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產品詳細介紹請登錄 中國科學軟件網，了解GAMS軟件報價和介紹信息。通用代數建模系統(GAMS)是特別為建模線性,非線性和混合整數最優化問題而設計的.本系統對于大型的,復雜的問題特別有幫助.GAMS可以運行在個人計算機、工作站、大型機和超級計算機上.GAMS允許使用者通過制定簡單的設置來把精力放在建模問題上.至于特定機器和系統軟件執行的費時的細節將由GAMS系統來處理.GAMS對于處理大型的,復雜的,需要多次修訂才能最終確定精確模型的獨一無二的問題特別有幫助.系統以高 度簡潔和自然的方式來建模問題.使用者能夠快速和方便的更改公式,能從一個求解器轉到另一個,甚至稍加費心就能從線性轉換到非線性.GAMS讓使用者把精力集中到建模上.通過排除考慮純技術上的機器特定的問題的需要,比如地址計算,存儲分配,子程序鏈接,和輸入輸出和流程控制,GAMS增加了用于概念化和運行模型,和分析結果的時間.GAMS本身構建了良好的建模習慣,通過請求簡明而精確的實體和關系的規范.GAMS語言形式上和通常使用的編程語言相似.因此對于那些有編程檢驗的使用者將非常熟悉.使用GAMS,數據僅僅需要一次就能在熟悉的列表和表格形式中輸入.模型以簡練的代數聲明來描述,對于人和機器都很容易讀懂.非常相關的約束的整個集合都被輸入到一個聲明中.GAMS自動生成每個約束等式,并讓使用者處理例外情況,假使那里一般來說是不需要的.在模型中的聲明能夠被重用,而不需要更改代數式,當其它的實例是相同的或出現了相關問題.錯誤的位置和類型會在嘗試解決方案前被查明.GAMS處理動態模型,包括時間序列,滯后,及暫時終點的提示和處理.GAMS是靈活而強大的.模型可以非常方便的從一個計算機平臺移到另外一個,只要GAMS已經在每個平臺被安裝好.GAMS很容易進行敏感度分析.使用者能夠方便的規劃模型來求解一個成分的不同值,然后生成一個輸出報告,列出了每種情況的解決方案特征.模型能夠同時被開發和文檔化,因為GAMS允許使用者包含解釋性的文本來作為任意符號和等式的定義和解釋.GAMS不斷的在被增強和擴展.2.25版本包含了多個語言擴展,例如在一個循環中的SOLVE聲明,INCLUDE聲明,IF-ELSE聲明,和使用PUT聲明進行報告編寫的功能.其它的加強包括增加的系統集成特征,性能改善,新的子系統,和另外的計算機平臺支持.當前版本2.50包括一個基于Intel Windows平臺(95/98/ME和NT/2K/XP)的集成開發環境(IDE).GAMS 2.50的新的分發包含新的語言特征和新發表的全新/更新的求解器,一年至少4次.請檢查版本聲明.示例： 從著名的1963書(由George Dantzig編寫)中提取的一個運輸問題,用來描述GAMS的有效性.這個模型只是模型庫中的部分,模型庫中還包含了大量的完整GAMS模型. 支持模型的類型： GAMS模型類型包括LP,MIP和NLPs的不同形式.這里列出了GAMS支持的所有的模型類型. GAMS 的發展背景 GAMS 是"General Algebraic Modeling System"（一般性代數仿真系統）的縮寫，最早是由美國的世界銀行(World Bank)的 Meeraus 和 Brooke [Brooke, Kendrickm and Meeraus, 1992]所發展。"GAMS"事實上并不代表任何最佳化數值算法，而只是一個高級語言的使用者接口，利用 GAMS 可以很容易建立、修改、除錯你的最佳化模型輸入文件，而輸入檔經過編譯后，成為較低階的最佳化數值算法程序所能接受的格式，再加以執行并寫出輸出檔。 數值算法方面，對線性與非線性規劃問題，GAMS 使用由新南韋爾斯大學的Murtagh、及史丹福大學的 Gill、Marray、Saunders、Wright 等人所發展的 MINOS  [Murtagh and Saunders, 1983] 算法。MINOS是 "Modular In-core Non-linear  Optimization System"的縮寫，這個算法綜合了縮減梯度法和準牛頓法，是專門為大型、復雜的線性與非線性問題設計的算法。對混合整數規劃問題，則采用亞歷桑那大學的 Marsten 及巴爾第摩大學的 Singhal[1987]共同發展的 ZOOM(Zero/One Optimization Method)算法。 GAMS 使用范例說明 如前所述，GAMS 本身有非常完整的英文版使用者手冊，GAMS 的計算機軟件中也附帶了許多學習范例的檔案。這里所作的 GAMS 使用范例說明，目的絕非在取代原版的使用者手冊，而是要配合本課程說明的形式，重新編寫使用范例輸入文件，使讀者能很快的進入情況，了解其使用程序。 GAMS 的操作大抵可分為三個步驟：建立 GAMS 輸入文件，執行 GAMS 程序，檢視 GAMS 輸出檔內容。 購買一套全模塊的 Base licence 包括： 光盤 一片 The Solver Manuals  (574  pages) A User’s Guide  ( 259 pages) MPSGE Guide(175 pages + Appendix) 注：GAMS試用版對變量個數有限制 Without a valid GAMS license the system will operate as a free demo system with these limitations: Model limits: Number of constraints and variables: 300 Number of nonzero elements: 2000 (of which 1000 nonlinear) Number of discrete variables: 50 (including semi continuous, semi integer and member of SOS-Sets) Global solver limits: Number of constraints and variables: 10

PandaBI 是德拓自主研發的一站式數據分析與決策系統。 幫助客戶快速搭建自己的大數據可視化分析平臺，完成多數 據整合，建立統一數據口徑，并提供靈活、易用、高效可視 化探索式分析能力，提升客戶數據洞察能力，并將數據決策 快速覆蓋各種應用場景，使客戶成功轉型為“數據驅動”的 智慧型應用。 PandaBI 為客戶提供的核心價值在于用直觀、多維、實時 的方式展示和分析數據，力足于提供簡潔、實用操作體驗， 全面激活內部數據。

高校教研大數據分析系統 數據洞察現在，智慧決策未來 核心功能 群體動態畫像 用動態發展變化的眼光，采用數據動態描繪“學生”、“教師”的群體特征，為“學生分群施教”、“教師分群管理”提供最新的分析決策依據。 動態學情跟蹤、預警 關注學情動態, 跟蹤每個學生實時的出勤率、課堂參與度、作業完成率&優秀率，進行學業趨勢預測、作業抄襲預警、掛科預警，幫助學校針對性調整教學過程。 教學質量評價跟蹤 定期師生評價、同行評價，質量量化及趨勢對比，正向激勵教師、對教學質量異常預警。 成績分析、預警 多維度洞察教學問題、卷面命題分析，持續改進，驗證決策措施有效性。 命題質量分析 支持單卷單題區分度&變化、難度&變化、得分率及平均水平、錯題難度及知識情況分析。 學生成績分析 學生個人的各科成績在班級、年級位置、變化趨勢，以及知識點強弱分析、偏科分析、學業預測和實際結果對比。 教師成績分析 班級學生總體情況（得分率、各難度題目作答情況分析、錯題難度-知識點分析），與其它班級對比等 學院、校級管理者成績分析 多維度數據洞察（公共課/核心課程分別從科次、平均分分布、學科、學院、教師、班級多維度交錯分析，洞察本質）。 產品優勢 數據全流程 打通日常教學、教學質量評價、學期考試、成績分析等教學數據周期及各環節。 全角色 面向高校教學組織的各個角色成員（學生、學科教師、班主任/輔導員、學科負責人、院級及校級管理者等）提供數據應用場景。 數據可視化及洞察 分析展現及數據挖掘，可進行數據下鉆，對異常預警進行抽絲剝繭、逐層深入，深度展開數據洞察。 隨時隨地 用戶可隨時隨地掌握教學動態及異常預警，支持微信業務通知、審批待辦，分析數據實時查看。 API集成 提供API接口，便于與教務系統和第三方系統數據對接。  

該報告對于新街口街道制定生活服務業三年規劃，具有較強的指導作用，相關研究結論和政策建議被采納。

RFID安全漏洞分析與檢測系統旨在通過漏洞掃描和模擬攻擊行為嘗試讀取、復制、篡改、銷毀和拒絕服務等攻擊，對已有RFID應用系統進行測試。系統具備開放式體系架構可以方便的增加新的攻擊手段和升級漏洞庫。系統具備安全性評估功能，可對被測系統生成檢測報告。系統包含漏洞掃描模塊及報表生成模塊、漏洞管理模塊和插件管理等四個功能模塊。 系統能夠實現以下技術： ？ 標簽漏洞掃描功能能夠針對超高頻、高頻和低頻標簽執行盤存攻擊、復制攻擊、弱密碼攻擊、銷毀標簽攻擊、和DOS攻擊，且攻擊存在一定的成功率； ？ 插件管理功能能夠通過添加dll插件文件，在插件管理窗體中，增加了新的攻擊手段； ？ 漏洞庫管理能夠查看漏洞的數據庫，添加、刪除漏洞； ？ 每次掃描結果和系統建議會生成pdf報告。 基于RFID技術的應用設計是完全開放的，RFID技術在應用中缺乏完善的安全機制，將會給消費者帶來隱私泄露等安全問題。RFID安全漏洞分析與檢測系統可應用在RFID應用系統的安全測試上，在系統上線前及時幫助發現安全漏洞。

RealAI首席執行官田天表示，新冠肺炎疫情暴發以來，各大媒體網站、社交平臺上關于疫情的話題熱度持高漲。在此環境下，信息的高效傳播成為重要訴求。一方面，相關部門需要全面了解公眾對疫情的話題討論，輔助決策優化的同時也利于開展引導工作；另一方面，公眾亟需第一時間獲得最權威、最實時、最準確的疫情動態。分析稱，互聯網成為這次疫情主要的“信息源”平臺，傳播模式更是基于人手一機的“自媒體”，信息流不僅降低了大眾獲取信息的“信噪比”，更滋生出不同程度的謠言。據介紹，“新冠肺炎疫情AI話題分析平臺”通過對多渠道海量媒體信息進行自動抓取采集、識別分析，解決了傳統信息檢索過程中因消息源頭繁雜、消息過多、檢索意圖不明確而產生的困擾。同時，基于大數據分析和AI建模，自動識別出近期熱點話題、新聞追蹤和話題導向、地區關注度變化，為用戶第一時間推送全網話題最新動態，滿足用戶對疫情輿情監測的需求，為作出正確輿論引導提供分析依據。

清華大學公共安全研究院和北京辰安科技股份有限公司快速搭建了疫情實時態勢感知與分析系統，對區域疫情數據進行實時動態監測、搜集、分析和可視化，服務各級政府疫情應急的資源調度、態勢研判和決策指揮。該系統在實時播報全國和世界范圍內疫情最新動態的同時，對省級和地市級的人員遷徙比例與分布進行重點信息排查，密切關注人口流動與疫情分布的內在聯系，為疫情跨區域傳播規律和病例溯源提供依據。該系統深入剖析大數據并探查民眾意識和情感傾向，研判民眾主流感情傾向和重點關注事件等疫情相關輿情，以“情感分析拼圖”、“事件文章熱詞云”和“全國輿情熱度”等分析結果為引證，為辟謠和積極引導輿論提供幫助，在國家抗擊疫情最為嚴重困難的時期為大眾的理性思考和科學防備貢獻力量。國疾病預防控制中心以及廣東省、武漢市、合肥市、深圳市、廣州市、佛山市等20多個省市在指揮調度中使用該系統。

扭振分析儀可以用于開展汽輪機等各類旋轉機械傳動軸系扭轉振動測試，提供以下分析圖表：數據列表、波形、頻譜、棒圖、趨勢分析、瀑布圖、層疊圖、歷史數據查詢等，測試數據可導出至Excel文件。主要技術指標：4通道；美國國家虛擬儀器公司硬件；32位計數器；計數頻率100MHz；最低測量轉速：0.025r/min。

糧食生產是資源約束型生產,本質的約束資源是耕地,糧食安全的核心是耕地安全.面對我國剛性增長的巨量人口,通過降低消費和擴大貿易都不能從根本上解決糧食安全問題,從戰略上看,我國糧食安全的治本之策是提高糧食產出能力,兩個因素制約我國糧食的有效供給:播種面積和單位面積產量,而耕地的數量和質量又最終成為約束播種面積和單位面積產量的先決條件.因此,有必要分析耕地的數量和質量變化與糧食生產的相關關系,揭示耕地對糧食生產和糧食安全的貢獻作用,維護耕地質量,推進農地開發,確保耕地安全,從資源層面保障糧食安全的實現.

自然場景視覺感知與理解是人工智能的前沿熱點，其主要任務是對場景中的視覺要素進行認知，進而推斷出其中包含的場景語義。IMAGINE實驗室近年來相繼從場景構成分析、場景內容推理、場景結構建模等角度對這一問題展開了系統研究，著重探索了融合先驗建模與深度學習的自然場景視覺理解這一問題。大數據具有規模大、種類多、產生速度快、有價值數據密度低等特點。對大數據信息分析具有重要意義，也是目前研究的熱點，其主要任務是利用數據分析的方法從大數據中獲取有價值信息。IMAGINE實驗室近年來結合深度學習前沿技術和傳統數據分析方法進行數據分析和預測，并在海關大數據分析項目和國網電力冰風災害預測項目中進行應用