给大家推荐7篇关于电子元器件的计算机专业论文

今天分享的是关于电子元器件的7篇计算机毕业论文范文, 如果你的论文涉及到电子元器件等主题,本文能够帮助到你

电子元器件信息管理与采购决策系统的研究与实现

这是一篇关于电子元器件,采购决策系统,数据挖掘,数据仓库,决策树算法的论文, 主要内容为电子元器件是电子信息产业的重要组成部分,是电子信息产业的基础。目前某研究所内部元器件信息管理工作仍然使用人工处理的方式,效率低下,出错率高,并且出现问题时难以追究责任,因此对元器件的管理工作进行信息化建设十分重要。同时,在元器件采购过程中,对供应商的评价工作需要长年的经验积累,但无法面面俱到,并且容易受主观因素影响。鉴于以上问题,本文以该研究所物资部的实际需求为背景,设计并实现了的电子元器件信息管理与采购决策系统。首先,本文充分了解以上背景,详细论述了系统的功能及应用范围,同时在了解目前行业内电子元器件信息管理技术的基础上,设计并实现了基于J2EE的采用B/S架构的电子元器件信息管理子系统。该子系统实现了研究所物资部现有工作流程的信息化,包括备料任务下达、元器件采购、元器件检验、入库等若干工作流程,同时系统支持记录用户操作、权限管理及数据库管理。系统实现了信息在线更新、查询、统计、Excel导入/导出等基本功能,提高了电子元器件信息处理的效率,消除了人工维护元器件表格的弊端,同时满足了研究所内部的审计需求。此外系统在满足信息处理基本要求的同时,解决了物理隔绝的部门之间信息交互的难题,进一步提高了部门间信息传递的效率。电子元器件信息管理系统在部署上线前,对各个功能模块进行了长达三个月的功能及性能测试。目前系统已稳定运行一年时间,能够有效满足物资部对元器件实现信息化管理的需求。然后,本文针对研究所在元器件采购过程中遇到的对供应商决策困难的实际问题,在了解决策支持技术发展现状的基础上,以C4.5决策树算法为核心,结合数据仓库,设计实现了采购决策子系统。该子系统使用电子元器件信息管理子系统中的采购真实历史数据进行决策树的构建与剪枝,选取合理的决策模型,并使用真实数据进行对决策模型进行验证。验证结果表明,决策树算法构建的决策模型可以对供应商进行判断,具有较高的准确性,能够为元器件采购过程中供应商选择提供了有效支撑。综上,本文针对目前研究所内部电子元器件管理工作信息化程度低的问题建设了电子元器件信息管理系统,满足了研究所内的信息化建设需求,提高了工作效率。本文设计并实现了采购决策系统,有效利用历史数据,为元器件采购过程中供应商选择提供了科学指导,具备一定的实用性。

电子元器件信息管理与采购决策系统的研究与实现

Z电子元器件电商平台精准营销策略研究

这是一篇关于电子元器件,电商平台,大数据,精准营销的论文, 主要内容为近年来,伴随着云计算、大数据等新兴信息技术与电子元器件分销行业的深度融合,催生出了新产业、新业态和新的商业模式,再加上各类电商市场规模的迅速扩张,越来越多的电子元器件分销商开始建立自己的电商平台。利用互联网技术和大数据,创建电子元器件分销行业垂直交易的数据平台。透过数据,深入分析客户的采购偏好、需求特征、行为特征等,为制定精准营销策略提供真实有效的依据,精准定位目标市场,从而在日趋激烈的竞争中赢得更多市场份额。本文采用文献研究、案例分析和比较分析等方法,以Z电子元器件电商平台(以下简称“Z电商平台”)为研究对象,对电子元器件分销行业的精准营销进行探索性研究。Z电商平台,隶属于中国电子集团,自2016年上线以来,由于经营理念落后,营销策略跟不上市场变化,逐渐由电商平台转变为产品信息展示和技术支持平台。与同行业其他电商平台相比,海量无规则的产品信息展示、缺乏市场竞争力的价格、单一的促销推广渠道,导致在线销售业绩逐年下滑。本文针对Z电商平台存在的问题,基于大数据技术,通过深度数据分析,结合营销理论,设计出适用于Z电商平台的精准营销策略,从而降低运营成本,提高企业利润。同时,也将为电子元器件分销行业其他企业制定精准营销策略,提供一定的借鉴和参考。

基于单目深度估计的电子元器件三维重建方法研究

这是一篇关于智能装配,电子元器件,无监督学习,深度估计,三维重建的论文, 主要内容为机器视觉技术迅速发展,成为智能制造领域的重要技术,搭载了机器视觉系统的智能装配机器人可实现零件的自主识别、高精度定位及自动装配。通过定位环节获取装配零部件的高精度三维模型是机器人实现准确抓取的关键步骤。基于单目深度估计的视觉三维重建技术以其成本低、效率高等优势被逐渐广泛应用在定位任务中,又以其难度大、研究价值高、前景广阔受到了学术界以及工业界的广泛关注。其中无监督深度估计方法可以避免费力且昂贵的注释,已成为深度估计领域的研究热点。但上述方法在电子元器件三维重建场景仍存在一些问题,本文总结了其中三个关键问题:1)深度估计模型缺乏全局感受野;2)深度估计模型在病态区域的预测失真;3)复杂模型推理速度慢。对于上述问题,提出了一系列有效的改善方案,最后提出相应的算法和模型。主要研究内容和创新工作如下:(1)提出了一种基于无监督学习的单目深度估计模型Huge Depth。首先,提出一种大核卷积模块以获取超大有效感受野,并辅以小卷积核融合不同感受野尺度的特征;接着,引入全局自注意力机制对特征提取后的信息进行全局上下文建模,以增强特征细节表达,并结合编-解码基础架构的高低特征层融合模块融合不同大小尺度的特征图,有效改善了模型缺乏全局感受野的问题。然后,提出一种基于预测掩膜的自适应损失函数模型,自适应地调整不同区域的损失计算来降低电子元器件图像病态区域对网络收敛的负面影响,进而改善病态区域预测失真的问题。(2)研究基于结构重参数化对模型进行推理加速的方法。考虑到在电子元器件装配场景中对三维重建速度的要求较高,基于结构重参数化方法对上述深度估计模型进行改进和优化,设计了一种可重参数化的基础卷积模块以替换一些原始卷积以无成本提高精度。同时,使用结构重参数化方法对模型中的耗时结构进行简化,从而进一步实现模型的推理加速。经过一系列的实验表明,上述方法在不损失推理精度的前提下,最高提升了59.36%的模型推理速度。(3)电子元器件三维重建系统设计和系统验证。首先,针对电子元器件装配场景明确系统设计需求,进而对系统做出总体方案设计。然后,分别进行硬件系统和软件系统的分析、选型及搭建,完成了包括实验平台、服务器、算法运行环境、用户界面的设计和搭建。最后基于三维重建精度评估方法对系统进行验证分析。结果表明,本文构建的三维重建系统能够满足工程应用需求。综上所述,本文基于电子元器件智能装配场景对三维重建方法进行了分析讨论,对视觉三维重建的重要领域——单目深度估计进行了深入研究,提出了一种具有全局感受野的无监督学习深度估计模型,并提出一种自适应损失函数对模型进行训练,得到的模型在局部病态区域有较好的表现。同时,基于结构重参数化方法对模型进行无成本的精度提升和无损的推理加速。最后,根据工程应用需求设计了电子元器件三维重建系统并完成了实验验证。实验结果表明,提出的基于单目深度估计的电子元器件视觉三维重建方法,能够满足该场景的工程应用需求;所提出的无监督深度估计模型的性能达到并超越了同类型主流模型,研究工作具有一定的科学意义和工程应用价值。

电子元器件信息管理与采购决策系统的研究与实现

电子元器件分销商A公司客户保留策略研究

这是一篇关于电子元器件,客户保留,策略研究的论文, 主要内容为“中国制造2025”这一宏伟计划的主要目标是使中国成为现代化的制造强国。这样的大背景促进了电子元器件行业的蓬勃发展。而A公司目前还停留在帮助客户解决问题的阶段,未能根据客户需求的变化而提出相应的客户关系管理策略,导致公司出现部分客户流失的现象。因此,本文针对A公司客户保留问题的研究具有非常重要的实际意义。本文以“电子元器件分销商A公司客户保留策略研究”为题,探讨了客户保留策略。首先,设计了A公司客户保留问卷,通过对问卷信度和效度分析证明了问卷的可行性;其次,从价值客户识别,服务质量,客户忠诚度,社群互动,定制化服务,奖励制度等方面分析了客户保留问题的原因,此章节从公司实际情况出发,结合公司内部数据做了深刻分析,例如,由问卷发现客户忠诚度不高,一方面是公司产品可替代性强,另一方面为转换成本低,当前只为客户推荐单片机这一单一产品,没有给客户推荐时钟,电源,模拟器件等产品,从而降低了客户切换到其他平台的难度。最后,根据A公司客户保留策略存在的问题对客户保留策略提出了改进意见:第一是提高价值客户识别能力,主要策略:设计客户价值模型;分析客户历史交易数据;完善公司Portal系统分析功能;第二是提高客户服务质量,主要策略:为技术支持和销售提供培训;强化员工招录和考核程序;完善客户问题反馈处理机制;第三是提高客户忠诚度,主要策略:拓展增值项目,增加客户转换平台成本;加大单片机创新,提高不可替代性;提高客户感知价值,增强客户满意度;第四是完善定制化服务机制,主要策略:建立定制服务部,提升定制服务能力;为重点客户定制适合其市场应用的单片机;为重点客户定制产品级的应用方案;第五是加强有效的社群互动关系,主要策略:创建虚拟社群互动机制;完善线下产品类社群互动机制;定期组织优质客户“家庭日”活动;第六是完善客户奖励制度,主要策略:优先礼遇,提供优质客户额外服务;有形回馈,免费赠送优质客户员工礼物;折扣优惠,指标完成享受折扣。本文提出的策略不仅可以帮助A公司解决客户保留的问题,也可以帮助企业从更高维度思考客户关系管理,从而加强和客户的联系。