性、可靠性和信息安全性等方面的具体要求，并对产品说明和用户文档集进行了详细验证。测试结果表明，软件在所有测试项中均达到预期标准，且具备良好的用户体验和支持服务。

- **4.4 版本** - 介绍了基础特性和标准，适合初学者了解eMMC的基本框架。 - **4.41 版本** - 对4.4版进行了修订和完善，优化了部分规范以适应市场和技术的发展。 - **4.5 版本** - 引入了新的性能改进和技术特性，进一步提升了存储效率。 - **4.51 版本** - 包含针对4.5版的小幅修正和增强，确保技术规范的准确性和实用性。 - **5.0 版本** - 重大更新，引入更多高级功能，支持更高的数据传输速率，对现代高性能需求进行了响应。 - **5.01 版本** - 在5.0基础上的维护更新，保持标准的一致性和先进性。 - **5.1 版本** - 最新的公开版本之一，提供了更全面的标准规范，加强了数据管理能力，提升了可靠性

虚幻引擎（Unreal Engine，简称UE）是一款强大的游戏开发平台，被广泛应用于游戏制作、影视特效、虚拟现实等多个领域。在UE中实现多人在线联机功能是许多开发者的需求，而"AdvancedSessionsPlugin"就是这样一款专为UE设计的免费多人联机扩展插件。这个插件适用于UE的多个版本，包括4.27、5.1、5.2和5.3，使得开发者能够更轻松地在自己的项目中集成多人游戏功能。 AdvancedSessionsPlugin的核心功能在于提供了一套完整的多人游戏会话管理解决方案。它包含了创建、搜索、加入和管理游戏会话的相关API，帮助开发者在UE中构建稳定且高效的多人联机环境。使用此插件，开发者可以创建自定义的游戏大厅，支持玩家的匹配、邀请、聊天等功能，从而提升游戏的社交体验。 在实际应用中，AdvancedSessionsPlugin的使用需要一定的UE编程基础，通常涉及蓝图（Blueprint）或者C++代码的编写。开发者可以通过官方文档或社区资源学习如何将插件集成到项目中，并调用其提供的接口来实现所需的功能。例如，你可以使用插件提供的API来创建一个服务器，设定最大玩家人数，然后让其他玩家搜索并加入这个服务器进行游戏。 对于初学者，建议首先了解UE的网络编程基础知识，包括Actor Component、Replication、State Management等概念，这有助于更好地理解AdvancedSessionsPlugin的工作原理。同时，通过查看插件的示例项目或源代码，可以快速掌握其使用方法。在UE的Marketplace上，尽管有些插件需要积分购买，但此插件作为一个开源项目，可以免费获取，这无疑为开发者节省了一笔开支。 为了确保插件能在不同版本的UE中正常工作，开发者需要根据项目的具体版本选择合适的AdvancedSessions插件版本进行下载。压缩包中的文件名如AdvancedSessions-5-3.zip代表适用于UE 5.3版本的插件，其他类似。下载后，按照UE的插件安装步骤将其导入到项目中，进行编译和配置，就可以开始利用插件开发多人联机功能了。 AdvancedSessionsPlugin是UE开发者实现多人在线游戏的重要工具，它简化了网络会话管理的复杂性，让开发者可以专注于游戏内容的创新。通过学习和掌握这款插件，你可以在虚幻引擎中创建出更具互动性的多人游戏体验。

内容概要：本文介绍了一个名为“Qt控件源码宝库”的项目，该项目提供了201个丰富的Qt控件，涵盖了从Qt4到Qt6的所有版本。这些控件不仅种类繁多，如仪表盘、进度条、温度计等，还具有零耦合的特点，便于集成到不同的项目中。此外，它们支持多种编译器和操作系统，确保了良好的跨平台兼容性。使用方式灵活多样，既可以通过设计师插件集成到Qt Creator，也可以编译成动态库或直接源码集成。每个控件配有详细的中文注释和使用demo，帮助用户快速上手并掌握自定义控件的开发技巧。 适合人群：适用于Qt开发者，尤其是那些希望提高项目效率或学习自定义控件开发的技术人员。 使用场景及目标：① 开发复杂UI界面的应用程序，如工业控制系统、医疗设备等；② 学习Qt自定义控件的开发，掌握控件设计的最佳实践；③ 快速构建跨平台应用程序，减少环境配置的时间成本。 其他说明：该控件库不仅功能强大，还提供了完善的文档和支持工具，如自定义控件属性设计器，极大地方便了用户的使用体验。

README 本项目为 go 语言实现的拼多多开放平台 SDK，调用方式简单粗暴。 对于未实现的接口，欢迎 pr 交流。 go get github.com/liunian1004/pdd import github.com/liunian1004/pdd p := pdd.NewPdd(&pdd.Config{ ClientId: "your client id", ClientSecret: "your client secret", RetryTimes: 3, // 设置接口调用失败重试次数 }) // 初始化多多客相关 API 调用 d := p.GetDDK() // 或者 d := ddk.NewDDK(&pdd.Config{ ClientId: "your client id", ClientSecret: "your client

有机朗肯循环是一种利用低沸点工质将热能转换为机械能的过程，它是朗肯循环的变种，通常应用于低品位热能的回收和利用。在有机朗肯循环系统中，通过加热使工质蒸发，然后膨胀推动涡轮机转动，进而驱动发电机发电。由于其工作在较低的温度下，因此在太阳能热发电、工业余热回收、生物质能发电等领域的应用日益广泛。 空调热泵是一种能够利用少量高品位能量来移动大量低品位热能的装置，既可以用于制热也可以用于制冷。它通过工质的相变过程，吸收或释放热量。空调热泵系统在建筑能源管理、气候控制和提高能源效率方面具有重要作用。 压缩空气储能是一种通过电能驱动压缩机，将空气压缩并储存于储气装置中，需要时再通过膨胀机释放出来，转换为机械能或电能的技术。这种技术由于其储存能力大、响应速度快、运行周期长和环境影响小等优点，被认为是实现大规模能量储存的有效方法之一。 热电联产则是指同时生产热能和电能的系统，它能够在发电的同时回收利用排放的热能，有效提高能源的总利用率。热电联产系统通常应用于大型工业设施和城市热网中，是提高能源使用效率、降低环境污染的重要技术。 Matlab是一种高性能的数值计算软件，它提供了丰富的数学函数库和强大的可视化工具，被广泛应用于工程计算、数据分析、算法开发等领域。在热力系统建模与优化领域，Matlab能够帮助工程师建立系统的数学模型，并通过遗传算法等优化算法对模型进行求解，寻找最佳的设计方案。 遗传算法是一种模拟自然选择和遗传机制的搜索优化算法。它通过模拟生物进化过程中的自然选择、交叉、变异等操作，不断迭代寻找最优解。遗传算法特别适用于解决多目标优化问题和全局搜索问题，在工质筛选、热力系统参数优化等方面展现出独特的优势。 在单目标优化问题中，目标只有一个，优化算法的目的是寻找能够使该目标函数值最大或最小的最优解。而在多目标优化问题中，存在多个目标，各个目标之间可能存在相互冲突，需要在它们之间寻找一个最优的折中解。工质筛选是一个典型的多目标优化问题，需要在热效率、环保性、经济性等多个目标之间进行权衡。 工质，即工作介质，是热力系统中传递和转换能量的物质，如在有机朗肯循环中的工质需要有适宜的沸点、良好的热稳定性和化学稳定性。筛选合适的工质对于系统的性能和安全性至关重要。工质筛选通常考虑其热物理性质、环保性能、成本等因素。 文件中包含的技术文章和代码解析文档，为工程师提供了详细的有机朗肯循环、空调热泵、压缩空气储能及热电联产等热力系统的建模与优化过程。这些文档不仅涵盖了热力系统的设计原理，还包括了利用Matlab软件进行建模、优化计算的过程说明。通过这些文档，读者可以了解到如何应用遗传算法对热力系统进行单目标和多目标的优化，以及如何根据系统性能要求筛选合适的工质。这些知识对于从事热能工程、能源管理和环境工程的工程师具有重要的参考价值。 此外，文件中还包含了相关的图片文件，这些图片可能包括系统结构图、流程图、热力学参数曲线图等，它们能够帮助工程师更好地理解热力系统的组成和工作原理，以及Matlab软件在实际应用中的效果展示。通过图像与文档的结合，可以加深读者对热力系统建模与优化过程的理解。 这些文件内容为热能工程领域提供了一套完整的热力系统建模、工质筛选和优化解决方案，不仅包含理论知识，还有实际应用案例，对于相关领域的研究和工程实践具有重要的指导意义。

有机朗肯循环、热泵系统与压缩空气储能的Matlab建模及优化策略研究：遗传算法在工质筛选与多目标优化中的应用,多能热力系统模型与算法研究：基于Matlab的有机朗肯循环、空调热泵、压缩空气储能及热电联产系统的建模与优化,有机朗肯循环、空调热泵、压缩空气储能及热电联产等热力系统系统建模matlab代码，遗传算法单目标优化，多目标优化，工质筛选 ,有机朗肯循环; 空调热泵; 压缩空气储能; 热电联产; 建模; MATLAB代码; 遗传算法; 单目标优化; 多目标优化; 工质筛选,热力系统建模与优化：有机朗肯循环、热泵及多目标遗传算法工质筛选研究