物料主数据存储层次 © 2011 82 - All rights reserved 28 工程设计 / 建筑业 机械工业 制药工业 化学工业 行业领域决定： • 哪些屏幕出现，以什么顺序出现 • 每个屏幕上出现哪些行业特定字段 • 行业领域分配给物料后不能修改 物料主数据：行业领域 © 2011 82 - All rights reserved 29 半成品 产成品 产成品 其它 其它 机械行业 化工行业 物料类型控制：  编号分配类型（内部或外部）  允许的编号范围间隔  哪些屏幕出现，以什么顺序出现  建议哪一个用户部门专用数据 ( 视 图中 ) 需输入  物料允许什么获取类型（物料是自 制还是外购，或者两种都有） 物料主数据：物料类型 © 2011 82 采购申请＋询价＋报价＋确定货源＋采购订单（具体的订货单） 采购合同 采购合同＋核准订单（根据采购申请制定的具体供货计划） 计划协议 计划协议（年度合同）＋计划交货（根据采购申请制定的周供货 计划） 􀂃 思考：结合实际业务考虑哪些业务类型可采用上述的形式？ 采购形式举例 © 2011 82 - All rights reserved 59 物料需求计划 手动 采购 . 框架协议 询价单 询价单 采购申请

健等⾏业承担越来越多的⻆⾊ ，将我们经常听到的软件进步转变为实际应⽤。 近年来，⼈⼯智能和相关技术的重⼤进步推动了下⼀代机器⼈的发展，将它们 转变为智能、⾃主的系统，以彻底改变各个领域。 我们在哪些领域看到了人工智能机器人的技术进步？ 近年来，机器⼈技术在稳健和坚固平台的可⽤性⽅⾯以及在能⼒⽅⾯都取得了快 速进展。像波⼠顿动⼒的Spot和ANYbotics的ANYmal这样的机器⼈已经发展成 器⼈感知，⾏动和交互的⽀柱。 ⽜津⼤学 ⼈⼯智能：常识和⼀般知识的获取。尽管⽬前这些模型缺乏明确的推理能⼒，但 它们已经可以作为机器⼈感知，⾏动和交互的⽀柱。 展望未来3-5年，您对技术进步的哪些领域最乐观或最悲观？ ⼈形机器⼈硬件的快速发展毫⽆疑问将继续进⾏，尽管⽬前尚不清楚在这段时间 内这些系统将在多⼤程度上能够发展超出基本能⼒，如运动和拾取任务等。赋予 ⼤型预训练模型明确推理能⼒仍然 Robotics在纽约市部署Ozmo窗⼾清洁机器⼈（Robotics 24/7 曼哈顿摩天⼤楼有22台洗窗机器⼈在⼯作 (CNBC) © 2024 花旗集团 27 Citi GPS：全球视⻆与解决⽅案 2024年12⽉ 您提供哪些AI机器人解决方案？ Skyline Robotics专注于⾃动化清洁窗⼾⾏业。 我们是⼀家专注于深科技、机器⼈和⾃动化的公司，正在颠覆价值400亿美元的 清洁窗⼾⾏业。公司认为所有在⾼度（5⽶以上）上的⼯作都应该实现⾃动化。S

“具备业务含义，能够反映业务特征的 数据” 如：销售额 “对数据进行分析得到的一个汇总结果” “将业务单元精分和量化后的度量值” 指标的构成 维度 汇总 方式 量度 指从哪些角度衡量，是看待事物的 视角与方向 用哪些方法衡量，是统计汇总数据 的方式 明确事物的具体目标是什么，是对 一个物理量的测定 通过销售情况评价业务效果 销售量的总数 单位：元 指标的分类 不能再拆解的指标，

思考 • 进度跟踪： 定期让 AI 总结 孩子的学习进度和理解程 度 兴趣激发策略 • 兴趣点捕捉： 观察并记录 孩子对哪些内容表现出浓 厚兴趣 • 深度延展： 针对兴趣点 ， 让 AI 提供更深入的探索内 容 • 创造性任务： 设计与兴趣 相关的创造性任务 明了的语言向 AI 提出问题 或请求帮助，例如“如何 帮助孩子提高数学成 绩？ ”。 追问 逻辑 如果 AI 的回答不够详细 ， 家长可以继续追问， 比如 “有哪些具体的学习方 法？ ”。 多 AI 使用 向多 AI 进行提问，来辅助 家庭教育 。 如何利用 DeepSeek 实现高效协作？ DeepSeek 批改作文的实操案 例 第三步： 引导孩子质疑 A I 技术的局限 性 和潜在风险 。 2 . 隐私教育刻不容缓： 家长们要清晰且明确地告知 孩 子 ， 什么是个人隐私 ， 哪些行为是绝对不能触碰 的法 律禁区 。 3 . 隐私教育： 家长们必须向孩子清晰地传达个人隐 私 的概念 ， 明确界定哪些行为是不可逾越的法律红 线 。 4 . 技术监督： 家长应为孩子使用的电子设备设置合 理 的 A I 工具使用权限 ， DeepSeek

供应链业务领导者都必须 评估战略技术趋势的影响和好处。鉴于技术创新的速度不断加快，这可能很困难。 每年，Gartner 都会为供应链高管确定最相关、最最新和最有影响力的技术趋势。这使我们 能够确定哪些单一趋势或战略组合将对组织及其运营所在的生态系统产生最重大的影响。 今年的主要趋势分为两大主题：  连接 — 在不同领域中发挥关键作用，推动创新、效率以及人机交互。正在进行的数字 化转型以及对集成和协作的日益重视支撑了其重要性。 行动建议  尽管多功能机器人的潜力很诱人，但具有大批量、可预测和一致流 程的供应链运营不应在等待这项技术成熟时延迟对机器人的投资。  公司需要开始映射其功能流程，以确定哪些流程（如果有）可以用 当前几代机器人来解决，哪些将从多功能中心设计中受益最大。  确定需要高度灵活性和适应性的流程，并专注于了解人力如何执行 这些任务，以了解多功能机器人需要支持的能力。  由于目前还没有完全有能力的多功能机器人，因此公司必须开发一 快机器人系统的培训和采用。  智能仿真有助于仓库数字孪生的演变，从 2D/3D 可视化发展到算 法流程仿真和资源的虚拟作。 行动建议  对跨作的当前仿真使用情况、正在使用的应用程序以及用于哪些场 景进行编目。确定这些用例的不足之处，并评估采用智能仿真来补 充这些活动的准备情况。  向供应商提出挑战，要求供应商了解在其应用程序中嵌入或扩展智 能仿真的使用或路线图、可衡量的业务成果或财务预测。

收益率最高的是多少？ 投资金额 1 万起 投资收益 5% 可视化数据关系 图谱问答 多结构知识整合 投资周期 60 天 投资金额 2 万起 理财产品 1 、理财产品 2 、理财产 品 3 哪些理财产品收益大于 6% ？ 理财产品 2 、理财产品 3 有什么理财产品？ 8% 投资周期 30 天 投资收益 7% 投资收益 8% A A A Q Q Q 理财产品 3

通过扎实系统的数字化运营设计，让技术创新 与具体的业务场景融合，从而将技术转化为真 正的数字生产力，驱动企业实现高质量发展。 那么，如何进行体系化的运营管理设计？ 如何提升数字化运营能力？需要掌握哪些新的 思路和方法？ 近期，《哈佛商业评论》中文版走访了来自 保险业、制造业、互联网电商等多个行业的典型 企业，它们是数字化转型的深度参与者和实践 者，在数字化价值变现方面积累了丰富的行业经 在后台建立起一套数字化的运营平台，更高效 地管理用户需求、用户触达、下单、服务履约 等各环节。 加速：融入数字化运营的合作生态 数字化的革新性叠加运营的复杂性，让不 少企业面临落地推进上的难题。比如规则体系 如何搭建、有哪些最佳实践可以借鉴、执行人 才从哪里来等等。这也推动数字化运营合作生 态的蓬勃。 目前，在天猫的数字化服务生态中，已经 有超过 3000 家伙伴服务商，在趋势预测、策 略咨询、数据计算、项目执行等等方面，服务

槛、资金与渠道的门槛等），门槛高就意味着进入的玩家就少，竞争压力相对就小，市场机会相对就大一些，行业门槛越 高，得分越高。 5、HF RFID 技术取代其他技术产品的能力：该维度评判 HF RFID 在各个细分场景目前还有哪些其他的技术方案， HF RFID 技术与这些方案对比，能够取代他们的能力怎么样（技术性能的提升程度、价格水平等），如果 HF RFID 在某个 细分领域属于创新性应用（即没有其他的竞品技术方案），则说明 槛、资金与渠道的门槛等），门槛高就意味着进入的玩家就少，竞争压力相对就小，市场机会相对就大一些，行业门槛越 高，得分越高。 5、LF RFID 技术取代其他技术产品的能力：该维度评判 LF RFID 在各个细分场景目前还有哪些其他的技术方案，LF RFID 技术与这些方案对比，能够取代他们的能力怎么样（技术性能的提升程度、价格水平等），如果 LF RFID 在某个细 分领域属于创新性应用（即没有其他的竞品技术方案），则说明 5% 左右，而在 2023 年的净利率为：16.67%，其毛利率也维持在 50% 左右，算是比较好的。 总结 通过分析这 6 个上市公司的财务数据，其实也可以大致总结出，在 RFID 产业链中，哪些业务类型的企业比较赚钱， 我们总结如下： 1、如果是要追求毛利率较高的业务，业务就不能太通用，需要走差异化（定制化），或者就是距离终端用户更近， 做集成化的业务，远望谷与英诺尔的毛利表现可以验证这一点。

表 格 支持 PDF 表格中的文本控取和 Exo 下鞋 上传文档》 商洁深 度 探 索 您可以问我这些： 药物见争格局 siRNA 药物的适应症有哪些 ? 临床试验与潘证医学 度伐利尤单抗针对非小细胞肺癌的临床结果有哪些 ? 药 物研发策略 二代与三代 TKI 抑制剂差异性 ? 医药政策基于 FDA 的要求，临床试验中应如何确保受试者的知情同意 ? * 温馨提

工智能的注意事项和最佳实践。 本文高度概括了当前人工智能（包括生成式人工智能（GenAI））的法律 和监管情况。虽然内容并非详尽无遗，但对于组织来说，这是一个了解自身现 状并确定负责任和合规的使用生成式人工智能应该考虑哪些关键因素的起点。 由于技术的不断进步以及法律和政策环境的演变，提供一份完整的概述是 具有挑战性的。因此，我们建议将这些信息作为了解不断演变的人工智能法规 和监管机构的基础。重要的是要意识到，人工智能法规来自全球各级政府和司 消费者隐私法案》/《加州隐私权法案》访问自己的个人信息，这项权利可能适 用于用于训练模型的数据，但需要注意区分包含个人信息的输出与更通用的模 型输出。加州居民有权了解出于人工智能目的收集了他们哪些个人信息、收集 的目的以及与之共享这些信息的第三方类别。虽然《加州消费者隐私法案》/《 加州隐私权法案》不一定要求披露具体的训练数据来源，但强调了透明度的重 要性。 对数据来源的追溯对于《加 人工智能导致 的不当甚至危险结果？我们目前是否有必要的立法管理和有效框架保证负责任地 使用这一强大的技术？政策制定者和行业领导者如何合作制定负责任地使用生成 式人工智能的国际标准？我们可以采取哪些技术保障措施限制恶意使用生成式人 工智能的可能性？ 要降低与生成式人工智能相关的潜在风险，就必须采取多管齐下的方法，包括： ● 行业标准：为生成式人工智能的开发、部署和使用制定明确、全面的指导