关于SEDEX会员与平台的相关问题汇总

【关于SEDEX会员与平台的相关问题汇总】
01.会员资格有效期是多久?
Sedex会员资格有效期为12个月,您也可以选择更长期的会员资格。您支付会员年费时,在“订阅信息”框下的“延长订阅期限”中输入年数,即可获得更长的会员资格时效。若您选择为现有的已激活会员账号续费,续费起算时间将从该会员账号的现有到期日起算,不会覆盖您剩下的会员时效。

02.如何支付会员费?
有两种付款方式可供选择:
选择 1:信用卡/借记卡
通过我们的网站用信用卡/借记卡(WorldPay)在线支付。这是相对快捷的选择。若选择此种方式,您将被引导进入对应的安全服务器,以完成支付。
选择 2:银行转账
通过银行转账(BACS)付款。BACS是一种电子系统,可以直接从一个银行账号向另一个银行账号付款。您可以使用Sedex提供的发票/付款通知书到银行进行支付。

重要说明:
请注意,Sedex仅对设立在英国的公司收取增值税。
发票/付款通知书上显示的总额应是在扣除所有银行费用后Sedex收到的总额。
如果收到的付款高于发票/付款通知书上的应付款总额,您的付费会员资格期限将根据额外的额度而延长(按比例),相较于发票/付款通知书上所列明的期限更长。
如果收到的付款低于发票/付款通知书上的应付款总额,您的付费会员资格期限将根据您所支付的金额(按比例)设定,这将少于您发票/付款通知书上所列明的期限。
在您继续完成交易之前,请审查您的公司和付款信息。如果您的公司信息需要更改,请确保在完成付款之前进行这些更改。
您可以从您在Sedex平台的账号中下载您的增值税发票/形式发票/付款通知书,并根据您的要求打印和/或保存。

03.如何续订我的供应商会员资格并同时添加新工作场所?
如果您需要续订会员资格并添加更多工作场所,请登录Sedex Advance,进入“付款”页面并输入(新)工作场所总数。该总数是指您已有的工作场所总数加上新的工作场所的数量。例如,如果您已经有2个工作场所,并且需要添加1个新工作场所,则需要输入总共3个工作场所,然后输入您希望将该会员资格延长的年数。

04.我的公司账号需要多长时间可以激活?
如果您使用信用卡/借记卡付款,您的账号将立即激活。银行转账付款可能需要4-7个工作日以激活您的账号。若选择中国地区银行转账支付人民币,则可能需要3个工作日以激活您的账号。

05.我的账号仍显示为已过期状态,但我已经付款。为什么?
如果您通过银行转账付款,您的账号将会在4-7个工作日内激活。如果您通过中国地区银行转账付款,您的账号将会在3个工作日内激活。如果您的账号在 以上对应工作日后仍然失效,请联系我们的会员服务团队。

06.我需要续订会员资格,但忘记了密码。如何重置密码以登录?
您可以从Sedex平台主页更改您的账号密码。点击“登录”进入登录页面,然后点击“忘记密码”。输入您自己的用户电子邮件地址,并点击“向我发送电子邮件”。您将收到一封电子邮件,其中包含重置密码的确认链接。您必须在接下来的48小时内单击此重置链接以设置新密码。

07.付款并续订会员资格后,我在哪里可以获得发票?
您可以在您的Sedex账号上找到您的增值税发票。登录Sedex Advance,然后在导航菜单中进入“公司”→“我的公司”→“付款”→“付款历史记录”,您可以在其中下载发票以打印和/或保存至您的电脑。如果您通过中国地区银行转账完成付款并选择需要发票,则您的发票将以纸质形式通过快递寄送。

基于NSGA-III算法求解微电网多目标优化调度研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕基于NSGA-III算法的微电网多目标优化调度展开研究,重点介绍了如何利用该先进多目标进化算法解决微电网系统中多个相互冲突的目标(如运行成本最小化、碳排放最低、供电可靠性最高等)的协同优化问题。文中结合Matlab代码实现,详细阐述了NSGA-III算法的基本原理、在微电网调度模型中的建模过程、约束条件处理、目标函数设计以及仿真结果分析,展示了其相较于传统优化方法在求解高维、非线性、多目标问题上的优越性。同时,文档还提供了丰富的相关研究案例和技术支持背景,涵盖电力系统优化、智能算法应用及Matlab仿真等多个方面。; 适合人群:具备一定电力系统基础知识和Matlab编程能力的研究生、科研人员及从事能源优化领域的工程技术人员;尤其适合正在进行微电网调度、多目标优化算法研究或撰写相关论文的研究者。; 使用场景及目标:①掌握NSGA-III算法的核心思想及其在复杂能源系统优化中的应用方式;②学习如何构建微电网多目标调度模型并利用Matlab进行仿真求解;③为科研项目、毕业论文或实际工程提供算法实现参考和技术支撑。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Matlab代码实例,逐步调试运行并深入理解算法流程模型构建细节,同时可参考文档中列出的其他优化案例进行横向对比学习,以提升综合应用能力。
内容概要:本文深入探讨了YOLOv11目标检测模型在计算机竞赛中的应用价值,介绍了其作为实时目标检测前沿技术的核心原理,即通过单次前向传播实现目标分类定位,具备高精度高速度的优势。文章阐述了YOLOv11基于深度学习和卷积神经网络的特征提取机制,并重点分析了在竞赛中提升性能的关键技巧,包括数据集精细化管理、针对性数据增强策略(如光照调整)、模型结构选择学习率调度优化。结合自动驾驶、医疗影像分析和环境监测等实际应用场景,展示了其广泛适用性。并通过一段完整的代码实例,详细解析了模型加载、图像预处理、推理、后处理及结果可视化的全流程。最后展望了YOLOv11未来在硬件加速、多模态融合及模型可解释性方面的演进趋势。; 适合人群:具备一定深度学习基础,参计算机视觉相关竞赛的高校学生、研究人员及算法工程师;熟悉Python和PyTorch框架的技术人员。; 使用场景及目标:①掌握YOLOv11在各类计算机竞赛中的实际部署方法;②学习如何针对特定任务优化模型性能;③理解从数据处理到结果可视化的完整目标检测流程;④为参赛项目提供高效、可靠的解决方案。; 阅读建议:建议结合代码实例动手实践,复现检测流程,并根据具体竞赛需求调整数据增强策略模型参数,同时关注模型轻量化推理效率的平衡。
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