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外文翻译网 > 搜索结果

    找到约10000个结果。

    订单管理过程中支持决策的信息系统的可用性外文翻译资料

    英语原文共 6 页, 第52届CIRP制造系统会议 订单管理过程中支持决策的信息系统的可用性 马丁·库纳特*,威格温克勒 *科特布斯森夫滕贝格酒店。西门子Halske Ring 630046 Cottbus生产和运营管理主席,德国通讯作者。电话: 49-355-69-4102;传真: 49-355-69-4091。电子邮箱:martin.kunath@b-tu.de 摘要 在当今的商业环境中,企业被迫提高透明度,并加快和数字化订单管理过程的所有步骤。企业资源计划(ERP)系统和进一步的信息系统已成为实现高效订单处理的不可或缺的部分。科学论文已经总结了这些系统的主要问题。本文对信息系统的适用性进行了调查,重点是在给定产品交付策略的订单管理过程中,ERP系统对决策支持的适用性。结果表明,特别是在定义解决方案方面的支持需要改进。 copy;2019作者。由爱思唯尔有限公司出版。这

    公允价值计量在投资性房地产中的应用研究外文翻译资料

    英语原文共 15 页, 公允价值会计对约旦投资公司的影响:基于约旦房地产上市公司的实证研究 【摘 要】约旦的财务报告在过去二十年中有了显著改善;这些改进是采用《国际财务报告准则》的结果。这项研究的主要目的是审查采用《国际财务报告准则》后财务报告环境的发展是否会随着时间的推移产生更多相关的财务信息。本研究使用定量方法来解决研究问题。公允价值的相关性已经通过研究投资财产的公允价值计量应用对约旦公司的财务业绩、其股价和市场价值的影响得到了检验,该研究还审查了财务报表中未实现的收益和损失的影响。奥尔森 (1995)的理论框架被用来检验这种关系。研究使用了2008-2011年期间在安曼证券交易所上市的约旦公司(由41家房地产公司组成)的样本。基于多元回归分析的结果,我们的研究结果显示

    基于全卷积神经网络的语义分割方法外文翻译资料

    英语原文共 10 页, 基于全卷积神经网络的语义分割方法 摘要 卷积神经网络是强大的计算机视觉模型,可产生具有层次结构的特征。我们证明了卷积神经网络经过端到端、像素到像素的训练可以超过最先进的语义分割技术。我们的核心成果是建立“完全卷积”的神经网络,该网络可以接受任意大小的输入,并通过有效的推理和学习产生相应大小的输出。我们定义并详解了全卷积网络的空间,说明了其在空间密集型预测任务(预测每个像素所属的类别)中的应用,并阐述了与先验模型的联系。我们将当代的分类网络(AlexNet [20],VGG net [31]和GoogLeNet [32])改编成完全卷积的网络,并通过对分段任务进行微调[3] 传递它们的学习表现到分割任务中。接着我们定义了一个新颖的结构,将自较深的粗糙层的语义信息与来自较浅的精细层的表征

    使用平衡计分卡方法衡量环境绩效的建议模型外文翻译资料

    英语原文共 9 页, 摘 要 今天的组织已经将环境方面视为价值创造的最重要组成部分,它将为将来实现目标和取得成功做出贡献。这项研究的目的是提出一种环境平衡计分卡(EBSC)模型,以评估商业组织中的环境绩效。它还旨在说明环境绩效方面如何整合到平衡计分卡(BSC)中。为了达到研究目的,采用了描述性分析方法,以使其适合于研究目的。开发了EBSC模型以评估环境绩效,并提出了四个观点以及每个观点中的环境战略目标。四个方面是客户,内部流程,学习和成长以及财务。该模型将帮助管理人员不仅评估环境绩效,而且还计划,管理和控制组织的环境活动。此外,它可以作为组织的模板,这些组织旨在树立环境意识并追求环境的可持续性。 关键字:环境绩效,评估,平衡计分卡 介绍 近年来,由于污染,法

    开发基于Internet的数据库应用程序的开源工具外文翻译资料

    英语原文共 8 页, 开发基于Internet的数据库应用程序的开源工具 摘要:在当前残酷的经济环境下,软件开发的开源选项通过提供基于社区的资源并避免用户支付许可费用提供了完成软件项目的方法。开源应用程序在企业中,尤其是在操作系统、基础结构应用程序和开发工具领域得到了更多应用。 在本文中,我演示了如何使用PHP,MySQL,Apache Web服务器和完整的PHP代码生成器ScriptCase三者开发Web数据库应用程序。该软件项目是为农业,森林和农村发展部(罗马尼亚)提议的,用以管理生态产品的信息。 关键字:Web架构,基于Internet的数据库,开源软件,开发工具 JEL分类:C88,M15,Q13,Q57 1.简介。 Web使一切更加紧密联系在一起。它缩短了距离并实现了交互的自动化,使我们能够按照需求访问所有的信息、人员和供应

    N、Mn双原子掺杂二硫化钼纳米棒调节电子结构实现高效析氢外文翻译资料

    英语原文共 8 页, N、Mn双原子掺杂二硫化钼纳米棒调节电子结构实现高效析氢 Tao Sun, Jun Wang, Xiao Chi, Yunxiang Lin, Zhongxin Chen, Xiang Ling, Chuntian Qiu, Yangsen Xu, Li Song, Wei Chen, and Chenliang Su 摘要:开发经济、高效的非贵金属析氢催化剂,特别是在水电解装置中的开发,是实现大规模制氢的关键。最近,密度泛函理论(DFT)的计算和实验研究都表明,在酸性溶液中,地球上丰富的二硫化钼是一种很有前途的析氢催化剂。然而,二硫化钼在碱性溶液中的析氢动力学仍存在高过电位(电流密度10 mA·cmminus;2时为90minus;220 mV)。因此,我们提出一种结合实验和第一性原理的方法,通过微调N和Mn掺杂的二硫化钼纳米棒的电子结构,来实现一种经济且超高效的基于二硫化钼的电子催化剂。开发的N、Mn双掺杂的二硫化钼催化剂表现出优异的性能,在10 mA·cmmin

    位可伸缩的深度哈希与正则相似学习的图像检索和人的重新识别外文翻译资料

    英语原文共 14 页, 位可伸缩的深度哈希与正则相似学习的图像检索和人的重新识别 摘要-图像信息特征提取和学习有效的近似哈希函数是图像检索的两个关键步骤。传统的方法通常分别研究这两个步骤,例如,从预定义的手工特征空间学习散列函数。同时,以往的方法大都预设了输出哈希码的位长,忽略了不同位的显著性,限制了其实际的灵活性。为了解决这些问题,我们提出了一个监督学习框架,以产生紧凑和位可伸缩的哈希码直接从原始图像。我们提出了一个正则化相似学习的哈希学习问题。特别地,我们将训练图像组织成一批三个一组的样本,每个样本包含两个具有相同标签的图像和一个具有不同标签的图像。通过这些三重样本,我们最大化了汉明空间中匹配对和不匹配对之间的空白。此外,引入正则化项来加强邻接一致

    产品评论余额和成交量对网络购物者风险感知和购买意愿的影响外文翻译资料

    英语原文共 11 页, TheeffectofproductreviewbalanceandvolumeononlineShoppersriskperceptionandpurchaseintention 产品评论余额和成交量对网络购物者风险感知和购买意愿的影响 JingYang,RathindraSarathy,JinKyuLee 摘要 在线评论被视为使在线购物者能够评估产品/服务质量的重要信息来源。评论的一项重要功能是减少在线购买者对产品购买力所具有的风险和不确定性。修订的许多方面可能会影响风险感知。本研究考察了社会共识在产品评论中的作用,以评论平衡和自愿代表。在线购物者的风险。感知,不确定性,态度和随后的购买意图。使用准性能设计和在线问卷。结果表明,提出的四个风险关注点是在线购物者在电子商务中总体风险的良好预测:感知风险是在线购物者对购买态度的主要决定因素,而购物者对购买态度的决定又决定了他们的购买意愿。

    成本效率的价值链分析外文翻译资料

    英语原文共 9 页, 成本效率的价值链分析 Swandani1, Anita Dersquo; Grave2, Alimuddin3 and Grace T. Pontoh4 1Hasanuddin University, Indonesia, e-mail: swandani.1994@gmail.com 2Hasanuddin University, Indonesia 3Hasanuddin University, Indonesia 4Hasanuddin University, Indonesia 摘要 这项研究的目的是发现如何实施价值链,用以在PT Makassar Agirsarana Utama(PT MAU)的核心活动和辅助活动中获得竞争优势和成本驱动力。PT MAU是一家出口公司,致力于开发玉米芯粕(CCM)业务,以满足对日本直濑市东方通用有限公司的出口需求。该公司利用玉米芯等农业废料作为具有经济价值的商品,这些农业废料尚未在南苏拉威西省所有地区的生产中心中进行最佳利用。价值链分析有望提供一种策略,以实现成本效益,从而获得竞争优势。本研究是定性方法。结果显示,使用成本最高的活动为运营

    Mean teachers是更好的任务模型:加权平均的一致性目标改进半监督深度学习结果外文翻译资料

    英语原文共 10 页, Mean teachers是更好的任务模型:加权平均的一致性目标改进半监督深度学习结果 摘要 最近提出的时间整合法(Temporal Ensembling)已经取得了在几个超级学习基准中最先进的成果。它在每个训练样本上保持标签预测的指数移动平均值,并且对与该目标一致的预测进行惩罚。然而,因为目标每个最大训练次数中只能改变一次,所以时间整合方法在学习大型数据集的时候变得难以运作。为了解决这个问题,我们提出了平均教师法(Mean Teacher),这是用一种平均权重模型取代标签预测的方法。平均教师法更多的好处在于,它提高了测试的准确性,并且在进行训练时所需使用的标签比时间整合法更少。在不改变网络架构的情况下,平均教师法在具有250个标签的SVHN数据集上实现了4.35%的错误率,优于用1000个标签训练的时间

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