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    【SAP技巧】SAP后台作业管理/SAP打印管理

    后台作业,主要用于运行需要处理大量数据,对交互没有要求的程序。个人认为,简单的创建,配置和监控后台作业没有什么难度。后台作业管理最为困难的解决方案的取舍,系统负载的调控。失控的后台作业,往往对系统带来灾难性的性能问题,也会导致权限管理的风险,结果是得不偿失,而且可能导致流程混乱。所以个人认为,要创建一个周期性的后台作业之前,首先应该慎重分析。比方说,一个已经明显偏向 OLAP类型的报表,如果能够用BI去实现,为什么还要坚持在生产系统去跑长时间的后台作业?这极有可能是一种严重的重复运行的性能问题。再比方说,用户获得授权随意创建后台作业,结果导致后台作业失控,在业务繁忙的时候,因为大量的后台作业导致整个系统的停顿,会造成实实在在的经济损失。再比如说,后台作业安排的不合理,可能耗资源的和重要的后台作业直接或者间接安排到了同一个时间段,那么必然会影响流程的运作。

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    sap后台作业管理/sap打印管理

    后台作业,主要用于运行需要处理大量数据,对交互没有要求的程序。个人认为,简单的创建,配置和监控后台作业没有什么难度。后台作业管理最为困难的解决方案的取舍,系统负载的调控。失控的后台作业,往往对系统带来灾难性的性能问题,也会导致权限管理的风险,结果是得不偿失,而且可能导致流程混乱。所以个人认为,要创建一个周期性的后台作业之前,首先应该慎重分析。比方说,一个已经明显偏向 OLAP类型的报表,如果能够用BI去实现,为什么还要坚持在生产系统去跑长时间的后台作业?这极有可能是一种严重的重复运行的性能问题。再比方说,用户获得授权随意创建后台作业,结果导致后台作业失控,在业务繁忙的时候,因为大量的后台作业导致整个系统的停顿,会造成实实在在的经济损失。再比如说,后台作业安排的不合理,可能耗资源的和重要的后台作业直接或者间接安排到了同一个时间段,那么必然会影响流程的运作。

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    ​OverlapMamba 具备超强泛化能力的定位方法

    精准的定位是自动驾驶系统独立决策和安全运行的基石,也是SLAM中环路闭合检测和全局定位的核心。传统方法通常采用点云数据作为输入,和基于深度学习的激光雷达定位(LPR)技术。然而,新近提出的Mamba深度学习模型与状态空间模型(SSM)相结合,展现出处理长序列数据的巨大潜力。基于此,作者开发了OverlapMamba——一种创新的定位网络,它将输入的视距视图(RVs)转化为序列数据。该方法采用了一种新颖的随机重构方法来构建偏移状态空间模型,有效压缩了视觉数据的表示。在三个不同的公共数据集上进行评估,该方法能够有效地检测环路闭合,即便是在从不同方向重访先前的位置时也能保持稳定性。依赖于原始的视距视图输入,OverlapMamba在时间复杂度和处理速度上优于传统的激光雷达和多视图融合方法,展现了卓越的定位能力和实时处理效率。

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    ABB 5SGY3545L0009 提高生活水平的迫切需求

    印度等发展中国家越来越多地采用自动化、物联网和人工智能,因为它们关注提高生活水平的迫切需求。例如,印度政府发起了一项名为“智慧城市使命”的创新计划,旨在通过促进当地发展和利用技术为公民创造创新成果,建设智能基础设施并改善人们的生活质量。这一举措将成为构建高效城市交通和公共交通系统的催化剂,包括车牌识别 (LPR)、自动化收费广场以及在十字路口和高速公路实施监控系统。此外,为了改善废物管理,印度政府在其倡议下,计划在垃圾箱和容器中安装坚固的传感器,以测量填充水平,无论里面存放了什么。这导致每天处理更少的废物并优化燃料费用。此外,为了提供充足的供水,还设置了先进的传感器系统来测量土壤的水分含量,提供精确的水量并帮助节约用水。

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