ousite Business Objects Developer

sofmit 2006-10-24 10:51:15
成都颠峰软件有限公司 ( http://www.sofmit.com )
● 软件及信息服务外包、业务流程外包的专业IT服务公司
● 科技部认定的欧美出口试点企业 (科技部COSEP八家案例推广单位之一)
● “成都市软件行业协会理事单位” 、“成都软件行业协会外包分会会长单位”
● “2005中国软件企业出口20强” 、“2005中国软件企业外包20强”
颠峰软件以“做您最擅长的,其余的外包”为宗旨,大力发展软件外包业务,是内地屈指可数的成功开展对欧美软件外包服务的软件企业,并拥有了大量的欧美软件外包实施经验。公司在美国纽约、亚特兰大、旧金山、达拉斯、拉斯维尔等11个城市和加拿大3个大城市建立了合作伙伴关系,在欧洲设立了办事处,并在新加坡、港澳地区和台湾地区开拓了市场渠道,大力发展海外软件外包业务。
我公司长期招聘专业软件技术人才,我们将为优秀的您提供丰厚的薪资福利和广阔的个人职业发展空间,真诚欢迎您的加盟,与公司共同攀登事业的颠峰!

Business Objects Developer

Key Role:
Engage clients to develop and deploy an MES Reporting System. Use Business Objects for the design, development, and delivery of universes, databases, tables, views, queries, and reports. Support the defining of data requirements and conceptual data view designs. Provide data analysis and technical documentation as needed.

Job Requirements
Basic Qualifications (Required):
-2+ years of experience with Business Objects
-Knowledge of Business Objects v6.5 and XI
-Experience with Business Objects Web Intelligence
-Experience with Business Objects Desktop Intelligence
-Experience with Business Objects universe design
-BA or BS degree
Additional Qualifications (Preferred):
-Experience with Semiconductor Manufacturing Systems development and consulting
-Knowledge of the installation and configuration of Business Objects on client servers
-Knowledge of Business Objects graphics
-Possession of excellent oral and written communication skills
有意者请将中英文简历以Email的形式发至zhaopin@sofmit.com并在邮件标题中注明应征职位和地区,勿用附件形式发送且勿重复发送。
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dashi 2006-10-24
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我顶你个肺~
内容概要:本文围绕基于Basisformer模型的时间序列锂离子电池SOC(State of Charge,荷电状态)预测展开研究,利用PyTorch框架实现深度学习模型的构建与训练。通过将历史充放电数据作为输入,Basisformer能够有效捕捉电池状态的动态变化特征,提升SOC预测精度。文中详细介绍了模型结构设计、数据预处理流程、训练策略及实验结果分析,并与传统方法进行对比,验证了该方法在复杂工况下的优越性与鲁棒性。该研究不仅展示了Basisformer在时序建模中的潜力,也为电池管理系统提供了高精度的状态估计解决方案。; 适合人群:具备一定Python编程基础和深度学习理论知识,熟悉PyTorch框架,从事电池管理系统、新能源汽车或智能预测方向研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于电动汽车、储能系统等领域的电池SOC高精度实时估算;②为电池健康管理(BMS)提供可靠的状态输入;③推动深度学习在时间序列预测中的实际落地,提升现有预测模型的泛化能力与稳定性; 阅读建议:建议读者结合标题为【锂电池SOC估计】【PyTorch】基于Basisformer时间序列锂离子电池SOC预测研究(python代码实现)的资源,重点研读所提供的Python代码,深入理解数据处理方式与模型网络结构的设计思路,尝试调整超参数以观察对预测性能的影响,从而全面掌握Basisformer在时序建模中的优势、适用边界及工程化实现路径。

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