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双圆弧逼近
双圆弧插值
双圆弧锥齿轮
- 引用次数：4
参考来源 - 核电高压容器球形封头数控高效磨削技术的研究
&2,447,543篇论文数据，部分数据来源于
A biarc is a model commonly used in geometric modeling and computer graphics that is composed of two consecutive circular arcs with an identical tangent at the connecting point. Since the tangents at the connecting node are the same, the G1 continuity property is preserved.
以上来源于:
A path planning strategy and a corresponding tracking control algorithm, both for given environment, are presented based on bi-arc path representation.
本文利用双圆弧来处理机器人在给定环境中的路径规划问题，并由此得出机器人的路径规划策略及其跟踪控制算法。
Based on the tooth face equation of bi-arc bevel gear, the tooth face, the tooth and the whole gear are drawn to testify the correctness of the tooth face equations.
以双圆弧锥齿轮的齿面方程为依据，绘制出双圆弧锥齿轮的齿面、轮齿及整个齿轮的图形，从一侧面验证了齿面方程的正确性。
Based on NC processing of the listing point cam curve, a NC programming approach of adopting the bi-arc fitting is presented by the cubic spline interpolation with equal error.
针对平面凸轮轮廓列表点曲线的数控加工，提出了一种采用三次样条等误差双圆弧拟合法实现数控编程的计算方法。
$firstVoiceSent
- 来自原声例句
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PNPC智能打版放码排料软件
打板功能介绍PNPC智能打板系统,功能强大，操作简单，易学易用，安全可靠。可以很好提高用户的工作效率和产品质量，增强用户的市场竞争力。适用于男女服装、童装、礼服、内衣、箱包、帽、手套、座椅、玩具、服饰等。根据用户款式和打板习惯的差异，提供自由法打板，智能自动打板，自动放码式打板。功能强大的智能笔，具备四十多项功能，并且易学易用。操作过程更加智能化，使工作变得更快、更准、更简单。独有的半工字角工具，使打板更轻松自如。完善的工具组合，使你的工作安全、方便、快速。自由法打板:打板灵活，功能强大,简单易用。打板后可使用点放码或线放码。智能自动打板:&&& 形象逼真的动画显示，简单方便的操作方法，使普通操作人员都能很快很好的设计出令人满意的款式纸样,并且还可进行多个部位的板型变化。再也不需要复杂的计算,快速准确地提供时装基础板型,极大提高了打板师的工作效率；为制服企业提供了快速准确的改板平台。自动放码式打板:打板放码一步到位，具有高度互动修改功能，支持可变式工业模板。既可修改版型，又可随时修改各部位尺寸，或者加减号型，全部由软件自动完成,可谓是“一劳永逸”。读入手工打板纸样:手工打板的纸样，可以读入电脑中进行改板和放码。手工放完码的纸样，也可以读入电脑中进行保存和修改。改版、加缩水、加缝边等:具有强大的改板功能，可加褶、转省、剪开纸样、合并纸样、加缩水、加缝边...特色功能一枚袖/两枚袖功能:用户只要输入几个尺寸数据，就可自动生成你需要的袖片纸样，既快捷方便，又准确可靠。智能做朴功能:一次自动生成一片或多片朴样片，使你的工作更轻松。曲线定长调整，定形调整:使你调整曲线更快速准确。部件库功能:既可以调出使用,也可将自己设计的各部位纸样保存进去,方便以后使用。荷叶边、百褶裙、插入省、转省、假缝、扣/扣眼成组放码......
放码功能介绍PNPC放码系统具有强大的改板功能，放码方式多种多样，包括点放码、线放码、记忆放码、参数放码、角度放码等，各放码方式之间，既独立又互相兼容，可根据习惯和款式类型，灵活的使用一种或多种放码方式。
点放码:行业通用的放码方式，与手工放码习惯一致，简单易学。既可输入各放码点的放码值，又可输入放码规则。放码后再修改部位尺寸也得心应手这，灵活实用，应用面广。
线放码、参数放码:高效快捷，符合服装原理。 打印/绘图/切割:可接驳市场上常用的各种笔式绘图机、喷墨式绘图机、纸样。独有的放码方向智能判断功能，使新学习人员纸样放码也得心应手，提高了工作速度。独有的文字放码功能，尤其方便内衣用户。线放码更加智能化，使线放码变得更简单、更快速。修改时具有“影子”功能，可以互相比较对照。文档更安全可靠，即使出现停电或计算机突然故障，也能智能恢复文件。排料功能介绍PNPC排料系统是用于服装、箱包、手套、鞋帽和玩具等行业的专用排料软件。 自动排料：采用了高效的自动排料算法。定时自动排料：在指定的时间，达到最佳的排料效果，实现了时间和排料利用率的最佳结合。手工排料、人机交互式手工排料：利用计算机的高速度和智能性，再结合排料师傅的手工经验，可以达到最佳的排料效果，最大可能的节省布料，提高工作效率。对格对条排料：无论何种条格的布料，都可以对接无缝，还可处理条格中的子条格。纸样关联功能：使排好唛架后再修改纸样，也能轻松自如，不需要重新排料。自动算料、估料：方便快速的估算用布量、利用率、唛架长、布料重量等，原料采购更合理，减少浪费。自动分床：科学快速的分床方案，帮助你更好的完成排料工作。针对箱包、鞋帽、手套、服饰等，提供了专门的排料算法和工具，节约了时间，提高了效率。打印、绘图、切割、裁剪：可接驳市场上常用的各种笔式绘图机、喷墨式绘图机、纸样切割机，还可接驳全自动电脑裁床。独有的智能接单报价功能：使智能打板和自动排料融合到一起，帮助企业更快速、更准确的估算布料成本，报价更科学。
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PNPC超智能排料软件，PNPC超级自动排料PNPC超级智能排料系统，拥有世界最领先的智能排料技术，吸收了众多高级排料师的经验，实现了布料利用率和排料速度的完美结合，排一个唛架，只需要几分钟，真正做到了“更快、更高、更好”。可以批量排队排料，您只需设置并启动超级排料，就可轻松愉快地去做其他工作，所有的唛架和文件会自动排好并安全保存。具有智能避免布料色差的功能，更好的提高产品质量。可以手工排好一部分纸样，然后自动排其它纸样，更好的体现您的经验。可以设置一些纸样轻微旋转，重叠，更好的提高排料利用率。&可智能处理双向和单向布纹线，智能处理正向纸样和反向纸样，纸样智能成组移动和对格对条等。拥有了PNPC超级排料系统，将烦琐的排料工作变得简单明了，大大节省了时间、提高了布料利用率、节省了成本。
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敏捷BI步入成熟季 接传统BI的班
　　有统计显示，当前拥有传统的或机构，仍有大量的数据分析需求得不到满足，甚至有些时候人们还会用Excel去。但是，敏捷BI的快速成长弥补了传统BI的短板。
　　Forester曾有一份调查报告显示，在拥有传统BI的企业或机构中，大约83%的数据分析需求未能得到满足。甚至，大多数时候，用户还是会用Excel等工具去分析数据。这是一个可怕的现象，它说明了企业或机构投资建设的BI系统只满足了少量需求。
　　弥补传统BI的短板
　　传统BI系统的经典架构是这样的，底层是数据源，中层是ETL(抽取、转换、装载)，上层的数据仓库形成DWD。为了进行数据分析，用户一般会把数据预先汇总，形成DWA(汇总数据层)，或者抽取到数据集市，或者抽取到Cube Server打Cube，然后再通过前端展现工具让用户进行数据分析。
　　那么，传统BI架构在处理企业数据时存在哪些短板呢?首先，整个系统由诸多个单独产品组成，总体拥有成本比较昂贵。其次，建好一套BI系统通常需要几个月甚至跨年，上线周期太长。第三，完成系统计划之后，实施人员开始从前往后的瀑布式实施，但是，每一步都涉到比较“重”的数据形态转变。这种情况有点类似于我国多年前提出的“计划经济”，不够灵活。
　　而对于传统BI面临的这些短板，敏捷BI都能够有针对性地提出解决。敏捷BI直接把数据装载到内存数据集市中，内存数据集市的是细节数据而不是汇总数据，所以不存在DWA或Cube，然后用户就能直接在前端BI平台上开始数据分析了。另外，基于细节数据，用户就能做探索式分析了。TDWI一旦有数据，用户就可以在数据中做探索式分析，而不是仅仅地利用现有的分析模型，将用户找到答案的成功率从原本的23%提升近50%。
　　对比传统BI，敏捷BI的特点在于：整个敏捷BI系统，只需要一个产品，成本一般会低很多;由于数据集市中存储的是细节数据，建模工作比较轻量级，BI系统的上线周期大大缩短;实施过程是自下而上，由业务来驱动。
　　敏捷BI快速步入成熟期
　　2006年，Gartner公布的BI魔力象限中，标榜为领导者区域的第一象限还看不到一家敏捷BI厂商，全部是大家熟知的传统BI厂商，例如Cognos、Business Objects等。直到2012年，Gartner公布的BI魔力象限第一象限中才见到第一家敏捷BI厂商QlikTech。但是，到了2014年，Gartener的BI魔力象限的第一象限中就已经出现三家敏捷BI厂商了，在数量上占据了近半数的规模。
　　在传统BI增长势头依旧非常强劲的今天，敏捷BI的发展速度令业界感到惊讶。这种趋势也说明了，不管从厂商还是从用户的角度来看，敏捷BI都已经步入了成熟期，成为一种主流的BI系统建设方法。
　　目前，中国市场上已经涌入了一些敏捷BI厂商，比较活跃的有三家，它们分别是Tableau、QlikView和永洪BI。总体来看，这三家厂商各有优势。首先，在计算方面，Tableau可基于和本地缓存，QlikView可基于数据库和内存计算，永洪BI可基于数据库、内存计算，或者分布式的集群。其次，在支持的平台方面，Tableau和QlikView都是基于桌面操作系统产品起家的，也正是由于这个历史原因，大量代码集都运营在Windows上，永洪BI可以兼容Windows和两种操作系统。
　　综合来看，Tableau在方面很突出，QlikView则在内存计算方面是强项，永洪BI在内存计算和分布式计算方面都不错。
　　“计划经济”与“市场经济”
　　如果说传统BI是一种类似“计划经济”的理念，那么，敏捷BI更像是“市场经济”。
　　一方面，企业用类似“计划经济”的那套理念建设BI系统，因为分析组合和分析指标是之前已经确定的，用它们来决定明天的决策，显然缺少实效性;另一方面，经济建设如果一味地开放市场，而不做引导和监管，整个系统又有失控的风险。因此，传统BI与敏捷BI分不清孰优孰劣，它们适用于不同需求的企业而已。
　　同时，传统BI存在了几十年，最初建设时，企业可选取的信息技术并不多，硬件水平低，软件系统一般都基于，所以数据科学家想了很多办法来把数据分析推动起来，比如数据层可能有这些步骤：Stage、ODS、DWA、DWD、OLAP等。
　　随着硬件水平的大幅提升：内存和CPU的价格逐渐下降、计算能力提升非常大，和计算技术都开始走向成熟期。因此，现在要建设一个数据分析系统，企业有很多的办法可以选用。
　　那么，传统BI与敏捷BI两者的差异到底在哪里呢?第一，传统BI一般会建立统一，这是一个级的建模工作;而敏捷BI一般不会试图建立统一视图，而是按主题分类，给每个分析主题分别建一个视图。
　　综合看来，两者的做法对于企业来说各有利弊。传统BI建立的统一试图，更有利于用户宏观地把握数据，但是工作量会很大;敏捷BI建立的按主题分类的视图，建立的速度比较快，但是缺乏整体感。
　　第二，传统BI一般会分层次处理数据，例如预先把处理好的数据汇总存储到DWA中，或在Cube Server中打Cube。而敏捷BI一直都是基于细节数据，所以最终用户能用的数据依旧是细节数据。从数据分析的角度来说，汇总数据基本已经固化了分析组合和分析指标，而敏捷BI的细节数据将给业务带来更大的灵活性。从理论上来说，分析组合可以随意，分析指标可以随意，最终用户的决定空间较大，可以做探索式分析。
　　知名杂志DM Review(数据管理评论)在美国曾做的一份调查报告显示，敏捷BI在部署周期、项目成本、成功率、用户覆盖等方面完胜传统BI。
　　那么，用户应该如何看待传统BI和敏捷BI的关系呢?笔者的建议是“守正出奇”。用户应该融合传统BI和敏捷BI的各自优势为我。
　　一方面，传统BI发展多年，其经验成熟、产品稳定，不能否定更不能抛弃，可将其用于企业决策、、监控整体业务状况，尤其是那些较少变化的宏观指标。
　　另一方面，敏捷BI可以提升企业洞察力和决策力，让更多的人拥抱BI。企业需要更快地实现BI，快速而准确地开展商业工作。
　　两个角度开启敏捷BI之旅
　　传统BI系统一般用于监控相对静态的指标，也提供一些基于模型的数据分析工作，只要运行良好就可以保留。为了提升内部的数据分析工作，提升大家的洞察力，提升企业的决策力，企业可以从和企业级两个角度考虑建设敏捷BI系统。
　　对于部门级BI应用。如果部门级数据量不大，直接基于数据库进行分析既对业务没有太大影响，而且性能也足够好，企业则可以直接基于数据库搭建分析系统。当然，有些部门级应用数据量不一定小，有的可能达到TB级甚至PB级。对于这种情况，企业可以把细节数据直接抽取到敏捷BI系统自带的数据集市中，解决性能问题。
　　同时，对于部门级应用，由于数据层比较简单，部门人员也不多，因而计算和分析资源分配起来比较简单。不过，敏捷BI也应该提供比较完备的Audit机制，让企业可以知道在数据和计算上有没有错配，如果有的话及时做一些小调整即可。
　　对于企业级BI应用，笔者比较认同Forester推崇的一种架构。这种典型的架构被称为“Hub & Spoke”，意思是辐射状架构。
　　该架构的最中央是一个大型(Hub)，最底部是各种数据源。通过选取各种合理的ETL途径，企业将各个数据源的细节数据抽取到数据中心里。数据中心甚至可以存储半结构化和非结构化数据，而且是非常轻量级的建模，主要是做好数据管理。数据中心的建设可以采用商业产品也可以用开源产品。
　　同时，该架构的两侧是部门级BI应用和企业级BI应用，顶部是分析师。部门级BI应用和企业级BI应用，把数据从数据中心抽取到敏捷BI系统自带的数据集市中并做轻量建模，实现快速发布和快速应对变化。分析师工作台的工作者是数据科学家，他们会做一些挖掘、预测、探索式的分析工作，数据可以移入专用工具里计算，也可以直接在数据中心进行计算。
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