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SAP QM 检验批里样品数量的确定如下的检验批890000045939,样品数量是50 PC。检查该检验批对应的检验计划，这些检验特性都有自己的取样策略，相关的取样数量，体现在结果录入界面，也就是说各个检验特性的取样数量，各不相同。那SAP系统怎么确定检验批的样品数量是50呢？SAP标准逻辑，是取各个检验特性相关的采样策略计算出来的样品数量里最大值，作为检验批的样品数量。2019-11-27 写

SAP QM 检验批里某检验特性的取样数量跟检验计划设置不符？如下检验批号 890000045939,结果录入界面，第二个特性里，取样数量是50个。实际上，该检验批对应的检验计划里，采样过程L-1-0.40的设置，采样方案是G03, 检查其采样表设置，检验批数量是660PC, 按照取样表，该检验批里取样数量应该是32。QP61 看检验计划的修改记录，11月22日有人修改了该检验特性的取样策略，从L

SAP QM 主检验特性主数据关键字段解释检验特征是QM模块中的一项重要主数据，可以说是QM检验业务的构成基础，它通过体现在Task list （检验任务清单）和/或material specification（物料规格）中而参与检验流程，并对检验结果起着控制作用。检验特征这一对象，当仅仅以主数据的形态出现时又被称为主检验特征（master inspection characteristics），

SAP S4HANA TR传输之操作事务代码: STMS_IMPORT,选中请求，点击漏斗按钮，输入要传输的TR（可以多个），然后回车，鼠标单击请求号，按F9，然后传输，点击按钮'是'，系统开始传输，2019-11-24 写于苏州市。

SAP MM ME57界面看到的供应源跟Source List主数据不一致？ME57,为如下的PR单据分配供应源，发现找不到想要分配的供应源。ME03 去看Source List主数据,黄色标记的Source List Item Data ，在ME57分配供应源的时候看不到。为啥？ME13去看PIR，供应商1000102，采购组织 LY SP, 工厂L YS W，回车，采购信息

笔者认识苏州已经8年多了。从2011年年初到现在，笔者对苏州的认知分成几个阶段。从初识苏州园区，到与吴中区结缘，再到高新区，最后到吴江。八年时间，我对苏州的看法发生了颠覆性的改变，从瞧不上苏州到几乎高攀不起苏州，到现在高看苏州。苏州的发展速度，真是太快，让人唏嘘不已。第一阶段（2011-2012）：深入苏州最核心 --- 现代化感最强的园区还记得2011年2月初，春节刚过，就被公司派到苏州园区金鸡

苏州是新的一线城市拦路虎？中国第一地级市最牛地级市苏州，是神一样的存在。在中国的大城市中，他政治地位不高，既不是直辖市，也不是计划单列市，也不是省会城市，更不是国家中心城市，甚至连民用机场都没有。但是苏州的经济实力，实在过于强大，以至于他GDP总量，超过了出广州以外的所有省会城市，人均GDP超过了除深圳以外的所有大城市（直辖市，省会城市）。不能不说，这是中国城市崛起大潮中的奇迹。你可以嘲笑他地位低

SAP QA32 试图做UD，系统报错 - 工厂 BTYC 中的 QM 基选设置需要维护 - 检验批 10000062593，试图做使用决策，系统报错，    工厂 BTYC 中的 QM 基选设置需要维护消息号 QV011过程请确保使用 QM 的工厂相关的基本设置已在定制应用程序中维护。  经查，原因在于BTYC是一个新的Pla

在许多媒体文章中，我们都能看到「机器学习赋能 XX 行业」的字眼，但这种「能量」究竟体现在哪些方面，企业在引入机器学习模型的过程中要注意哪些问题，很多文章都没有说清楚。在今年的 KDD 大会接收论文中，全球最大的线上旅行代理网站 Booking.com（缤客网）贡献了一篇论文，分析了他们面向客户的 150 个成功的机器学习应用以及从中得到的六条经验教训。本文是对这篇论文的简短总结。「150 suc

 2019-11-20 12:50:27机器之心发布作者：Yizhe Zhang, Siqi Sun, Michel Galley等自然语言对话生成是人工智能社区面临的一大难题，微软研究院的一项新研究让我们离解决这一难题又更近了一步。他们用 GPT-2 模型——DialoGPT，在大规模 reddit 数据上预训练了一个对话系统，在多个对话数据集上取得了最佳结果。并且经过人类裁判的评测，

导语：真正的「从生物神经系统得到启发」雷锋网(公众号：雷锋网) AI 科技评论按：当前的基于 CNN 的图像识别模型确实能在许多任务中得到很高的识别准确率、也得到了许多实际应用，但 CNN 模型的泛化性和鲁棒性仍然远逊于人类视觉 —— 面对经过细微修改的、或者带有噪声的图像，人类的视觉识别几乎不受影响，而 CNN 的识别准确率则可能大幅波动；场景和视角也能显著影响 CNN 的表现，更别提

某计算机视觉公众号干货文章集锦  https://mp.weixin.qq.com/s/YYw-Ej8PUJqInWS4fJHOzA 天下事有难易乎?为之，则难者亦易矣；不为，则易者亦难矣。人之为学有难易乎?学之，则难者亦易矣；不学，则易者亦难矣。——《为学》[清]彭端淑 目标检测 聊聊目标检测中Anchor 的" 前

计算机视觉方向文章清单20191105  计算机视觉方向简介 | 从全景图恢复三维结构计算机视觉方向简介 | 阵列相机立体全景拼接计算机视觉方向简介 | 单目微运动生成深度图计算机视觉方向简介 | 深度相机室内实时稠密三维重建计算机视觉方向简介 | 深度图补全计算机视觉方向简介 | 人体骨骼关键点检测综述计算机视觉方向简介 | 人脸识别中的活体检测算法综述计算机视觉方向简介 |

机器学习工程师方向文章清单 现在投身于计算机视觉是否明智？自动化专业如何转SLAM或机器学习岗？在计算机视觉方向如何快速提升自己?如何看待 2020 届校招算法岗「爆炸」的情况？如何应对2020 校招AI算法岗 求职现状？如何激怒一个自动驾驶（无人驾驶、智能汽车）爱好者？SLAM工业现状目前室内机器人、SLAM现状如何？行业内顶尖技术在哪些高校或企业 ?中国计算机视觉的前途在哪？机器视觉

计算机视觉方向干货文章  “四小龙”同质化竞争“海大宇”增长放缓  计算机视觉（CV）最新笔试常见题「1」 后深度学习时代，计算机视觉技术如何走向未来？  为什么我的 CV 模型不好用？没想到原因竟如此简单……  深度学习/计算机视觉常见的8个错误总结及避坑指南  计算机视觉技术专利分析&

导语：北京在人工智能的发展上是有“野心”的，这种野心以十年为期~2018年11月初，在北京市政府的支持下，北京智源研究院正式成立，并发布北京智源行动计划。从成立至今，近一年的时间里，在研究院首任理事长张宏江以及研究院首任院长黄铁军等人的推动下，北京智源人工智能研究院已然逐渐成型。在2019年10月31日至11月1日期间，智源研究院成功举办了首届“智源大会”，并定位为“内行人的AI盛会”，在会上可见

作者 |  王泽洋单位 | 小牛翻译王泽洋 东北大学自然语言处理实验室研究生，研究方向为机器翻译。小牛翻译，核心成员来自东北大学自然语言处理实验室，由姚天顺教授创建于1980年，现由朱靖波教授、肖桐博士领导，长期从事计算语言学的相关研究工作，主要包括机器翻译、语言分析、文本挖掘等。团队研发的支持140种语言互译的小牛翻译系统已经得到广泛应用，并研发了小牛翻译云（https://

这篇论文试图通过深度神经网络来解决天体力学中著名的三体问题。早在牛顿的时代，三体问题就已经被提出，即三个可视为质点的天体在相互之间万有引力作用下的运动规律问题，至今无法被精确求解。与之相对的，描述两个天体相互运动的二体问题可以通过牛顿力学完美解决。三体问题在国内的知名度部分来自于科幻小说家刘慈欣的小说《三体》，其中就描述了一个生活在三体星系的地外文明，忍受着三颗恒星复杂多变的运行轨迹带来的变化多端

今年 ICCV 上，华人收录论文数量首次超越了美国，对于华人研究者而言，ICCV 2019 也成为了一场具备“转折点”意义的国际学术顶会。而从现场参会情况来看，无论是参会者、展商，还是 Oral 报告和 Poster 上，刷脸率最高的也当属华人面孔。 在这样的华人高光背景色中，商汤科技无疑是本届ICCV中的 “C 位”角色。作为一家从实验室走出来的 AI 公司，商汤科技在学术领域上一直都

从2012年人工智能再次爆发至今已经7年有余，人们逐渐走过了困惑、恐慌和兴奋，特别是中国的大众，由于是没有经历人工智能在70年代和90年代的两次高潮和跌落，表现得尤为明显。经过数年的沉淀，人们对深度学习引领下的人工智能有了更为深刻的认识。北大的黄铁军教授表示，人工智能经历两次起起伏伏后，这次已经翻过了一个坎，我们人类接下来将进入智能时代，而非智能的寒冬。今天（11月3日），潘云鹤院士在人民大学“科