本文针对火灾报警系统问题，建立熵权-topsis逻辑回归等数学模型，旨在通过所建模型来选取可靠的探测器、提高报警准确率及改进各辖区综合管理水平，从而减少我国火灾事故。
针对问题一，首先根据地址、机号和回路，确定真实火灾数为418起。
接着根据题目要求，基于可靠性和故障率两个指标建立综合评价模型。
由于可靠性为效益型指标，而故障率为成本型指标，故将故障率通过数学公式转换为效益型指标，即完善率。
指标确定后，运用熵权法确定各指标权重，最后利用topsis法构建各类型部件评价模型，对16种部件进行综合评价，帮助政府选择最可靠的5种火灾探测器类型，分别为光束感烟、手动报警按钮、智能光电探头、点型感温探测器、线性光束感烟。
针对问题二，建立基于logistic回归的区域报警部件类型智能研判模型。
本文选择故障次数、消防大队及探测器类型3个变量作为自变量，误报与否作为因变量，将消防大队和探测器类型两个无序分类变量变为虚拟变量，利用logistic回归模型预测辖区内某类型部件发出报警信息正确的概率，经检验模型的真实性为。
经检验结果有所偏差，故进行模型优化用woe值代替原值计算，使得结果愈加真实可靠。

Skin++皮肤资源用于VC++界面丑化,在VC6.0下全部测试过.提示:要将这些*.ssk文件与执行文件放在同一目录下就可以看到效果

可在EOSIO合约中直接运用的picojson库

安装下载示例脚本命令（参考官网）curl-sSLOhttps://raw.githubusercontent.com/hyperledger/fabric/main/scripts/install-fabric.sh&&chmod+xinstall-fabric.sh网络有时访问不了链接地址，可以直接分析这个脚本内容，从而下载及安拆卸置Fabric网络的测试环境。
脚本中引用的下载文件：hyperledger-fabric-linux-amd64-2.4.4.tar.gz及hyperledger-fabric-ca-linux-amd64-1.5.5.tar.gz，这两个文件也可以从资源中下载。

1、自动监听指定钱包地址余额，一有余额进账，自动转出归集到指定钱包。
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从fabric2.4.4安装下载脚本文件install-fabric.sh中分析，下载Fabric2.4.4二进制文件链接地址：https://github.com/hyperledger/fabric/releases/download/v2.4.4/hyperledger-fabric-linux-amd64-2.4.4.tar.gz但是有时因网络缘由访问不了此链接地址，可从此处直接下载这个二进制文件

从fabric2.4.4安装下载脚本文件install-fabric.sh中分析，下载Fabric2.4.4二进制文件链接地址：https://github.com/hyperledger/fabric-ca/releases/download/v1.5.5/hyperledger-fabric-ca-linux-amd64-1.5.5.tar.gz但是有时因网络缘由访问不了此链接地址，可从此处直接下载这个二进制文件

一个简略的抽奖合约和前端如何去调用合约的demo