ism實用化方法怎麼傳遞

1. ISM模型的matlab實現方法

U盾個回復的合法化

2. ism美國供應鏈管理協會的那個證書含金量怎麼樣適合採購管理學嗎

目前采購認證中,國際上的證書有以下幾種:

1. CIPS(英國皇家采購與供應學會)

2.CPM ( ISM--美國供應鏈協會的認證項目)

3.ITC (ITC--聯合國貿發組織)

4.CIP(PMAC--加拿大采購管理協會)

5.CPPM

各個認證培訓基本上圍繞市場分析,供應商選擇,采購談判,合同管理,物流分撥,績效考評這么幾個重點進行,但是相互之間還是有較大的區分. 通常需要從該認證的歷史長短,知名度,學員的構成和規模,考試的嚴謹程度,是否具備自有的教學體系和教材,等幾個方面來判斷選擇.

其中1,2項屬於國際知名的證書, ITC稍遜, CIP(PMAC)和CPPM再次之.
CPM是美國的項目,課程體系比較完備, 缺點一是費用過高, 大約1.5萬, 由於版權等原因, 其學習資料的引進漢化一直是問題, 雙語考試也是一個障礙. 另外,由於一直沒有在國內舉辦過師資培訓班, 講師對該體系的了解尚不夠全面. 而且, 考試採用的是全篇選擇題的方式, 大家知道, 采購過程中存在很多需要平衡考慮的主觀因素, 最終的決策判斷和實施, 不是選擇題給出的簡單的對錯\勾叉那麼絕對化, 這點在企業實際工作的熱年是體會最深的, 這也是CPM 的不足之處. 當然, 以上均與美國人一貫以我為主的風格有關, 國內的培訓機構也是徒呼奈何.

3. ISM是什麼意思

ISM規則是International Safety Management Code的縮寫，全稱為International Safety Management Code for the Safe Operation of Ships and for Pollution Prevention《國際船舶安全運營和防止污染管理規則》由IMO A.741（18）號決議通過。ISM規則採用了ISO質量保證的「過程式控制制」原理（即ISO9000），將航運公司的安全營運和船舶安全操作的各項活動歸納成一套適合於本公司和船舶的安全管理體系，達到「工作程序化、活動規范化、行為文件化」，並根據過去經演教訓制定預防措施。

4. ISM模型有哪些優缺點 大哥大姐們幫幫忙吧~~~

優點：

1. 可以把模糊不清的思想轉化為直觀的具有良好結構的模型

2. 特別適用於變數眾多，關系復雜而結構不明晰的系統分析中，也可用於方案的排序。

缺點：

1.方法局限：級與級之間不存在反饋迴路

2.主觀性強：在一定程度上系統各要素之間的關系依賴於人們的經驗。客觀性不足

3.爭議性大：目前能夠協調人角色的人員尚不多見

5. p40手機ismi碼怎麼查

摘要 你好，很高興為你解答。華為手機查詢IMEI串號兩種方法

6. 混合像元分解

為了實現在無先驗信息情況下的高光譜數據的端元提取，研究過程中提出了基於高光譜數據高階統計量的改進獨立成分分析（Independent Component Analysis，ICA）端元提取方法和基於擴展形態學與OSP的自動端元提取演算法。

在端元提取的基礎上，提出了基於信息散度的光譜混合分析方法，與基於混合調制匹配濾波的豐度估計方法相比，能夠實現礦物組分的更精確估計。

6.3.1 改進ICA 模型端元提取

對於光譜解混問題，若端元光譜已知，則問題變得十分簡單，可以通過極大似然、光譜信號/特徵匹配、SAM、子空間投影等方法求解；但是在大多數情況下，物質的數據和它們的反射率是非已知的，光譜解混問題就轉換成了盲源信號處理問題。因此，若不考慮雜訊影響，ICA模型能夠較好地實現。

（1）改進ICA演算法的實現

ICA用於高光譜數據端元提取時的兩個前提假設是：各種端元線性混合成觀測到的信號及源信號（豐度）統計上獨立。對於第一個假設，是比較容易滿足的，因為目前線性混合模型就是在這個前提假設下建立的，並且通過前面的線性混合模型的物理機理分析也容易看出，實際問題中大多數情況下是滿足的。但是對於第二個假設是很難滿足的。因為從混合的物理意義上講，每一種地物的豐度都應當大於0並且一個像元內各端元豐度之和等於1。

因此，如何將標准ICA模型改進，使其適合於高光譜數據混合像元分解是目前該領域的熱點與難點。

首先分析了應用於混合像元分解的ICA模型與標准ICA模型的不同：標准ICA模型中的分離矩陣不必要是滿秩且正交的。為了實現改進ICA的自動端元提取演算法，在設計模型估計的學習演算法時基於豐度的獨立性考慮而不是針對分離矩陣考慮。在考慮豐度非負性且總和為1的約束的同時，採用擴展的信息最大化學習方法進行獨立成分和混合矩陣的估計。

在非高斯性度量中，採用峰度的絕對值作為非高斯性的度量指標，即

高光譜遙感技術原理及礦產與能源勘查應用

為了極大化峰度的絕對值，可以從某個向量w開始，依據可觀測的信號x₁ ，x₂ ，…，x_m（假設數據已經中心化和白化），計算出使y＝b^Tx峰度絕對值增大最快的方向，然後將向量b更新，轉到該方向上，並標准化w，使‖b‖² ＝1。該操作可以利用梯度法及其擴展操作來實現，則有

高光譜遙感技術原理及礦產與能源勘查應用

則得到下面的梯度演算法：

Δb∝E｛x（b^Tx）³｝-3b （6.26）

令式中峰度的梯度與b相等，則有

b∝E｛x（b^Tx）³｝-3b （6.27）

寫成矩陣形式為

B←E｛X（B^TX）³｝-3B （6.28）

為了滿足矩陣B中每一個分量‖b‖² ＝1，則需要對矩陣B進行去相關和標准化，實現方法如下：

B←（BB^T）^-1/2B （6.29）

因此，分離矩陣W＝B′× whitening_matrix可以計算得到，其中whitening_matrix是可觀測信號X的白化矩陣，從而得到各個獨立成分。

（2）演算法應用與實驗分析

利用本方法對圖6.20所示的東天山局部區域反射率數據（基於改進輻射傳輸模型的大氣校正方法獲得）進行端元提取，提取結果如圖6.21所示。通過分析該地區地質條件、主要礦物等，可以看出，本方法提取得到了該地區主要的礦物，包括：綠泥石、綠簾石、白雲母、蛇紋石、方解石等九種蝕變礦物，並且本方法提取的是圖像中存在的礦物光譜，端元光譜正確率較高。

圖6.20 東天山局部區域反射率數據

圖6.21 基於ICA方法的端元提取結果

利用混合比例20%～100% 混合礦物的解混結果（豐度估計結果）進行端元提取正確性的驗證，如表6.21所示，表明豐度估計的均方根誤差為0.019。

表6.21 目標豐度估計結果 單位：%

6.3.2 基於擴展形態學與OPS 的自動端元提取

光譜和空間信息同時利用進行高光譜數據建模能夠提供高光譜數據處理的精度、可靠性和穩定性。因此，利用數學形態學理論將腐蝕和膨脹操作擴展到高光譜數據端元提取處理技術中，目前利用數學形態學理論進行端元提取的方法主要是Chang研究小組A.Plaza提出的自動數學形態學端元提取演算法AMEE，該演算法能夠較好地得到圖像中的端元，但是不同端元很難區分。因此，該部分主要針對這一問題引入了正交子空間的概念，對演算法進行了改進。

6.3.2.1 演算法原理

（1）正交子空間投影

正交子空間投影（Orthogonal Subspace Projection，OSP）主要是針對混合像元分解問題提出來的。在利用線性解混合模型進行混合像元分解時，假設像元向量r的光譜特徵是m₁ ，m₂ ，…，m_p 的線性混合，則

r ＝ Mα ＋ n （6.30）

式中：端元光譜信號M ＝［m₁，m₂，…，m_p］；豐度矩陣α＝［α₁，α₂，…，α_p］；雜訊或模型誤差為n。

可以將上式繼續分解為

r ＝ dα_p ＋ Uγ ＋ n （6.31）

式中：d＝m_p是感興趣端元的光譜信號；U＝［ m₁ ，m₂ ，…，m_p-1 ］是非感興趣端元的光譜信號。豐度矩陣則相應的分解，上式為OSP的基礎。

通過設計正交子空間投影運算元

實現非感興趣端元或者干擾影響的抑制，由最小二乘估計得到投影運算元

-UU^＃，其中，U^＃＝（U^TU）^-1U^T。

將

應用到上式，則得到OSP模型：

高光譜遙感技術原理及礦產與能源勘查應用

這里非感興趣端元U已經被抑制，並且原來的雜訊n也被壓縮為

。

然後引入一個濾波運算元w^T，為l × L向量，通過將輸出信號信噪比最大化實現端元的提取。將w^T應用於OSP模型得到

高光譜遙感技術原理及礦產與能源勘查應用

由上式信噪比SNR可以得到

高光譜遙感技術原理及礦產與能源勘查應用

式中：σ_n是雜訊的標准差；

是上式得一個最優解，則λ_max必是w^*其中之一。通過構造匹

配濾波運算元得到OSP檢測運算元：

高光譜遙感技術原理及礦產與能源勘查應用

（2）擴展數學形態學操作

高光譜圖像處理中，為了確定根據目標與背景差異的多維向量的排序關系，引入一個多維向量的度量運算元，該度量運算元由結構元素內各個像素累加距離計算得到，定義如下：

高光譜遙感技術原理及礦產與能源勘查應用

式中：dist是測量N維向量的逐點線性距離。為了有效地利用多/高光譜數據提供的光譜和空間信息，OPD方法源於正交子空間投影的概念和原理，計算得到的是正交投影後的殘余。考慮到SAM只是從光譜波形形狀出發，並且對雜訊敏感，研究可採用OPD計算該距離，考慮兩個N維光譜信號s _i ＝［s_i1，s_i2，…，s_iN］^T，s_j＝［s_j1，s_j2，…，s_jN］^T，則N維光譜信號s_i 和s_j之間的OPD表示為

高光譜遙感技術原理及礦產與能源勘查應用

其中，

＝I_N×N-s_k

，k＝i，j，並且I_N×N是N×N維的單位矩陣。

因此，累加距離D能夠根據像元純度的差異大小排序結構元素中的向量。根據以上定義和敘述，多/高光譜數據中腐蝕和膨脹操作分別定義如下：

高光譜遙感技術原理及礦產與能源勘查應用

式中arg_Max，arg_Min分別表示使得累加距離D達到最大和最小的像素向量。通過以上的分析表明，擴展到多/高光譜圖像的膨脹結果得到的是在結構元素內純度最大的像元，腐蝕結果得到的是在結構元素內混合度最大的像元。

（3）改進的端元自動提取模型

通過從原理上分析，AMEE方法能夠提取得到純端元，利用Ostu自動閾值分割方法很難區分不同類型的端元，尤其是光譜特徵相似的端元，存在著較大的分離誤差。因此，針對這一問題，在分析正交子空間投影OSP原理的基礎上，引入向端元子空間投影的概念和理論，實現光譜和空間信息的端元提取。基於光譜和空間信息的端元提取改進模型實現的過程如圖6.22所示。

基於線性混合模型，利用OSP概念進行混合像元分解時，仍可以繼續將端元矩陣分解，則混合模型可以表示為

r ＝ dα_d ＋ Uα_U ＋ n （6.40）

式中：d為第一個端元光譜信號，通過MEI圖像中提取的端元數據，利用SAM方法得到其中一個端元光譜信號d＝e₁，然後利用向其正交子空間投影得到

來消除端元數據中的信號d＝e₁，其中

＝I-d（d^Td）^-1d^T。將

代入基於OSP的混合模型中得到

，可以看出，不僅消除了d＝e₁的影響而且有效地壓制了雜訊

。然後把

視為新的端元數據集，繼續提取端元，經過m-1次投影之後得到d＝ ｛e₁ ，e₂ ，…，e_m｝，投影循環結束的條件為得到指定個數的端元或是由分解誤差RMSE決定，從而得到了m個端元。

圖6.22 光譜與空間信息結合的自動端元提取方法

該方法有效地克服了AMEE演算法從數學機理上無法將端元區分的問題，提高了端元提取精度，實現了自動的端元提取。

6.3.2.2 應用實驗與結果分析

應用美國內華達州Cuprite礦區的AVIRIS高光譜數據進行基於擴展數學形態學和正交子空間投影方法的自動端元提取研究。提取的四種主要蝕變礦物端元光譜如圖6.23所示。

可以看出，圖6.23得到了該礦區內四種典型的礦物端元光譜，通過與USGS光譜庫數據比較，圖6.23給出的提取的礦物光譜與參考光譜比較一致，說明了該方法的有效性和正確性。

該方法充分利用了高光譜數據提供的空間和光譜信息，並通過擴展數學形態學的理論將二者有效的結合，並綜合利用，同時利用OSP的原理有效的區分不同類型的端元光譜，試驗證明得到了較好的結果。

圖6.23 基於擴展數學形態學和正交子空間投影方法得到的端元光譜

6.3.3 基於信息散度的光譜混合分析

該方法從總的端元組出發，每進行一次迭代循環，計算一個均方根誤差，並去掉豐度最小的那個端元，進入到下一個循環，直到端元組中只剩下一個端元，停止循環；然後根據得到的均方根誤差曲線，根據rms變化率准則來判定最優的端元子集。並且在實現過程中演算法加入了端元的初選和二次選擇，利用光譜信息散度（SID）作為最優端元組判定的准則，能夠達到很好的端元選擇效果和豐度估計精度。實現流程圖如圖6.24所示。

SID-SMA主要由三部分組成：端元的初選、端元的二次選擇和最終的豐度估計。端元的初選是利用某些規則先去掉一些端元，然後進入迭代循環，再去掉一些端元，最後留下的那些端元我們就認為是某個像元真實存在的物質，最後利用這些端元對該像元進行豐度估計，實現光譜解混。

端元的初選有兩種規則，根據數據信噪比的不同而不同。當數據的信噪比較高時，採用線性逆卷積的規則，也就是對原始的端元進行最小二乘估計，去掉豐度小於0的端元，再利用剩下的端元重新進行最小二乘估計，這樣反復循環，直到最後最小二乘估計的豐度值沒有負數為止。這種規則能夠在較少的循環內去掉較多的無用端元，並且在信噪比較高時，端元選擇的精度較高，這樣既能提高演算法的速度，又能取得好的精度。但當信噪比較低時，利用線性逆卷積的規則容易造成正確端元的遺漏，所以當信噪比降低到一定的值時，我們採用全限制最小二乘法來進行端元的初選。全限制最小二乘法首先計算初始端元的最小二乘估計

，然後計算端元的全限制最小二乘估計

-λs，其中λ＝

（1^Ts），s＝（M^TM）^-11，M是端元組矩陣，1為單位列向量。觀察α_FCLS是否含有負值，如果有負值，則計算|α_FCLS，j/s_j|，去掉絕對值最大的對應的端元，然後循環，直到

的元素都大於0為止。利用全限制最小二乘法進行端元初選每次循環只能去掉一個端元，效率比線性逆卷積要低，但是它在數據信噪比比較低時選擇端元的正確率較高，遺漏的端元較少，因此，我們在信噪比低時使用它作為端元的初選。

初選之後，進入二次選擇過程。二次選擇時先利用剩下的端元組對混合光譜進行最小二乘估計， 利用估計的豐度值及相應的端元重新建模得到建模光譜，計算建模光譜與原光譜的信息散度（SID），然後去掉豐度最小的那個端元，得到較小的端元組，進入下一個循環，這樣，直到端元組里只剩下一個端元為止，停止循環。到循環結束時會得到一條SID曲線，根據這條曲線能夠判定演算法進行到第幾個循環後留下的是正確的端元。最後利用這些正確的端元對混合光譜進行最小二乘估計，得到最終的光譜解混結果。

圖6.24 SID-SMA流程圖

這里的光譜信息散度衡量的是兩條光譜之間的信息差異。假設兩條光譜分別是x＝（x₁，x₂，…，x_l）^T和y＝（y₁，y₂，…y_l）^T，可以得到兩條光譜的概率向量分別是p＝（p₁，p₂，…，p_l）^T 和q＝（q₁， q₂，…，q₁）^T，其中p_i＝x_i/

，q_i＝y_i/

。根據信息理論，我們可以得到x和y的自信息為

I_i（x）＝-logp_i和I_i（y）＝-logq_i

通過上式，可以得到y關於x的相對熵：

高光譜遙感技術原理及礦產與能源勘查應用

同理可得x關於y的相對熵：

高光譜遙感技術原理及礦產與能源勘查應用

而x和y的光譜信息差異為

SID（x，y）＝ D（x‖y）＋ D（y‖x） （6.43）

SID是利用光譜信息造成的相對熵對兩條光譜進行相似度測評的度量，它的效果要好於光譜角度調制（SAM）。另外在二次選擇的時候，我們使用的SID判定準則是兩個循環SID的變換量：

ΔSID ＝ SID_it-SID_it-1 （6.44）

當變化量大於某個閾值時，我們認為已經有正確的端元被排除出端元組，而這個循環之後剩下的端元都是正確的端元。在實際應用時，由於正確的端元個數相對整個端元組總是比較少的，所以我們判定最佳端元組時，往往從最後一個循環往前推，當SID的變化量小於某個閾值時，則認為在這個循環以後正確端元開始被排除出端元組。

為了驗證SID-SMA方法的性能，利用USGS光譜庫數據進行不同信噪比、不同端元數對演算法性能的影響，豐度估計的誤差由式（6.45）給出：

高光譜遙感技術原理及礦產與能源勘查應用

式中：n為端元組中端元的個數，試驗中選取了USGS中的29條光譜，故設為29；m為混合光譜的條數；a_ij為預先設定的第i條混合光譜第j個端元的豐度值；e_ij為計算得到的第i條混合光譜第j個端元的豐度值。

在進行演算法驗證時，針對混合光譜由3～10個端元合成時的情況，每種情況都有1000條混合光譜，每次試驗時從29個端元中隨機選取。並且利用全限制最小二乘（FCLS）、線性卷積（LD）、迭代光譜混合分析（ISMA）及SID-SMA方法進行性能分析與驗證。

表6.22是四種演算法端元選擇精度的比較，其中三個比較參數分別是用於最終解混選擇的端元個數（實際的個數為6個）、端元選擇的正確率、正確端元遺漏的個數。從中可以看出，當雜訊比較小的時候，LD演算法的端元選擇性能比較好，正確端元遺漏比較少，而且端元選擇的正確率比FCLS要高，但是當信噪比下降到25和12時，LD遺漏的端元就要比FCLS要多了，這也會影響到LD豐度估計的精度。而SID-SMA與ISMA相比，雖然在端元選擇的正確率上比不上ISMA，但是SID-SMA遺漏的端元要比ISMA少得多，特別是信噪比為12 的時候，ISMA遺漏的端元達到了3.43 個，也就是說已經漏掉了實際端元的一半多，而它的較高的端元選擇正確率也是建立在此之上，這大大影響了ISMA在低信噪比時豐度估計性能。

表6.22 四種演算法的精度比較

圖6.25是四種演算法的豐度估計誤差隨信噪比變化而變化的情況。從中可以看出，無論信噪比為多少，豐度估計誤差最小的都是SID-SMA，當信噪比為100時，SID-SMA的誤差小於0.1。而LD演算法在雜訊比較小的時候性能比較好，但當信噪比下降到25時，豐度估計誤差已經大於FCLS，說明LD比較適合在高信噪比的情況下使用。而ISMA正如我們上面所說的那樣，當信噪比下降時，它由於遺漏太多的正確端元，從而導致估計的誤差急劇增大，到信噪比下降到12時，估計誤差已經達到0.9，明顯高於其他三種演算法。FCLS則在信噪比比較低的時候性能稍微差，但是它的抗噪性能比較強。

圖6.26給出了SNR為100∶1情況時LD，FCLS，ISMA和SID-SMA的估計誤差隨參加混合端元數的變化而變化的情況。當參加混合的端元數增加時，演算法的整體精度下降。而ISMA 的精度下降的最快。當實際端元數量2～4 個時，ISMA 的誤差較小，基本與 SID-SMA 相仿，並且要明顯小於FCLS，但是當端元數增加到10個時，ISMA的誤差已經超過其他兩種演算法很多。而SID-SMA演算法在端元數2～10個時，整體精度都很高，不過當實際端元數達到9～10個時，誤差有加速增大的趨勢。但是，從整體上來講，SID-SMA的表現是最好的。

圖6.25 四種演算法的不同SNR情況下豐度估計整體誤差

圖6.26 四種演算法的豐度估計誤差隨實際端元個數變化情況（SNR100∶1）

利用SID-SMA方法進行Cuprite礦區主要蝕變礦物明礬石、高嶺石、熱液硅石及布丁石的豐度估計結果與迭代SMA的結果進行比較如圖6.27所示。從圖6.27分析可知，ISMA得到的礦物豐度圖中有大量的點的豐度小於0 ，四種礦物豐度小於0 的點的比例分別是1.55%，1.48%，4.86% 和5.68%，而SID-SMA得到的豐度值沒有負數值。此外，雖然對於明礬石與高嶺石礦物的豐度結果相似，但是對於布丁石、熱液硅石等吸收特徵較寬且不明顯的礦物豐度估計結果SID-SMA方法明顯優於ISMA方法。

利用圖6.20所示的東天山局部區域反射率數據進行基於SID-SMA方法的礦物組分含量估計，結果如彩圖6.1所示。

圖6.27 由SID-SMA（每組左側）和ISMA（每組右側）得到的礦物豐度圖

（a）高嶺石；（b）明礬石；（c）布丁石；（d）熱液硅石

6.3.4 基於混合調制匹配濾波的豐度估計

由於在自然環境中，線性混合模型將受到兩個約束條件的限制，這兩個約束條件制約著混合系數（即端元豐度）的大小，分別為非負性約束和歸一化約束。它們的物理意義非常明顯：光譜是能量的表現，不可能存在負值；混合能量的大小是存在限定的，不可能無限的大，從線性混合模型物理機理分析可以看出，混合能量滿足歸一化約束。為此，在端元提取後的豐度估計中，考慮在上述約束條件下進行端元的豐度估計。

匹配濾波通過最大化已知端元波譜信號，壓制未知復合背景的響應信號實現端元波譜匹配，該方法能生成類似於波譜分離的影像，但由於不需要已知所有的端元光譜而使計算量顯著降低。

混合調制匹配濾波技術是匹配濾波技術和線性混合分解理論的復合方法。該方法將上述描述的匹配濾波不需要已知其他背景端元波譜的優點與線性混合分解理論中的物理條件限制（給定像元的信號是包含在該像元中的單一物質成分的線性組合，同時各個組分的含量為正且和為1）結合起來，因而提高了礦物的檢出限，能探測出其他方法不能檢測出的岩石中微量的礦物成分。混合調制匹配濾波的結果為灰度在0～1.0之間的匹配濾波圖像，反映了參考波譜的相對匹配程度，即相對豐度圖像。其中，1.0代表完全匹配，即相對參考波譜豐度為1。

利用該方法進行混合比例40%～100% 混合礦物的豐度估計誤差分析，得到結果如表6.23所示，得到豐度估計的均方根誤差為0.12。

表6.23 豐度估計結果比較 單位：%

7. ISM(解釋結構模型)

（Interpretative Structural Modeling Method,簡稱ISM方法），是現代系統工程中廣泛應用的一種分析方法，是結構模型化技術的一種。一言以蔽之ISM就是在不損失系統功能的前提下給出最簡的，層次化的拓撲圖。其中最簡是求解一般性骨架矩陣（骨幹矩陣，骨架矩陣）；層次化是通過 多種層級抽取的方式獲得。

8. 什麼是ISM規則

ISM是「International Safety Management」的英文縮寫。ISM規則英文全稱是「the International Management Code for the Safe Operation of Ships and for Pollution Prevention」，中文全稱是《國際船舶安全營運和防止污染管理規則》。它是由國際海事組織（IMO）第十八屆大會通過，自1998年7月1日起開始實施，自2002年7月1日起全面實施的國際海事規則。我國作為國際海事組織成員國，由國家海事局代表國家接受該規則，並將該規則納入國內海事法規體系。

ISM規則的目標是要求船公司建立安全管理體系，保證海上安全，防止人員傷亡，避免對環境，特別是對海洋環境和對財產造成破壞。如果船公司建立了安全管理體系並予以實施，在通過認證，國家海事局將頒發DOC證書。

然而在實際工作中，建立和實施安全管理體系是一項要求很高的工作，需要花費很多精力和人力。根據我們的經驗，如果不用信息化手段，僅僅靠人本身，無法保證體系的有效運行。向你推薦北京環太中科研發的產品。我們公司用過他們的產品，我們覺得，這套產品很具有獨創性。比如體系這塊，他們的產品不僅可以管理體系文件，而且可以將體系文件和機務、海務工作結合在一起。在你進行機務海務工作的同時，也就運行了程序文件，而且留有程序運行記錄，外審檢查時把記錄給他們看看就可以了。
這些產品功能非常齊全，基本涵蓋了船公司的業務。這套產品名稱是QMSBuilder、ShipManager、MasterMate。他們產品也可以根據企業的特點進行二次開發，好像價格也不貴。
QMSBuilder：也稱安全管理體系構建系統，可以建立組織結構、流程，可以輸入、管理、檢索、維護、發布體系文件。體系文件發布到ShipManager、MasterMate。
ShipManager：也稱岸基船舶管理系統，是船公司用的，可以檢索或查閱體系文件。除體系方面功能外，大部分業務數據，包括設備、備件、物料、潤料、維修保養、航海日誌輪機日誌等等，由船上輸入更新，然後通過無線互聯網發到公司，公司主要是監控並通過流程向船上發指示。
MasterMate，也稱船舶業務管理系統，這套軟體安裝在船上，船上船員可以檢索或查閱體系文件。除體系方面功能外，船員還可以輸入業務數據，如設備、備件、物料、潤料、維修保養、航海日誌輪機日誌等等。然後通過無線互聯網發到公司所安裝的ShipManager中。

9. 以ism後綴的單詞都有那些

1、hedonism：[ˈhi:dənɪzəm]

n. 享樂主義；快樂主義；快樂論。

舉例：The age of hedonism is being ushered out by a new era of temperance.

享樂主義時代正讓位於一個注重節制的時代。

2、 cubism：['kju:bɪzəm]

n. 立體派；

舉例：The paintings of Paul Ce 1 zanne prefigured the rise of cubism in the early 20 th century.

保羅·塞尚的繪畫預示了20世紀初葉立體主義的興起.

3、 escapism：[ɪˈskeɪpɪzəm]

n. 逃避現實，空想；

舉例：Horoscopes are merely harmless escapism from an ever-bleaker world.

占星術只不過是讓人逃避越發令人沮喪的世界的無害消遣罷了。

4、 humanism：[ˈhju:mənɪzəm]

n. 人道主義，人本主義，人文主義；人文學；

adj. 人文主義的，人道主義的；

舉例：Humanism had flourished in last century.

人文主義在上世紀盛行起來.

5、gigantism：[dʒaɪˈgæntɪzəm]

n. 巨人症；

舉例：It is often associated with pituitary gigantism.

常伴發腦下垂體巨人症.

(9)ism實用化方法怎麼傳遞擴展閱讀

常見的名詞後綴：

1、-ary，表示"從事……的人" secretary,missionary

2、-ate，表示"具有……職責的人" candidate,graate

3、-ator，表示"做……的人" ecator,speculator（投機者）

4、-crat，表示"某種政體，主義的支持者" democrat,bureaucrat

5、-ee，表示"動作承受者" employee,examinee

6、-eer，表示"從事於……人" engineer,volunteer

7、-er，表示"從事某種職業的人，某地區，地方的人" banker,observer,Londoner,villager

8、-ese，表示" ……國人，…..地方的人」Japanese,Cantonese

9、-ess，表示"陰性人稱名詞， actress,hostess,manageress

10、-eur，表示"……家」 amateur,littérateur

11、-ian，表示"……地方人，信仰…….教的人，從事……職業的人」Christian,physician（內科醫生，musician

12、-ician，表示"精通者， ……家，」electrician,magician,technician

13、-icist，表示"……家， …….者，…….能手」physicist,phoneticist,technicist

14、-ist，表示"從事……研究者，信仰……主義者" pianist,communist,dentist,artist,chemist

15、-ive，表示"動作者，行為者」 native,captive

16、-logist，表示"……學家，研究者" biologist,geologist(地質學家)

17、-or，表示"……者" author,doctor,operator,

18、-ster，表示"做…….事情的人」youngster,gamester（賭徒），songster

19、-yer，表示" 從事……職業者」 lawyer

10. 美國ism製造業pmi是什麼意思

（Purchasing Manager's Index)，縮寫PMI，也就是采購經理人指數；

定義：
PMI指數的英文全稱為Purchasing Managers' Index，中文含義為采購經理指數，PMI指數50為榮枯分水線。當PMI大於50時，說明經濟在發展，當PMI小於50時，說明經濟在衰退。PMI是一套月度發布的、綜合性的經濟監測指標體系，分為製造業PMI、服務業PMI，也有一些國家建立了建築業PMI。全球已有20多個國家建立了PMI體系，世界製造業和服務業PMI已經建立。PMI是通過對采購經理的月度調查匯總出來的指數，反映了經濟的變化趨勢。

計算方法：
采購經理指數（Purchasing Manager's Index)是一個綜合指數，按照國際上通用的做法，由五個擴散指數即新訂單指數(簡稱訂單)、生產指數(簡稱生產)、從業人員指數(簡稱雇員)、供應商配送時間指數(簡稱配送)、主要原材料庫存指數(簡稱存貨)加權而成。

特點
及時性與先導性
PMI指數是經濟監測的先行指標。由於採取快速、簡便的調查方法，每月發布一次，在時間上大大早於其他官方數據。在PMI基礎之上發布的商務報告，是所有宏觀經濟序列數據中滯後期最短的報告之一。
綜合性與指導性
PMI是一個綜合的指數體系，盡管指標不多，但涵蓋了經濟活動的多個方面，如新訂單、新出口訂單、進口、生產、供應商配送、庫存、雇員、價格等，其綜合指數反映了經濟總體情況和總的變化趨勢，而各項指標又反映了企業供應與采購活動的各個側面，尤其是PMI中一些特有的指標是其他統計指標中所缺少的，如訂貨提前期與供應商配送時間等，有助於詳細分析行業發展走勢的成因，為國家宏觀經濟調控和指導企業經營提供了重要依據。
真實性與可靠性
PMI問卷調查直接針對采購與供應經理，取得的原始數據不做任何修改，直接匯總並採用科學方法統計、計算，保證了數據來源的真實性。同時進行季節性調整，減少季節性波動、法規制度和法定假日等因素變化所造成的影響，因此具有很高的可靠性。
科學性與合理性
首先，樣本選擇涵蓋了不同行業，按照各行業對GDP貢獻大小選取一定數量企業，貢獻大的行業樣本多，反之，則少；其次考慮地理分布，樣本企業要具有足夠的地域代表性；另外還考慮企業規模，不同規模的企業均有代表。這樣，減少了隨機波動帶來的誤差。在首次抽樣選擇之後，樣本基本確定下來，但每年度或每半年要對樣本進行抽查，根據企業、采購經理發生的變化，予以及時調整。
簡單易行
PMI問卷調查是非定量調查，數據採集和加工的簡單易行，保證了它作為預測工具的連續性、及時性和可靠性。問卷對每個指標都有明確解釋。問卷還列出了幾個開放性問題，包括采購策略、價格升高與降低的原材料與短缺品種等，為研究應用提供了更為具體的信息。