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產(chǎn)品詳細(xì)介紹請登錄 中國科學(xué)軟件網(wǎng)，了解GAMS軟件報價和介紹信息。通用代數(shù)建模系統(tǒng)(GAMS)是特別為建模線性,非線性和混合整數(shù)最優(yōu)化問題而設(shè)計的.本系統(tǒng)對于大型的,復(fù)雜的問題特別有幫助.GAMS可以運(yùn)行在個人計算機(jī)、工作站、大型機(jī)和超級計算機(jī)上.GAMS允許使用者通過制定簡單的設(shè)置來把精力放在建模問題上.至于特定機(jī)器和系統(tǒng)軟件執(zhí)行的費(fèi)時的細(xì)節(jié)將由GAMS系統(tǒng)來處理.GAMS對于處理大型的,復(fù)雜的,需要多次修訂才能最終確定精確模型的獨(dú)一無二的問題特別有幫助.系統(tǒng)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(zhuǎn)到另一個,甚至稍加費(fèi)心就能從線性轉(zhuǎn)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(shù)上的機(jī)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(yùn)行模型,和分析結(jié)果的時間.GAMS本身構(gòu)建了良好的建模習(xí)慣,通過請求簡明而精確的實體和關(guān)系的規(guī)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(shù)據(jù)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(shù)聲明來描述,對于人和機(jī)器都很容易讀懂.非常相關(guān)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(shù)式,當(dāng)其它的實例是相同的或出現(xiàn)了相關(guān)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(tài)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(qiáng)大的.模型可以非常方便的從一個計算機(jī)平臺移到另外一個,只要GAMS已經(jīng)在每個平臺被安裝好.GAMS很容易進(jìn)行敏感度分析.使用者能夠方便的規(guī)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(fā)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(qiáng)和擴(kuò)展.2.25版本包含了多個語言擴(kuò)展,例如在一個循環(huán)中的SOLVE聲明,INCLUDE聲明,IF-ELSE聲明,和使用PUT聲明進(jìn)行報告編寫的功能.其它的加強(qiáng)包括增加的系統(tǒng)集成特征,性能改善,新的子系統(tǒng),和另外的計算機(jī)平臺支持.當(dāng)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(fā)環(huán)境(IDE).GAMS 2.50的新的分發(fā)包含新的語言特征和新發(fā)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(yùn)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(fā)展背景 GAMS 是"General Algebraic Modeling System"（一般性代數(shù)仿真系統(tǒng)）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(fā)展。"GAMS"事實上并不代表任何最佳化數(shù)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(jīng)過編譯后，成為較低階的最佳化數(shù)值算法程序所能接受的格式，再加以執(zhí)行并寫出輸出檔。 數(shù)值算法方面，對線性與非線性規(guī)劃問題，GAMS 使用由新南韋爾斯大學(xué)的Murtagh、及史丹福大學(xué)的 Gill、Marray、Saunders、Wright 等人所發(fā)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(zhǔn)牛頓法，是專門為大型、復(fù)雜的線性與非線性問題設(shè)計的算法。對混合整數(shù)規(guī)劃問題，則采用亞歷桑那大學(xué)的 Marsten 及巴爾第摩大學(xué)的 Singhal[1987]共同發(fā)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(jī)軟件中也附帶了許多學(xué)習(xí)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(jìn)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(zhí)行 GAMS 程序，檢視 GAMS 輸出檔內(nèi)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(shù)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(fā)的一站式數(shù)據(jù)分析與決策系統(tǒng)。 幫助客戶快速搭建自己的大數(shù)據(jù)可視化分析平臺，完成多數(shù) 據(jù)整合，建立統(tǒng)一數(shù)據(jù)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(shù)據(jù)洞察能力，并將數(shù)據(jù)決策 快速覆蓋各種應(yīng)用場景，使客戶成功轉(zhuǎn)型為“數(shù)據(jù)驅(qū)動”的 智慧型應(yīng)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(shù)據(jù)，力足于提供簡潔、實用操作體驗， 全面激活內(nèi)部數(shù)據(jù)。

高校教研大數(shù)據(jù)分析系統(tǒng) 數(shù)據(jù)洞察現(xiàn)在，智慧決策未來 核心功能 群體動態(tài)畫像 用動態(tài)發(fā)展變化的眼光，采用數(shù)據(jù)動態(tài)描繪“學(xué)生”、“教師”的群體特征，為“學(xué)生分群施教”、“教師分群管理”提供最新的分析決策依據(jù)。 動態(tài)學(xué)情跟蹤、預(yù)警 關(guān)注學(xué)情動態(tài), 跟蹤每個學(xué)生實時的出勤率、課堂參與度、作業(yè)完成率&優(yōu)秀率，進(jìn)行學(xué)業(yè)趨勢預(yù)測、作業(yè)抄襲預(yù)警、掛科預(yù)警，幫助學(xué)校針對性調(diào)整教學(xué)過程。 教學(xué)質(zhì)量評價跟蹤 定期師生評價、同行評價，質(zhì)量量化及趨勢對比，正向激勵教師、對教學(xué)質(zhì)量異常預(yù)警。 成績分析、預(yù)警 多維度洞察教學(xué)問題、卷面命題分析，持續(xù)改進(jìn)，驗證決策措施有效性。 命題質(zhì)量分析 支持單卷單題區(qū)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(xué)生成績分析 學(xué)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(qiáng)弱分析、偏科分析、學(xué)業(yè)預(yù)測和實際結(jié)果對比。 教師成績分析 班級學(xué)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(xué)院、校級管理者成績分析 多維度數(shù)據(jù)洞察（公共課/核心課程分別從科次、平均分分布、學(xué)科、學(xué)院、教師、班級多維度交錯分析，洞察本質(zhì)）。 產(chǎn)品優(yōu)勢 數(shù)據(jù)全流程 打通日常教學(xué)、教學(xué)質(zhì)量評價、學(xué)期考試、成績分析等教學(xué)數(shù)據(jù)周期及各環(huán)節(jié)。 全角色 面向高校教學(xué)組織的各個角色成員（學(xué)生、學(xué)科教師、班主任/輔導(dǎo)員、學(xué)科負(fù)責(zé)人、院級及校級管理者等）提供數(shù)據(jù)應(yīng)用場景。 數(shù)據(jù)可視化及洞察 分析展現(xiàn)及數(shù)據(jù)挖掘，可進(jìn)行數(shù)據(jù)下鉆，對異常預(yù)警進(jìn)行抽絲剝繭、逐層深入，深度展開數(shù)據(jù)洞察。 隨時隨地 用戶可隨時隨地掌握教學(xué)動態(tài)及異常預(yù)警，支持微信業(yè)務(wù)通知、審批待辦，分析數(shù)據(jù)實時查看。 API集成 提供API接口，便于與教務(wù)系統(tǒng)和第三方系統(tǒng)數(shù)據(jù)對接。  

該報告對于新街口街道制定生活服務(wù)業(yè)三年規(guī)劃，具有較強(qiáng)的指導(dǎo)作用，相關(guān)研究結(jié)論和政策建議被采納。

RFID安全漏洞分析與檢測系統(tǒng)旨在通過漏洞掃描和模擬攻擊行為嘗試讀取、復(fù)制、篡改、銷毀和拒絕服務(wù)等攻擊，對已有RFID應(yīng)用系統(tǒng)進(jìn)行測試。系統(tǒng)具備開放式體系架構(gòu)可以方便的增加新的攻擊手段和升級漏洞庫。系統(tǒng)具備安全性評估功能，可對被測系統(tǒng)生成檢測報告。系統(tǒng)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(tǒng)能夠?qū)崿F(xiàn)以下技術(shù)： ？ 標(biāo)簽漏洞掃描功能能夠針對超高頻、高頻和低頻標(biāo)簽執(zhí)行盤存攻擊、復(fù)制攻擊、弱密碼攻擊、銷毀標(biāo)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(shù)據(jù)庫，添加、刪除漏洞； ？ 每次掃描結(jié)果和系統(tǒng)建議會生成pdf報告。 基于RFID技術(shù)的應(yīng)用設(shè)計是完全開放的，RFID技術(shù)在應(yīng)用中缺乏完善的安全機(jī)制，將會給消費(fèi)者帶來隱私泄露等安全問題。RFID安全漏洞分析與檢測系統(tǒng)可應(yīng)用在RFID應(yīng)用系統(tǒng)的安全測試上，在系統(tǒng)上線前及時幫助發(fā)現(xiàn)安全漏洞。

RealAI首席執(zhí)行官田天表示，新冠肺炎疫情暴發(fā)以來，各大媒體網(wǎng)站、社交平臺上關(guān)于疫情的話題熱度持高漲。在此環(huán)境下，信息的高效傳播成為重要訴求。一方面，相關(guān)部門需要全面了解公眾對疫情的話題討論，輔助決策優(yōu)化的同時也利于開展引導(dǎo)工作；另一方面，公眾亟需第一時間獲得最權(quán)威、最實時、最準(zhǔn)確的疫情動態(tài)。分析稱，互聯(lián)網(wǎng)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(jī)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(jù)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(jìn)行自動抓取采集、識別分析，解決了傳統(tǒng)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(chǎn)生的困擾。同時，基于大數(shù)據(jù)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(dǎo)向、地區(qū)關(guān)注度變化，為用戶第一時間推送全網(wǎng)話題最新動態(tài)，滿足用戶對疫情輿情監(jiān)測的需求，為作出正確輿論引導(dǎo)提供分析依據(jù)。

清華大學(xué)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(tài)勢感知與分析系統(tǒng)，對區(qū)域疫情數(shù)據(jù)進(jìn)行實時動態(tài)監(jiān)測、搜集、分析和可視化，服務(wù)各級政府疫情應(yīng)急的資源調(diào)度、態(tài)勢研判和決策指揮。該系統(tǒng)在實時播報全國和世界范圍內(nèi)疫情最新動態(tài)的同時，對省級和地市級的人員遷徙比例與分布進(jìn)行重點信息排查，密切關(guān)注人口流動與疫情分布的內(nèi)在聯(lián)系，為疫情跨區(qū)域傳播規(guī)律和病例溯源提供依據(jù)。該系統(tǒng)深入剖析大數(shù)據(jù)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(guān)注事件等疫情相關(guān)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(jié)果為引證，為辟謠和積極引導(dǎo)輿論提供幫助，在國家抗擊疫情最為嚴(yán)重困難的時期為大眾的理性思考和科學(xué)防備貢獻(xiàn)力量。國疾病預(yù)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(diào)度中使用該系統(tǒng)。

扭振分析儀可以用于開展汽輪機(jī)等各類旋轉(zhuǎn)機(jī)械傳動軸系扭轉(zhuǎn)振動測試，提供以下分析圖表：數(shù)據(jù)列表、波形、頻譜、棒圖、趨勢分析、瀑布圖、層疊圖、歷史數(shù)據(jù)查詢等，測試數(shù)據(jù)可導(dǎo)出至Excel文件。主要技術(shù)指標(biāo)：4通道；美國國家虛擬儀器公司硬件；32位計數(shù)器；計數(shù)頻率100MHz；最低測量轉(zhuǎn)速：0.025r/min。

糧食生產(chǎn)是資源約束型生產(chǎn),本質(zhì)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(fèi)和擴(kuò)大貿(mào)易都不能從根本上解決糧食安全問題,從戰(zhàn)略上看,我國糧食安全的治本之策是提高糧食產(chǎn)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(chǎn)量,而耕地的數(shù)量和質(zhì)量又最終成為約束播種面積和單位面積產(chǎn)量的先決條件.因此,有必要分析耕地的數(shù)量和質(zhì)量變化與糧食生產(chǎn)的相關(guān)關(guān)系,揭示耕地對糧食生產(chǎn)和糧食安全的貢獻(xiàn)作用,維護(hù)耕地質(zhì)量,推進(jìn)農(nóng)地開發(fā),確保耕地安全,從資源層面保障糧食安全的實現(xiàn).

自然場景視覺感知與理解是人工智能的前沿?zé)狳c，其主要任務(wù)是對場景中的視覺要素進(jìn)行認(rèn)知，進(jìn)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(gòu)成分析、場景內(nèi)容推理、場景結(jié)構(gòu)建模等角度對這一問題展開了系統(tǒng)研究，著重探索了融合先驗建模與深度學(xué)習(xí)的自然場景視覺理解這一問題。大數(shù)據(jù)具有規(guī)模大、種類多、產(chǎn)生速度快、有價值數(shù)據(jù)密度低等特點。對大數(shù)據(jù)信息分析具有重要意義，也是目前研究的熱點，其主要任務(wù)是利用數(shù)據(jù)分析的方法從大數(shù)據(jù)中獲取有價值信息。IMAGINE實驗室近年來結(jié)合深度學(xué)習(xí)前沿技術(shù)和傳統(tǒng)數(shù)據(jù)分析方法進(jìn)行數(shù)據(jù)分析和預(yù)測，并在海關(guān)大數(shù)據(jù)分析項目和國網(wǎng)電力冰風(fēng)災(zāi)害預(yù)測項目中進(jìn)行應(yīng)用