Аннотация

Dieser Praxisleitfaden verhilft Ihnen zu einer effizienten Gestaltung Ihrer betriebswirtschaftlichen Prozesse mit SAP S/4HANA Credit Management (FIN-FSCM-CR) inklusive SAP Fiori. Dabei werden die Mindestanforderungen an das Kreditmanagement (MaCM) in der aktuellen Version 3.0 berücksichtigt.
Sie begegnen dem SAP-Geschäftspartner mit einer zusätzlichen Rolle im Kreditmanagement, werden in die Prozesse „Kreditlimitantrag“ und „dokumentierte Kreditentscheidung“ eingeführt und erfahren, wie Sie in Zukunft das Kreditlimit automatisch ermitteln bzw. pflegen und das Kreditrisiko überwachen. Die Autorin zeigt Ihnen zudem, wie Sie Analysen im Standard selbst durchführen und wofür Kreditmanager das SAP Credit Management Cockpit einsetzen können. Abschließend durchlaufen Sie das komplette Standard-Customizing – angefangen bei der Aktivierung der Business Functions, über die Einrichtung des Records und Case Management, die Erweiterung des Geschäftspartners für das Kreditmanagement bis hin zur Integration der Komponente in den Vertrieb und die Buchhaltung. So ist Ihr SAP Credit Management schnell funktionsfertig eingerichtet.

– Stammdaten für das Kreditmanagement und den Geschäftspartner – Kreditrisikomanagement mit den neuen Fiori-Apps – Workflows im Kreditmanagement – umfassendes Customizing u. a. für SAP FIN-FSCM-CR

Аннотация

Machine learning techniques are increasingly being used to address problems in computational biology and bioinformatics. Novel machine learning computational techniques to analyze high throughput data in the form of sequences, gene and protein expressions, pathways, and images are becoming vital for understanding diseases and future drug discovery. Machine learning techniques such as Markov models, support vector machines, neural networks, and graphical models have been successful in analyzing life science data because of their capabilities in handling randomness and uncertainty of data noise and in generalization. Machine Learning in Bioinformatics compiles recent approaches in machine learning methods and their applications in addressing contemporary problems in bioinformatics approximating classification and prediction of disease, feature selection, dimensionality reduction, gene selection and classification of microarray data and many more.

Аннотация

Аннотация

В книге на примере показано, как в программе «1С:Управление производственным предприятием 8» применять функционал, связанный с управлением персоналом, вести кадровый учет и рассчитывать регламентированную зарплату, а также формировать регламентированную отчетность. Книга посвящена вопросам практической работы с подсистемой расчета зарплаты и кадрового учета решения «1С:Управление производственным предприятием 8». Цель книги – обучить пользователей применять функционал подсистемы, связанный с управлением персоналом, вести кадровый учет и рассчитывать регламентированную зарплату, а также формировать регламентированную отчетность в «1С:Управление производственным предприятием 8». Приведен сквозной пример в виде доступного пошагового описания действий, необходимых для решения той или иной задачи в рамках подсистемы. Материал предназначен для пользователей, обладающих знаниями в области кадрового учета и расчета заработной платы, но не имеющих навыка работы с соответствующей подсистемой «1С:Управления производственным предприятием 8».

Аннотация

В книге на практических примерах в программе «1С:Бухгалтерия государственного учреждения 8» (ред. 2) представлен порядок выявления и исправления ошибок в части ведения бухгалтерского и налогового учета по результатам мероприятий внутреннего финансового контроля в учреждениях бюджетной сферы. Книга окажет практическую пользу бухгалтерам, консультантам, преподавателям, а также претендентам на получение сертификата «1С:Профессионал», «1С:Специалист-консультант» по внедрению прикладного решения «1С:Бухгалтерия государственного учреждения 8». Книга адресована широкому кругу читателей, чья сфера профессиональной деятельности связана с ведением бухгалтерского и бюджетного учета в государственных и муниципальных учреждениях.

Аннотация

Официальное издание фирмы «1С» для подготовки к экзамену «1С:Профессионал» по программе «1С:Колледж ПРОФ» (ред. 1.1). Версия экзамена – август 2015 года. Настоящее пособие содержит комплект вопросов, используемых при проведении автоматизированного сертификационного экзамена «1С:Профессионал» по программе «1С:Колледж ПРОФ». Основная цель издания – помочь читателю подготовиться к сдаче сертификационного экзамена по этой программе. Самостоятельная проработка вопросов, приведенных в пособии, позволит читателю систематизировать и углубить свои знания, получить комплексное представление о функциональных возможностях и настройке программы, эффективно используя ее в повседневной деятельности. Издание будет полезно как пользователям, так и специалистам по разработке, внедрению и поддержке прикладных решений на технологической платформе «1С:Предприятие 8». Книга может использоваться преподавателями учебных курсов по программным продуктам системы «1С:Предприятие 8» для обучения и проверки знаний слушателей.

Аннотация

Мировой баланс сил находится на грани краха. Разнообразные виды международных специальных войск и борцы за свободу работают в серой зоне правил ведения боя. Линии фронта в этом современном конфликте расплывчаты. Сцена разворачивается сразу в нескольких театрах военных действий, от знаковых европейских городов до неспокойных просторов Ближнего Востока. Добро пожаловать в Call of Duty®: Modern Warfare®. Узнай, как создавалась самая популярная игра серии Call of Duty!

Аннотация

Аннотация

Аннотация

Machine Vision Inspection Systems (MVIS) is a multidisciplinary research field that emphasizes image processing, machine vision and, pattern recognition for industrial applications. Inspection techniques are generally used in destructive and non-destructive evaluation industry. Now a day's the current research on machine inspection gained more popularity among various researchers, because the manual assessment of the inspection may fail and turn into false assessment due to a large number of examining while inspection process. This volume 2 covers machine learning-based approaches in MVIS applications and it can be employed to a wide diversity of problems particularly in Non-Destructive testing (NDT), presence/absence detection, defect/fault detection (weld, textile, tiles, wood, etc.,), automated vision test & measurement, pattern matching, optical character recognition & verification (OCR/OCV), natural language processing, medical diagnosis, etc. This edited book is designed to address various aspects of recent methodologies, concepts, and research plan out to the readers for giving more depth insights for perusing research on machine vision using machine learning-based approaches.