查询纳税账户

本文提供了一个Oracle数据库中用于财务查询的SQL示例。该查询通过联接多个表来获取科目组合、科目描述、税代码等信息。适用于需要从复杂的财务系统中提取数据进行分析的场景。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

select  gcck.concatenated_segments 科目组合,
--  xla_oa_functions_pkg.get_ccid_description(gcck.chart_of_accounts_id,gcck.code_combination_id) 科目组合描述,
  gl_flexfields_pkg.get_description_sql(gcck.chart_of_accounts_id, 3,gcck.segment3) 科目描述,
  zrb.tax_rate_code 税代码,
  hou.name 业务实体,
  gl.name 分类账,
  (select fu.description from fnd_user fu where fu.user_id=za.last_updated_by) 更新者,
  (select fu.description from fnd_user fu where fu.user_id=za.created_by) 创建者,
  zrb.rate_type_code 税率类型
from ZX_ACCOUNTS za
,zx_rates_b zrb
,gl_ledgers gl
,gl_code_combinations_kfv gcck
,hr_operating_units hou
where za.tax_account_entity_id=zrb.tax_rate_id
and gl.ledger_id=za.ledger_id
--and gl.name like '1135%'
and gl.chart_of_accounts_id=gcck.chart_of_accounts_id
and za.tax_account_ccid=gcck.code_combination_id
and za.internal_organization_id=hou.organization_id
--and hou.name like '%橡胶%'
;

 

转载于:https://www.cnblogs.com/lizicheng/p/8711588.html

内容概要:该论文聚焦于T2WI核磁共振图像超分辨率问题,提出了一种利用T1WI模态作为辅助信息的跨模态解决方案。其主要贡献包括:提出基于高频信息约束的网络框架,通过主干特征提取分支和高频结构先验建模分支结合Transformer模块和注意力机制有效重建高频细节;设计渐进式特征匹配融合框架,采用多阶段相似特征匹配算法提高匹配鲁棒性;引入模型量化技术降低推理资源需求。实验结果表明,该方法不仅提高了超分辨率性能,还保持了图像质量。 适合人群:从事医学图像处理、计算机视觉领域的研究人员和工程师,尤其是对核磁共振图像超分辨率感兴趣的学者和技术开发者。 使用场景及目标:①适用于需要提升T2WI核磁共振图像分辨率的应用场景;②目标是通过跨模态信息融合提高图像质量,解决传统单模态方法难以克服的高频细节丢失问题;③为临床诊断提供更高质量的影像资料,帮助医生更准确地识别病灶。 其他说明:论文不仅提供了详细的网络架构设计与实现代码,还深入探讨了跨模态噪声的本质、高频信息约束的实现方式以及渐进式特征匹配的具体过程。此外,作者还对模型进行了量化处理,使得该方法可以在资源受限环境下高效运行。阅读时应重点关注论文中提到的技术创新点及其背后的原理,理解如何通过跨模态信息融合提升图像重建效果。
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