什么是SAP?

SAP R/3系统是一款由德国SAP公司开发的企业级管理软件,包含财务、销售、生产等多个模块,支持客户机/服务器架构,广泛应用于全球各大企业。该系统具有集成化、灵活性和开放性等特点。
    SAP起源于Systems Application, Products in DATA processing. SAP既是一家德国公司,是做ERP 的。公司名称,又是其ERP (Enterprise-wide Resource Planning)软件名称.     SAP公司总部位于德国沃尔多夫市的SAP公司成立于1972年,是全球第四大独立软件供应商,也是全球领先的企业级软件解决方案供应商。目前在50多个国家拥有 21,000多名员工。 SAP的软件已经在100多个国家拥有22,000多家各种规模的用户,其中世界前500强中一半以上的公司正在使用SAP的解决方案。SAP自1988 年成为上市公司,在法兰克福和纽约证交所上市。 R/3系统     SAP公司开发的集成化的企业管理应用软件,包括财务、成本,资产、销售、原材料、生产、质量、人力资源、工厂维护、项目管理、工作流程等企业管理所有的基本功能。SAP R/3 系统为支持客户机/服务器机构的产品,SAP R/2系统为支持主机结构的产品。SAP同时还提供针对各行业的专用解决方案, 为各行各业的企业提供最佳管理系统。SAP的R/3系统是现代企业管理的技术先驱和代表产品! FI 应收、应付、总帐、合并、投资、基金、现金等; CO 利润及成本中心,产品成本、项目会计、获利分析等; AM 固定资产、技术资产、投资控制等; SD 销售计划、询价报价、定单管理、运输发货、发票等; MM 采购、库房管理、库存管理、MRP、供应商评价等; PP 工厂数据、生产计划、MRP、能力计划、成本核算等; QM 质量计划、质量检测、质量控制、质量文档等; PM 维护及检测计划、单据处理、历史数据、报告分析等; HR 薪资、差旅、工时、招聘、发展计划、人事成本等; PS 项目计划、预算、能力计划、资源管理、结果分析等; WF 工作定义、流程管理、电子邮件、信息传送自动化等; IS 针对不同行业提供特殊应用。 基础部分:R/3系统内核、数据库、支持各类平台的接口、ABAP/4工具语言等。 SAP R/3软件具备以下功能和主要特点:功能性:    R/3以模块化的形式提供了一整套业务措施,其中的模块囊括了全部所需要的业务功能并把用户与技术性应用软件相联而形成一个总括的系统,用于公司或企业战略上和运用上的管理。集成化:     R/3把逻辑上相关联的部分连接在一起。重复工作和多余数据被完全取消,规程被优化,集成化的业务处理取代了传统的人工操作。灵活性:    R/3系统中方便的裁剪方法使之具有灵活的适应性,从而能满足各种用户的需要和特定行业的要求。R/3还配备有适当的界面来集成用户自己的软件或外来的软件。开放性:    R/3的体系结构符合国际公认的标准,使客户得以突破专用硬件平台及专用系统技术的局限。同时,SAP提供的开放性接口,可以方便地将第三方软件产品有效地集成到R/3系统中来。用户友好:    图标与图形符号简化了人机交互时的操作。统一设计的用户界面确保了工作人员能够运用同样的熟悉的技术从事不通的工作。模块化:    R/3的模块结构使用户既可以一个一个的选用新的实用程序,也可以完全转入一个新的组织结构体系。可靠:    作为用户的商业伙伴SAP始终不断地为集成化软件的质量设立越来越多的国际标准。低成本高效益:信息处理是取得竞争优势的要点之一。当竞争加剧时,企业必须更加努力地获取其市场占有量。这就要使用高度集成化的数据处理软件,而R/3正是这种软件的优秀典范。  国际适用:R/3支持多种语言,而且是为跨国界操作而设计的。R/3可以灵活地适应各国的货币及税物要求。服务:    R/3系统实施过程中,用户将得到SAP技术专家的全面支持与服务,包括组织结构方面与技术方面的咨询,项目计划与实施方面的协助,以及培训课程。
内容概要:本文介绍了ENVI Deep Learning V1.0的操作教程,重点讲解了如何利用ENVI软件进行深度学习模型的训练与应用,以实现遥感图像中特定目标(如集装箱)的自动提取。教程涵盖了从数据准备、标签图像创建、模型初始化与训练,到执行分类及结果优化的完整流程,并介绍了精度评价与通过ENVI Modeler实现一键化建模的方法。系统基于TensorFlow框架,采用ENVINet5(U-Net变体)架构,支持通过点、线、面ROI或分类图生成标签数据,适用于多/高光谱影像的单一类别特征提取。; 适合人群:具备遥感图像处理基础,熟悉ENVI软件操作,从事地理信息、测绘、环境监测等相关领域的技术人员或研究人员,尤其是希望将深度学习技术应用于遥感目标识别的初学者与实践者。; 使用场景及目标:①在遥感影像中自动识别和提取特定地物目标(如车辆、建筑、道路、集装箱等);②掌握ENVI环境下深度学习模型的训练流程与关键参数设置(如Patch Size、Epochs、Class Weight等);③通过模型调优与结果反馈提升分类精度,实现高效自动化信息提取。; 阅读建议:建议结合实际遥感项目边学边练,重点关注标签数据制作、模型参数配置与结果后处理环节,充分利用ENVI Modeler进行自动化建模与参数优化,同时注意软硬件环境(特别是NVIDIA GPU)的配置要求以保障训练效率。
内容概要:本文系统阐述了企业新闻发稿在生成式引擎优化(GEO)时代下的全渠道策略与效果评估体系,涵盖当前企业传播面临的预算、资源、内容与效果评估四大挑战,并深入分析2025年新闻发稿行业五大趋势,包括AI驱动的智能化转型、精准化传播、首发内容价值提升、内容资产化及数据可视化。文章重点解析央媒、地方官媒、综合门户和自媒体四类媒体资源的特性、传播优势与发稿策略,提出基于内容适配性、时间节奏、话题设计的策略制定方法,并构建涵盖品牌价值、销售转化与GEO优化的多维评估框架。此外,结合“传声港”工具实操指南,提供AI智能投放、效果监测、自媒体管理与舆情应对的全流程解决方案,并针对科技、消费、B2B、区域品牌四大行业推出定制化发稿方案。; 适合人群:企业市场/公关负责人、品牌传播管理者、数字营销从业者及中小企业决策者,具备一定媒体传播经验并希望提升发稿效率与ROI的专业人士。; 使用场景及目标:①制定科学的新闻发稿策略,实现从“流量思维”向“价值思维”转型;②构建央媒定调、门户扩散、自媒体互动的立体化传播矩阵;③利用AI工具实现精准投放与GEO优化,提升品牌在AI搜索中的权威性与可见性;④通过数据驱动评估体系量化品牌影响力与销售转化效果。; 阅读建议:建议结合文中提供的实操清单、案例分析与工具指南进行系统学习,重点关注媒体适配性策略与GEO评估指标,在实际发稿中分阶段试点“AI+全渠道”组合策略,并定期复盘优化,以实现品牌传播的长期复利效应。
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