SAP中国持续增长与发展的官方声明

2008年上半年,SAP在亚太及日本区的业绩表现出色,软件及相关服务收入增长38%。SAP中国区的增长达到了37%,在中国市场的份额持续扩大。除了商业成果外,SAP还启动了一项针对大学毕业生的教育计划。

  SAP亚太及日本区在2008年上半年的业绩表现非常强劲,表明SAP在该地区的转型策略成效显著。截至2008年6月30日的6个月 中,SAP亚太及日本区软件及软件相关服务的业务收入增长38%(按固定汇率计算)。放眼全球市场,SAP的市场份额领先于竞争对手,继续保持稳定增长。

  SAP中国对SAP在亚太及日本区的成功作出了重要贡献,并进一步巩固了SAP亚太及日本区作为SAP全球增长引擎的地位。在2008年上半 年,SAP中国软件及软件相关服务的业务收入增长了37%(按固定汇率计算)。与本地和全球竞争对手相比,SAP在中国大陆的市场份额增长也非常强劲。

  随着SAP中国加快部署其持续增长计划,公司也在不断强化业务流程,包括公司行为准则;同时,公司也非常重视对员工的持续培训,提升他们的专业 技能,为员工长期的职业发展和成功进行投资。SAP中国一贯恪守商业诚信,并要求员工自觉遵守商业行为准则。对一些违反SAP公司行为准则的员工,我们将 采取相应的措施,以维护我们在中国市场的企业声誉及品牌。

  SAP中国始终致力于保持在中国市场上的领导地位,并不断进行投入。SAP中国日前新推出了针对大学毕业生的“SAP教育基础计划”。该计划将 于2008年9月前在北京、大连、上海、南京和成都陆续展开。此举也再次印证了SAP公司致力于培养软件人才,推动中国IT行业发展的承诺。SAP中国公 司此前被中国著名的IT媒体《中国计算机报》以及赛迪顾问评为“中国IT行业最佳雇主”。

  SAP中国始终致力于帮助每一位中国客户成为“最佳运营企业”,并通过协助客户降低IT服务的总体拥有成本,使客户更快、更好地融入全球商业社会。

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【负荷预测】基于VMD-CNN-LSTM的负荷预测研究(Python代码实现)内容概要:本文介绍了基于变分模态分解(VMD)、卷积神经网络(CNN)和长短期记忆网络(LSTM)相结合的VMD-CNN-LSTM模型在负荷预测中的研究应用,采用Python代码实现。该方法首先利用VMD对原始负荷数据进行分解,降低序列复杂性并提取不同频率的模态分量;随后通过CNN提取各模态的局部特征;最后由LSTM捕捉时间序列的长期依赖关系,实现高精度的负荷预测。该模型有效提升了预测精度,尤其适用于非平稳、非线性的电力负荷数据,具有较强的鲁棒性和泛化能力。; 适合人群:具备一定Python编程基础和深度学习背景,从事电力系统、能源管理或时间序列预测相关研究的科研人员及工程技术人员,尤其适合研究生、高校教师及电力行业从业者。; 使用场景及目标:①应用于日前、日内及实时负荷预测场景,支持智慧电网调度能源优化管理;②为研究复合型深度学习模型在非线性时间序列预测中的设计实现提供参考;③可用于学术复现、课题研究或实际项目开发中提升预测性能。; 阅读建议:建议读者结合提供的Python代码,深入理解VMD信号分解机制、CNN特征提取原理及LSTM时序建模过程,通过实验调试参数(如VMD的分解层数K、惩罚因子α等)优化模型性能,并可进一步拓展至风电、光伏等其他能源预测领域。
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