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ISA-95的B2MML数据模型定义

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简介：
本简介探讨ISA-95标准中的B2MML（Batch to Manufacturing Message Exchange Model）数据模型，详细阐述其在批处理制造信息交换中的应用与优势。 B2MML（业务到制造标记语言）是ANSI/ISA-95系列标准的XML实现，在国际上被称为IEC/ISO 62264。它由一组使用万维网联盟的XML Schema语言编写的模式组成，这些模式实现了ISA-95标准中的数据模型。B2MML的目标是成为连接企业资源规划和供应链管理系统与工业控制系统及制造执行系统等制造系统的常用数据定义工具。

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  • ISA-95的B2MML数据模型定义
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    本简介探讨ISA-95标准中的B2MML（Batch to Manufacturing Message Exchange Model）数据模型，详细阐述其在批处理制造信息交换中的应用与优势。 B2MML（业务到制造标记语言）是ANSI/ISA-95系列标准的XML实现，在国际上被称为IEC/ISO 62264。它由一组使用万维网联盟的XML Schema语言编写的模式组成，这些模式实现了ISA-95标准中的数据模型。B2MML的目标是成为连接企业资源规划和供应链管理系统与工业控制系统及制造执行系统等制造系统的常用数据定义工具。
     
  • ISA-88与ISA-95
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    ISA-88和ISA-95是自动化行业的重要标准，ISA-88专注于批量过程控制系统的定义与设计，而ISA-95则侧重于制造数据的集成与交换。 1. ANSI-ISA-88.00.02-2001 批量控制 第二部分 数据结构及编程语言指南 2. ANSI-ISA-88.00.03-2003 批量控制 第三部分 通用和站点配方模型及其表示方法 3. ANSI-ISA-88.00.04-2006 批量生产记录 4. ANSI-ISA-S88.01-1995 批量控制 第一部分 模型与术语 5. Part 3-d216 6. S95 第一部分_模型 7. S95第二部分_数据模型
     
  • ISA-95标准大全（共5部分）
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    《ISA-95标准大全》是一套全面解析制造业信息化接口规范的系列资料，分为五个部分，深入浅出地介绍了相关技术的应用与实施。 ISA成立于1945年，是一个全球性的非营利机构，致力于制定制造自动化的标准。该组织拥有3000名会员，其目标是解决技术难题，并提升会员的领导能力和个人职业发展水平。
     
  • OMOP通用数据模型(CDM)的定义及DDL详解
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    本文详细介绍了OMOP通用数据模型（CDM）的概念及其数据库定义语言（DDL），帮助读者理解并应用这一流行的数据标准。 通用数据模型v6.0包含了以下更新：在CDM的完整规范文档中查看v6.0版本的具体内容。此版本解决了如下问题与拉取请求： - 清洁发展机制（CDM）添加了COST表。 - 添加了SURVEY_CONDUCT表。 - 增加LOCATION_HISTORY表。 - 在LOCATION表中加入了经度和纬度信息。 - 合同所有者信息被加入到PAYER_PLAN_PERIOD 中。 - PAYER_PLAN_PERIOD 表新增字段（PAYER_CONCEPT_ID，PLAN_CONCEPT_ID）。 - 记录插入至METADATA以记录CDM版本更新情况。 - NOTE表中添加了NOTE_EVENT_ID和NOTE_DOMAIN_ID（即NOTE_EVENT_TABLE_CONCEPT_ID）字段。 - ID类型从原来的INT改为BIGINT。 - ADMISSION_SOURCE_CONCEPT_ID 更名为ADMITTED_FROM_CONCEPT_ID。
     
  • GORM自定义数据类型的集合
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  • ISA-95最新英文标准集合（共9份）
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    《ISA-95 最新英文标准集合》是一套包含九个文档的全面资源包，专注于自动化控制和信息管理领域的系统与企业数据集成标准。 ISA-95最新英文标准合集包含9个文件。
     
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    本示例详解在Windows 10环境下配置与使用OpenDDS框架，实现特定数据类型的自定义开发。演示如何构建高效的数据分发系统。 自定义的数据类型的OpenDDS实例在Win10环境下运行。该配置文件包含了对等发现和集中发现的设置，在编译完成后，只需执行./Publisher和./Subscriber命令，默认情况下会查找config_Pub.ini和config_Sub.ini这两个配置文件。详情可参考相关文档或文章了解具体说明。
     
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    本文介绍了如何为QListView创建自定义模型和委托，包括数据处理、视图样式定制等方法，帮助用户实现更灵活的数据展示需求。 使用Qt框架自定义实现QListView的模型和委托，针对特定需求会有一定的帮助性。
     
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    本文档探讨了使用定制化数据集对YOLOv11算法进行物体检测模型训练的方法和效果分析，旨在提升特定场景下的目标识别精度。 YOLOv11是由Ultralytics公司开发的一款计算机视觉模型，在2024年9月27日发布。相较于前一代的YOLOv8m，它在参数数量更少的情况下实现了更高的平均精度（mAP）得分，从而展示了其在效率和准确性上的双重优势。这款模型的应用范围广泛，包括对象检测、图像分割及分类等多种任务，其中对象检测是它的核心应用之一。 为了训练YOLOv11进行对象检测，用户需要准备一个符合特定格式的自定义数据集。Roboflow被推荐用于创建这样的数据集，它提供了方便上传和注释图片的功能，并支持多种数据格式导出以满足模型训练的需求。通过使用智能多边形工具和增强标签选项，Roboflow显著提高了标记效率并确保在转换过程中自动将这些智能多边形变成适合YOLO PyTorch的数据格式。 准备自定义数据集的第一步是在Roboflow上创建项目，并为该项目设置名称及类型。上传图像后，用户可以开始对它们进行注释工作，这包括绘制边界框和分配标签给特定对象。Roboflow提供了图形化界面、智能多边形工具以及辅助标签功能来简化此过程。 一旦完成标记步骤，用户就可以生成数据集的版本，这是标记数据的一个快照。利用这些版本可以执行预处理和数据增强操作而无需修改原始数据集。例如，在训练初期可以选择不进行任何增强以建立一个基线模型效果比较的基础。 导出准备好的数据集是开始训练YOLOv11之前的另一个重要步骤。用户可以从Roboflow平台下载不同格式的数据集，其中PyTorch TXT格式适用于YOLOv11的训练需求。在完成这些准备工作后，就可以使用预设的Google Colab笔记本进行模型训练。 为了顺利运行Colab笔记本并开始训练过程，用户需要安装一系列必要的依赖项，包括Ultralytics库、supervision库和Roboflow库等关键组件。同时还需要更新数据集下载代码以确保能够从Roboflow获取所需的数据到Colab环境中。 通过上述步骤的完成，用户将能够对YOLOv11模型进行训练，并最终利用该模型执行对象检测任务。整个流程需要一定的计算机视觉和深度学习知识基础以及处理自定义数据集的能力。随着这款新版本的发布，其在速度与精度上的优势可能会使其成为实时计算机视觉应用中的首选方案之一。
     
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