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文档简介
基于人工智能的智能仓储与物流配送优化方案TOC\o"1-2"\h\u28883第一章智能仓储概述 3114641.1智能仓储的定义与发展 354961.1.1智能仓储的定义 3178341.1.2智能仓储的发展 3303341.2智能仓储的关键技术 3243751.2.1信息识别技术 3135991.2.2自动化设备技术 3159041.2.3仓储管理系统 446401.2.4物联网技术 4234351.2.5数据分析与挖掘技术 414265第二章人工智能在智能仓储中的应用 481412.1人工智能技术的概述 4163612.2人工智能在仓储管理中的应用 4112652.2.1仓库设计与规划 4169322.2.2库存管理 4290332.2.3仓库安全管理 4193912.3人工智能在仓储作业中的应用 532552.3.1货物搬运 51462.3.2货物识别与分类 5196282.3.3仓储作业调度 5198572.3.4信息管理与追溯 518100第三章智能仓储系统架构 596013.1系统架构设计 5126513.2系统功能模块划分 6154013.3系统集成与兼容性 621742第四章仓储作业流程优化 751254.1仓储作业流程分析 7257934.2作业流程优化策略 725504.3作业流程自动化实施 720421第五章仓储库存管理优化 8110055.1库存管理现状分析 8278005.2库存优化策略 8252005.3库存预测与决策支持 929597第六章智能物流配送概述 9163606.1物流配送的定义与发展 950616.2智能物流配送的关键技术 101378第七章人工智能在物流配送中的应用 10252507.1人工智能技术在物流配送中的应用 1019307.1.1概述 10107627.1.2机器学习在物流配送中的应用 10310587.1.3深度学习在物流配送中的应用 11265787.1.4自然语言处理在物流配送中的应用 11177247.2人工智能在物流调度与优化中的应用 11144447.2.1概述 11271417.2.2调度优化算法的应用 11275017.2.3车辆路径优化 11157607.2.4库存管理优化 11146587.3人工智能在物流配送服务中的应用 11205497.3.1概述 1129827.3.2客户服务 11154167.3.3智能配送柜 1257737.3.4无人机配送 12181457.3.5数据分析与预测 1211679第八章物流配送网络优化 12125808.1物流配送网络现状分析 12252238.2配送网络优化策略 12125348.3配送网络布局与规划 136804第九章物流配送路径优化 13104759.1配送路径优化方法 13323839.1.1配送路径优化概述 1354859.1.2启发式方法 13320879.1.3精确方法 1393249.1.4元启发式方法 1491879.2路径优化算法研究 14214459.2.1遗传算法 14215009.2.2蚁群算法 1450459.2.3粒子群算法 149279.3路径优化实施与评估 1456509.3.1实施步骤 14107099.3.2评估指标 1430756第十章智能仓储与物流配送系统集成 152858110.1系统集成方案设计 15928610.1.1设计原则 151168110.1.2系统架构设计 152913110.1.3关键技术 151710110.2系统集成实施与调试 163192010.2.1实施步骤 163072010.2.2调试方法 161538510.3系统运行维护与管理 163145610.3.1运行维护 162195410.3.2管理措施 16第一章智能仓储概述1.1智能仓储的定义与发展科技的不断进步和互联网的普及,物流行业逐渐成为我国经济发展的支柱产业之一。智能仓储作为物流行业的重要组成部分,其发展受到了广泛关注。本文将从智能仓储的定义、发展历程及其在物流配送中的应用等方面进行概述。1.1.1智能仓储的定义智能仓储是指通过采用现代信息技术、自动化技术、物联网技术等,对仓储作业进行智能化管理和优化的一种新型仓储模式。它将仓储管理、物流配送、信息技术等多方面技术融为一体,实现仓储作业的高效、准确、低成本。1.1.2智能仓储的发展智能仓储的发展可以分为以下几个阶段:(1)人工仓储阶段:在这一阶段,仓储作业主要依靠人工完成,效率低下,准确性差,成本较高。(2)机械化仓储阶段:机械化设备的引入,仓储作业效率得到提升,但仍然存在人工干预较多、作业准确性不高等问题。(3)自动化仓储阶段:自动化技术的应用使得仓储作业实现了一定程度的自动化,但整体智能化程度仍然较低。(4)智能化仓储阶段:人工智能、物联网等技术的不断发展,智能仓储应运而生,实现了仓储作业的高效、准确、低成本。1.2智能仓储的关键技术智能仓储的实现离不开以下几项关键技术:1.2.1信息识别技术信息识别技术是智能仓储的基础,主要包括条码识别、RFID识别、视觉识别等。通过这些技术,系统能够快速、准确地识别商品信息,提高仓储作业的效率。1.2.2自动化设备技术自动化设备技术是实现仓储作业自动化的关键,包括货架、输送带、堆垛机、搬运等。这些设备的应用使得仓储作业实现了高效率、低成本的运行。1.2.3仓储管理系统仓储管理系统(WMS)是智能仓储的核心,通过集成各种信息技术,实现仓储作业的实时监控、数据分析和决策支持。WMS能够提高仓储作业的准确性、降低人工干预程度,从而提高整体仓储效率。1.2.4物联网技术物联网技术将仓储设备、商品、人员等通过网络连接起来,实现信息的实时传递和共享。通过物联网技术,智能仓储能够实现远程监控、实时调度、智能预警等功能。1.2.5数据分析与挖掘技术数据分析与挖掘技术能够对仓储作业的大量数据进行挖掘和分析,为仓储管理提供决策支持。通过数据分析,可以优化仓储布局、提高仓储作业效率、降低成本等。第二章人工智能在智能仓储中的应用2.1人工智能技术的概述人工智能技术(ArtificialIntelligence,)是计算机科学领域的一个分支,主要研究如何通过计算机模拟、延伸和扩展人类的智能。人工智能技术包括机器学习、深度学习、自然语言处理、计算机视觉等多个方面,其在各个行业中的应用日益广泛。智能仓储作为现代物流体系的核心环节,人工智能技术的融入将为仓储管理带来更高的效率、更低的成本和更优的服务质量。2.2人工智能在仓储管理中的应用2.2.1仓库设计与规划人工智能技术可以在仓库设计与规划环节发挥重要作用。通过计算机模拟和优化算法,人工智能可以为企业提供仓库布局、存储策略等方面的优化方案,从而降低仓库建设成本,提高仓库利用率。2.2.2库存管理人工智能技术可以应用于库存管理,通过实时采集库存数据,运用数据挖掘和机器学习算法,对库存进行预测和分析。这有助于企业实现精细化的库存管理,降低库存成本,提高库存周转率。2.2.3仓库安全管理人工智能技术可以应用于仓库安全管理,通过计算机视觉和物联网技术,实时监控仓库内的环境和设备状态,及时发觉异常情况并采取相应措施,保障仓库安全。2.3人工智能在仓储作业中的应用2.3.1货物搬运在仓储作业中,人工智能技术可以应用于货物搬运环节。通过智能搬运,实现货物的自动搬运,减轻人工劳动强度,提高搬运效率。2.3.2货物识别与分类人工智能技术可以应用于货物识别与分类,通过计算机视觉和深度学习算法,对仓库内的货物进行自动识别和分类,提高仓储作业的准确性。2.3.3仓储作业调度人工智能技术可以应用于仓储作业调度,通过实时采集作业数据,运用优化算法,为仓储作业提供合理的调度方案,提高仓储作业效率。2.3.4信息管理与追溯人工智能技术可以应用于信息管理与追溯,通过物联网技术和大数据分析,实现仓储作业过程中信息的实时采集、处理和追溯,提高仓储作业的可控性和透明度。在此基础上,人工智能技术在智能仓储中的应用还将不断拓展,为我国仓储物流行业的发展注入新的活力。第三章智能仓储系统架构3.1系统架构设计智能仓储系统架构设计是保证整个仓储系统高效、稳定运行的关键。本节将从以下几个方面展开阐述:(1)总体架构设计总体架构设计采用分层结构,主要包括硬件层、数据层、业务层和应用层。各层次之间相互独立,又相互协作,保证系统的高效运行。硬件层:包括货架、搬运设备、传感器、控制器等硬件设施,为系统提供基础支持。数据层:负责数据的采集、存储和管理,为业务层提供数据支持。业务层:负责处理业务逻辑,实现仓储管理、库存管理、任务调度等功能。应用层:为用户提供交互界面,展示系统运行状态,接收用户指令。(2)模块化设计系统采用模块化设计,将功能划分为多个独立的模块,便于开发和维护。模块之间通过接口进行通信,降低系统耦合度。3.2系统功能模块划分智能仓储系统主要包括以下功能模块:(1)仓储管理模块货位管理:负责货位信息的维护,包括货位分配、货位调整等功能。库存管理:负责实时库存信息的管理,包括入库、出库、库存查询等功能。(2)任务调度模块任务:根据订单需求,自动入库、出库等任务。任务分配:将任务分配给相应的搬运设备,实现任务的高效执行。任务监控:实时监控任务执行进度,保证任务按时完成。(3)搬运设备控制模块设备控制:对搬运设备进行实时控制,实现自动搬运、精确放置等功能。设备监控:实时监控设备运行状态,保证设备安全稳定运行。(4)数据分析与优化模块数据分析:对仓储数据进行统计分析,为决策提供支持。优化策略:根据数据分析结果,制定仓储优化策略。3.3系统集成与兼容性为保证智能仓储系统的高效运行,系统集成与兼容性。以下从以下几个方面进行阐述:(1)硬件集成智能仓储系统需要与多种硬件设备进行集成,包括货架、搬运设备、传感器等。系统应具备良好的硬件兼容性,支持各类设备的接入和运行。(2)软件集成智能仓储系统需与外部系统(如订单管理系统、库存管理系统等)进行数据交互。系统应具备良好的软件兼容性,支持与各类外部系统的集成。(3)网络集成智能仓储系统需实现与互联网、企业内部网络的连接,保证数据的实时传输。系统应具备良好的网络兼容性,支持多种网络协议和数据传输方式。(4)系统扩展性智能仓储系统应具备良好的扩展性,支持后续功能模块的添加和升级。系统设计应采用模块化、组件化技术,便于后续开发和维护。第四章仓储作业流程优化4.1仓储作业流程分析仓储作业流程是企业物流运作的重要组成部分,其效率直接影响着企业的整体物流效率。在人工智能技术的支持下,仓储作业流程的分析更加精细化。仓储作业流程包括入库、存储、出库三个主要环节。入库环节主要包括货物接收、验货、上架等步骤;存储环节主要包括货物保管、盘点等步骤;出库环节主要包括订单处理、拣货、打包、发货等步骤。在入库环节,通过人工智能技术可以实现货物的自动识别、分类,提高验货效率;在存储环节,通过人工智能技术可以实现货物的智能定位,提高货物查找效率;在出库环节,通过人工智能技术可以实现订单的智能处理,提高拣货效率。4.2作业流程优化策略针对仓储作业流程的优化,本文提出以下策略:(1)优化入库流程:通过引入自动化设备,如自动识别系统、自动化搬运设备等,实现货物的自动接收、验货和上架,减少人工干预,提高入库效率。(2)优化存储流程:利用人工智能技术,如大数据分析、物联网等,实现货物的智能定位和管理,提高存储效率。(3)优化出库流程:通过引入智能拣选系统、自动化打包设备等,实现订单的智能处理、拣选和发货,提高出库效率。(4)加强流程协同:通过构建信息化平台,实现各环节的信息共享和协同作业,提高整体流程的协同效率。4.3作业流程自动化实施为实现仓储作业流程的自动化,以下措施需得到有效实施:(1)引入自动化设备:根据实际需求,选择合适的自动化设备,如自动化搬运设备、自动识别系统等,提高作业效率。(2)建立信息化平台:搭建仓储管理信息系统,实现各环节的信息共享和协同作业,提高整体流程的协同效率。(3)培养专业人才:加强对仓储作业人员的培训,提高其操作自动化设备的能力,保证自动化系统的顺利运行。(4)持续优化流程:根据实际运行情况,不断调整和优化作业流程,以适应不断变化的市场需求。第五章仓储库存管理优化5.1库存管理现状分析我国经济的快速发展,企业对仓储库存管理的需求日益增加。当前,我国企业库存管理存在以下问题:(1)库存积压严重:由于市场需求预测不准确,导致库存积压,占用大量资金和仓储空间。(2)库存周转率低:库存周转率是衡量库存管理效率的重要指标,当前我国企业库存周转率普遍较低,影响了企业的运营效率。(3)库存分布不合理:部分企业库存分布不均匀,导致部分仓库库存过剩,部分仓库库存不足。(4)信息化水平不高:虽然近年来企业信息化水平有所提高,但在库存管理方面,仍存在信息孤岛现象,数据共享和协同作业程度较低。5.2库存优化策略针对以上问题,本文提出以下库存优化策略:(1)加强市场需求预测:通过大数据分析、人工智能等技术,提高市场需求预测的准确性,从而降低库存积压风险。(2)提高库存周转率:优化库存布局,合理配置库存资源,提高库存周转率。(3)实施精细化管理:通过信息化手段,实现库存数据的实时更新和共享,提高库存管理效率。(4)建立库存预警机制:根据库存数据和业务需求,建立库存预警机制,及时调整库存策略。5.3库存预测与决策支持库存预测与决策支持是库存管理优化的关键环节。以下是库存预测与决策支持的几个方面:(1)需求预测:通过人工智能技术,对历史销售数据进行挖掘,预测未来市场需求,为库存管理提供数据支持。(2)供应预测:分析供应商的供应能力和交货周期,预测供应风险,保证库存稳定。(3)库存优化模型:建立库存优化模型,结合企业实际情况,制定合理的库存策略。(4)决策支持系统:利用大数据分析和人工智能技术,为企业提供实时、准确的库存决策支持。通过以上库存预测与决策支持措施,有助于提高企业库存管理效率,降低库存成本,实现仓储物流配送的优化。第六章智能物流配送概述6.1物流配送的定义与发展物流配送是现代物流体系中的重要环节,主要指在供应链管理中,通过合理的运输、储存、装卸、包装、配送等环节,将商品从产地或供应地送达消费者手中的过程。物流配送的发展水平直接关系到商品流通的效率与成本,是衡量一个国家或地区物流业发展水平的重要标志。物流配送的定义可追溯至20世纪50年代,当时美国物流学家提出物流配送的概念,将其定义为“在适当的时间、适当的地点,以适当的方式,将适当数量的商品送达消费者手中”。我国经济的快速发展,物流配送业逐渐形成了以仓储、运输、配送、包装、信息处理等环节为主体的完整产业链。物流配送的发展经历了以下几个阶段:(1)传统物流配送阶段:以人工操作为主,效率低下,成本较高。(2)机械化物流配送阶段:引入机械设备,提高配送效率,降低成本。(3)自动化物流配送阶段:采用自动化技术,实现物流配送的自动化、智能化。(4)智能化物流配送阶段:以人工智能技术为核心,实现物流配送的高效、绿色、智能。6.2智能物流配送的关键技术智能物流配送涉及众多关键技术,以下列举几个主要的关键技术:(1)互联网技术:互联网技术为物流配送提供了实时、高效的信息传输通道,使得物流配送过程更加透明、便捷。(2)大数据技术:通过对物流配送过程中的数据进行分析,优化配送路线、库存管理、运输方式等,提高配送效率。(3)人工智能技术:包括机器学习、深度学习、自然语言处理等,为物流配送提供智能化决策支持,实现配送过程的自动化、智能化。(4)无人驾驶技术:无人驾驶车辆在物流配送领域的应用,可降低人力成本,提高配送效率。(5)技术:在物流配送中的应用,可替代人工完成复杂的配送任务,提高配送效率。(6)物联网技术:通过物联网技术,实现物流配送设备、设施、人员等资源的实时监控与管理,提高物流配送的安全性、可靠性。(7)虚拟现实技术:虚拟现实技术在物流配送中的应用,可模拟配送场景,为物流配送人员提供培训、演练平台。(8)云计算技术:云计算技术为物流配送提供了强大的计算能力,支持大规模数据处理和智能决策。通过以上关键技术的应用,智能物流配送将实现物流配送过程的自动化、智能化,提高配送效率,降低成本,为我国物流业发展注入新的活力。第七章人工智能在物流配送中的应用7.1人工智能技术在物流配送中的应用7.1.1概述物流行业的快速发展,人工智能技术在物流配送中的应用逐渐得到广泛关注。人工智能技术主要包括机器学习、深度学习、自然语言处理等,它们在物流配送中发挥着重要作用。7.1.2机器学习在物流配送中的应用机器学习技术在物流配送中的应用主要体现在预测客户需求、优化配送路径等方面。通过分析历史数据,机器学习模型能够预测未来一段时间内的客户需求,从而帮助企业合理调配资源。7.1.3深度学习在物流配送中的应用深度学习技术在物流配送中的应用主要体现在图像识别、无人驾驶等方面。例如,利用深度学习技术识别货物标签,提高配送效率;无人驾驶技术则可降低人力成本,提高配送安全性。7.1.4自然语言处理在物流配送中的应用自然语言处理技术在物流配送中的应用主要包括语音识别、语义理解等。通过语音识别技术,配送人员可以实时获取订单信息,提高配送效率;语义理解技术则可以帮助企业分析客户反馈,优化配送服务。7.2人工智能在物流调度与优化中的应用7.2.1概述物流调度与优化是物流配送中的重要环节,人工智能技术的应用可以显著提高调度效率和配送质量。7.2.2调度优化算法的应用调度优化算法主要包括遗传算法、蚁群算法等。这些算法可以根据实时数据,动态调整配送计划,实现资源的最优配置。7.2.3车辆路径优化利用人工智能技术,可以实现对车辆路径的实时优化。例如,通过机器学习算法预测交通状况,合理规划配送路线,减少拥堵时间。7.2.4库存管理优化人工智能技术在库存管理中的应用主要体现在预测库存需求、优化库存结构等方面。通过分析历史销售数据,机器学习模型能够预测未来库存需求,帮助企业实现零库存管理。7.3人工智能在物流配送服务中的应用7.3.1概述物流配送服务是物流行业的核心竞争力,人工智能技术的应用可以提高服务质量,提升客户满意度。7.3.2客户服务通过人工智能技术,企业可以开发客户服务,实现24小时在线服务。这些可以实时解答客户疑问,提高客户体验。7.3.3智能配送柜智能配送柜结合了物联网、人工智能等技术,可以实现货物的自助存取。这不仅提高了配送效率,还降低了配送成本。7.3.4无人机配送无人机配送是人工智能技术在物流配送服务中的创新应用。通过无人机配送,可以实现对偏远地区的高效配送,提高物流服务的可达性。7.3.5数据分析与预测利用人工智能技术,企业可以对大量物流数据进行分析和预测,为决策提供有力支持。例如,通过分析客户反馈数据,优化配送策略;通过预测市场需求,调整生产计划。第八章物流配送网络优化8.1物流配送网络现状分析物流配送网络作为现代物流体系中的重要组成部分,其运行效率直接影响着物流成本和客户满意度。当前,我国物流配送网络存在以下问题:(1)物流配送节点布局不合理,部分地区配送能力过剩,部分地区配送能力不足;(2)物流配送设施老化,设备更新换代速度慢,影响配送效率;(3)物流配送信息化水平低,数据共享程度不高,导致配送过程信息不对称;(4)物流配送成本高,尤其在配送距离较远的地区,物流成本占比较高;(5)物流配送服务质量参差不齐,部分配送企业存在服务水平低下的问题。8.2配送网络优化策略针对我国物流配送网络现状,本文提出以下优化策略:(1)优化物流配送节点布局,根据市场需求和配送能力,合理规划配送节点;(2)加强物流配送设施建设,提高配送设备更新换代速度,提升配送效率;(3)提升物流配送信息化水平,实现物流数据共享,提高配送过程透明度;(4)降低物流配送成本,通过优化配送路线、提高装载率等措施,降低配送成本;(5)提高物流配送服务质量,加强对配送企业的监管,提升服务水平。8.3配送网络布局与规划物流配送网络布局与规划是优化物流配送网络的关键环节。以下从以下几个方面对配送网络布局与规划进行探讨:(1)节点选址:根据市场需求、配送范围、交通条件等因素,合理选择物流配送节点位置;(2)配送中心设计:充分考虑配送中心的规模、功能、设施配置等因素,提高配送中心运营效率;(3)配送路线优化:运用数学模型和算法,优化配送路线,提高配送效率;(4)配送设施配置:根据配送任务和需求,合理配置配送设施,提高配送能力;(5)配送网络动态调整:根据市场变化和配送需求,及时调整配送网络,保持配送网络的适应性。第九章物流配送路径优化9.1配送路径优化方法9.1.1配送路径优化概述物流行业的快速发展,配送路径优化已成为降低物流成本、提高物流效率的关键环节。配送路径优化主要是指在满足客户需求的前提下,通过合理规划配送路线,以最小的成本和时间完成货物的配送任务。配送路径优化方法主要包括启发式方法、精确方法和元启发式方法。9.1.2启发式方法启发式方法是一种基于经验、直觉和启发规则的优化方法。常见的启发式方法有最近邻法、最小跨越法等。这类方法在求解过程中,通过对问题的局部搜索,快速得到一个近似最优解。9.1.3精确方法精确方法是指在一定条件下,能够得到精确最优解的优化方法。这类方法主要包括分支限界法、动态规划法等。精确方法适用于求解规模较小、结构简单的配送路径优化问题。9.1.4元启发式方法元启发式方法是一种基于启发式思想的优化方法,主要包括遗传算法、蚁群算法、粒子群算法等。这类方法具有较强的全局搜索能力,适用于求解大规模、复杂的配送路径优化问题。9.2路径优化算法研究9.2.1遗传算法遗传算法是一种模拟自然界生物进化的优化方法,通过选择、交叉和变异操作,不断迭代求解最优解。在配送路径优化中,遗传算法可以有效地求解大规模问题。9.2.2蚁群算法蚁群算法是一种基于蚂蚁觅食行为的优化方法。在配送路径优化中,蚁群算法通过信息素的引导和更新,寻找最优路径。该方法具有较好的并行性和全局搜索能力。9.2.3粒子群算法粒子群算法是一种基于群体行为的优化方法。在配送路径优化中,粒子群算法通过个体之间的信息共享和局部搜索,快速找到最优路径。9.3路径优化实施与评估9.3.1实施步骤(1)收集配送区域的基础数据,包括客户位置、道路状况、配送中心位置等。(2)建立配送路径优化模型,确定优化目标、约束条件等。(3)选择合适的路径优化算法,进行求解。(4)对求解结果进行分析,确定最优配送路径。(5)根据实际运营情况,调整优化方案。9.3.2评估指标(1)配送成本:包括运输成本、人工成本等。(2)配送效率:包括配送时间、配送距离等。(3)客户满意度:包括配送准时率、服务水平等。(4)资源利用率:包括车辆利用率、人员利用率等。通过对以上指标的分析,评估路径优化方案的实际效果,为进一步优化提供依据。第十章智能仓储与物流配送系统集成10.1系统集成方案设
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