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基于技术的工业品智能采购平台升级方案TOC\o"1-2"\h\u25336第1章项目背景与目标 3192491.1工业品采购现状分析 3313201.2技术在工业品采购中的应用前景 4314521.3平台升级目标与预期效果 416153第2章技术概述 446032.1人工智能技术发展历程 4101682.1.1符号主义智能 5132552.1.2基于规则的专家系统 5323752.1.3机器学习 535162.1.4深度学习 577112.2技术在工业领域的应用案例 5199242.2.1智能制造 525022.2.2质量检测 5275672.2.3设备维护 5245562.2.4供应链管理 6255292.3技术在我国政策环境及发展趋势 6275072.3.1政策环境 6155732.3.2发展趋势 626926第3章智能采购平台架构设计 6133373.1总体架构设计 638743.1.1用户界面层 619433.1.2业务逻辑层 627433.1.3数据访问层 7246533.1.4基础设施层 754673.2技术选型与平台搭建 773423.2.1技术选型 7316023.2.2平台搭建 721483.3数据采集与处理 739683.3.1数据采集 7131203.3.2数据处理 85110第4章供应商智能筛选与评估 8267284.1供应商信息采集与管理 8143394.1.1供应商信息采集 841714.1.2供应商信息管理 8267144.2供应商评估指标体系 8232674.2.1质量指标 8314454.2.2成本指标 8156874.2.3交货指标 9133874.2.4合作指标 9257624.3基于的供应商智能筛选方法 9251224.3.1数据预处理 946154.3.2特征工程 9198054.3.3模型选择 9117054.3.4模型训练与优化 9151634.3.5供应商智能筛选 95601第5章价格分析与预测 939995.1价格数据收集与清洗 930165.1.1数据源选择 920045.1.2数据采集方法 10317585.1.3数据清洗 10308345.2价格预测模型构建 103805.2.1特征工程 1039515.2.2模型选择与训练 10162115.2.3模型评估 10254995.3基于的价格预测与优化策略 10223605.3.1预测结果应用 1094965.3.2优化策略 1084175.3.3模型迭代与优化 117830第6章智能采购需求预测 11127256.1采购需求分析 11300356.1.1供应链结构分析 1137076.1.2历史采购数据分析 11179656.1.3市场趋势分析 11184396.1.4季节性因素分析 11287556.1.5宏观经济指标分析 11132706.2采购需求预测方法 1187786.2.1时间序列预测法 1285476.2.2回归分析预测法 1293246.2.3机器学习预测法 12151736.2.4神经网络预测法 12297066.3基于的需求预测模型及应用 12312946.3.1深度学习模型 1273716.3.2混合模型 124066.3.3大数据应用 12271546.3.4实时预测与动态调整 12142006.3.5案例分析 136245第7章库存管理与优化 13166947.1库存管理现状与问题 13120707.2库存优化策略 1327137.3基于的库存预测与补货建议 1311565第8章智能采购决策支持 14308768.1决策支持系统设计 14181688.1.1数据收集与整合模块 14110988.1.2决策支持算法模块 14111468.1.3决策支持界面设计 1440698.2数据可视化与报表分析 14115818.2.1数据可视化 14190478.2.2报表分析 14220248.3基于的采购决策建议 144448.3.1采购策略推荐 14273988.3.2供应商选择与评估 15167188.3.3价格预测与谈判支持 1529418.3.4风险预警与应对 155710第9章安全与风险管理 15174529.1数据安全与隐私保护 15287529.1.1数据加密 15103949.1.2权限控制 15286239.1.3数据脱敏 1559859.1.4定期备份 151979.1.5法律法规遵守 15238699.2系统安全防护策略 1648919.2.1网络安全防护 1641309.2.2系统漏洞防护 16317089.2.3防病毒措施 1651679.2.4安全审计 16278799.2.5备份与灾难恢复 1684719.3采购风险识别与应对 1679789.3.1供应商风险评估 1651129.3.2价格波动风险 16275629.3.3供应链风险 16309009.3.4政策法规风险 17127759.3.5风险应对措施 1720296第10章项目实施与评估 17778310.1项目实施计划与进度管理 172988310.1.1实施计划 171493910.1.2进度管理 17526910.2项目评估指标体系 171376610.2.1功能性指标 172841810.2.2效益性指标 181013110.2.3可持续性指标 182483810.3基于的项目效益评估与优化建议 18701810.3.1项目效益评估 181829410.3.2优化建议 18第1章项目背景与目标1.1工业品采购现状分析我国工业经济的快速发展,工业品采购市场日益庞大和复杂。当前,工业品采购主要面临以下问题:一是供应商众多,信息不对称,导致采购效率低下;二是采购过程中存在大量的人工操作,容易出现失误和腐败现象;三是缺乏有效的数据分析和预测,难以实现精细化管理和成本控制。为解决这些问题,工业品采购领域亟待引入先进技术,提高采购效率,降低成本。1.2技术在工业品采购中的应用前景人工智能()技术作为一种新兴的计算方法,已在多个领域取得了显著的成果。在工业品采购领域,技术具有以下应用前景:(1)数据挖掘与分析:通过收集大量的采购数据,利用技术进行数据挖掘和分析,发觉潜在的供应商和优质资源,为采购决策提供有力支持。(2)智能匹配与推荐:基于采购需求和历史采购数据,技术可以实现供应商的智能匹配和推荐,提高采购效率。(3)价格预测与谈判:通过分析市场价格波动和历史采购数据,技术可以预测价格走势,为采购谈判提供有力依据。(4)采购风险控制:利用技术对采购过程中的风险因素进行识别和评估,提前预警,降低采购风险。1.3平台升级目标与预期效果针对现有工业品采购平台的不足,本项目旨在进行以下升级:(1)构建基于技术的智能采购平台,实现采购流程的自动化、智能化。(2)优化供应商管理,提高采购资源匹配度,降低采购成本。(3)引入数据挖掘与分析技术,提升采购决策的科学性和准确性。(4)实现采购风险的实时监控与预警,提高采购过程的安全性。预期效果:(1)提高采购效率,缩短采购周期,降低人工成本。(2)优化供应商资源,提升供应链管理水平。(3)降低采购风险,保证采购过程合规、安全。(4)为企业创造更大的经济效益,提升市场竞争力。第2章技术概述2.1人工智能技术发展历程人工智能(ArtificialIntelligence,)技术起源于20世纪50年代,至今已走过六十余年的发展历程。从最初的符号主义智能,到基于规则的专家系统,再到机器学习、深度学习的兴起,技术取得了举世瞩目的成就。本节将简要回顾人工智能技术的发展历程。2.1.1符号主义智能符号主义智能是早期人工智能的代表,主要研究如何通过符号操作来模拟人类智能。这一阶段的代表性成果包括逻辑推理、问题求解等。2.1.2基于规则的专家系统20世纪70年代,专家系统(ExpertSystem,ES)成为人工智能领域的研究热点。专家系统通过将领域专家的知识以规则形式表示,实现对问题的求解。2.1.3机器学习20世纪90年代,计算机功能的提升和数据量的增加,机器学习(MachineLearning,ML)成为人工智能领域的研究重点。机器学习通过从数据中自动学习规律,使计算机具备预测和决策能力。2.1.4深度学习深度学习(DeepLearning,DL)技术取得了突破性进展,特别是在计算机视觉、语音识别等领域取得了显著成果。深度学习通过构建多层次的神经网络,实现对复杂数据的抽象表示和特征提取。2.2技术在工业领域的应用案例技术的不断发展,其在工业领域的应用日益广泛。本节将介绍一些技术在工业领域的典型应用案例。2.2.1智能制造技术在智能制造领域的应用主要包括智能工厂、智能生产线、智能等。通过引入技术,企业可以实现生产过程的自动化、智能化,提高生产效率和产品质量。2.2.2质量检测利用技术进行质量检测,可以有效提高检测速度和准确率。例如,在半导体制造领域,采用深度学习技术进行缺陷检测,降低了对人工经验的依赖。2.2.3设备维护技术可用于预测性维护,通过对设备运行数据的实时监测和分析,预测设备故障,提前进行维护,降低企业运维成本。2.2.4供应链管理技术在供应链管理领域的应用主要包括需求预测、库存优化、运输路径优化等。通过引入技术,企业可以实现对供应链的智能优化,提高运营效率。2.3技术在我国政策环境及发展趋势我国对技术给予了高度重视,出台了一系列政策支持产业的发展。本节将简要介绍技术在我国政策环境及发展趋势。2.3.1政策环境我国将技术列为战略性新兴产业,制定了一系列政策措施,推动产业的发展。例如,《新一代人工智能发展规划》、《中国制造2025》等政策文件,对技术的发展和应用提出了明确要求。2.3.2发展趋势我国经济转型和产业升级,技术在工业领域的应用将进一步深化。未来,技术将在以下方面发挥重要作用:(1)推动制造业智能化升级,实现生产效率和产品质量的提升;(2)促进工业互联网发展,为产业链上下游企业提供智能化服务;(3)拓展技术在工业领域的应用场景,不断丰富应用案例;(4)加强与国际先进水平的合作与交流,提升我国技术的竞争力。技术在我国政策环境及发展趋势的推动下,将为工业品智能采购平台升级提供强大的技术支持。第3章智能采购平台架构设计3.1总体架构设计智能采购平台的总体架构设计旨在构建一个高效、灵活、可扩展的系统框架,以支持工业品采购全流程的智能化管理。该架构主要包括以下几个层面:3.1.1用户界面层用户界面层提供友好的交互体验,支持采购人员便捷地完成各项操作。主要包括采购申请、审批流程、供应商选择、订单管理等功能模块。3.1.2业务逻辑层业务逻辑层是智能采购平台的核心部分,主要包括采购需求分析、供应商评估、价格谈判、合同管理等关键业务流程。通过引入技术,实现业务流程的自动化和智能化。3.1.3数据访问层数据访问层负责与数据库进行交互,为业务逻辑层提供数据支持。主要包括数据存储、数据查询、数据更新等功能。3.1.4基础设施层基础设施层为整个智能采购平台提供基础支撑,包括服务器、网络、存储等硬件设施,以及操作系统、数据库管理系统等软件设施。3.2技术选型与平台搭建3.2.1技术选型(1)前端技术:采用Vue.js、React等主流前端框架,实现用户界面层的开发。(2)后端技术:采用SpringBoot、Django等主流后端框架,实现业务逻辑层的开发。(3)数据库技术:采用MySQL、Oracle等关系型数据库,以及MongoDB、Cassandra等非关系型数据库,满足数据存储需求。(4)技术:采用机器学习、自然语言处理、大数据分析等技术,实现采购流程的智能化。3.2.2平台搭建基于上述技术选型,搭建以下平台:(1)前端平台:开发用户界面,实现与用户交互的功能。(2)后端平台:处理业务逻辑,提供API接口,实现与前端平台的交互。(3)数据平台:整合各类数据,提供数据存储、查询、分析等服务。(4)平台:集成算法,实现对采购流程的智能化支持。3.3数据采集与处理3.3.1数据采集数据采集是智能采购平台的基础,主要包括以下途径:(1)企业内部数据:采购订单、供应商信息、合同数据等。(2)外部数据:市场价格、行业报告、供应商评价等。(3)互联网数据:利用爬虫技术获取公开的采购相关信息。3.3.2数据处理数据处理主要包括数据清洗、数据整合、数据分析等环节:(1)数据清洗:去除重复、错误、不完整的数据,提高数据质量。(2)数据整合:将来自不同来源的数据进行整合,构建统一的数据视图。(3)数据分析:采用数据挖掘、机器学习等方法,从数据中提取有价值的信息,为采购决策提供支持。第4章供应商智能筛选与评估4.1供应商信息采集与管理供应商信息的准确性与完整性对于构建高效的工业品智能采购平台。本节将重点阐述供应商信息的采集与管理方法。4.1.1供应商信息采集(1)基本信息采集:包括供应商的企业背景、经营状况、生产能力、技术水平等基本信息。(2)交易信息采集:通过历史交易数据,分析供应商的交货准时率、产品质量、价格竞争力等指标。(3)评价信息采集:收集来自第三方评价机构、行业口碑、客户反馈等方面的评价信息。4.1.2供应商信息管理(1)建立供应商信息库:将采集到的供应商信息进行整合,构建供应商信息库,便于查询与分析。(2)信息更新与维护:定期更新供应商信息,保证信息的时效性与准确性。(3)信息安全保障:采取有效措施,保障供应商信息的安全与隐私。4.2供应商评估指标体系为了全面、客观地评估供应商,本节构建了一套供应商评估指标体系。4.2.1质量指标(1)产品质量:以产品质量合格率、产品稳定性等指标衡量。(2)服务质量:以售后服务满意度、问题解决速度等指标衡量。4.2.2成本指标(1)价格竞争力:对比同类产品供应商的价格,评估供应商的价格竞争力。(2)成本控制能力:分析供应商在生产、管理等方面的成本控制能力。4.2.3交货指标(1)交货准时率:评估供应商按照约定时间交付产品的能力。(2)交货周期:评估供应商从接单到交货的时间长度。4.2.4合作指标(1)合作意愿:评估供应商与采购方合作的积极程度。(2)合作历史:分析双方过去的合作情况,评估合作效果。4.3基于的供应商智能筛选方法本节将介绍一种基于技术的供应商智能筛选方法,以提高采购效率。4.3.1数据预处理对采集到的供应商数据进行清洗、去重、归一化等预处理操作,为后续模型提供高质量数据。4.3.2特征工程从供应商数据中提取关键特征,如质量、成本、交货等指标,为模型提供输入特征。4.3.3模型选择选用合适的机器学习算法,如支持向量机(SVM)、随机森林(RF)、梯度提升决策树(GBDT)等,构建供应商筛选模型。4.3.4模型训练与优化利用训练数据对模型进行训练,通过交叉验证等方法优化模型参数,提高模型功能。4.3.5供应商智能筛选将优化后的模型应用于实际采购场景,实现供应商的智能筛选,提高采购效率与质量。第5章价格分析与预测5.1价格数据收集与清洗5.1.1数据源选择在工业品智能采购平台的价格分析中,首先需对各类工业品的价格数据进行收集。数据源主要包括:线上交易平台的公开报价、行业权威机构发布的统计数据、企业内部历史采购数据等。5.1.2数据采集方法采用自动化爬虫技术、API接口调用等方式,对选定数据源进行定期采集,保证数据的时效性和完整性。5.1.3数据清洗对采集到的价格数据进行预处理,包括去除空值、异常值、重复值等。同时对数据进行标准化处理,统一单位、格式等,以便后续分析。5.2价格预测模型构建5.2.1特征工程根据工业品价格的影响因素,提取相关特征,如原材料价格、供需情况、季节性因素、政策影响等。同时对特征进行归一化、编码等处理,提高模型预测准确性。5.2.2模型选择与训练结合工业品价格预测的实际需求,选择合适的机器学习算法,如线性回归、支持向量机、随机森林、神经网络等。通过对模型进行训练和调优,提高预测功能。5.2.3模型评估采用交叉验证、均方误差(MSE)、决定系数(R^2)等评估指标,对构建的价格预测模型进行评估,保证预测结果的可靠性。5.3基于的价格预测与优化策略5.3.1预测结果应用将训练好的价格预测模型应用于实际采购场景,为采购决策提供数据支持,降低采购成本。5.3.2优化策略(1)价格波动预警:当预测价格出现较大波动时,及时向采购人员发送预警信息,以便采取措施应对。(2)采购时机优化:结合价格预测结果,制定合理的采购计划,避免在高价时段采购,降低成本。(3)供应商选择:根据价格预测结果,优化供应商选择策略,优先选择价格合理的供应商。(4)价格谈判支持:基于预测模型,为采购人员提供价格谈判的数据依据,提高谈判效果。5.3.3模型迭代与优化定期收集新的价格数据,对预测模型进行迭代优化,提高预测准确性。同时关注行业动态和政策变化,及时调整模型参数,保证预测结果与实际市场情况相符。第6章智能采购需求预测6.1采购需求分析采购需求分析是工业品智能采购平台的核心环节,其准确性直接关系到企业库存管理、资金占用及供应链稳定性。本节从以下几个方面对采购需求进行分析:供应链结构、历史采购数据、市场趋势、季节性因素、宏观经济指标等。6.1.1供应链结构分析分析供应链结构,了解各环节的采购需求特点,有助于准确把握采购需求。主要包括供应商分析、物料分类、采购周期等因素。6.1.2历史采购数据分析通过对历史采购数据的挖掘,找出采购需求的规律性,为预测未来采购需求提供依据。主要包括采购量、采购频率、价格波动等数据。6.1.3市场趋势分析研究市场趋势,了解行业动态,预测未来采购需求。主要包括行业增长率、市场需求、竞争对手情况等。6.1.4季节性因素分析分析季节性因素对采购需求的影响,如节假日、气候变化等,为企业制定合理的采购计划提供参考。6.1.5宏观经济指标分析研究宏观经济指标,如GDP、通货膨胀率、汇率等,预测未来采购需求的变化。6.2采购需求预测方法采购需求预测方法主要包括定量预测和定性预测。本节介绍几种常见的采购需求预测方法。6.2.1时间序列预测法时间序列预测法通过对历史采购数据的时间序列进行分析,预测未来采购需求。常见的时间序列预测法有移动平均法、指数平滑法、季节性分解法等。6.2.2回归分析预测法回归分析预测法通过建立采购需求与其他影响因素之间的关系模型,预测未来采购需求。主要包括线性回归、多元回归等。6.2.3机器学习预测法机器学习预测法利用人工智能技术,通过训练模型,挖掘采购数据中的潜在规律,预测未来采购需求。常见的机器学习算法有支持向量机、决策树、随机森林等。6.2.4神经网络预测法神经网络预测法模拟人脑神经网络结构,对采购数据进行学习,预测未来采购需求。主要包括感知机、多层前馈神经网络、递归神经网络等。6.3基于的需求预测模型及应用6.3.1深度学习模型基于深度学习技术的需求预测模型,如卷积神经网络(CNN)、循环神经网络(RNN)、长短时记忆网络(LSTM)等,在处理复杂数据结构和预测长期趋势方面具有优势。6.3.2混合模型混合模型结合了多种预测方法的优点,如将时间序列预测法与机器学习算法相结合,提高预测准确性。6.3.3大数据应用利用大数据技术,收集海量采购数据,通过数据挖掘和机器学习算法,构建高精度需求预测模型。6.3.4实时预测与动态调整基于的需求预测模型可实时监测采购数据,动态调整预测结果,为企业提供更加精准的采购建议。6.3.5案例分析以实际工业品智能采购平台为例,介绍基于的需求预测模型在实际应用中的效果及价值。第7章库存管理与优化7.1库存管理现状与问题工业品市场的竞争日益激烈,企业在库存管理方面面临诸多挑战。当前,我国工业品企业在库存管理方面存在以下问题:(1)库存水平不稳定:库存波动较大,难以实现库存与生产需求的平衡。(2)库存积压:部分工业品因市场需求变化,导致库存积压,影响资金周转。(3)库存短缺:由于供应链不完善,部分关键原材料和零部件库存不足,影响生产进度。(4)信息化程度低:库存管理信息化程度不高,难以实现实时、准确的库存监控。7.2库存优化策略针对上述问题,企业可采取以下库存优化策略:(1)采用先进的库存管理理念:引入精益库存管理、JIT(JustInTime)库存管理等方法,降低库存波动。(2)建立合理的库存预警机制:通过设置合理的库存上下限,实现库存的实时监控。(3)优化供应链管理:加强与供应商的合作,提高供应链的协同效率,降低库存短缺风险。(4)提高信息化水平:采用先进的库存管理系统,实现库存数据的实时收集、分析和处理。7.3基于的库存预测与补货建议为提高库存管理的智能化水平,企业可利用技术进行库存预测和补货建议:(1)数据收集与处理:收集企业内部及外部相关数据,如历史销售数据、市场趋势、季节性因素等,通过数据清洗和预处理,为模型提供可靠的数据基础。(2)构建预测模型:运用机器学习算法,如时间序列分析、ARIMA模型、长短时记忆网络(LSTM)等,对库存需求进行预测。(3)预测结果分析:根据模型预测结果,分析库存波动原因,为企业制定合理的补货策略提供依据。(4)补货建议:结合库存上下限和预测结果,为企业提供实时的补货建议,降低库存积压和短缺风险。通过以上措施,企业可实现对库存的智能化管理,提高库存周转率,降低库存成本,从而提升整体运营效率。第8章智能采购决策支持8.1决策支持系统设计为了提高工业品采购的决策效率与准确性,本章着重介绍基于技术的工业品智能采购平台的决策支持系统设计。该系统主要包括以下几个模块:8.1.1数据收集与整合模块收集企业内部及外部的各类数据,包括采购历史数据、供应商数据、市场价格数据等,并对数据进行清洗、整合,保证数据质量。8.1.2决策支持算法模块结合机器学习、数据挖掘等技术,构建适用于工业品采购的决策支持算法,包括预测模型、优化模型等。8.1.3决策支持界面设计设计易于操作、交互性强的决策支持界面,方便用户进行采购决策操作。8.2数据可视化与报表分析8.2.1数据可视化利用数据可视化技术,将采购数据以图表、热力图等形式展示,便于用户直观地了解采购情况,发觉潜在问题。8.2.2报表分析根据用户需求,各类报表,包括采购趋势分析报表、供应商绩效评估报表等,为采购决策提供有力支持。8.3基于的采购决策建议8.3.1采购策略推荐通过分析历史采购数据和市场趋势,结合企业需求,为用户推荐最合适的采购策略,如采购时间、采购数量等。8.3.2供应商选择与评估利用技术对供应商进行综合评估,包括供应商的信誉、交货期、质量等,为采购决策提供参考。8.3.3价格预测与谈判支持基于历史价格数据和市场需求,预测未来价格走势,为采购谈判提供有力支持。8.3.4风险预警与应对通过对采购过程中的风险因素进行监测和预警,提前发觉潜在风险,并提出相应的应对措施,降低采购风险。通过以上设计,本智能采购决策支持系统能够为企业提供全面、高效的采购决策支持,助力企业实现降本增效。第9章安全与风险管理9.1数据安全与隐私保护在工业品智能采购平台升级过程中,数据安全与隐私保护是的环节。本节将从以下几个方面阐述数据安全与隐私保护措施。9.1.1数据加密采用先进的加密技术,对用户数据、交易数据等进行加密处理,保证数据在传输和存储过程中的安全性。9.1.2权限控制实施严格的权限控制策略,保证授权人员才能访问和操作相关数据,降低数据泄露的风险。9.1.3数据脱敏对敏感数据进行脱敏处理,以保护用户隐私。在展示数据时,保证不泄露用户个人信息。9.1.4定期备份定期对重要数据进行备份,以应对突发情况,保证数据的安全性和完整性。9.1.5法律法规遵守遵循我国相关法律法规,对数据安全与隐私保护进行合规性审查,保证平台在合法合规的范围内运营。9.2系统安全防护策略为保证工业品智能采购平台的安全稳定运行,本节将从以下几个方面提出系统安全防护策略。9.2.1网络安全防护部署防火墙、入侵检测系统等网络安全设备,对网络攻击进行实时监控和防御。9.2.2系统漏洞防护定期对系统进行安全检查,修复已知漏洞,提高系统安全性。9.2.3防病毒措施部署专业的防病毒软件,对系统进行实时监控,防止病毒、木马等恶意软件的侵入。9.2.4安全审计建立安全审计机制,对系统操作、网络访问等进行记录和分析,发觉异常情况及时处理。9.2.5备份与灾难恢复制定备份与灾难

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