- 适合食品商品批发的业财一体化软件,进销存财务一体化,客户订单,客户毛利分析、客户分层经营,客户销量贡献
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- 适合食品行业的进销存财务一体化软件,食品批次、保质期管理、安全库存、保质期查询、超储预警、缺货预警,欠款统计,发票管理,财务报表自动出
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- 不同行业对ERP软件有不同要求,该怎么选呐?食品行业的批次保质期,五金建材分类多,不同客户不同价格,酒水行业多计量单位,返利等管理,这款软件统统都支持
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- 进销存财务ERP软件多少钱一套?
- 当进销存系统和财务系统是独立时,采购(销售)人员采购(销售)完成后,将数据录入到业务系统中;会计拿到原始凭证(采购、销售凭证后),将凭证录入到财务系统中,容易出差错,效率低;进销存财务一体化后,采购销售财务在一套软件,数据都共享,单据自动生成财务凭证
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- 公司现在有在用的财务软件和进销存软件,但是两个软件是分开的,业务部门和财务不能及时沟通信息,账经常对不上,报表数据也不能实时出都要等到月底才能出。用友好业财做到了采购到应付、销售到应收、生产到成本等业务数据到财务数据集成打通。举例:采购接收入库后,收到供应商发票,采购入库数据传到应付模块,录入发票时关联这一笔采购入库数据,单据自动生成凭证。这样财务业务数据之间建立关系,可以相互
2021世界人工智能大会ERP软件(WAIC)第八届中国产业互联网高峰论坛上,澳大利亚科学院院士、京东探索研究院院长陶大成博士表示,超级模型生态系统引领新一轮产业变革,他认为,通过构建超级模型生态进销存软件系统可以推动人工智能技术更高效地落地,应用涵盖科技创新、经济发展、文化融合等多个维度,以此引领新一轮产业变革。
陶大程博士认为,目前人工智能技术会计出纳软件在落地的过程中存在应用场景复杂、模型单一、算力分布较为分散、基础理论层面缺乏可解释性等难点,导致中小企业在数据和算力都有限的情况下,更易面临人工智能的应用困境。在这种背景下,超级模型生态系统应运而生。
在他看来,超级深度学习模型是超级模型生态国际货代物流软件系统的核心,针对各个领域中存在的普遍问题,包括数据不足、数据孤岛问题以及模型性能有限等问题,提出了有效的解决方案,包括利用超大规模无标注数据进行自监督预训练、知识蒸馏、迁移学习等,同时通过构建完备的数学理论等模式,增强了模型的可解释性,使人工智能算法做出的决策更易于评估。
目前,超级深度学习的发展趋势主要体现在三个方面,包括训练模型的数据空运货代软件量日益增大、数据种类愈发丰富;模型规模增大、参数量以指数倍增加;计算资源更充足、模型训练的计算开销大幅上升等。超级深度学习模型已在一些领域实现了相应的实践,衍生了许多超级模型,在NLP领域如GPT-3,可以用于机器翻译或智能问答等下游任务;在多模态领域如DALL.E,可以用于视觉信息问答或图像描述等下游任务。
陶大程博士认为,超级深度学习将会引领产业的下一轮变革,它能有效地整合不同模态、不同来源、不同任务的数据和信息,进而满足新的生产需求、新的应用场景、新的商业模式,实现数字经济变革。可以预见的是,超级深度学习将会进一步促进智能制造、数智健康、智慧文旅等产业应用落地,成为引领产业变革的重要力量。
比如,在数智健康领域,超级深度学习(超级GNN网络)可以表征海量分子结构,能够加速新药物研发;还可以对全栈医学影像表征,实现自动诊断、治疗方案推荐、预后分析、复健助理、全周期呵护,更能对大量多模态公共服务数据聚合分析,全方位多角度实现公共健康监控,助力人工智能在公共卫生、疫情研判、情绪管理、地图服务、基因检测、药物研发、互联网医院等多种具体场景中发挥重要的作用。
此外,针对制造产业,超级深度学习可以实现全生命周期数字产业升级,提升效率、降低成本、敏捷制造,实现数智化的生产方式变革;在文化产业方面,超级深度学习可以促进国际文化产业变革,以多语言识别翻译技术为基础,实现多文化的遗产保护与沟通交流,促进多个国家文化和商业的融合和发展。
他表示,各个国家都在布局超级深度学习,预计超级深度学习在未来5到10年将会对数智化社会供应链体系起到关键性的支撑作用,从而赋能全产业链,其中包括智能零售、智能物流、智能供应链等多个与人类需求密切相关的产业。京东探索研究院将会继续在超级深度学习领域深耕,与行业共探产业升级新机遇,赋能产业数智化发展,为数字经济变革贡献一份“超级”力量。