2), 标准的MRP运行后,触发了Planned Order. 在MD04里将计划订单转成的PR, 成功创建了PR单据,其评估价格可以为0,
a)如果是有物料号的采购,则该价格来自于物料主数据里里的成本价(移动平均价或者标准价),自动取值;如果该物料是第一次采购或者物料主数据里的成本价是0,则需要业务人员手工输入评估价;
如何处理这些闲置或淘汰的设备?也许大多数人都没有特别在意,无形之中其实也是不小的资源浪费和经济损失。
该标识确定,评估范围中,是否应该自动激活计划价格,作为物料的货物移动中的评估价格。
物料主数据中我们讲解到物料的计价方式,SAP应用到的主要计价方式有移动平均价和标准价格方式两种,但也有按照批次计价等方式,我们主要介绍最常用的V+2移动平均价和S+3的标准价格;
ELEHK - 成本构成结构 ,可通过事务代码OKTZ进行查看(样例图片,仅供参考)。
感谢郝强博士分享的《车源及客户智能算法介绍》(以下简称《算法介绍》)。《算法介绍》中,郝博士介绍了4个方面内容,1、成交预测;2、列表曝光排序;3、车辆推荐;4、图片优化,主要目标是用算法优化车源转化效率提升客户体验。由于信息量太大,这篇主要整理了成交预测。成交预测通俗一点说就是判断车是否好卖。
编者按 科技成果转化是一个系统工程,其中一个很重要且必不可少的环节是“技术成果的市场价值评估”,但由于技术的复杂性和市场的不确定性,这也是一个难题。本期介绍国外先进的技术价值评估方法与案例。 “技术成果的市场价值评估”是技术成果转移转化过程中的关键环节。众说周知,由于当代技术发展呈现迅速化、交叉化、多元化等特征,技术成果的市场价值又涉及技术自身成熟度、市场接受度、企业的产业化能力、乃至消费者习惯和社会文化等方方面面,因此技术的市场价值评估是一个难题。 从2000年开始,韩国科学技术信息研究院(KISTI)为
数据猿导读 房产抵押贷款、按揭贷款是银行或其他金融机构以借款人提供房产或地产作为还款物质保证的抵押贷款。它是房地产信贷业务的主要形式,在贷款业务中占据非常重要的地位。 本篇案例为数据猿推出的大型“金融
4.3 MIGO_TR供应商寄售库存的传输过帐 要用掉寄售库存,可以传输寄售到自有库存,或者直接从寄售库存发货(例如,参考生产订单)。在此业务情景中,通过传输过帐,从寄售库存传输到自有库存。 角色:仓库文员 后勤 -物料管理 -仓库管理 -货物移动 -转移过帐 (MIGO) 1. 进行以下输入: 字段名称描述用户操作和值转移过帐指出要在系统中输入的业务交易。转移过帐其他指出当输入事务时希望参考的凭证。其他记帐日期 输入过帐日期或把当前日期视为系统建议的日期移动类型传输过帐411特殊库存从供应商寄售
声明:本文仅代表原作者观点,仅用于SAP软件的应用与学习,不代表SAP公司。注:文中所示截图来源SAP软件,相应著作权归SAP所有。
采购申请是 SAP 系统中采购组织发出的采购特定物料清单的请求,可由项目、生产、销售等需求通过MRP运行自动创建采购申请,或由需求人员识别为生产物资采购、固定资产采购、卡片类低值易耗等物资采购过程中由手工在系统内创建的采购申请,通过采购申请可以进行货源寻源,确定供应商及交付条款,最终转化为采购订单。
交付价值,特别是业务价值,是敏捷方法的核心组成部分。这种概念已经融入了敏捷的核心,包括敏捷价值宣言(可以工作的软件胜过面面俱到的文档)和敏捷原则(不断交付可用的软件和可用的软件是衡量进度的首要指标)。每个特性都有其所属的价值,使用MoSCoW或Kano方法对特性的价值进行优先级排序。价值驱动交付贯穿敏捷项目的整个生命周期,指导着过程中的决策。
震仓,是所有 Wyckoff 交易者等待的关键事件。这是最重要的事情,是可以增加确定性的关键时间
二手车交易的核心问题在于车况信息不透明。中国二手车交易市场制度尚不完善,长期以来缺少行业公认的车辆估值标准和车况检测标准,二手车商提供的估值和车况信息不够透明。这导致用户和车商交易双方都陷入了循环困境:用户对车商信任不足,购买意愿低。二手车商缺少潜在客户线索,为招揽客户不惜采用虚假信息,使得市场环境进一步恶化。 现阶段,多方面的车辆信息已实现了物理层面上的集成,但在语义内容的解析和信息的视觉呈现上还有待深入研究。用户需要亲自阅读碰撞、维保、电池报告来理解其中的内容,报告内容的丰富性、专业性与可读性将对用户的
小伙伴们有没有经历过辛辛苦苦,加班加点设计的PCB,终于发出去制版了,接下来焦急并且忐忑地等待回板,焊接,验证,一上电,挂了...自己费力不讨好且不说,耽误项目周期才是心头大事,又开始紧急的排查,找问题...最终发现,是打过孔,地线跟电源搞一起去了,但是在做DRC检查的时候却没报错。难道去怪PCB设计软件的锅,没人会理的,为什么别人用都没问题,一把辛酸泪,费力不讨好。
【新智元导读】机器学习大牛Christopher Bishop的新书《基于模型的机器学习》近日推出了抢先预览版,用浅显的生活实例介绍了机器学习中的多个经典概念,比如概率论,随机变量、随机模型、推理、因子图、贝叶斯定理等,易懂而有趣。这本可用作教材的新书正在征集读者反馈,想提前预览内容,赶紧follow起来吧。 Christopher Bishop是微软研究院在英国剑桥的实验室主任,爱丁堡大学教授,也是AI界的大牛,他写的Pattern Recognition and Machine Learning(简称P
数据结构的定义就是一种程序设计优化的方法论,它不仅讨论到存储的数据,也考虑到彼此之间的关系与运算,使之到达加快执行速度与减少内存占用空间的作用。
paper: https://arxiv.org/abs/2202.13123 code:https://github.com/guanghaoyin/CVRKD-IQA
1 MM系统概述 ……………………………………………………………………………………… 3
图像质量评估 (IQA) 在计算机断层扫描 (CT) 成像中极为重要,因为它有助于 辐射剂量的优化和医学成像中新算法的开发,例如 恢复。此外,由于过量的辐射会对患者造成有害影响,因此从低剂量图像生成高质量图像是医学领域的热门话题。然而,尽管峰值信噪比 (PSNR) 和结构相似性指数度量 (SSIM) 是 这些算法使用最广泛的评估指标,但它们与放射科医生对图像质量的看法的相关性已被证明是 在以前的研究中不足,因为他们根据数字像素值计算图像分数。此外 ,由于需要原始参考图像来计算这些指标 ,因此它们在实际临床环境中无效,由于辐射剂量会给患者带来风险,因此通常不可能获得原始、高质量的图像。为了克服这些限制,一些研究旨在开发一种 无参考的新颖图像质量指标,该指标与放射科医生对没有 任何参考图像的图像质量的看法密切相关 。
首先,先来看 以下这个文章 ,文章于2021年9月24号 早上发布的。该文章讲诉了 IOS 的三个0day 的披露问题。
在图像信息技术被广泛应用的情况下,对图像质量的评估变成一个广泛而基本的问题。由于图像信息相对于其它信息有着无可比拟的优点,因此对图像信息进行合理处理成为各领域中不可或缺的手段。在图像的获取、处理、传输和记录的过程中,由于成像系统、处理方法、传输介质和记录设备等不完善,加之物体运动、噪声污染等原因,不可避免地带来某些图像失真和降质,这给人们认识客观世界、研究解决问题带来很大的困难。
在机器视觉领域中,相机是获取高质量图像的核心设备。选择最佳的相机参数对于实现高质量图像非常关键。但是,对于新手来说,面对众多的参数选择,很容易让人头疼不已。本文将带您了解如何选择最佳的相机参数以实现最佳图像质量。
MRD 的概念最早在白血病诊疗中提出,是指白血病诱导化疗完全缓解(complete response, CR)后(或者骨髓移植治疗后),在体内残留少量白血病细胞的情况,用于预测复发风险和指导后续治疗。MRD 的表述包括三种,分别为可测量残留病灶(Measurable Residual Disease)、微小残留病灶(Minimal Residual Disease)及分子残留病灶(Molecular Residual Disease)。在实体瘤中,通常使用分子残留病灶的概念,其具体定义可概述为:经过治疗(通常为根治性治疗)后,传统影像学(包括 PET/CT)或实验室方法不能发现,但通过液体活检发现的癌来源分子异常,代表着肿瘤的持续存在和临床进展可能[1]。
产业大数据创新应用 ——“产业+大数据+金融”的产业升级转型创新思路 5月31日,中润普达(集团)公司董事长杜登斌在出席首届中国(杭州)工业大数据产业发展高峰论坛时,从自己的人生经历出发,带领与会者走近“互联网+”时代的大数据发展现状和未来。开篇“下一个百万亿商业时代在哪里”的探讨使大家充满期待;对“以数据资产为核心的大数据产业金融技术创新与应用”的分析稳扎稳打步步深入;“数据产业金融创新应用需要突破的问题”教人持续思考,关注更有价值的未来市场。 产业互联网将是下一个百万亿商业时代 首先,杜登斌谈了对“互
本文继 去雨去雾去模糊篇 、 图像增强与图像恢复篇 、图像修复Inpainting篇之后,继续盘点CVPR 2020 中底层图像处理技术中非常重要的一块:图像质量评价(Image Quality Assessment)。
图像质量和美学的量化一直是图像处理和计算机视觉的一个长期存在的问题。虽然技术质量评估涉及到测量像素级的退化,如噪声、模糊、压缩失真等,但美学评估捕获了图像中与情绪和美感相关的语义层次特征。最近,用人工标记数据训练的深层卷积神经网络(CNNs)被用来处理特定类图片的图像质量的主观性质,例如景观。但是,这些方法在其范围内是有限的,因为它们通常将图像分类为低质量和高质量两个类。我们的方法预测了评级的分布。这将导致更准确的质量预测,其与地面实况的相关性更高,适用于一般图像。 在“NIMA:神经图像评估”中,我们引入
AI 科技评论按:本文发布于 Google Research Blog,作者为 Hossein Talebi, 机器感知领域软件工程师兼 Peyman Milanfar 研究科学家。AI 科技评论做了不改动原意的编辑和修改。 美是否存在标准?在图像处理与计算机视觉领域,图像质量与美学的量化问题一直困扰着研究者们。从技术的角度来说,图片质量的评估主要与像素降级相关,比如噪声、模糊、压缩等等。而图像在美学层面的评估,则需要根据图片所传达的情感或美感所连接的语义级特征来评判。 近年来,在人类标记数据的训练下,CN
转载请保留 大数据文摘翻译:Vanessa 校对:孙强 摘自:Forbes 2014/05/19 作者:Adam Ozimek 原文标题:谷歌流感(Google Flu)启示录:大数据分析的陷阱 阅读原文请点击文末左下角链接 关键词:智能房屋,大数据,房地产经济 大数据的特点之一是海量数据积累而导致传统的经济计量和统计技术无用武之地。笔者预测,这种大数据现象终将会有一天改变房地产经济学的运作。 房屋估价模型被用在很多方面,比如很多城市和郡县都采用“群评估”(Mass appraisals),这样房屋价格指
CMR 成像质量易受呼吸运动伪影的影响。挑战赛目标是评估呼吸运动对 CMR 成像质量的影响,并检查自动分割模型在不同呼吸运动水平下的鲁棒性。心脏磁共振 (CMR) 成像是目前评估心脏结构和功能的金标准模式。基于机器学习的方法在以前的 CMR 挑战(例如 ACDC、M&Ms)中取得了显着的性能。然而,在临床实践中,模型性能受到不一致的成像环境(例如,供应商和协议)、人口变化(正常与病理病例)和意外的人类行为(例如,身体运动)的挑战。通过将训练有素的机器学习模型暴露于“压力测试”中的极端情况来调查潜在的故障模式很有用。迄今为止,模型通用性方面的现有挑战大都集中在供应商可变性和解剖结构变化上,而对人类行为的影响的探索较少。对于 CMR 采集,呼吸运动是主要问题之一。有急性症状的患者不能遵守屏气指令,导致图像质量下降和分析不准确。
图像质量和美学的量化一直是图像处理和计算机视觉长期存在的问题。技术质量评估测量的是图像在像素级别的损坏,例如噪声、模糊、人为压缩等等,而对艺术的评估是为了捕捉图像中的情感和美丽在语义级别的特征。
我们都知道拍摄相片容易,但是想拍摄高质量的图片却很难,它需要良好的构图和照明。此外,选择正确的镜头和优质的设备也会提高图像的质量。但是,最重要的是,拍摄高质量的图片需要良好的品味和判断力,也就是我们需要专家级的眼光。
作为视觉生物,人类对视觉信号损耗(例如块状,模糊,嘈杂和传输损耗)敏感。因此,我将研究重点放在发现图像质量如何影响Web应用程序中的用户行为上。最近,一些研究测试了低质量图像在网站上的影响。康奈尔大学[4]证明了低质量的图像会对用户体验,网站转换率,人们在网站上停留多长时间以及信任/信誉产生负面影响。他们使用由LetGo.com提供的公开数据集训练的深度神经网络模型。目的是衡量图像质量对销售和感知到的信任度的影响,但是他们无法衡量图像质量对可信赖性的影响。
眼看着2020年上半年已经所剩无几了,大家也经历了一个不一样的学期,许多即将毕业的同学和准备换工作的朋友也在开始准备秋招了。
深度强化学习(或者增强学习)是一个很难掌握的一个领域。在众多各式各样缩写名词和学习模型中,我们始终还是很难找到最好的解决强化学习问题的方法。强化学习理论并不是最近才出现的。实际上,一部分强化学习理论可以追溯到 1950 年代中期(http://t.cn/RQIvvDn )。如果你是强化学习的纯新手,我建议你先看看我前面的文章《介绍强化学习和 OpenAI Gym》(http://t.cn/RK97gKa )来学习强化学习的基础知识。 深度强化学习需要更新大量梯度。有些深度学习的工具 ,比如 TensorFl
MRD是什么?英文有3种描述,包括Molecular residual disease分子病灶残余)、Mesurable residual disease(可测量的病灶残余)以及Minimal residual disease(微小病灶残余)。顾名思义,MRD描述的是一种病灶的残余状态。影像学包括PET-CT发现不了的病灶,MRD可以监测到。
image.png 收货记录收进货物或原料的物料移动: 针对订单收货 根据采购订单给物料估价 产生物料和财务凭证 更新采购订单历史数据 提供发票校验的基础数据 财务记账:GR/IR(暂记待结)收货(GR) 借:原材料 贷:GR/IR(暂记待结) 参考采购订单收货 当收到定购货物时,收货单的数据录入总是和采购订单相关。 如果交货单上没有采购订单号,系统用户可以用物料或供货商号找出采购订单输入采购订单号。 输入采购订单号,系统从采购订单提供缺省数据(例如定购的物料、数量),
VMAF是目前比较好用的质量评价模型。但是在图像/视频压缩,视频增强等领域,可能需要一定的质量评价模块作为损失函数指导网络的训练。VMAF作为不可微的质量评价模型,无法直接作为损失函数,在这样的前提下,Darren等人提出使用神经网络去模拟VMAF的分数,使得该质量评价模块可以直接应用于其他网络的训练过程当中。
在一项最新的研究中,来自 UW 和 Meta 的研究者提出了一种新的解码算法,将 AlphaGo 采用的蒙特卡洛树搜索算法(Monte-Carlo Tree Search, MCTS)应用到经过近端策略优化(Proximal Policy Optimization, PPO)训练的 RLHF 语言模型上,大幅提高了模型生成文本的质量。
糖尿病视网膜病变是导致失明的主要原因之一,影响约 78% 的人,糖尿病病史为 15 年或更长时间。DR 经常导致脉管系统结构的逐渐变化并导致异常。DR 是通过目视检查视网膜眼底图像是否存在视网膜病变来诊断的,例如微动脉瘤 (MA)、视网膜内微血管异常 (IRMA)、非灌注区和新生血管。这些病变的检测对于 DR 的诊断至关重要。 已经有一些工作使用眼底图像进行 DR 诊断 。随着越来越受欢迎,OCT 血管造影 (OCTA) 能够在微血管水平上非常详细地显示视网膜和脉络膜血管系统 。特别地,扫描源 (SS)-OCTA 还允许对脉络膜脉管系统进行单独评估。已经有一些工作使用 SS-OCTA 对糖尿病视网膜病变的定性特征进行分级。此外,超宽光学相干断层扫描血管造影成像 (UW-OCTA) 模式显示典型 OCTA 未捕获的视网膜周边病理负担较高。一些作品已经在 DR 分析中使用了 UW-OCTA 。传统的DR分级诊断主要依靠眼底照相和FFA,尤其是PDR,严重危害视力健康。FA主要用于检测有无新生血管。眼底摄影很难发现早期或小的新生血管病变。FA 是一种侵入性眼底成像,不能用于过敏、怀孕或肝肾功能不佳的患者。超宽OCTA可以无创检测DR新生血管的变化,是帮助眼科医生诊断PDR的重要成像方式。但是,目前还没有能够使用 UW-OCTA 进行自动 DR 分析的作品。在DR分析过程中,首先需要对UW-OCTA的图像质量进行评估,选择成像质量较好的图像。然后进行DR分析,例如病变分割和PDR检测。因此,构建灵活、鲁棒的模型以实现图像质量自动评估、病灶分割和 PDR 检测至关重要。为了促进机器学习和深度学习算法在UW-OCTA图像自动图像质量评估、病灶分割和PDR检测中的应用,促进相应技术在DR临床诊断中的应用,提供了一个标准化的超宽(扫描源)光学相干断层扫描血管造影(UW-OCTA)数据集,用于测试各种算法的有效性。有了这个数据集,不同的算法可以测试它们的性能并与其他算法进行公平的比较,并促进相应技术在DR临床诊断中的应用,提供标准化的超宽(扫描源)光学相干断层扫描血管造影(UW-OCTA)数据集,用于测试各种算法的有效性。
大家好,有三本月出版了《深度学习之摄影图像处理:核心算法与案例精萃》,这是一本系统性讲述计算摄影核心算法的书籍,同时配套有大量实战案例。
【新智元导读】 Karpathy在文章中谈到了AlphaGo技术中一些很酷的部分,以及,从围棋的7大属性出发,谈到了AlphaGo常常被人忽视的一些局限性。 我最近有幸跟几个人聊到了AlphaGo与柯洁等棋手的比赛。特别是,大多数的报道都是大众科学+PR的混合体,所以,最常见的问题就变成了“AlphaGo的突破性表现在什么地方?”“AI研究者如何看待AlphaGo的胜利”以及“ 胜利的意义在哪?” 我想,针对这些问题,我有一些自己的想法。 一些很酷的部分 AlphaGo 是由一系列相对来说比较基础(sta
超分辨率是从给定的低分辨率(LR)图像中恢复高分辨率(HR)图像的过程。由于较小的空间分辨率(即大小)或退化的结果(如模糊),图像可能具有“较低的分辨率”。我们可以将HR图像和LR图像通过如下公式联系起来:LR = degradation(HR)`
机器之心专栏清华大学黄高团队、快手Y-tech团队 这是一篇来自清华大学黄高团队和快手 Y-tech 团队合作的论文,该工作探究了如何在基于参考图像的生成任务中实现对于单张生成图像质量的评价。文中设计的 RISA 模型无需人工标注的训练数据,其评价结果能够与人的主观感受具有高度一致性。本工作已入选 AAAI 2022 Oral。 引言 现有的生成图像评价工作主要基于生成图像的分布对模型「整体」的生成效果进行评价。然而,一个性能优异的生成模型并不代表其合成的「任何一张」图像都具有高质量的效果。在基于参考图像(
生成对抗网络(GAN)[19] 是由一对存在竞争关系的神经网络——生成器和判别器——组成的深度神经网络架构。通过交替优化两个目标函数训练该模型,这样可以让生成器 G 学会产生与真实图像类似的样本,还能让判别器 D 学会更好地甄别真假数据。这种范式潜力巨大,因为它可以学会生成任何数据分布。这种模型已经在一些计算机视觉问题上取得了一定成果,例如文本到图像的转换 [56] 和图像到图像的转换 [24,59]、超分辨率 [31] 以及逼真的自然图像生成 [25]。
以下概括都是基于我个人的理解,可能有误,欢迎交流:piperliu@qq.com。
随着大数据人工智能技术的蓬勃发展,今天的图像分析技术早已不再是单纯的图片审核,而是基于深度学习等人工智能技术,和海量训练数据,提供综合性的图像智能服务,应用场景包含相册、信息流、社交、广告等,每天分析、处理海量图片,可以大幅提升各类产品的体验、效率。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云