全流程驱动的超级OA系统!

本文对比了超级OA系统与钉钉的功能特性。超级OA系统在考勤管理、流程审批等方面表现出更强的灵活性和扩展性,支持自定义审批流程和表单,可与多种系统集成,适用于复杂的企业管理需求。

钉钉与10oa超级OA系统对比

钉钉

超级OA系统

模块少

内置上百流程模块且可拓展

流程简单且固定

流程表单支持自定义

不支持与其他系统集成

支持与各种系统对接

移动端为主

支持手机和电脑实时互联互通

公有云部署

私有云、公有云都支持

营销力度大

营销薄弱

免费

少量费用

有广告

简洁化页面,无广告

超级OA系统精准直击钉钉应用痛点

1.考勤管理

钉钉提供打卡,但是无法进行深度统计。超级OA系统细节中体现管理,出差、请假、加班、调休等全流程驱动,事假、年假、病假等考勤数据智能统计,自动生成报表。

2.流程审批

钉钉扁平化管理,流程不支持条件规则与指定审批人,易出现提交错误导致审批失败;审批单查找只支持标题搜索。超级OA系统电子单据全自动流转,根据预定的业务流程自动流转,流程图清晰可查;持多层级的组织架构,分层级设置岗位角色,用于流程审批;支持多角度查找审批单据。

3.超级流程表单

钉钉流程简单固定,随着公司发展,流程不是一成不变的,超级OA系统全功能流程引擎,支持自定义审批流程和表单,高灵活性、扩展性。

4.集成与可拓展

超级OA系统应用场景丰富,可轻松实现公文、合同、项目管理等复杂端到端工作流应用。同时提供低代码二次开发平台,快速进行模块应用设计,推动核心办公能力的变革和升级。

钉钉升级案例介绍

新翔集团(SATS)业务目前遍布亚洲和中东的60多个地区和13个国家,集团自2000年5月起在新加坡交易所上市。新翔集团高层领导经过多家试用和长时间体验比较。最终超级OA系统以流程强劲、高度自定义、支持二次开发、自带多业务子系统,获得了对方高度赞扬并实施上线。通过与钉钉集成、邮件集成等,全面流程整合和规范集团庞大、复杂、多维的业务数据。

  • 超级OA自带了多业务系统集成,保证集团业务统一管控。
  • 组织架构:支持多层级的组织架构,分层级设置岗位角色,用于流程审批。
  • 流程强劲:流程跨十几个部门自动流转,大大提高审批效率。
  • 决策支持:以流程为核心,多维数据报表,辅助领导层决策。
  • 系统集成:打通了与钉钉系统集成,数据高效准确实时共享。

广州市双照电子科技是广州市高新技术企业,专注于金融银行领域的信息化服务。公司拥有一批来自银行及金融同业、科技公司的高端技术专家及业务专家,为产品研发、实施交付、业务咨询等提供了强有力的保障。上线超级OA系统替换了钉钉,内部的多个业务环节通过流程自动关联,实现了端到端的一体化管理。

  • 超级OA系统具有完整的、全自动的流程管控机制。能够通过移动设备和手机App,随时随地访问和审批。可根据企业持续发展自定义管理要素、单据样式和流程,满足个性化的管理需求。
  • 业务全面:可全方位管理目标、信息、人事、行政 、财务、项目、客户、库存等。
  • 全程监管:所有流程事务全程可视化,自动通知提醒。
  • 系统集成:与第三方软硬件无缝集成,实现售前售后的一体化管理,实时展现多维度统计报表。实现钉钉等第三方系统无法完成的复杂业务功能。
安全帽与口罩检测数据集 一、基础信息 数据集名称:安全帽与口罩检测数据集 图片数量: - 训练集:1690张图片 - 验证集:212张图片 - 测试集:211张图片 - 总计:2113张实际场景图片 分类类别: - HelmetHelmet:戴安全帽的人员,用于安全防护场景的检测。 - personwithmask:戴口罩的人员,适用于公共卫生监测。 - personwith_outmask:未戴口罩的人员,用于识别未遵守口罩佩戴规定的情况。 标注格式:YOLO格式,包含边界框和类别标签,适用于目标检测任务。 数据格式:JPEG/PNG图片,来源于实际监控和场景采集,细节清晰。 二、适用场景 工业安全监控系统开发: 数据集支持目标检测任务,帮助构建自动检测人员是否佩戴安全帽的AI模型,适用于建筑工地、工厂等环境,提升安全管理效率。 公共卫生管理应用: 集成至公共场所监控系统,实时监测口罩佩戴情况,为疫情防控提供自动化支持,辅助合规检查。 智能安防与合规检查: 用于企业和机构的自动化安全审计,减少人工干预,提高检查准确性和响应速度。 学术研究与AI创新: 支持计算机视觉目标检测领域的研究,适用于安全与健康相关的AI模型开发和论文发表。 三、数据集优势 精准标注与实用性: 每张图片均经过标注,边界框定位准确,类别定义清晰,确保模型训练的高效性和可靠性。 场景多样性与覆盖性: 包含安全帽和口罩相关类别,覆盖工业、公共场所以及多种实际环境,样本丰富,提升模型的泛化能力和适应性。 任务适配性强: 标注兼容主流深度学习框架(如YOLO),可直接用于目标检测任务,便于快速集成和部署。 实际应用价值突出: 专注于工业安全和公共健康领域,为自动化监控、合规管理以及疫情防护提供可靠数据支撑,具有较高的社会和经济价值。
内容概要:本文围绕FOC电机控制代码实现与调试技巧在计算机竞赛中的应用,系统阐述了从基础理论到多场景优化的完整技术链条。文章深入解析了磁链观测器、前馈控制、代码可移植性等关键概念,并结合FreeRTOS多任务调度、滑动窗口滤波、数据校验与热仿真等核心技巧,展示了高实时性与稳定性的电机控制系统设计方法。通过服务机器人、工业机械臂、新能源赛车等典型应用场景,论证了FOC在复杂系统协同中的关键技术价值。配套的千行级代码案例聚焦分层架构与任务同步机制,强化工程实践能力。最后展望数字孪生、低代码平台与边缘AI等未来趋势,体现技术前瞻性。; 适合人群:具备嵌入式开发基础、熟悉C语言与实时操作系统(如FreeRTOS)的高校学生或参赛开发者,尤其适合参与智能车、机器人等综合性竞赛的研发人员(经验1-3年为佳)。; 使用场景及目标:① 掌握FOC在多任务环境下的实时控制实现;② 学习抗干扰滤波、无传感器控制、跨平台调试等竞赛实用技术;③ 提升复杂机电系统的问题分析与优化能力; 阅读建议:此资源强调实战导向,建议结合STM32等开发平台边学边练,重点关注任务优先级设置、滤波算法性能权衡与观测器稳定性优化,并利用Tracealyzer等工具进行可视化调试,深入理解代码与系统动态行为的关系。
【场景削减】拉丁超立方抽样方法场景削减(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于拉丁超立方抽样(Latin Hypercube Sampling, LHS)方法的场景削减技术,并提供了相应的Matlab代码实现。该方法主要用于处理不确定性问题,特别是在电力系统、可再生能源等领域中,通过对大量可能场景进行高效抽样并削减冗余场景,从而降低计算复杂度,提高优化调度等分析工作的效率。文中强调了拉丁超立方抽样在保持样本代表性的同时提升抽样精度的优势,并结合实际科研背景阐述了其应用场景与价值。此外,文档还附带多个相关科研方向的Matlab仿真案例和资源下载链接,涵盖风电、光伏、电动汽车、微电网优化等多个领域,突出其实用性和可复现性。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,从事电力系统、可再生能源、优化调度等相关领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于含高比例可再生能源的电力系统不确定性建模;②用于风电、光伏出力等随机变量的场景生成与削减;③支撑优化调度、风险评估、低碳运行等研究中的数据预处理环节;④帮助科研人员快速实现LHS抽样与场景削减算法,提升仿真效率与模型准确性。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Matlab代码进行实践操作,理解拉丁超立方抽样的原理与实现步骤,并参考附带的其他科研案例拓展应用思路;同时注意区分场景生成与场景削减两个阶段,确保在实际项目中正确应用该方法。
道路坑洞目标检测数据集 一、基础信息 • 数据集名称:道路坑洞目标检测数据集 • 图片数量: 训练集:708张图片 验证集:158张图片 总计:866张图片 • 训练集:708张图片 • 验证集:158张图片 • 总计:866张图片 • 分类类别: CirEllPothole CrackPothole IrrPothole • CirEllPothole • CrackPothole • IrrPothole • 标注格式:YOLO格式,包含边界框和类别标签,适用于目标检测任务。 • 数据格式:图片为常见格式(如JPEG/PNG),来源于相关数据采集。 二、适用场景 • 智能交通监控系统开发:用于自动检测道路坑洞,实现实时预警和维护响应,提升道路安全。 • 自动驾驶与辅助驾驶系统:帮助车辆识别道路缺陷,避免潜在事故,增强行驶稳定性。 • 城市基础设施管理:用于道路状况评估和定期检查,优化维护资源分配和规划。 • 学术研究与创新:支持计算机视觉在公共安全和交通领域的应用,推动算法优化和模型开发。 三、数据集优势 • 精准标注与类别覆盖:标注高质量,包含三种常见坑洞类型(CirEllPothole、CrackPothole、IrrPothole),覆盖不同形态道路缺陷。 • 数据多样性:数据集涵盖多种场景,提升模型在复杂环境下的泛化能力和鲁棒性。 • 任务适配性强:标注兼容主流深度学习框架(如YOLO),可直接用于目标检测任务,支持快速模型迭代。 • 实际应用价值:专注于道路安全与维护,为智能交通和城市管理提供可靠数据支撑,促进效率提升。
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