28、企业需求解决方案与异议处理

企业需求解决方案与异议处理

1. 企业需求概述

企业提出了一系列需求,涵盖客户数据管理、销售解决方案、移动应用以及发票共享等方面,具体如下:
|需求类别|详细要求|
| ---- | ---- |
|客户数据管理|所有企业应用需利用客户黄金记录,并能定期丰富部分值,需提供工具和策略建议,确保系统扩展时的可扩展性。|
|销售解决方案|实施专注于零售执行的新销售解决方案,在各地区使用标准化业务流程,允许适度本地化,并与其他企业应用集成,需确定合适的组织策略。|
|移动应用|为欧洲的销售代表提供支持离线功能的移动应用,捕获的数据需在Salesforce和其他七个应用中显示,需确定移动策略和集成策略。|
|发票共享|将自定义对象中的发票记录与查找字段中指定的用户共享,即使记录所有者更改,也需保持共享,且仅与当前指定用户共享。|

2. 现状分析

企业以Salesforce Service Cloud作为客户管理的主要系统,同时收购了另一个同样使用Salesforce的公司,但该公司的系统高度定制,存在数据质量问题,尤其是重复数据管理方面。此外,企业还有多个其他应用需要与Salesforce集成。

3. 需求解决方案
3.1 客户黄金记录利用
  • 初步考虑 :考虑使用Salesforce的原生重复数据删除功能,但企业在检测和管理重复数据方面存在问题,其匹配算法复杂,且标准功能无法处理高级匹配和数据合并。
  • 解决方案 :建议使用支持高级重复数据删除和合并流程
本课题设计了一种利用Matlab平台开发的植物叶片健康状态识别方案,重点融合了色彩纹理双重特征以实现对叶片病害的自动化判别。该系统构建了直观的图形操作界面,便于用户提交叶片影像并快速获得分析结论。Matlab作为具备高效数值计算数据处理能力的工具,在图像分析模式分类领域应用广泛,本项目正是借助其功能解决农业病害监测的实际问题。 在色彩特征分析方面,叶片影像的颜色分布常其生理状态密切相关。通常,健康的叶片呈现绿色,而出现黄化、褐变等异常色彩往往指示病害或虫害的发生。Matlab提供了一系列图像处理函数,例如可通过色彩空间转换直方图统计来量化颜色属性。通过计算各颜色通道的统计参数(如均值、标准差及主成分等),能够提取具有判别力的色彩特征,从而为不同病害类别的区分提供依据。 纹理特征则用于描述叶片表面的微观结构形态变化,如病斑、皱缩或裂纹等。Matlab中的灰度共生矩阵计算函数可用于提取对比度、均匀性、相关性等纹理指标。此外,局部二值模式Gabor滤波等方法也能从多尺度刻画纹理细节,进一步增强病害识别的鲁棒性。 系统的人机交互界面基于Matlab的图形用户界面开发环境实现。用户可通过该界面上传待检图像,系统将自动执行图像预处理、特征抽取分类判断。采用的分类模型包括支持向量机、决策树等机器学习方法,通过对已标注样本的训练,模型能够依据新图像的特征向量预测其所属的病害类别。 此类课题设计有助于深化对Matlab编程、图像处理技术模式识别原理的理解。通过完整实现从特征提取到分类决策的流程,学生能够将理论知识实际应用相结合,提升解决复杂工程问题的能力。总体而言,该叶片病害检测系统涵盖了图像分析、特征融合、分类算法及界面开发等多个技术环节,为学习掌握基于Matlab的智能检测技术提供了综合性实践案例。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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