sales process

本文介绍在Salesforce中如何创建和维护销售流程,包括阶段设置、页面布局及记录类型配置。同时,探讨了联系人角色、销售机会团队的作用与权限分配,以及团队角色的设定,帮助优化销售团队协作。

https://trailhead.salesforce.com/en/content/learn/modules/admin_intro_opptys_leads/admin_intro_opptys_leads_opportunities

每种类型的销售都可建立一个sales process.

每半年到一年就应该review一次,sales process是否仍然符合实际的业务流程。

创建sales process:

1. 创建所需的stage

2. 命名sales process, 添加所需的stage

3. 可以考虑给process创建一个特定的page layout

4. 为sales procee创建一个record type,来决定哪些sales进哪个sales process,用哪个page layout

Opportunity的contact roles

能记录哪些联系人在这个opportunity上的角色。联系人可能是另外account下面的联系人。

 

Opportunity team

它允许一组人员跟踪这个opportunity的进展

account team是一个长期的与客户的关系,而opportunity team是一个短期的关系。

能给team member增加相应的权限做一些更新。

Opportunity Team Settings -> Enable Team Selling -> Save

选择哪些page layout包括opportunity team.

 

Team roles

可在opportunity teams -> fields 增加/修改Team Role的选项

 

增加Team members: 选人,选role, 选权限。

 

也可定义一个default opportunity team方便选定。

内容概要:本文介绍了一个基于MATLAB实现的无人机三维路径规划项目,采用蚁群算法(ACO)与多层感知机(MLP)相结合的混合模型(ACO-MLP)。该模型通过三维环境离散化建模,利用ACO进行全局路径搜索,并引入MLP对环境特征进行自适应学习与启发因子优化,实现路径的动态调整与多目标优化。项目解决了高维空间建模、动态障碍规避、局部最优陷阱、算法实时性及多目标权衡等关键技术难题,结合并行计算与参数自适应机制,提升了路径规划的智能性、安全性和工程适用性。文中提供了详细的模型架构、核心算法流程及MATLAB代码示例,涵盖空间建模、信息素更新、MLP训练与融合优化等关键步骤。; 适合人群:具备一定MATLAB编程基础,熟悉智能优化算法与神经网络的高校学生、科研人员及从事无人机路径规划相关工作的工程师;适合从事智能无人系统、自动驾驶、机器人导航等领域的研究人员; 使用场景及目标:①应用于复杂三维环境下的无人机路径规划,如城市物流、灾害救援、军事侦察等场景;②实现飞行安全、能耗优化、路径平滑与实时避障等多目标协同优化;③为智能无人系统的自主决策与环境适应能力提供算法支持; 阅读建议:此资源结合理论模型与MATLAB实践,建议读者在理解ACO与MLP基本原理的基础上,结合代码示例进行仿真调试,重点关注ACO-MLP融合机制、多目标优化函数设计及参数自适应策略的实现,以深入掌握混合智能算法在工程中的应用方法。
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