SAP outsource training course

本文提供了一系列SAP相关的课程培训介绍,包括采购业务流程、采购、定价、发票验证等模块的学习内容及预期天数。共计17门课程可供选择。

No.Course CodeDescreption Level Stand Days Expect-Days Priority
MM
5 SCM500Business Processes in Procurement255
9 SCM520Purchasing350
13 SCM521Pricing in Purchasing330
8 SCM515Invoice Verification332
12 SCM550Customizing in Materials Management3532
15 SCM525Consumption-Based Planning and Forecasting322
16 SCM680Cross-Application Business Processes322
7 SCM510Inventory Management and Physical Inventory3572
23 SCM630Warehouse Management3502
26 SCM660Handling Unit Management3202
11 SRM210SAP Enterprise Buyer Configuration353
SD
6 SCM605Sales3553
7 SCM610Delivery Processes3303
8 SCM615Billing3203
11 SCM650Cross Functional Customizing in SD331.52
9 SCM620Pricing in SD331.5
10 CR850Internet Sales R/3 Edition321
12 GTS100SAP Global Trade Service Overview331
13 DERPSPDelta Sales Order Management332
14 SCM670Global Available-to-Promise332

将有17天的TRAINING COURSE可以选择.不知道能否坚持下去!!!

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【电能质量扰动】基于ML和DWT的电能质量扰动分类方法研究(Matlab实现)内容概要:本文研究了一种基于机器学习(ML)和离散小波变换(DWT)的电能质量扰动分类方法,并提供了Matlab实现方案。首先利用DWT对电能质量信号进行多尺度分解,提取信号的时频域特征,有效捕捉电压暂降、暂升、中断、谐波、闪变等常见扰动的关键信息;随后结合机器学习分类器(如SVM、BP神经网络等)对提取的特征进行训练与分类,实现对不同类型扰动的自动识别与准确区分。该方法充分发挥DWT在信号去噪与特征提取方面的优势,结合ML强大的模式识别能力,提升了分类精度与鲁棒性,具有较强的实用价值。; 适合人群:电气工程、自动化、电力系统及其自动化等相关专业的研究生、科研人员及从事电能质量监测与分析的工程技术人员;具备一定的信号处理基础和Matlab编程能力者更佳。; 使用场景及目标:①应用于智能电网中的电能质量在线监测系统,实现扰动类型的自动识别;②作为高校或科研机构在信号处理、模式识别、电力系统分析等课程的教学案例或科研实验平台;③目标是提高电能质量扰动分类的准确性与效率,为后续的电能治理与设备保护提供决策依据。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解DWT的实现过程与特征提取步骤,重点关注小波基选择、分解层数设定及特征向量构造对分类性能的影响,并尝试对比不同机器学习模型的分类效果,以全面掌握该方法的核心技术要点。
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