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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

REA-C1000內置多種基于AI的視頻處理算法，可實時處理并輸出最高4K分辨率的圖像。REA-C1000可成為所連接的攝像機系統和視頻系統的最強大腦，以便客戶用最低成本、最少人力制作專業視頻內容。

將熱重分析 TG 與差熱分析 DTA 或差示掃描量熱 DSC 結合為一體，在同一次測量中利用同一樣品可同步得到熱重與差熱信息。綜合熱分析儀應用于大多數材料領域，包括塑料、橡膠、合成樹脂、纖維、涂料、油脂陶瓷、水泥、玻璃、耐火材料、燃料、醫藥、食品、耐火材料等。爐體自動升降可控、定位準確，提高了測量的重復性。熱流式DSC數據采集方式，繪制出能量與溫度的曲線。HQT-2、HQT-3、HQT-4可分別在1250度或1550度恒溫72小時。溫度范圍：HQT-1：室溫-1150℃、HQT-2：室溫-1250℃、HQT-3：室溫-1450℃、HQT-4：室溫-1550℃。

教學大數據分析展示平臺作為專為高校教研開發的數據挖掘分析應用系統，致力于通過對學校教學中的數據的科學采集、存儲，智能建模、分析，輔助學院管理員及時把控教學進度，讓教師科學制定教學方案，讓學生精準認知自我。

該設備具有主軸、小車、伸臂、導絲頭旋轉四個自由度，用于實現彎管、錐形變徑管、氣瓶、壓力容器、組合回轉體等纖維增強復合材料殼體快速、高效、優質成型。該設備配備完善的參數化人機交互及控制系統，協同實現等懸紗長度及包絡形式可控，導避免出現扭紗現象，解決了傳統纏繞機生產制品單一、效率低且制品質量差等缺點；通過控制器及控制系統的改進提高纏繞機整體控制精度，實現了纖維纏繞復合材料快速、高效纏繞成型。

城市交通、公共安全領域的數字監控系統已經得到了廣泛的應用，成為公共場所必不可少的安 全保障。但是，霧霾天和夜間等天氣和氣候的變化使得數字監控系統獲取的視頻圖像出現畫質暗、對  比度低等問題，從而增加了后續的目標識別與跟蹤等工作的難度。本項目以霧霾等惡劣天氣和夜間等  低能見度圖像為研究對象，通過分析上述低能見度圖像的形成原因及特點，提出了一種可同時適用于  霧霾圖像、夜晚圖像以及夜晚霧霾圖像的清晰化處理方法，同時增加自動判別不同低能見度圖像類型  的功能，避免人工調整參數的成本損耗，實現對圖像整體畫質改進與增強。已獲國家發明專利（授權ZL201410448950.0）1 項。

已有樣品/n高靈敏度磁力儀作為測量極其微弱磁場的重要工具，不論在生物醫學、空間與地球物理、工業檢測還是軍事方面都有著廣泛應用。西方國家對高靈敏度磁力計是禁運的。目前超高靈敏度磁力儀主要有超導量子干涉器件（SQUID）磁力儀、原子磁力計等。但是超導量子干涉磁力儀裝置復雜、對工作環境要求高，超導材料易碎不易加工，成本極其昂貴且要求在低溫條件下工作、需要昂貴的液氦（或液氮）和制冷設備。許多場合不僅要求磁力儀靈敏度高，而且要求體積小、能耗低、易于攜帶等。目前已經實驗實現了各種堿金屬原子（如 N

我校該項技術，克服由于能見度儀昂貴、架設困難導致不能對團霧及其他災害性天氣進行準確的檢測，提出了基于路側攝像機的視頻能見度檢測辦法，可以在雨、霧、雪及煙塵等天氣條件下，進行對能見度距離的檢測。其目前已在江蘇寧常鎮溧高速上應用，其精度對人眼和能見度儀的檢測的誤差均在+10%之內，符合國家及國際相關標準。本發明及其應用可以得出路段區域的能見分布，對低于標準的區域實行封路或減速行駛，對于能見度較高的路段采取一定得防御措施，保證交通的暢通，將極大緩解由于能見

哈爾濱工業大學（深圳）電子與信息工程學院的徐科副教授、姚勇教授與其合作者，針對光通信芯片集成度受限的問題，通過光波導模場的精細調控，在實現多模波導低損耗和低串擾的同時，將關鍵器件的尺寸縮小了1-2個數量級。芯片支持3×112 Gbit/s高速模分復用信號的任意緊湊布線，使多模光學系統的大規模片上集成成為可能。該成果將進一步助力集成光子芯片在光通信、人工智能、高性能計算、量子信息等眾多高新領域中加速發展和應用。