CN116109116A - 一种基于云计算的应用程序综合监管控制系统及方法 - Google Patents
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Abstract
本发明涉及云计算技术领域,具体为一种基于云计算的应用程序综合监管控制系统及方法,所述系统包括课程学习权限管控模块,所述课程学习权限管控模块根据最佳人员职责分配方案对应的异常施工综合风险值与异常施工风险分析模块中预测的异常施工综合风险值之间的差异,对应用程序中待测项目及与其存在关联关系的工程项目在后续第一单位时间内的人员职责划分表单及表单内人员的课程学习权限进行管理。本发明在对应用程序进行监管控制时,不仅监控到应用程序中的管理员的提交数据,还根据所得提交数据对应用程序中的提交数据进行优化,并对优化结果中涉及的人员权限进行自适应调整,降低了应用程序中各个工程项目对应的异常施工信息出现的频率。
Description
技术领域
本发明涉及云计算技术领域,具体为一种基于云计算的应用程序综合监管控制系统及方法。
背景技术
云计算作为分布式计算的一种,能够通过网络“云”将巨大的数据计算处理程序分解成无数个小程序,之后通过多部服务器组成的系统进行处理和分析这些小程序得到结果并返回给用户,云计算中的云服务能够帮助用户在无需购买服务器的情况下搭建自己的应用程序,不但节省了服务器购买成本,而且对应用程序的管理更加便捷。
现有的基于云计算的应用程序综合监管控制系统中,只是简单地对应用程序的性能进行监控,主要是用于网络分析,实现监控系统故障、自动恢复、服务器健康诊断、网络流量报告、错误日志和历史指标的目的;但是,未考虑到应用程序中的内部数据,无法根据所得内部数据对应用程序进行数据优化及对人员权限进行自适应调整的效果,因此,现有技术存在较大的缺陷。
发明内容
本发明的目的在于提供一种基于云计算的应用程序综合监管控制系统及方法,以解决上述背景技术中提出的问题。
为了解决上述技术问题,本发明提供如下技术方案:一种基于云计算的应用程序综合监管控制方法,所述方法包括以下步骤:
S1、获取应用程序中不同的工程项目分别对应的人员考勤数据,判断不同工程项目之间的关联关系,结合待测工程项目的人员考勤数据及与其存在关联关系的工程项目的人员考勤数据,获取待测工程项目对应的人员管控信息集合,所述应用程序布置在云计算中;
S2、获取历史数据中每个项目内异常施工信息集合及项目内异常施工信息集合内每个异常施工信息对应的人员施工特征集合,得到每个人员施工特征集合对应的施工状态值;
S3、对历史数据中的所有项目内异常施工信息进行类别划分,分析每个划分的异常施工信息类别中施工状态值与异常施工占比之间的关系;
S4、基于待测项目及与其存在关联关系的工程项目对应的各个管理员分别提交的后续第一单位时间内的人员职责划分表单,结合S3中的分析结果,预测待测项目及与其存在关联关系的工程项目在后续第一单位时间内出现的异常施工综合风险值;
S5、基于待测工程项目对应的人员管控信息集合构建人员职责分配方案,每个人员职责分配方案包括待测项目及与其存在关联关系的工程项目分别对应的人员职责划分表单,结合S3中的分析结果,分别计算出每个人员职责分配方案对应的异常施工综合风险值,得到最佳人员职责分配方案;
S6、根据最佳人员职责分配方案对应的异常施工综合风险值与S4中预测的异常施工综合风险值之间的差异,对应用程序中待测项目及与其存在关联关系的工程项目在后续第一单位时间内的人员职责划分表单及表单内人员的课程学习权限进行管理。
进一步的,所述S1中每个项目的人员考勤数据包括考勤人员对应的人员编号、考勤时间及所属工程项目,每个考勤人员对应的人员编号唯一,不同工程项目中的人员编号不存在相同的情况;
所述S1中判断不同工程项目之间的关联关系时,将同一工程项目对应的不同考勤数据中的人员编号进行汇总,得到该工程项目对应的人员编号集合,对于人员编号相同的多个考勤数据,人员编号集合只保存获取的第一次出现的考勤数据中的人员编号;获取任意两个工程项目分别对应的人员编号集合之间的交集,当所得交集为空集时,则判定这两个工程项目之间不存在关联关系,当所得交集不为空集时,则判定这两个工程项目之间存在关联关系;
获取待测工程项目对应的人员管控信息集合时,所述待测工程项目对应的人员管控信息集合等于待测工程项目的人员考勤数据及与其存在关联关系的工程项目分别对应的各个人员编号集合之间的并集。
本发明构建待测工程项目对应的人员管控信息集合,考虑到不同工程项目之间对应施工人员出现交叉出勤的情况(该情况下可以判定这几个工程项目距离较近),针对这种情况,在进行工程建设任务时,获取人员管控信息集合,为后续步骤中获取最佳人员职责分配方案提供了数据参照。
进一步的,获取历史数据中每个项目内异常施工信息集合及项目内异常施工信息集合内每个异常施工信息对应的人员施工特征集合时,每个异常施工信息对应一个异常施工源事件,
获取异常施工源事件时,先获取工程项目中施工进度小于数据库中预置计划进度的所有异常施工事件信息,并构建异常施工事件信息关联链,所述异常施工源事件为异常施工时间信息关联链中异常时间点最小的异常施工事件,所述异常施工事件信息关联链中包含一个或多个异常施工事件;异常施工事件信息包括异常时间点、异常原因及施工部门中的异常类型编号,相应工程项目的管理员能够实时对数据库中的预置计划进度进行变更;
本发明中异常时间点为判定异常施工事件信息时对应的时间点,异常原因为相应异常施工人员录入的异常原因关键词标签,数据库中预制有不同的施工部门中的异常类型编号,同一施工部门存在多个异常类型编号,不同施工部门对应的异常类型编号之间均不相同;
若异常施工事件信息关联链中包含多个异常施工事件,则异常施工事件信息关联链中任意两个相邻的异常施工事件对应的施工部门中的异常类型编号之间存在关联关系,且前一个异常施工事件的异常时间点与后一个异常施工事件的异常时间点之间的差值属于区间A,所述区间A的值通过查询数据库中预置的不同异常类型编号之间对应的异常时间点最大间隔时长获取,数据库中相同的两个异常类型编号出现的先后顺序不同,对应的异常时间点最大间隔时长不同;
每个异常施工信息对应的人员施工特征集合为异常施工源事件对应的施工部门中各个人员分别对应的人员施工特征构成的集合,将人员施工特征记为{B1,B2},所述B1表示相应人员获取与相应异常施工源事件中异常原因关联课程的技术证书的状态,所述B2表示相应人员历史工程项目经历状态值,所述B1与B2的取值范围均为0或1;
本发明中B1=1表示相应人员获取与相应异常施工源事件中异常原因关联课程的技术证书,B1=0表示相应人员未获取与相应异常施工源事件中异常原因关联课程的技术证书,B2=1表示相应人员历史项目经历中执行过与相应异常施工源事件中职责相同的工作,B2=1表示相应人员历史项目经历中未执行过与相应异常施工源事件中职责相同的工作;
所述S2中得到每个人员施工特征集合对应的施工状态值时,统计人员施工特征集合中对应施工特征综合值为1的元素个数,记为M1,将M1除以相应人员施工特征集合中的元素总个数,得到相应施工特征集合对应的施工状态值,
人员施工特征集合中元素对应的施工特征综合值等于相应元素对应的人员施工特征中B1与B2在逻辑运算中执行或运算对应的结果。
进一步的,所述S3中对历史数据中的所有项目内异常施工信息进行类别划分时,分别获取每个异常施工信息对应的施工部门,统计获取的各个施工部门对应的总个数,得到类别划分个数,记为M2,并将同一施工部门对应的各个异常施工信息划分到同一类别中;
所述S3中分析每个划分的异常施工信息类别中施工状态值与异常施工占比之间的关系的方法包括以下步骤:
S31、获取第n个施工类别中的各个异常施工信息对应的施工状态值,将第n个施工类别中第i个异常施工信息对应的施工状态值记为QnLi,0≤n≤M2;
S32、统计第n个施工类别中对应施工状态值小于等于QnLi的异常施工信息个数,得到第n个施工类别中第i个异常施工信息对应的异常施工占比,记为WnLi,并构建第n个施工类别中第i个异常施工信息对应的第一关系数据对(QnLi,WnLi);
S33、以o为原点、以施工状态值为x轴且以异常施工占比为y轴构建平面直角坐标系,将第n个施工类别中各个异常施工信息对应的第一关系数据对在平面直角坐标系内相应的坐标点进行标记,以y=r1/[1+exp(-x×r2+r3)]+r4为函数模型对平面直角坐标系中的标记点进行拟合,所述r1、r2、r3及r4均为函数模型的系数,将所得拟合结果对应的函数作为第n个施工类别中施工状态值与异常施工占比之间的关系函数,记为Gn(x)。
本发明分析每个划分的异常施工信息类别中施工状态值与异常施工占比之间的关系,是考虑到不同施工部门出现异常施工信息的情况是存在差别的,且所得分析关系为后续步骤中预测待测项目及与其存在关联关系的工程项目在后续第一单位时间内出现的异常施工综合风险值提供了数据支撑,同时也为后续步骤中获取最佳人员职责分配方案提供数据参照。
进一步的,所述S4中预测待测项目及与其存在关联关系的工程项目在后续第一单位时间内出现的异常施工综合风险值的方法包括以下步骤:
S41、获取待测项目及与其存在关联关系的工程项目对应的各个管理员分别提交的后续第一单位时间内的人员职责划分表单,并分别对各个人员职责划分表单进行编号,将第j个人员职责划分表单对应的编号记为Uj,1≤j≤j1且所述j1表示待测项目及与其存在关联关系的工程项目的项目总个数;
S42、获取当前时间Uj对应人员职责划分表单中所属施工部门与第n个施工类别对应部门相同的人员构成的人员施工特征集合,并将所得人员施工特征集合对应的施工状态值记为Ujn;
S43、得到待测项目及与其存在关联关系的工程项目在后续第一单位时间内出现的异常施工综合风险值的预测值,记为P1,
P1=∑j=1 j=j1∑n=1 n=M2Gn(Ujn),
其中,Gn(Ujn)表示第n个施工类别中施工状态值与异常施工占比之间的关系函数Gn(x)中,x值为Ujn时对应的异常施工占比,所述第一单位时间为数据库中预置的常数。
进一步的,所述S5中基于待测工程项目对应的人员管控信息集合构建人员职责分配方案时,将人员管控信息集合中的人员随机分配到不同的项目工程对应的人员职责划分表单中,得到不用的人员职责分配方案,每种分配人员职责分配方案中待测项目及与其存在关联关系的工程项目分别对应的人员职责划分表单内相应施工部门内的人员个数,与相应管理员提交的人员职责划分表单内相应施工部门内的人员个数相同,所得人员职责分配方案的个数等于待测工程项目对应的人员管控信息集合中元素总个数对应的阶乘数;
所述S5中得到最佳人员职责分配方案时,结合S4中预测待测项目及与其存在关联关系的工程项目在后续第一单位时间内出现的异常施工综合风险值的方法,分别预测各个人员职责分配方案中在后续第一单位时间内出现的异常施工综合风险值,并将异常施工综合风险值最小的人员职责分配方案作为最佳人员职责分配方案。
进一步的,所述S6中对应用程序中待测项目及与其存在关联关系的工程项目在后续第一单位时间内的人员职责划分表单及表单内人员的课程学习权限进行管理时,获取最佳人员职责分配方案对应的异常施工综合风险值,记为P2,
将P1-P2与数据库中预置的第三阈值K进行比较,
当P1-P2≥K时,则判定应用程序中待测项目及与其存在关联关系的工程项目在后续第一单位时间内的人员职责划分表单异常,并将最佳人员职责分配方案中各个工程项目的人员职责划分表单分别替换应用程序中待测项目及与其存在关联关系的工程项目在后续第一单位时间内的人员职责划分表单,并对最佳人员职责分配方案中各个工程项目的人员职责划分表单内人员的课程学习权限进行管理;
当P1-P2<K时,则判定应用程序中待测项目及与其存在关联关系的工程项目在后续第一单位时间内的人员职责划分表单正常,并对所得的各个人员职责划分表单内人员的课程学习权限进行管理;
对人员职责划分表单内人员的课程学习权限进行管理时,获取人员职责划分表单内每个人员所属的施工部门及相应人员对应的施工特征综合值,若人员对应的施工特征综合值等于1,则判定该人员在应用程序中课程学习单元中的学习权限为自由型权限;若人员对应的施工特征综合值等于0,则判定该人员在应用程序的课程学习单元中的学习权限为限制型权限;
所述自由型权限表示相应人员在应用程序的课程学习单元中能够任意学习选中的课程,所述限制型权限表示基于当前时间的后续第一单位时间内,相应人员在应用程序的课程学习单元中必须优先学习与该人员所属施工部门相关的课程并获取相应课程的技术证书之后,才能够任意学习选中的课程。
一种基于云计算的应用程序综合监管控制系统,所述系统包括以下模块:
人员管控信息获取模块,所述人员你管控信息获取模块获取应用程序中不同的工程项目分别对应的人员考勤数据,判断不同工程项目之间的关联关系,结合待测工程项目的人员考勤数据及与其存在关联关系的工程项目的人员考勤数据,获取待测工程项目对应的人员管控信息集合,所述应用程序布置在云计算中;
施工状态分析模块,所述施工状态分析模块获取历史数据中每个项目内异常施工信息集合及项目内异常施工信息集合内每个异常施工信息对应的人员施工特征集合,得到每个人员施工特征集合对应的施工状态值;
施工数据分析模块,所述施工数据分析模块对历史数据中的所有项目内异常施工信息进行类别划分,分析每个划分的异常施工信息类别中施工状态值与异常施工占比之间的关系;
异常施工风险分析模块,所述异常施工风险分析模块基于待测项目及与其存在关联关系的工程项目对应的各个管理员分别提交的后续第一单位时间内的人员职责划分表单,结合施工数据分析模块中的分析结果,预测待测项目及与其存在关联关系的工程项目在后续第一单位时间内出现的异常施工综合风险值;
最佳方案获取模块,所述最佳方案获取模块基于待测工程项目对应的人员管控信息集合构建人员职责分配方案,每个人员职责分配方案包括待测项目及与其存在关联关系的工程项目分别对应的人员职责划分表单,结合施工数据分析模块中的分析结果,分别计算出每个人员职责分配方案对应的异常施工综合风险值,得到最佳人员职责分配方案;
课程学习权限管控模块,所述课程学习权限管控模块根据最佳人员职责分配方案对应的异常施工综合风险值与异常施工风险分析模块中预测的异常施工综合风险值之间的差异,对应用程序中待测项目及与其存在关联关系的工程项目在后续第一单位时间内的人员职责划分表单及表单内人员的课程学习权限进行管理。
与现有技术相比,本发明所达到的有益效果是:本发明在对应用程序进行监管控制时,不仅监控到应用程序中的管理员的提交数据,还根据所得提交数据对应用程序中的提交数据进行优化(最佳方案),并对优化结果中涉及的人员权限进行自适应调整,实现了对应用程序的有效监管及控制,降低了应用程序中各个工程项目对应的异常施工信息出现的频率。
附图说明
附图用来提供对本发明的进一步理解,并且构成说明书的一部分,与本发明的实施例一起用于解释本发明,并不构成对本发明的限制。在附图中:
图1是本发明一种基于云计算的应用程序综合监管控制方法的流程示意图;
图2是本发明一种基于云计算的应用程序综合监管控制系统的结构示意图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图,对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述,显然,所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例,而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例,本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例,都属于本发明保护的范围。
请参阅图1,本发明提供技术方案:一种基于云计算的应用程序综合监管控制方法,所述方法包括以下步骤:
S1、获取应用程序中不同的工程项目分别对应的人员考勤数据,判断不同工程项目之间的关联关系,结合待测工程项目的人员考勤数据及与其存在关联关系的工程项目的人员考勤数据,获取待测工程项目对应的人员管控信息集合,所述应用程序布置在云计算中;
所述S1中每个项目的人员考勤数据包括考勤人员对应的人员编号、考勤时间及所属工程项目,每个考勤人员对应的人员编号唯一,不同工程项目中的人员编号不存在相同的情况;
所述S1中判断不同工程项目之间的关联关系时,将同一工程项目对应的不同考勤数据中的人员编号进行汇总,得到该工程项目对应的人员编号集合,对于人员编号相同的多个考勤数据,人员编号集合只保存获取的第一次出现的考勤数据中的人员编号;获取任意两个工程项目分别对应的人员编号集合之间的交集,当所得交集为空集时,则判定这两个工程项目之间不存在关联关系,当所得交集不为空集时,则判定这两个工程项目之间存在关联关系;
获取待测工程项目对应的人员管控信息集合时,所述待测工程项目对应的人员管控信息集合等于待测工程项目的人员考勤数据及与其存在关联关系的工程项目分别对应的各个人员编号集合之间的并集。
S2、获取历史数据中每个项目内异常施工信息集合及项目内异常施工信息集合内每个异常施工信息对应的人员施工特征集合,得到每个人员施工特征集合对应的施工状态值;
获取历史数据中每个项目内异常施工信息集合及项目内异常施工信息集合内每个异常施工信息对应的人员施工特征集合时,每个异常施工信息对应一个异常施工源事件,
获取异常施工源事件时,先获取工程项目中施工进度小于数据库中预置计划进度的所有异常施工事件信息,并构建异常施工事件信息关联链,所述异常施工源事件为异常施工时间信息关联链中异常时间点最小的异常施工事件,所述异常施工事件信息关联链中包含一个或多个异常施工事件;异常施工事件信息包括异常时间点、异常原因及施工部门中的异常类型编号;相应工程项目的管理员能够实时对数据库中的预置计划进度进行变更;
若异常施工事件信息关联链中包含多个异常施工事件,则异常施工事件信息关联链中任意两个相邻的异常施工事件对应的施工部门中的异常类型编号之间存在关联关系,且前一个异常施工事件的异常时间点与后一个异常施工事件的异常时间点之间的差值属于区间A,所述区间A的值通过查询数据库中预置的不同异常类型编号之间对应的异常时间点最大间隔时长获取,数据库中相同的两个异常类型编号出现的先后顺序不同,对应的异常时间点最大间隔时长不同;
每个异常施工信息对应的人员施工特征集合为异常施工源事件对应的施工部门中各个人员分别对应的人员施工特征构成的集合,将人员施工特征记为{B1,B2},所述B1表示相应人员获取与相应异常施工源事件中异常原因关联课程的技术证书的状态,所述B2表示相应人员历史工程项目经历状态值,所述B1与B2的取值范围均为0或1;
所述S2中得到每个人员施工特征集合对应的施工状态值时,统计人员施工特征集合中对应施工特征综合值为1的元素个数,记为M1,将M1除以相应人员施工特征集合中的元素总个数,得到相应施工特征集合对应的施工状态值,
人员施工特征集合中元素对应的施工特征综合值等于相应元素对应的人员施工特征中B1与B2在逻辑运算中执行或运算对应的结果。
逻辑运算中包括或运算、或运算及非运算,
本实施例中运用了或运算,当B1=1,B2=1时,B1与B2在逻辑运算中执行或运算对应的结果为1,
当B1=0,B2=1或B1=1,B2=0时,B1与B2在逻辑运算中执行或运算对应的结果为1,
当B1=0,B2=0时,B1与B2在逻辑运算中执行或运算对应的结果为0。
S3、对历史数据中的所有项目内异常施工信息进行类别划分,分析每个划分的异常施工信息类别中施工状态值与异常施工占比之间的关系;
所述S3中对历史数据中的所有项目内异常施工信息进行类别划分时,分别获取每个异常施工信息对应的施工部门,统计获取的各个施工部门对应的总个数,得到类别划分个数,记为M2,并将同一施工部门对应的各个异常施工信息划分到同一类别中;
所述S3中分析每个划分的异常施工信息类别中施工状态值与异常施工占比之间的关系的方法包括以下步骤:
S31、获取第n个施工类别中的各个异常施工信息对应的施工状态值,将第n个施工类别中第i个异常施工信息对应的施工状态值记为QnLi,0≤n≤M2;
S32、统计第n个施工类别中对应施工状态值小于等于QnLi的异常施工信息个数,得到第n个施工类别中第i个异常施工信息对应的异常施工占比,记为WnLi,并构建第n个施工类别中第i个异常施工信息对应的第一关系数据对(QnLi,WnLi);
S33、以o为原点、以施工状态值为x轴且以异常施工占比为y轴构建平面直角坐标系,将第n个施工类别中各个异常施工信息对应的第一关系数据对在平面直角坐标系内相应的坐标点进行标记,以y=r1/[1+exp(-x×r2+r3)]+r4为函数模型对平面直角坐标系中的标记点进行拟合,所述r1、r2、r3及r4均为函数模型的系数,将所得拟合结果对应的函数作为第n个施工类别中施工状态值与异常施工占比之间的关系函数,记为Gn(x)。
S4、基于待测项目及与其存在关联关系的工程项目对应的各个管理员分别提交的后续第一单位时间内的人员职责划分表单,结合S3中的分析结果,预测待测项目及与其存在关联关系的工程项目在后续第一单位时间内出现的异常施工综合风险值;
所述S4中预测待测项目及与其存在关联关系的工程项目在后续第一单位时间内出现的异常施工综合风险值的方法包括以下步骤:
S41、获取待测项目及与其存在关联关系的工程项目对应的各个管理员分别提交的后续第一单位时间内的人员职责划分表单,并分别对各个人员职责划分表单进行编号,将第j个人员职责划分表单对应的编号记为Uj,1≤j≤j1且所述j1表示待测项目及与其存在关联关系的工程项目的项目总个数;
S42、获取当前时间Uj对应人员职责划分表单中所属施工部门与第n个施工类别对应部门相同的人员构成的人员施工特征集合,并将所得人员施工特征集合对应的施工状态值记为Ujn;
S43、得到待测项目及与其存在关联关系的工程项目在后续第一单位时间内出现的异常施工综合风险值的预测值,记为P1,
P1=∑j=1 j=j1∑n=1 n=M2Gn(Ujn),
其中,Gn(Ujn)表示第n个施工类别中施工状态值与异常施工占比之间的关系函数Gn(x)中,x值为Ujn时对应的异常施工占比,所述第一单位时间为数据库中预置的常数。
S5、基于待测工程项目对应的人员管控信息集合构建人员职责分配方案,每个人员职责分配方案包括待测项目及与其存在关联关系的工程项目分别对应的人员职责划分表单,结合S3中的分析结果,分别计算出每个人员职责分配方案对应的异常施工综合风险值,得到最佳人员职责分配方案;
所述S5中基于待测工程项目对应的人员管控信息集合构建人员职责分配方案时,将人员管控信息集合中的人员随机分配到不同的项目工程对应的人员职责划分表单中,得到不用的人员职责分配方案,每种分配人员职责分配方案中待测项目及与其存在关联关系的工程项目分别对应的人员职责划分表单内相应施工部门内的人员个数,与相应管理员提交的人员职责划分表单内相应施工部门内的人员个数相同,所得人员职责分配方案的个数等于待测工程项目对应的人员管控信息集合中元素总个数对应的阶乘数;
本实施例中若人员管控信息集合中元素总个数为R,
则R的阶乘数等于R!且R!=R×(R-1)×...×2×1;
所述S5中得到最佳人员职责分配方案时,结合S4中预测待测项目及与其存在关联关系的工程项目在后续第一单位时间内出现的异常施工综合风险值的方法,分别预测各个人员职责分配方案中在后续第一单位时间内出现的异常施工综合风险值,并将异常施工综合风险值最小的人员职责分配方案作为最佳人员职责分配方案。
S6、根据最佳人员职责分配方案对应的异常施工综合风险值与S4中预测的异常施工综合风险值之间的差异,对应用程序中待测项目及与其存在关联关系的工程项目在后续第一单位时间内的人员职责划分表单及表单内人员的课程学习权限进行管理;
所述S6中对应用程序中待测项目及与其存在关联关系的工程项目在后续第一单位时间内的人员职责划分表单及表单内人员的课程学习权限进行管理时,获取最佳人员职责分配方案对应的异常施工综合风险值,记为P2,
将P1-P2与数据库中预置的第三阈值K进行比较,
当P1-P2≥K时,则判定应用程序中待测项目及与其存在关联关系的工程项目在后续第一单位时间内的人员职责划分表单异常,并将最佳人员职责分配方案中各个工程项目的人员职责划分表单分别替换应用程序中待测项目及与其存在关联关系的工程项目在后续第一单位时间内的人员职责划分表单,并对最佳人员职责分配方案中各个工程项目的人员职责划分表单内人员的课程学习权限进行管理;
当P1-P2<K时,则判定应用程序中待测项目及与其存在关联关系的工程项目在后续第一单位时间内的人员职责划分表单正常,并对所得的各个人员职责划分表单内人员的课程学习权限进行管理;
对人员职责划分表单内人员的课程学习权限进行管理时,获取人员职责划分表单内每个人员所属的施工部门及相应人员对应的施工特征综合值,若人员对应的施工特征综合值等于1,则判定该人员在应用程序中课程学习单元中的学习权限为自由型权限;若人员对应的施工特征综合值等于0,则判定该人员在应用程序的课程学习单元中的学习权限为限制型权限;
所述自由型权限表示相应人员在应用程序的课程学习单元中能够任意学习选中的课程,所述限制型权限表示基于当前时间的后续第一单位时间内,相应人员在应用程序的课程学习单元中必须优先学习与该人员所属施工部门相关的课程并获取相应课程的技术证书之后,才能够任意学习选中的课程。
本实施例中若人员甲在待测项目及与其存在关联关系的工程项目对应的各个管理员分别提交的后续第一单位时间内的人员职责划分表单中所属的施工部门为H,若在最佳人员职责分配方案中人员甲所属的施工部门为H1,且人员甲当前时间针对施工部门H对应的人员施工特征为{0,1},人员甲当前时间针对施工部门H1对应的人员施工特征为{0,0},
当应用程序中待测项目及与其存在关联关系的工程项目在后续第一单位时间内的人员职责划分表单正常时,
因为人员甲对应的施工特征综合值为0|1=1,
则人员甲在应用程序中课程学习单元中的学习权限为自由型权限;
当应用程序中待测项目及与其存在关联关系的工程项目在后续第一单位时间内的人员职责划分表单异常时,
因为人员甲对应的施工特征综合值为0|0=0,
则人员甲在应用程序中课程学习单元中的学习权限为限制型权限;|表示或运算符。
如图2所示,一种基于云计算的应用程序综合监管控制系统,所述系统包括以下模块:
人员管控信息获取模块,所述人员管控信息获取模块获取应用程序中不同的工程项目分别对应的人员考勤数据,判断不同工程项目之间的关联关系,结合待测工程项目的人员考勤数据及与其存在关联关系的工程项目的人员考勤数据,获取待测工程项目对应的人员管控信息集合,所述应用程序布置在云计算中;
施工状态分析模块,所述施工状态分析模块获取历史数据中每个项目内异常施工信息集合及项目内异常施工信息集合内每个异常施工信息对应的人员施工特征集合,得到每个人员施工特征集合对应的施工状态值;
施工数据分析模块,所述施工数据分析模块对历史数据中的所有项目内异常施工信息进行类别划分,分析每个划分的异常施工信息类别中施工状态值与异常施工占比之间的关系;
异常施工风险分析模块,所述异常施工风险分析模块基于待测项目及与其存在关联关系的工程项目对应的各个管理员分别提交的后续第一单位时间内的人员职责划分表单,结合施工数据分析模块中的分析结果,预测待测项目及与其存在关联关系的工程项目在后续第一单位时间内出现的异常施工综合风险值;
最佳方案获取模块,所述最佳方案获取模块基于待测工程项目对应的人员管控信息集合构建人员职责分配方案,每个人员职责分配方案包括待测项目及与其存在关联关系的工程项目分别对应的人员职责划分表单,结合施工数据分析模块中的分析结果,分别计算出每个人员职责分配方案对应的异常施工综合风险值,得到最佳人员职责分配方案;
课程学习权限管控模块,所述课程学习权限管控模块根据最佳人员职责分配方案对应的异常施工综合风险值与异常施工风险分析模块中预测的异常施工综合风险值之间的差异,对应用程序中待测项目及与其存在关联关系的工程项目在后续第一单位时间内的人员职责划分表单及表单内人员的课程学习权限进行管理。
需要说明的是,在本文中,诸如第一和第二等之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来,而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。而且,术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含,从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者设备不仅包括那些要素,而且还包括没有明确列出的其他要素,或者是还包括为这种过程、方法、物品或者设备所固有的要素。
最后应说明的是:以上所述仅为本发明的优选实施例而已,并不用于限制本发明,尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明,对于本领域的技术人员来说,其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改,或者对其中部分技术特征进行等同替换。凡在本发明的精神和原则之内,所作的任何修改、等同替换、改进等,均应包含在本发明的保护范围之内。
Claims (8)
1.一种基于云计算的应用程序综合监管控制方法,其特征在于,所述方法包括以下步骤:
S1、获取应用程序中不同的工程项目分别对应的人员考勤数据,判断不同工程项目之间的关联关系,结合待测工程项目的人员考勤数据及与其存在关联关系的工程项目的人员考勤数据,获取待测工程项目对应的人员管控信息集合,所述应用程序布置在云计算中;
S2、获取历史数据中每个项目内异常施工信息集合及项目内异常施工信息集合内每个异常施工信息对应的人员施工特征集合,得到每个人员施工特征集合对应的施工状态值;
S3、对历史数据中的所有项目内异常施工信息进行类别划分,分析每个划分的异常施工信息类别中施工状态值与异常施工占比之间的关系;
S4、基于待测项目及与其存在关联关系的工程项目对应的各个管理员分别提交的后续第一单位时间内的人员职责划分表单,结合S3中的分析结果,预测待测项目及与其存在关联关系的工程项目在后续第一单位时间内出现的异常施工综合风险值;
S5、基于待测工程项目对应的人员管控信息集合构建人员职责分配方案,每个人员职责分配方案包括待测项目及与其存在关联关系的工程项目分别对应的人员职责划分表单,结合S3中的分析结果,分别计算出每个人员职责分配方案对应的异常施工综合风险值,得到最佳人员职责分配方案;
S6、根据最佳人员职责分配方案对应的异常施工综合风险值与S4中预测的异常施工综合风险值之间的差异,对应用程序中待测项目及与其存在关联关系的工程项目在后续第一单位时间内的人员职责划分表单及表单内人员的课程学习权限进行管理。
2.根据权利要求1所述的一种基于云计算的应用程序综合监管控制方法,其特征在于:所述S1中每个项目的人员考勤数据包括考勤人员对应的人员编号、考勤时间及所属工程项目,每个考勤人员对应的人员编号唯一,不同工程项目中的人员编号不存在相同的情况;
所述S1中判断不同工程项目之间的关联关系时,将同一工程项目对应的不同考勤数据中的人员编号进行汇总,得到该工程项目对应的人员编号集合,对于人员编号相同的多个考勤数据,人员编号集合只保存获取的第一次出现的考勤数据中的人员编号;获取任意两个工程项目分别对应的人员编号集合之间的交集,当所得交集为空集时,则判定这两个工程项目之间不存在关联关系,当所得交集不为空集时,则判定这两个工程项目之间存在关联关系;
获取待测工程项目对应的人员管控信息集合时,所述待测工程项目对应的人员管控信息集合等于待测工程项目的人员考勤数据及与其存在关联关系的工程项目分别对应的各个人员编号集合之间的并集。
3.根据权利要求1所述的一种基于云计算的应用程序综合监管控制方法,其特征在于:获取历史数据中每个项目内异常施工信息集合及项目内异常施工信息集合内每个异常施工信息对应的人员施工特征集合时,每个异常施工信息对应一个异常施工源事件,
获取异常施工源事件时,先获取工程项目中施工进度小于数据库中预置计划进度的所有异常施工事件信息,并构建异常施工事件信息关联链,所述异常施工源事件为异常施工时间信息关联链中异常时间点最小的异常施工事件,所述异常施工事件信息关联链中包含一个或多个异常施工事件;异常施工事件信息包括异常时间点、异常原因及施工部门中的异常类型编号,相应工程项目的管理员能够实时对数据库中的预置计划进度进行变更;
若异常施工事件信息关联链中包含多个异常施工事件,则异常施工事件信息关联链中任意两个相邻的异常施工事件对应的施工部门中的异常类型编号之间存在关联关系,且前一个异常施工事件的异常时间点与后一个异常施工事件的异常时间点之间的差值属于区间A,所述区间A的值通过查询数据库中预置的不同异常类型编号之间对应的异常时间点最大间隔时长获取,数据库中相同的两个异常类型编号出现的先后顺序不同,对应的异常时间点最大间隔时长不同;
每个异常施工信息对应的人员施工特征集合为异常施工源事件对应的施工部门中各个人员分别对应的人员施工特征构成的集合,将人员施工特征记为{B1,B2},所述B1表示相应人员获取与相应异常施工源事件中异常原因关联课程的技术证书的状态,所述B2表示相应人员历史工程项目经历状态值,所述B1与B2的取值范围均为0或1;
所述S2中得到每个人员施工特征集合对应的施工状态值时,统计人员施工特征集合中对应施工特征综合值为1的元素个数,记为M1,将M1除以相应人员施工特征集合中的元素总个数,得到相应施工特征集合对应的施工状态值,
人员施工特征集合中元素对应的施工特征综合值等于相应元素对应的人员施工特征中B1与B2在逻辑运算中执行或运算对应的结果。
4.根据权利要求3所述的一种基于云计算的应用程序综合监管控制方法,其特征在于:所述S3中对历史数据中的所有项目内异常施工信息进行类别划分时,分别获取每个异常施工信息对应的施工部门,统计获取的各个施工部门对应的总个数,得到类别划分个数,记为M2,并将同一施工部门对应的各个异常施工信息划分到同一类别中;
所述S3中分析每个划分的异常施工信息类别中施工状态值与异常施工占比之间的关系的方法包括以下步骤:
S31、获取第n个施工类别中的各个异常施工信息对应的施工状态值,将第n个施工类别中第i个异常施工信息对应的施工状态值记为QnLi,0≤n≤M2;
S32、统计第n个施工类别中对应施工状态值小于等于QnLi的异常施工信息个数,得到第n个施工类别中第i个异常施工信息对应的异常施工占比,记为WnLi,并构建第n个施工类别中第i个异常施工信息对应的第一关系数据对(QnLi,WnLi);
S33、以o为原点、以施工状态值为x轴且以异常施工占比为y轴构建平面直角坐标系,将第n个施工类别中各个异常施工信息对应的第一关系数据对在平面直角坐标系内相应的坐标点进行标记,以y=r1/[1+exp(-x×r2+r3)]+r4为函数模型对平面直角坐标系中的标记点进行拟合,所述r1、r2、r3及r4均为函数模型的系数,将所得拟合结果对应的函数作为第n个施工类别中施工状态值与异常施工占比之间的关系函数,记为Gn(x)。
5.根据权利要求4所述的一种基于云计算的应用程序综合监管控制方法,其特征在于:所述S4中预测待测项目及与其存在关联关系的工程项目在后续第一单位时间内出现的异常施工综合风险值的方法包括以下步骤:
S41、获取待测项目及与其存在关联关系的工程项目对应的各个管理员分别提交的后续第一单位时间内的人员职责划分表单,并分别对各个人员职责划分表单进行编号,将第j个人员职责划分表单对应的编号记为Uj,1≤j≤j1且所述j1表示待测项目及与其存在关联关系的工程项目的项目总个数;
S42、获取当前时间Uj对应人员职责划分表单中所属施工部门与第n个施工类别对应部门相同的人员构成的人员施工特征集合,并将所得人员施工特征集合对应的施工状态值记为Ujn;
S43、得到待测项目及与其存在关联关系的工程项目在后续第一单位时间内出现的异常施工综合风险值的预测值,记为P1,
P1=∑j=1 j=j1∑n=1 n=M2Gn(Ujn),
其中,Gn(Ujn)表示第n个施工类别中施工状态值与异常施工占比之间的关系函数Gn(x)中,x值为Ujn时对应的异常施工占比,所述第一单位时间为数据库中预置的常数。
6.根据权利要求5所述的一种基于云计算的应用程序综合监管控制方法,其特征在于:所述S5中基于待测工程项目对应的人员管控信息集合构建人员职责分配方案时,将人员管控信息集合中的人员随机分配到不同的项目工程对应的人员职责划分表单中,得到不用的人员职责分配方案,每种分配人员职责分配方案中待测项目及与其存在关联关系的工程项目分别对应的人员职责划分表单内相应施工部门内的人员个数,与相应管理员提交的人员职责划分表单内相应施工部门内的人员个数相同,所得人员职责分配方案的个数等于待测工程项目对应的人员管控信息集合中元素总个数对应的阶乘数;
所述S5中得到最佳人员职责分配方案时,结合S4中预测待测项目及与其存在关联关系的工程项目在后续第一单位时间内出现的异常施工综合风险值的方法,分别预测各个人员职责分配方案中在后续第一单位时间内出现的异常施工综合风险值,并将异常施工综合风险值最小的人员职责分配方案作为最佳人员职责分配方案。
7.根据权利要求6所述的一种基于云计算的应用程序综合监管控制方法,其特征在于:所述S6中对应用程序中待测项目及与其存在关联关系的工程项目在后续第一单位时间内的人员职责划分表单及表单内人员的课程学习权限进行管理时,获取最佳人员职责分配方案对应的异常施工综合风险值,记为P2,
将P1-P2与数据库中预置的第三阈值K进行比较,
当P1-P2≥K时,则判定应用程序中待测项目及与其存在关联关系的工程项目在后续第一单位时间内的人员职责划分表单异常,并将最佳人员职责分配方案中各个工程项目的人员职责划分表单分别替换应用程序中待测项目及与其存在关联关系的工程项目在后续第一单位时间内的人员职责划分表单,并对最佳人员职责分配方案中各个工程项目的人员职责划分表单内人员的课程学习权限进行管理;
当P1-P2<K时,则判定应用程序中待测项目及与其存在关联关系的工程项目在后续第一单位时间内的人员职责划分表单正常,并对所得的各个人员职责划分表单内人员的课程学习权限进行管理;
对人员职责划分表单内人员的课程学习权限进行管理时,获取人员职责划分表单内每个人员所属的施工部门及相应人员对应的施工特征综合值,若人员对应的施工特征综合值等于1,则判定该人员在应用程序中课程学习单元中的学习权限为自由型权限;若人员对应的施工特征综合值等于0,则判定该人员在应用程序的课程学习单元中的学习权限为限制型权限;
所述自由型权限表示相应人员在应用程序的课程学习单元中能够任意学习选中的课程,所述限制型权限表示基于当前时间的后续第一单位时间内,相应人员在应用程序的课程学习单元中必须优先学习与该人员所属施工部门相关的课程并获取相应课程的技术证书之后,才能够任意学习选中的课程。
8.应用权利要求1-7中任意一项所述的一种基于云计算的应用程序综合监管控制方法的基于云计算的应用程序综合监管控制系统,其特征在于,所述系统包括以下模块:
人员管控信息获取模块,所述人员管控信息获取模块获取应用程序中不同的工程项目分别对应的人员考勤数据,判断不同工程项目之间的关联关系,结合待测工程项目的人员考勤数据及与其存在关联关系的工程项目的人员考勤数据,获取待测工程项目对应的人员管控信息集合,所述应用程序布置在云计算中;
施工状态分析模块,所述施工状态分析模块获取历史数据中每个项目内异常施工信息集合及项目内异常施工信息集合内每个异常施工信息对应的人员施工特征集合,得到每个人员施工特征集合对应的施工状态值;
施工数据分析模块,所述施工数据分析模块对历史数据中的所有项目内异常施工信息进行类别划分,分析每个划分的异常施工信息类别中施工状态值与异常施工占比之间的关系;
异常施工风险分析模块,所述异常施工风险分析模块基于待测项目及与其存在关联关系的工程项目对应的各个管理员分别提交的后续第一单位时间内的人员职责划分表单,结合施工数据分析模块中的分析结果,预测待测项目及与其存在关联关系的工程项目在后续第一单位时间内出现的异常施工综合风险值;
最佳方案获取模块,所述最佳方案获取模块基于待测工程项目对应的人员管控信息集合构建人员职责分配方案,每个人员职责分配方案包括待测项目及与其存在关联关系的工程项目分别对应的人员职责划分表单,结合施工数据分析模块中的分析结果,分别计算出每个人员职责分配方案对应的异常施工综合风险值,得到最佳人员职责分配方案;
课程学习权限管控模块,所述课程学习权限管控模块根据最佳人员职责分配方案对应的异常施工综合风险值与异常施工风险分析模块中预测的异常施工综合风险值之间的差异,对应用程序中待测项目及与其存在关联关系的工程项目在后续第一单位时间内的人员职责划分表单及表单内人员的课程学习权限进行管理。
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Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
CN (1) | CN116109116B (zh) |
Cited By (3)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN116805208A (zh) * | 2023-07-12 | 2023-09-26 | 同望科技股份有限公司 | 一种基于人工智能的工程项目数据分析系统及方法 |
CN116822925A (zh) * | 2023-06-26 | 2023-09-29 | 中咨海外咨询有限公司 | 一种工程项目管理系统 |
CN118195326A (zh) * | 2024-05-17 | 2024-06-14 | 荣泰建设集团有限公司 | 一种基于数字化建设的工程数据管理系统及方法 |
Citations (18)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2007058409A (ja) * | 2005-08-23 | 2007-03-08 | Ricoh Co Ltd | プロジェクト管理システム、該システムのプログラムおよび該プログラムを記録した記録媒体 |
JP2009134460A (ja) * | 2007-11-29 | 2009-06-18 | Mitsubishi Electric Corp | リスク抽出支援装置 |
US20100082377A1 (en) * | 2008-09-26 | 2010-04-01 | International Business Machines Corporation | Risk Evaluation of Conflicts in Separation of Duties |
US8589203B1 (en) * | 2009-01-05 | 2013-11-19 | Sprint Communications Company L.P. | Project pipeline risk management system and methods for updating project resource distributions based on risk exposure level changes |
US20150254597A1 (en) * | 2014-03-10 | 2015-09-10 | STRATEGIC DNA ADVISORS INC., d/b/a ROI ARCHITECTS | Systems and Methods for Project Planning and Management |
WO2015181904A1 (ja) * | 2014-05-28 | 2015-12-03 | 株式会社 日立製作所 | 人員計画システム及び人員計画方法 |
US20160292621A1 (en) * | 2015-03-30 | 2016-10-06 | International Business Machines Corporation | Automatically identifying a project's staffing-availability risk |
CN108885724A (zh) * | 2016-04-08 | 2018-11-23 | 三菱电机株式会社 | 信息处理装置、信息处理方法和信息处理程序 |
CN110334924A (zh) * | 2019-06-21 | 2019-10-15 | 中交二公局第三工程有限公司 | 基于bim的计算机辅助设计、施工一体化管理系统及方法 |
CN110417721A (zh) * | 2019-03-07 | 2019-11-05 | 腾讯科技(深圳)有限公司 | 安全风险评估方法、装置、设备及计算机可读存储介质 |
CN110930017A (zh) * | 2019-11-19 | 2020-03-27 | 网易(杭州)网络有限公司 | 数据处理的方法及装置 |
WO2021213770A1 (en) * | 2020-04-20 | 2021-10-28 | Benlink Ag | Digital cloud-based platform and method for providing shell communication with cognitive cross-collaboration access using certified attribute parameters and operant conditioning tags |
CN114092056A (zh) * | 2021-11-23 | 2022-02-25 | 上海豪承信息技术有限公司 | 项目管理方法、装置、电子设备、存储介质及产品 |
CN114677023A (zh) * | 2022-03-31 | 2022-06-28 | 江苏鼎傲教育科技集团有限公司 | 一种基于大数据的云端教育管理系统及方法 |
CN115186977A (zh) * | 2022-05-31 | 2022-10-14 | 浙江康勒工业软件有限公司 | 一种汽车零部件研发项目任务异常监控方法及系统 |
CN115423323A (zh) * | 2022-09-05 | 2022-12-02 | 浙江口碑网络技术有限公司 | 安全管理方法、装置、电子设备及计算机存储介质 |
CN115439099A (zh) * | 2022-09-21 | 2022-12-06 | 中铁四局集团电气化工程有限公司 | 基于bim模型的施工项目协同监管系统 |
JP2023018809A (ja) * | 2021-07-28 | 2023-02-09 | 明豊ファシリティワークス株式会社 | マンアワーシステム |
-
2023
- 2023-04-13 CN CN202310391196.0A patent/CN116109116B/zh active Active
Patent Citations (18)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2007058409A (ja) * | 2005-08-23 | 2007-03-08 | Ricoh Co Ltd | プロジェクト管理システム、該システムのプログラムおよび該プログラムを記録した記録媒体 |
JP2009134460A (ja) * | 2007-11-29 | 2009-06-18 | Mitsubishi Electric Corp | リスク抽出支援装置 |
US20100082377A1 (en) * | 2008-09-26 | 2010-04-01 | International Business Machines Corporation | Risk Evaluation of Conflicts in Separation of Duties |
US8589203B1 (en) * | 2009-01-05 | 2013-11-19 | Sprint Communications Company L.P. | Project pipeline risk management system and methods for updating project resource distributions based on risk exposure level changes |
US20150254597A1 (en) * | 2014-03-10 | 2015-09-10 | STRATEGIC DNA ADVISORS INC., d/b/a ROI ARCHITECTS | Systems and Methods for Project Planning and Management |
WO2015181904A1 (ja) * | 2014-05-28 | 2015-12-03 | 株式会社 日立製作所 | 人員計画システム及び人員計画方法 |
US20160292621A1 (en) * | 2015-03-30 | 2016-10-06 | International Business Machines Corporation | Automatically identifying a project's staffing-availability risk |
CN108885724A (zh) * | 2016-04-08 | 2018-11-23 | 三菱电机株式会社 | 信息处理装置、信息处理方法和信息处理程序 |
CN110417721A (zh) * | 2019-03-07 | 2019-11-05 | 腾讯科技(深圳)有限公司 | 安全风险评估方法、装置、设备及计算机可读存储介质 |
CN110334924A (zh) * | 2019-06-21 | 2019-10-15 | 中交二公局第三工程有限公司 | 基于bim的计算机辅助设计、施工一体化管理系统及方法 |
CN110930017A (zh) * | 2019-11-19 | 2020-03-27 | 网易(杭州)网络有限公司 | 数据处理的方法及装置 |
WO2021213770A1 (en) * | 2020-04-20 | 2021-10-28 | Benlink Ag | Digital cloud-based platform and method for providing shell communication with cognitive cross-collaboration access using certified attribute parameters and operant conditioning tags |
JP2023018809A (ja) * | 2021-07-28 | 2023-02-09 | 明豊ファシリティワークス株式会社 | マンアワーシステム |
CN114092056A (zh) * | 2021-11-23 | 2022-02-25 | 上海豪承信息技术有限公司 | 项目管理方法、装置、电子设备、存储介质及产品 |
CN114677023A (zh) * | 2022-03-31 | 2022-06-28 | 江苏鼎傲教育科技集团有限公司 | 一种基于大数据的云端教育管理系统及方法 |
CN115186977A (zh) * | 2022-05-31 | 2022-10-14 | 浙江康勒工业软件有限公司 | 一种汽车零部件研发项目任务异常监控方法及系统 |
CN115423323A (zh) * | 2022-09-05 | 2022-12-02 | 浙江口碑网络技术有限公司 | 安全管理方法、装置、电子设备及计算机存储介质 |
CN115439099A (zh) * | 2022-09-21 | 2022-12-06 | 中铁四局集团电气化工程有限公司 | 基于bim模型的施工项目协同监管系统 |
Cited By (5)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN116822925A (zh) * | 2023-06-26 | 2023-09-29 | 中咨海外咨询有限公司 | 一种工程项目管理系统 |
CN116822925B (zh) * | 2023-06-26 | 2023-12-19 | 中咨海外咨询有限公司 | 一种工程项目管理系统 |
CN116805208A (zh) * | 2023-07-12 | 2023-09-26 | 同望科技股份有限公司 | 一种基于人工智能的工程项目数据分析系统及方法 |
CN116805208B (zh) * | 2023-07-12 | 2024-01-23 | 同望科技股份有限公司 | 一种基于人工智能的工程项目数据分析系统及方法 |
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