外资ERP公司BDR职位

netstarmjx 2022-09-07 00:09:11

知名外资ERP公司,招聘BDR一名。

工作地点:广州天河城大厦(甲级写字楼)

工作时间:9:00 ~ 18:00 (周一至周五,双休,不加班)

福利:行业内有竞争力的底薪 + 提成 ;社保和公积金以薪金基数照国家要求购买;补充商业保险;每月公司福点发放;生日会;大型节假日礼品慰问;餐补;每月零食;定期组织旅游;入职培训;晋升渠道;完全按照国家节假日休假;入职即有年假。

要求:本科学历,有ERP行业经验,需要打Cold Call(B2B销售),基础英文听读写。

注:本职位无年龄性别要求,无需害怕35岁的问题,外资公司只看重求职者实力。

有兴趣的请联系:18078857236 , 麦先生。

 

...全文
454 回复 打赏 收藏 转发到动态 举报
写回复
用AI写文章
回复
切换为时间正序
请发表友善的回复…
发表回复
内容概要:本文介绍了基于噪声抑制半监督学习的锂离子电池SOH(State of Health,健康状态)估计方法的Python代码实现。该方法融合半监督学习框架与先进的噪声抑制机制,旨在利用少量标注样本和大量未标注数据,有效提升电池健康状态预测的精度与模型鲁棒性,特别适用于实际工程中电池老化数据标注成本高、样本稀缺的挑战性场景。通过设计高效的特征提取网络与可靠的伪标签生成及优化策略,模型能够有效识别并抑制训练过程中的噪声干扰,增强在复杂工况和数据波动下的泛化能力与稳定性。; 适合人群:具备一定机器学习理论基础和Python编程能力,从事电池管理系统(BMS)、新能源汽车、储能系统等领域的科研人员、工程师,以及专注于电池寿命预测、设备状态监测与智能运维等方向的硕博研究生;; 使用场景及目标:①解决锂离子电池SOH估计中标注数据获取困难、成本高昂的核心痛点;②提升模型在存在测量误差、传感器漂移或异常数据等噪声环境下的预测准确性与可靠性;③为相关科研课题提供可复现、可扩展的算法基准与开源代码框架,加速算法迭代与工程落地; 阅读建议:此资源以Python代码为核心载体,强调算法的完整复现与实验验证过程,建议读者结合代码逐模块剖析模型架构、损失函数设计与训练流程细节,并积极在自有电池数据集上进行迁移学习、参数调优与性能对比,以深入掌握半监督学习与噪声抑制技术在电池退化建模中的关键应用。

11,847

社区成员

发帖
与我相关
我的任务
社区描述
MS-SQL Server 非技术版
社区管理员
  • 非技术版社区
加入社区
  • 近7日
  • 近30日
  • 至今
社区公告
暂无公告

试试用AI创作助手写篇文章吧