该资源说明：一、源码描述　　这是一款大型的物流综合管理网络平台源码，功能十分强大，涵盖了物流综合管理的全面内容，　　该源码运行比较流畅，界面比较人性化，是一款不可多得的物流综合管理网络平台，比较适合　　中型以上企业使用，需要的朋友可以下载看看哦。
　　　二、功能介绍　　该源码功能十分完整，具体可以划分为以下几个模块：　　【领导监控模块】　　1、订单管理：货台计划表、订单详细信息表、散户统计表、中石化计划区域比例　　货物运单表、中石化月统计表、寄存作废统计表。
　　2、营运管理：货台车辆排队表、日提货量统计表、货台日统计表、发货明细表等。
3、存储管理：材料物品入库情况表、所有货品库存查询表、仓库统计表等。
4、保险管理：投保清单、出险情况统计、出险情况统计等。
5、快递管理：快递信息表、快递业务详细表。
6、车队管理：自有车信息表、外雇车信息表、汽车运输登记表。
7、财务管理：散户收款说明报表、车队相关费用表、工资单等。
8、客户管理：客户比例统计表、年度客户量比较分析表。
　【订单管理模块】：主要包括报价、订单管理、计划单、海运订单、通知仓储部入库、确认计划、提货派车、订单审核、客户网上委托书处理。
【营运管理模块】1、汽铁联运：提货登记、货台装卡、厂内装卡、发货跟踪、加固材料管理、加固材料查询。
2、汽运：运输登记、派车单、汽运网点签到签离入口、汽运基础网点、汽运网点专线管理。
3、海运：托运单、海运提货登记、货代登记、到港提醒。
【仓储管理模块】1、货品管理：货品采购入库、货品转仓、仓库维护、货品盘点、盘点导出、加固材料完工登记、申请领用加固材料、加固材料领用出库。
2、出入库：出入库、仓储费用维护、装卸费用维护。
3、木业仓储：基础数据维护、入库登记、出库登记、仓租费用、出入库流水、库存信息。
【保险管理模块】：主要包括投保登记、出险登记、理赔登记。
【快递登记模块】：主要是快递登记模块。
　　【车队管理模块】：自有汽车队、外雇汽车队、航空公司基本信息、轮船公司基本信息、配送单位基本信息。
　　【财务辅助模块】：车队费用结算、订单结算、下浮抵扣管理、进销存财务管理、成本基础数据维护、货票报价　　成本核算、调薪汇总、薪资管理、工资设置。
　　人事管理：员工管理、机构管理、快速新增员工、考核管理、考勤工资管理、招聘管理、培训管理、通讯录管理。
　　【客户管理模块】：客户管理、投诉管理、评价信息统计、评价标准添加、合同管理、配送方考核管理。
　　【视频会议模块】：主要是视频会议通讯工具。
　　【设备管理模块】：设备管理、设备申购、设备领用、供应商管理、低值易耗管理、低值易耗领用。
　　【进销存管理模块】：货品基本信息、采购订单、销售订单、货品销售分析。
　　【信息监控模块】：主要是各个管理模块报表信息的管理。
　　【信息控制模块】：发货跟踪、短驳设置、订单完成确认与综合查询、订单完成确认（修改）、汽运专线基本信息、　　火车站、网络管理、网上论坛、部门公告、个人回复、负责人回复、河海港口、权限设置、领导订单查询、　　运营订单查询、火车到站跟踪、航空机场。
【我的业务】：主要是个人日常需要处理的业务。
　三、源码特点1、功能十分完整实用，便于调试。
2、有比较个性的加载动画和个性的弹窗。
　　　　　　　　四、注意事项1、默认后台管理员登录名密码均为admin2、开发环境为VisualStudio2010，数据库为SQLServer2008，数据库文件在database文件夹中，使用.net3.5开发。
3、该源码需要安装office2003才可以正常调试运行。
4、使用的时候可以直接运行TXGL_Main项目就可以了。
五。
数据库连接需要修改两个地方：1.TXGL_Connection-properties-Settings.settings2.TXGL_Connection-publicclasses-connection.cs

一种基于土地使用分类的机场噪声评价限值标准比较方法

马尔可夫随机场方法是图像分割中一个极为活跃的研究方向。
本文介绍了基于马尔可夫随机场模型的一般理论与图像的关系，给出它在图像分割中的通用框架：包括空域和小波域图像模型的建立、最优准则的选取、标号数的确定、图像模型参数的估计和图像分割的实现，评述了其在图像分割中的应用，展望其发展的方向。

本文研究了联合SAR影像强度与相干信息的多阈值融合变化检测技术。
针对SAR影像强度和相干信息各自统计分布特点,首先通过选定合适的统计分布模型分别对强度和相干信息进行统计分布拟合,并以Jeffrey距离为差异度量获取强度和相干信息的差异图。
然后利用三种阈值方法分别对两者的差异图进行阈值分割,获得多幅初步的变化结果图。
最后利用马尔科夫随机场进行融合,得到最终的变化检测结果。
实验结果表明该融合策略可以获得比单一阈值法更为稳定的变化检测结果。

各个飞机由于其飞行情况，乘坐旅客类型，重要程度，旅客对航班延误的耐受度的不同，从而对航班延误的敏感性不同。
即有一些航班非常重要，一旦延误一点时间就会造成巨大损失，有一些航班则不那么重要，就算延误一点时间也无伤大雅。
由于现有的飞行空间有限，可以通过调整各个航班飞机的起飞次序可以使得航班延误造成的损失（时间和经济）最少。
很显然这是可以通过数学上的最优化模型来进行优化，而这种优化很大程度上是对航班起飞计划的优化而很少对硬件设施进行优化，所以花费的成本较低，但产生的效果较好（运输延误和起飞延误的权重相差不大）。
所以我们主要考虑对流量控制进行优化。

第1章绪论1.1合成孔径雷达概况1.2发展历程1.2.1国外SAR发展历程1.2.2我国SAR发展历程1.3发展趋势1.4主要应用1.4.1军事领域1.4.2民用领域1.5内容安排第2章合成孔径雷达2.1概述2.2SAR成像基本原理2.2.1距离向分辨率与脉冲压缩技术2.2.2方位向分辨率与合成孔径原理2.2.3点目标信号回波模型2.2.4SAR成像处理与算法2.3SAR成像的几何特性2.3.1斜距图像的比例失真2.3.2透视收缩与顶底位移2.3.3雷达阴影2.3.4雷达视差与立体观察第3章雷达目标电磁散射计算3.1概述3.1.1电磁散射基本计算方法3.1.2严格的经典解法3.1.3近似求解方法3.2等效电磁流计算3.2.1等效电磁流奇异性的消除3.2.2等效电磁流的分析与计算3.3多次散射的计算3.3.1几何/物理光学混合算法3.3.2存在多重散射的条件和遮挡关系的判断3.3.3几何光学/等效电磁流混合算法3.3.4GO/PO混合方法的应用3.4腔体结构电磁散射RCS计算3.4.1复射线近轴近似电磁散射算法3.4.2计算实例3.5复杂目标电磁散射的计算3.5.1复杂目标几何建模3.5.2复杂目标电磁散射混合计算第4章合成孔径雷达图像特征分析4.1概述4.2SAR图像辐射特征4.2.1SAR图像回波强度的概率分布4.2.2辐射分辨率4.3SAR图像噪声特征4.4SAR图像目标几何特征4.4.1点目标4.4.2线目标4.4.3面目标4.5SAR图像灰度统计特征4.5.1幅度特征4.5.2直方图特征4.5.3统计特征4.6SAR图像纹理特征4.6.1方向差分特征4.6.2灰度共现特征4.6.3小波纹理能量特征第5章合成孔径雷达图像分割5.1概述5.2阈值分割法5.2.1基于遗传算法的二维最大熵阈值分割法5.2.2二维模糊熵阈值分割法5.2.3双阈值分割算法5.3基于马尔可夫随机场模型的分割法5.3.1吉布斯MEF分割模型5.3.2吉布斯MRF分割算法5.3.3多尺度MRF图像分割5.4基于多尺度几何分析的分割法5.4.1基于Contourlet变换的SAR图像分割5.4.2基于Wedgelet变换的SAR图像分割5.5分割评价方法5.5.1分割质量评价5.5.2适用情况分析第6章合成孔径雷达图像目标分类6.1概述6.1.1分类流程6.1.2评价标准6.2概率密度函数估计6.2.1单-密度函数6.2.2混合密度函数6.2.3有限混合密度函数的逼近能力6.3参数估计6.3.1极大似然估计6.3.2EM算法6.4最小距离分类法6.5最大后验概率分类法6.6支持向量机分类法6.6.1支持向量机原理6.6.2支持向量机分类法6.7隐马尔可夫优化分类法6.7.1HMM原理6.7.2HMOC模型第7章合成孔径雷达图像目标识别7.1概述7.1.1识别方法7.1.2自动目标识别系统7.2基于电磁特性的目标识别7.3典型目标识别7.3.1道路识别7.3.2机场识别7.3.3MSTAR坦克识别第8章合成孔径雷达图像融合8.1概述8.1.1图像融合概念8.1.2融合效果评价8.2SAR图像与可见光图像融合8.2.1提升小波变换8.2.2基于提升小波变换区域统计特性的融合算法8.3SAR图像与多光谱图像融合8.3.1主成分分析方法8.3.2基于主成分分析的SAR与多光谱图像融合8.4多波段SAR图像融合8.4.1基于atrous算法方向滤波器组的多波段SAR图像灰度融合8.4.2多波段SAR图像伪彩色融合第9章合成孔径雷达图像压缩9.1概述9.1.1第一代和第二代压缩技术9.1.2多尺度方向分析技术9.2SAR图像压缩中的典型特征9.2.1纹理特征9.2.2变换域系数统计特征9.3SAR图像Non-SWMDA压缩方法9.3.1不可分离小波的提升实现9.3.2基于块分割的二叉树编码方案设计9.4SAR图像压缩效果评价9.4.1保真度准则9.4.2特征衡量标准

为克服传统对数图像处理模型在边缘检测中存在的边缘定位不准确、检测精度差等缺点，对其进行了改进，并采用实拍复杂背景条件下红外机场跑道进行了边缘检测试验，结果表明，改进后算法的目标边缘检测精度明显提高，定位准确，有利于图像的后续处理。

文件中包含了图像处理中通过Markov随机场实现图像分割的算法思想以及matlab源代码

国际民航组织附件14-机场，中文版的，这个应该不用多说了吧~

在各种机器人中，工业机器人应用较早，发展最为成熟。
同时，技术的不断进步一直在牵引着机器人学科的发展，使机器人的应用领域从工业机器人扩展到特种机器人和服务机器人等。
机器人技术也正越来越深刻地影响着我们的生活。
机器人不但将在工厂、实验室与人一起工作，还将在车站、机场、码头、交通路口为人们指引路径、回答问题、帮助行人。
机器人还将步入千家万户，为老人端茶送水，护理伤病人等等。
未来机器人将会越来越广泛地进入人类社会，人类对机器人的依赖会如同现时对待计算机一样，即使是短时间的离开都可能会造成很大不便。
机器人化是先进制造领域的重要标志和关键技术，针对先进制造业生产效率提高的诸多瓶颈问题，尤其是在汽车产业中，机器人得到了广泛的应用。
如在毛坯制造(冲压、压铸、锻造等)、机械加工、焊接、热处理、表面涂覆、上下料、装配、检测及仓库堆垛等作业中，机器人都已逐步取代了人工作业。
目前汽车制造业是所有行业中人均拥有机器人密度最高的行业，如2004年德国制造业中每1万名工人中拥有机器人的数量为162台，而在汽车制造业中每1万名工人中拥有机器人的数量则为1140台；
意大利的这一数值更能说明问题，2004年意大利制造业中每1万名工人中拥有辅助操作的机器人数量为123台，而在汽车制造业中每1万名工人中机器人的拥有数量则高达1600台。

在日常工作中，钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而，有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。 每天早晚，我总是得牢记打开钉钉应用，点击"工作台"，再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌，会忘记打卡，导致考勤异常，影响当月的工作评价。而且，由于我使用的是苹果手机，有时候系统更新后，钉钉的某些功能会出现异常，使得打卡变得更加麻烦。 另外，我的家人使用的是安卓手机，他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说，每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误，导致打卡失败。 为了解决这些烦恼，我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习，我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。