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文檔簡介
城市交通出行智能化管理與調度系統建設TOC\o"1-2"\h\u7833第1章引言 368341.1研究背景 393051.2研究目的與意義 351831.3國內外研究現狀 318925第2章城市交通出行智能化管理與調度系統概述 4217432.1系統定義與功能 4151572.2系統架構設計 441462.3關鍵技術概述 524771第3章交通數據采集與處理 529813.1交通數據采集技術 5214253.1.1傳感器技術 515763.1.2通信技術 6247993.1.3遙感技術 611733.2數據預處理方法 680223.2.1數據清洗 664243.2.2數據歸一化 6314073.2.3數據變換 688383.3數據存儲與索引 6229443.3.1數據存儲 6110383.3.2數據索引 626053.3.3數據壓縮與解壓縮 72712第4章交通擁堵分析與預測 7102434.1擁堵成因分析 7198254.1.1城市交通基礎設施因素 758954.1.2交通需求管理因素 7132694.1.3交通管理與控制因素 7151484.2擁堵預測方法 7277974.2.1經典預測方法 781894.2.2智能預測方法 753854.3擁堵緩解策略 755134.3.1短期緩解策略 732824.3.2中長期緩解策略 813707第5章智能化調度策略 8258115.1調度策略概述 869235.2公共交通車輛調度 8109805.2.1車輛調度需求分析 8101855.2.2車輛調度策略 8200115.2.3調度策略實施效果評估 853645.3個性化出行服務調度 9193435.3.1個性化出行服務需求分析 9189535.3.2個性化出行服務調度策略 9241075.3.3調度策略實施效果評估 920423第6章乘客出行需求預測 968766.1出行需求分析 971806.1.1乘客出行特性 9272946.1.2出行需求影響因素 9236066.1.3出行需求時空分布特征 9134336.2需求預測方法 955686.2.1經典預測方法 1082346.2.2智能預測方法 10288946.2.3混合預測方法 10324736.3需求響應策略 1094286.3.1實時出行信息服務 1047496.3.2出行需求引導策略 10317686.3.3出行需求調控策略 10292526.3.4出行服務創新 1022150第7章多模式交通協同優化 10306867.1多模式交通網絡概述 105567.1.1多模式交通網絡構成 10200217.1.2多模式交通網絡的優勢 11182927.2聯運優化方法 11105177.2.1聯運路徑規劃 11112017.2.2聯運時間同步 11158727.3智能路徑規劃 12178397.3.1出行者需求分析 1230227.3.2多源數據融合 1262967.3.3路徑規劃算法 12124717.3.4個性化推薦 1222802第8章系統集成與平臺設計 12187628.1系統集成技術 12190668.1.1面向服務的架構(SOA)集成技術 12267038.1.2數據集成技術 1296828.1.3應用集成技術 13303918.2平臺架構設計 13154718.2.1總體架構 1310238.2.2模塊化設計 13238938.2.3系統安全架構 1347858.3系統功能模塊設計 13312818.3.1交通數據采集與處理模塊 1325378.3.2交通分析與預測模塊 13126168.3.3出行管理與優化模塊 13317528.3.4調度與控制模塊 13194248.3.5信息發布與交互模塊 13133088.3.6系統管理與維護模塊 1431980第9章案例分析與效果評價 14178609.1國內外案例分析 14189359.1.1國內案例分析 1410499.1.2國外案例分析 1463209.2系統實施與推廣 1431749.2.1系統實施 14280319.2.2系統推廣 15254609.3效果評價指標 1530779.3.1交通效率 15124019.3.2出行體驗 15288039.3.3環境效益 15207989.3.4社會經濟效益 154462第10章未來發展趨勢與展望 15669710.1技術發展趨勢 15480310.2政策與管理創新 162572910.3市場應用前景展望 16第1章引言1.1研究背景社會經濟的快速發展,我國城市化進程逐步加快,城市交通需求持續增長。機動車數量的激增,導致城市道路交通擁堵、空氣污染和出行效率低下等問題日益嚴重。為緩解這些矛盾,提高城市交通系統的運行效率,智能化管理與調度成為城市交通發展的關鍵途徑。在此背景下,研究城市交通出行智能化管理與調度系統具有重要意義。1.2研究目的與意義本研究旨在構建一套城市交通出行智能化管理與調度系統,通過對城市交通數據的挖掘與分析,實現對交通流量的實時監控、預測與調度。該系統具有以下意義:(1)提高城市交通運行效率,緩解交通擁堵,降低出行時間成本。(2)優化城市交通資源配置,減少能源消耗,降低環境污染。(3)為部門提供決策支持,實現城市交通的科學規劃與管理。(4)為市民提供便捷、高效的出行服務,提高出行滿意度。1.3國內外研究現狀國外方面,美國、歐洲等發達國家在城市交通出行智能化管理與調度領域的研究較早,已取得一系列成果。如美國實施了智能交通系統(ITS)計劃,通過集成先進的信息技術、通信技術和控制技術,提高交通系統的安全性、效率和環保性。歐洲各國也紛紛開展了智能交通管理系統的研究與示范應用,如荷蘭的TrafficVision系統、德國的SIMTraffic系統等。國內方面,近年來我國在城市交通出行智能化管理與調度領域的研究取得了顯著進展。許多城市已開展智能交通系統建設,如北京市的智能交通管理系統、上海市的公共交通優先控制系統等。眾多研究機構和企業也紛紛投入到相關技術的研究與開發中,如大數據分析、人工智能算法、車聯網技術等。在國內外研究的基礎上,本研究將針對我國城市交通出行特點,結合先進的信息技術與控制技術,構建一套具有較高實用性和可操作性的城市交通出行智能化管理與調度系統。第2章城市交通出行智能化管理與調度系統概述2.1系統定義與功能城市交通出行智能化管理與調度系統,是指運用現代信息技術、數據通信傳輸技術、自動控制技術、網絡技術等手段,對城市交通出行進行全面、系統的管理、監控與調度。該系統以提高城市交通效率、緩解交通擁堵、降低能耗和污染為宗旨,為城市居民提供安全、便捷、高效的出行服務。系統主要功能如下:(1)交通信息采集與分析:采集實時交通數據,如交通流量、速度、道路狀況等,分析交通運行狀況,為決策提供數據支持。(2)智能調度與優化:根據實時交通數據,優化公共交通線路、班次和運力配置,提高公共交通運營效率。(3)信號控制與優化:對城市道路交通信號進行智能控制,實現區域協調控制,提高道路通行能力。(4)出行服務與引導:為市民提供實時出行信息,如路線規劃、公共交通到站時間等,引導市民合理選擇出行方式。(5)預警與處理:監測交通和異常事件,及時發布預警信息,協助相關部門進行快速處理。2.2系統架構設計城市交通出行智能化管理與調度系統架構分為三層:感知層、傳輸層和應用層。(1)感知層:主要包括各種交通信息采集設備,如攝像頭、地磁傳感器、浮動車、公交IC卡等,負責采集實時交通數據。(2)傳輸層:采用有線和無線通信技術,如光纖、4G/5G網絡等,將感知層采集的數據傳輸至應用層。(3)應用層:包括數據存儲、處理和分析模塊,實現對交通數據的智能處理和應用,為部門、企業和公眾提供交通出行服務。2.3關鍵技術概述(1)交通信息采集技術:包括固定式采集設備和移動式采集設備,如攝像頭、地磁傳感器、浮動車等。(2)數據通信傳輸技術:采用有線和無線通信技術,實現交通數據的實時、高效傳輸。(3)數據處理與分析技術:運用大數據、人工智能等技術,對海量交通數據進行處理和分析,為決策提供支持。(4)智能調度與優化技術:結合運籌學、優化算法等,實現公共交通線路、班次和運力的智能調度與優化。(5)信號控制與優化技術:采用自適應控制、協調控制等技術,實現城市道路交通信號的智能控制。(6)出行服務與引導技術:利用互聯網、移動通信等技術,為市民提供實時出行信息,引導合理出行。(7)預警與處理技術:運用圖像識別、大數據分析等技術,實現交通和異常事件的預警與處理。第3章交通數據采集與處理3.1交通數據采集技術3.1.1傳感器技術交通數據采集主要依賴于傳感器技術。常用的傳感器包括地磁傳感器、紅外傳感器、雷達傳感器和視頻攝像頭等。地磁傳感器可檢測車輛通過時的磁場變化,實現車輛檢測;紅外傳感器通過檢測紅外線反射信號,識別車輛存在;雷達傳感器利用多普勒效應,測定車輛速度和距離;視頻攝像頭則可獲取實時交通圖像,用于車輛識別和行為分析。3.1.2通信技術在交通數據采集過程中,通信技術發揮著關鍵作用。無線通信技術如WiFi、藍牙、ZigBee等,可實現對傳感器數據的實時傳輸。車聯網技術(V2X)也日益應用于交通數據采集,通過車與車、車與路側基礎設施之間的通信,提高數據采集的準確性和實時性。3.1.3遙感技術遙感技術通過衛星、航空器等獲取地表信息,可用于交通數據采集。如高分辨率遙感影像可識別道路狀況、交通流量等,為交通管理和調度提供數據支持。3.2數據預處理方法3.2.1數據清洗數據清洗是數據預處理的關鍵環節,主要包括去除重復數據、糾正錯誤數據、填補缺失值等。對于采集到的原始交通數據,需進行數據清洗,提高數據質量。3.2.2數據歸一化數據歸一化是將不同量綱、不同范圍的數據轉換為統一量綱和范圍,便于后續數據處理和分析。常用的歸一化方法包括線性歸一化、對數歸一化等。3.2.3數據變換數據變換主要包括噪聲消除、特征提取等。噪聲消除通過濾波算法降低數據中的隨機波動;特征提取則從原始數據中提取對交通分析有價值的信息,如車輛速度、車流量等。3.3數據存儲與索引3.3.1數據存儲針對交通數據的存儲,應采用分布式存儲、大數據存儲等技術,保證數據的安全、可靠和高效。常用存儲方式包括關系型數據庫、NoSQL數據庫、分布式文件系統等。3.3.2數據索引數據索引技術可以提高數據查詢效率,便于快速檢索和分析交通數據。常用的索引方法包括哈希索引、B樹索引、倒排索引等。3.3.3數據壓縮與解壓縮為了節省存儲空間和降低傳輸帶寬需求,應對交通數據進行壓縮。選擇合適的壓縮算法(如Huffman編碼、LZ77編碼等)對數據進行壓縮,同時保證數據解壓縮的準確性。第4章交通擁堵分析與預測4.1擁堵成因分析4.1.1城市交通基礎設施因素道路網絡結構不合理,導致交通瓶頸和擁堵熱點;道路容量不足,無法滿足日益增長的交通需求;公共交通設施不完善,影響市民出行方式選擇。4.1.2交通需求管理因素機動車保有量持續增長,加劇道路交通壓力;出行需求時空分布不均衡,高峰時段擁堵嚴重;停車設施不足,導致非法停車和占用道路資源。4.1.3交通管理與控制因素交通信號控制系統不完善,導致交叉口通行效率低下;交通組織與管理措施不到位,影響道路通行能力;交通處理不及時,加劇擁堵程度。4.2擁堵預測方法4.2.1經典預測方法時間序列分析法:通過對歷史擁堵數據的分析,建立擁堵演變模型;回歸分析法:研究交通擁堵與相關影響因素之間的關系,預測未來擁堵情況。4.2.2智能預測方法人工神經網絡:利用歷史數據訓練神經網絡,實現對交通擁堵的預測;支持向量機:構建擁堵預測模型,優化預測功能;遺傳算法:結合擁堵影響因素,優化預測模型參數。4.3擁堵緩解策略4.3.1短期緩解策略優化交通信號控制,提高交叉口通行效率;實施交通組織措施,如單向行駛、可變車道等;加強交通處理和應急救援能力。4.3.2中長期緩解策略完善城市交通基礎設施,提高道路容量;發展公共交通,引導市民出行方式轉變;推廣智能交通系統,實現交通出行智能化管理與調度;實施交通需求管理,如擁堵收費、限行等措施。第5章智能化調度策略5.1調度策略概述智能化調度策略是城市交通出行管理與調度系統中的核心組成部分,主要通過運用先進的信息技術、數據分析和人工智能算法,對公共交通資源進行合理配置與優化調度。本章將從公共交通車輛調度和個性化出行服務調度兩個方面,詳細闡述智能化調度策略的應用與實施。5.2公共交通車輛調度5.2.1車輛調度需求分析公共交通車輛調度需考慮乘客出行需求、線路客流量、時段特性等多個因素,通過實時數據采集與處理,為車輛調度提供決策依據。5.2.2車輛調度策略(1)實時客流監測:通過安裝在車輛上的客流統計設備,實時監測各線路的客流量,為調度決策提供數據支持。(2)靈活調度:根據實時客流情況,動態調整車輛運行間隔、線路班次,實現公共交通資源的合理配置。(3)優化線路配車:結合線路客流量、時段特性等因素,合理配置各線路的車輛數,提高車輛利用率。(4)應急調度:針對突發事件、大型活動等特殊情況,制定應急預案,保證公共交通的正常運行。5.2.3調度策略實施效果評估通過對車輛調度策略的實施,評估其對公共交通運行效率、乘客滿意度等方面的影響,為調度策略的優化提供依據。5.3個性化出行服務調度5.3.1個性化出行服務需求分析出行需求的多樣化,個性化出行服務成為城市交通出行管理與調度系統的重要組成部分。本節主要分析乘客的個性化出行需求,為服務調度提供參考。5.3.2個性化出行服務調度策略(1)實時出行推薦:基于乘客的出行需求、實時交通狀況等因素,為乘客提供最優出行方案。(2)網約車調度:通過網約車平臺,實現車輛與乘客的智能匹配,提高出行效率。(3)共享單車調度:根據共享單車的使用需求、分布狀況,合理調度車輛,滿足乘客短途出行需求。(4)定制公交服務:針對特定線路、特定人群,提供定制化公交服務,滿足個性化出行需求。5.3.3調度策略實施效果評估通過對個性化出行服務調度策略的實施,評估其對乘客出行滿意度、出行效率等方面的影響,為調度策略的優化提供依據。第6章乘客出行需求預測6.1出行需求分析6.1.1乘客出行特性本節主要分析城市居民的出行特性,包括出行目的、出行時間、出行頻率等,以揭示乘客出行的規律。6.1.2出行需求影響因素探討影響城市交通出行需求的各種因素,如人口密度、經濟發展水平、交通基礎設施、交通政策等。6.1.3出行需求時空分布特征分析城市交通出行需求在時間和空間上的分布特征,為出行需求預測提供依據。6.2需求預測方法6.2.1經典預測方法介紹時間序列分析、多元回歸分析等經典出行需求預測方法。6.2.2智能預測方法闡述基于人工智能技術的出行需求預測方法,如神經網絡、支持向量機、深度學習等。6.2.3混合預測方法探討將經典預測方法與智能預測方法相結合的混合預測方法,以提高出行需求預測的準確性。6.3需求響應策略6.3.1實時出行信息服務提供實時出行信息,幫助乘客合理規劃出行路徑和時間,以滿足其出行需求。6.3.2出行需求引導策略通過價格、政策等手段引導乘客調整出行需求,實現交通資源的優化配置。6.3.3出行需求調控策略分析不同出行需求調控策略,如高峰時段限行、錯峰出行等,以緩解城市交通壓力。6.3.4出行服務創新針對乘客個性化出行需求,提出出行服務創新措施,如共享出行、定制出行等,提高城市交通服務水平。第7章多模式交通協同優化7.1多模式交通網絡概述城市交通需求的日益增長,單一的交通方式已無法滿足居民出行需求。多模式交通網絡整合了不同交通方式,為出行者提供了更加靈活、高效的出行選擇。本章將從城市交通出行智能化管理與調度系統的角度,對多模式交通網絡進行概述,分析其特點和優勢。7.1.1多模式交通網絡構成多模式交通網絡主要包括以下幾種交通方式:(1)公共交通:包括城市公交、地鐵、輕軌等,具有運量大、效率高、環保等特點;(2)個體交通:包括私家車、自行車、電動自行車等,具有靈活性高、可達性好的特點;(3)步行:作為最基礎的出行方式,具有零排放、低成本的優勢;(4)共享出行:如共享單車、共享汽車等,有助于優化資源配置,提高出行效率。7.1.2多模式交通網絡的優勢(1)提高出行效率:多模式交通網絡為出行者提供了多樣化的出行選擇,可以根據實際需求選擇最合適的出行方式;(2)降低出行成本:通過合理規劃,實現不同交通方式的協同效應,降低出行者的時間和經濟成本;(3)緩解交通擁堵:多模式交通網絡有助于分散出行需求,減輕單一交通方式的壓力,緩解城市交通擁堵;(4)促進綠色出行:鼓勵使用公共交通和共享出行方式,減少私家車使用,降低城市交通污染。7.2聯運優化方法多模式交通協同優化的核心在于實現不同交通方式之間的無縫對接,提高出行效率。本節將從聯運優化方法的角度,探討如何實現多模式交通的高效協同。7.2.1聯運路徑規劃聯運路徑規劃是指在多模式交通網絡中,為出行者提供從起點到終點的最優路徑。路徑規劃算法主要包括以下幾種:(1)基于圖論的路徑規劃算法:如最短路徑算法、最小費用流算法等;(2)啟發式算法:如遺傳算法、蟻群算法、粒子群算法等;(3)機器學習算法:如深度學習、強化學習等,通過學習大量歷史數據,實現路徑規劃的優化。7.2.2聯運時間同步為實現不同交通方式之間的無縫對接,需要解決聯運時間同步問題。主要方法如下:(1)實時數據采集與處理:通過智能交通系統,實時獲取各種交通方式的運行數據,為時間同步提供依據;(2)智能調度策略:根據實時數據和出行需求,制定合理的調度策略,保證各交通方式之間的銜接順暢;(3)動態調整:通過實時監控和預測,動態調整聯運計劃,以應對突發事件和出行需求變化。7.3智能路徑規劃為實現多模式交通協同優化,本章提出了一種智能路徑規劃方法。該方法基于出行者需求,結合多源數據,為出行者提供個性化的最優路徑。7.3.1出行者需求分析通過問卷調查、大數據分析等方法,獲取出行者的出行需求,包括出行時間、目的地、出行方式偏好等。7.3.2多源數據融合結合公共交通、個體交通、共享出行等多種數據源,構建統一的數據平臺,為路徑規劃提供數據支持。7.3.3路徑規劃算法采用機器學習算法,如深度學習、強化學習等,根據出行者需求和實時數據,實現多模式交通的智能路徑規劃。7.3.4個性化推薦根據出行者歷史出行記錄和偏好,為出行者提供個性化的出行建議,實現多模式交通的高效協同。(本章完)第8章系統集成與平臺設計8.1系統集成技術8.1.1面向服務的架構(SOA)集成技術本章節主要介紹面向服務的架構(SOA)在智能交通出行管理與調度系統中的應用。通過采用SOA集成技術,實現各子系統之間的松耦合、互操作和可擴展性,為城市交通出行提供高效、靈活的服務。8.1.2數據集成技術數據集成是智能交通出行管理與調度系統的重要組成部分。本節介紹數據集成技術,包括數據抽取、轉換和加載(ETL)、數據倉庫和大數據處理技術,以實現各子系統數據的一致性和完整性。8.1.3應用集成技術應用集成技術主要包括應用接口、中間件和協議轉換等技術。本節闡述如何利用這些技術實現不同應用系統之間的無縫對接,提高智能交通出行管理與調度系統的協同工作效率。8.2平臺架構設計8.2.1總體架構本節從全局角度描述智能交通出行管理與調度系統的總體架構,包括基礎設施層、數據層、服務層、應用層和展示層,以實現各層次之間的協同與配合。8.2.2模塊化設計模塊化設計是提高系統可維護性和可擴展性的關鍵。本節介紹如何將系統劃分為多個功能模塊,并闡述各模塊之間的關系和接口定義。8.2.3系統安全架構系統安全是智能交通出行管理與調度系統的基石。本節從物理安全、網絡安全、數據安全和應用安全等方面,介紹系統安全架構的設計與實現。8.3系統功能模塊設計8.3.1交通數據采集與處理模塊本節介紹交通數據采集與處理模塊的設計,包括交通流數據、氣象數據、路況視頻等數據的采集、傳輸、存儲和預處理。8.3.2交通分析與預測模塊交通分析與預測模塊負責對歷史和實時交通數據進行挖掘和分析,為出行管理和調度提供決策依據。本節闡述該模塊的設計原理和實現方法。8.3.3出行管理與優化模塊本節介紹出行管理與優化模塊的設計,包括路徑規劃、出行推薦、擁堵控制等功能,以提高城市交通運行效率。8.3.4調度與控制模塊調度與控制模塊負責對公共交通資源進行優化配置。本節闡述如何通過智能調度算法,實現公共交通資源的合理分配和調度。8.3.5信息發布與交互模塊信息發布與交互模塊負責向公眾提供實時交通信息、出行建議等服務。本節介紹該模塊的設計,包括信息推送、用戶反饋和數據可視化等功能的實現。8.3.6系統管理與維護模塊為保證智能交通出行管理與調度系統的穩定運行,本節介紹系統管理與維護模塊的設計,包括系統監控、故障診斷、日志管理和運維支持等功能。第9章案例分析與效果評價9.1國內外案例分析9.1.1國內案例分析在本節中,我們將分析國內幾個典型城市交通出行智能化管理與調度系統的實施案例。通過對這些案例的深入剖析,總結經驗與啟示,為我國其他城市的交通智能化發展提供借鑒。(1)北京城市交通出行智能化系統分析北京在智能交通信號控制、公交優先通行、交通擁堵治理等方面的成功實踐。(2)上海城市交通出行智能化系統探討上海在公共交通系統優化、交通數據平臺建設、出行服務創新等方面的成果。9.1.2國外案例分析本節將介紹國外一些具有代表性的城市交通出行智能化管理與調度系統,以期為我國的城市交通智能化發展提供參考。(1)紐約智能交通系統分析紐約在交通數據分析、智能出行服務、城市交通擁堵緩解等方面的經驗。(2)東京智能交通系統探討東京在公共交通優化、交通需求管理、自動駕駛技術等方面的應用。9.2系統實施與推廣9.2.1系統實施(1)技術層面:介紹智能化管理與調度系統中關鍵技術的應用與實現。(2)政策層面:分析政策支持對系統實施的重要性,以及政策制定與實施過程中的注意事項。(3)資金保障:探討資金籌措、使用和管理等方面的經驗。9.2.2系統推廣(1)城市差異:
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