FireStart教程:基于SharePoint的出差报销流程五

本文介绍如何使用FireStart工具实现SharePoint上的出差报销流程自动化。从新建项目到完成审核,详细步骤包括启动工作流、监控执行进度及任务完成后的状态更新。

6 执行工作流

转回SharePoint出差报销流程网站,点击新建项目按钮。



填写相关信息并点击 保存。一个新的条目就建立好了,工作流也被触发了。

验证一下工作流是否被触发,请刷新一下页面,可以看到状态已被修改成处理中。




6.1 监控工作流

回到FireStart客户端,在左下角选择流程执行


双击上方的出差报销流程工作流。现在你可以监控当前工作流执行的进展。可以看到我们正在等待负责人来完成审核工作。





6.2 完成任务
您有很多种途径来审核表单,转到Outlook,收到一封任务邮件。


点击右下角的勾来接收任务。
系统会提示你已经接受了任务,此时你可以点击通过或拒绝来做决策了。

或者你也可以登陆 https://firestart/ 来统一查看和审核所有的表单。


回到FireStart客户端。

主菜单栏点击刷新,可以看到任务已经完成,并且走的是左侧的流程。流程经过的路径是激活的,没有经过的路径是灰色/未激活的。




回到SharePoint,刷新页面,可以看到状态已经更新,结果就是根据决定得到的。


至此,你已经完成了使用FireStart从建模到执行的全过程。


基于径向基函数神经网络RBFNN的自适应滑模控制学习(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于径向基函数神经网络(RBFNN)的自适应滑模控制方法,并提供了相应的Matlab代码实现。该方法结合了RBF神经网络的非线性逼近能力和滑模控制的强鲁棒性,用于解决复杂系统的控制问题,尤其适用于存在不确定性和外部干扰的动态系统。文中详细阐述了控制算法的设计思路、RBFNN的结构与权重更新机制、滑模面的构建以及自适应律的推导过程,并通过Matlab仿真验证了所提方法的有效性和稳定性。此外,文档还列举了大量相关的科研方向和技术应用,涵盖智能优化算法、机器学习、电力系统、路径规划等多个领域,展示了该技术的广泛应用前景。; 适合人群:具备一定自动控制理论基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及工程技术人员,特别是从事智能控制、非线性系统控制及相关领域的研究人员; 使用场景及目标:①学习和掌握RBF神经网络与滑模控制相结合的自适应控制策略设计方法;②应用于电机控制、机器人轨迹跟踪、电力电子系统等存在模型不确定性或外界扰动的实际控制系统中,提升控制精度与鲁棒性; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行仿真实践,深入理解算法实现细节,同时可参考文中提及的相关技术方向拓展研究思路,注重理论分析与仿真验证相结合。
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