乐企数字化电子发票（医疗门诊）开票能力说明文档V2.003是一份详细阐释了医疗门诊领域中电子发票开具、管理与查询流程及规则的指导性文档。文档涵盖的内容广泛，从发票明细条数的限制，到税收分类编码的调整，再到发票上传时间规则的说明，为医疗门诊机构提供了全面的电子发票开具流程和要求。 在文档中，2.2.4.2数据校验部分经过多次修订，增加了对发票明细条数的限制，购销方税号校验规则，以及非汇总项编码的校验，以确保开具的电子发票数据准确无误。此外，还对折扣行的校验规则进行了优化，提高了发票校验的效率和准确性。Unicode编码使用限制的加入，进一步规范了编码的使用，保证了系统间的兼容性和数据的一致性。 文档还特别强调了差额征税发票的校验规则，这在医疗门诊领域尤为重要。为此，文档增加了对差额征税类型代码、扣除额、优惠政策标识字段的校验，以及差额扣除清单和差额征收编码接口的使用，以确保医疗门诊在进行差额征税操作时符合最新的税法规定。 为了适应政策的变化，文档在数据校验和合规性校验部分增加了对联用他用开票员校验规则的调整，并优化了红字确认单金额和销售折让校验逻辑。这些调整确保了医疗门诊在开具电子发票时能够遵循最新的税务政策，同时也加强了对发票开具过程的监管。 开发指引部分为开发者提供了如何在特定业务场景下正确使用电子发票系统的详细说明，帮助医疗门诊机构更加高效地实现数字化转型。文档中还包含了阅读指引、能力介绍、主要政策依据、名词解释和扩展阅读等章节，旨在为医疗门诊机构提供全面的电子发票开具能力使用和管理指导。 此外，文档的更新记录显示了自2023年6月以来，经过了多个版本的迭代，逐步完善了电子发票开具的各项规定和流程。每次更新都有详细的修改说明和生效日期，便于用户跟踪最新版本和更新内容。 乐企数字化电子发票（医疗门诊）开票能力说明文档V2.003为医疗门诊机构提供了一套完整且系统的电子发票开具解决方案。通过遵循文档中的规定和流程，医疗门诊机构能够在遵守税务政策的前提下，有效地进行电子发票的开具、管理和查询工作。

乐企数字化电子发票（基础版）开票能力说明文档-V3.003是一份详细阐述乐企数字电子发票系统在V3.003版本中开票功能的具体内容、操作流程、接口规范以及校验机制的专业技术文件。该文档不仅包含了对开票过程中涉及的各种技术参数的规范定义，也对发票上传、查询、额度管理以及红字发票处理等关键业务场景进行了深入解析，是理解和应用乐企数字电子发票系统的重要参考资料。 文档中提到了数电发票段禁止跨年使用校验、发票上传接口的相关字段和规则变动、查询发票额度接口的次数限制说明等关键内容，反映了系统在时间管理、纳税人信息管理、发票额度控制等方面的新要求。对于发票上传接口的服务器地址和MAC地址、平台编号字段的校验逻辑等技术细节，文档亦进行了规范化的描述。此外，对于数电红字确认单的处理，包括确认类型状态增加、确认信息的调整等内容，显示了系统在处理异常发票或变更请求方面的能力提升。 在发票开具和管理方面，文档明确了开票前置全流程、发票明细条数限制以及发票汇总确认的相关流程和规则，确保了开票业务的合规性和准确性。同时，为方便使用，文档对各类接口进行了调整和优化，例如，调整了接口框架名称、增加了服务编码和接口调用说明，删除了请求方式章节，并增加了接口的业务流水号参数，提高了用户操作的便捷性和系统的开放性。 文档还包括了一些开发指引，如增加Unicode编码，确保了开发和使用过程中的标准化和国际化。在名词解释部分，通过增加新的名词解释，如“赋额制”等，帮助用户更好地理解专业术语和概念。在主要政策依据和扩展阅读部分，文档链接了各试点省局关于乐企的公告，提供了更丰富的背景信息和实例，帮助用户全面了解政策依据以及如何将数字电子发票应用于实际业务中。 此外，文档还对阅读指引、接口列表章节进行了优化，删除了时序图及流程图，加入了对应接口描述，使得整个说明文档更加直观易懂。值得一提的是，对于农产品发票的认定规则、农产品特定要素类型代码的添加等，文档详细地给出了业务逻辑和填写规则，体现了对农业行业发票处理的特殊考量。 通过这份文档，我们可以看到乐企数字电子发票系统的迭代升级，不断优化以满足企业开具和管理电子发票的多样化需求，同时也体现了系统对用户友好性和操作便捷性的持续追求。这份详尽的说明文档是乐企数字电子发票系统用户和技术人员必备的参考资料，有助于他们更好地理解和应用系统，提升开票效率，确保税务合规性。

乐企数字化电子发票系统作为企业发票管理的重要工具，提供了基础版的开票能力，涵盖了发票开具前的各种业务场景与详细规则。这份说明文档详细描述了系统的更新历程与功能，突出了对数字化电子发票处理的流程化管理、政策依据和名词解释，并为开发者提供了一系列的开发指引和业务场景解析。 文档中提到了多个版本的修订内容，例如V1.001版本增加了发票上传接口中购买方纳税人识别号的校验规则，以及“服务器地址”和“mac地址”的字段说明。V1.002版本则对查询授信额度接口进行了更新，增加了授信额度查询的次数限制。到了V1.003版本，对发票上传接口增加了每次最大上传100张数字化电子发票的数量限制，并要求在“平台编号”字段中填写接入单位ID。V1.004和V1.005版本分别对文档的格式进行了修改，增加了目录和页码，并将“接入单位”更改为“直接单位”。在V1.006版本中，对平台编号的字段值提出了必须使用直接单位ID进行校验的硬性要求。 在阅读指引中，文档概述了开票能力的基础知识，并根据不同的分类进行了排列，从能力简介、应用案例到主要政策依据及名词解释，逐步深入引导用户理解系统的全貌。扩展阅读部分则提供了一定深度的拓展知识，帮助用户更全面地掌握开票系统。 文档的开发指引部分是专门针对开发者的，其中讲述了业务场景，即数字化电子发票开具前置的全流程图和业务规则。1.2.1小节中提到了获取批量预赋码信息的步骤和规则，这在实际操作中对确保发票开具的合法性和高效性至关重要。 从这些内容可以得知，乐企数字化电子发票系统在不断完善中逐渐强化了其技术规范，以适应企业日益增长的电子化开票需求。系统更新的版本反映了对发票开具流程的细致管理，以及对安全校验机制的重视，确保了整个开票过程的合规性和便捷性。另外，文档在撰写时采用了清晰的目录结构，方便用户快速检索到感兴趣的内容，同时遵循了可读性原则，保证了即便是非技术人员也能够理解其核心内容。 这份文档不仅是开发者使用乐企数字化电子发票系统的重要参考，也为企业管理者和最终用户提供了一个全面了解系统功能的途径。随着数字化转型的不断推进，电子发票已成为日常商务活动的重要组成部分，文档中的各种规范和技术细节将直接关系到企业财务流程的效率和准确性。

电子税务局纳税人登录乐企能力开放平台后，为了使纳税人能够使用乐企平台的能力中心部分，该文档主要介绍了【能力中心】－【我的能力】的功能概述、操作步骤以及注意事项。可以帮助纳税人开通乐企服务后，浏览能力列表，查看能力有效期及当前各项能力开通状态。 《乐企数字开放平台操作手册-能力中心分册》是一本详细介绍了乐企平台中能力中心功能的使用手册。通过这份手册，纳税人可以深入了解如何在乐企平台上使用能力中心的各项功能，包括查看能力列表、能力的有效期和开通状态，以及如何申请开通新的能力。该手册不仅适用于已经开通乐企服务的纳税人，也适用于那些希望了解如何利用乐企平台进行税务相关服务的用户。 手册的结构清晰，内容详实，共分为几个主要部分。首先是概述部分，旨在为纳税人提供对能力中心功能的基本理解，以及开通乐企服务后能做什么。接下来是首页部分，介绍了纳税人登录平台后，如何通过首页的快捷菜单和能力推荐进行操作，以及如何申请未开通的能力。 重点内容在能力中心部分，详细描述了如何进入“我的能力”功能页面，并展示了功能菜单的操作步骤。在这个部分，纳税人可以浏览并操作公用基础能力和非公用基础能力，以及根据能力开通状态切换展示的能力列表。用户还可以在功能概述中详细了解每个能力的有效期和开通状态，并进行能力详情的查看。此外，手册还向纳税人展示了如何进行能力的申请，包括单个和批量申请的具体操作步骤。 在具体的操作指引中，手册首先要求纳税人满足前置条件，即接入申请必须通过。之后，详细的步骤指导纳税人如何点击并进入能力详情页面，如何在不同状态下切换查看接口列表、开发指引等信息，并通过“申请开通”按钮进行操作。手册还特别提醒，用户在进行批量开通能力时，只能勾选同类型的能力，并确保能力开通状态为“未开通”。 手册的强调了一些注意事项，例如批量勾选能力时的限制条件，以及能力开通页面操作的细节。这些注意事项帮助纳税人更好地理解操作流程，避免在申请过程中出现错误。 综合来看，这本手册是一份针对乐企平台能力中心操作的完整指南，它不仅涵盖了从基本功能到操作步骤的全面信息，还包括了使用过程中的重要提示，确保纳税人能够高效便捷地使用乐企平台的各项功能。对于正在使用或计划使用乐企平台的纳税人来说，这是一份不可或缺的参考资料。

新能源动力总成与电力电子件试验室能力建设规划及PPT详细内容解析,新能源动力总成台架试验室全面建设规划：动力电池、电机及电力电子件试验室布局与实施方案,新能源动力总成台架试验室能力建设规划，70页PPT 动力电池，电机，电驱动总成，其他控制器等电力电子件试验室建设 ,新能源动力总成台架试验室能力建设规划; 动力电池; 电机电驱动总成; 控制器; 电力电子件试验室建设,新能源动力总成试验室建设规划：全面推进电力电子件测试能力建设 新能源动力总成作为近年来快速发展的高新技术领域，已成为推动汽车行业发展的关键驱动力。新能源动力总成与电力电子件试验室能力建设规划是一项系统工程，涉及动力电池、电机、电驱动总成以及电力电子件的试验与测试。在这一过程中，试验室布局和实施方案的合理设计对于确保新能源动力总成的性能和可靠性具有至关重要的作用。 在新能源动力总成台架试验室的全面建设规划中，动力电池试验室的布局需要考虑电池的安全性能测试、充放电效率、循环寿命等关键指标。电机试验室则侧重于电机的效率、功率密度、温升和噪声等方面的测试。电驱动总成试验室则涵盖了综合性能测试，如扭矩特性、响应速度和系统集成效率等。电力电子件试验室则专注于控制器及其他关键电子部件的耐压、耐温、电磁兼容性等性能的测试。 新能源动力总成台架试验室的能力建设规划不仅要考虑到硬件设备的配置，还需要构建相应的测试软件平台和数据管理系统，以支持大数据环境下的信息处理与分析。这些软硬件设施的建设需要紧密结合新能源动力总成的技术发展趋势和市场需求，以确保试验室能够适应未来技术的升级和市场的需求变化。 为了全面推进电力电子件测试能力建设，新能源动力总成台架试验室必须配备先进的测试设备和仪器，如高精度电流电压测试仪、温度传感器、高速数据采集系统等。此外，试验室还需要建立严格的安全规范和操作流程，以确保测试工作的安全与精准。试验室内的布局设计应合理规划空间，以满足各项测试的特殊要求，例如高温、高压、强磁场等环境下的测试需求。 试验室的实施方案还需考虑人才培养和技术支持。通过引进和培养专业人才，提供持续的技术培训和知识更新，确保试验室运行的专业性和高效性。同时，通过与科研院所、高校及企业的合作，不断吸收最新的科研成果和技术进步，保持试验室的先进性和前瞻性。 在推进新能源动力总成台架试验室建设规划的过程中，相关管理团队需要对每个环节进行细致的规划和实施，确保项目的顺利进行。这包括对试验室建设项目的预算管理、时间规划、质量控制和风险评估等各个方面。同时，还需要建立相应的维护和更新机制，确保试验室长期处于最佳的工作状态，并能够及时适应新能源技术的快速发展。 随着新能源汽车市场的不断扩大和技术的不断进步，新能源动力总成试验室建设规划的重要性日益凸显。只有通过全面、系统的试验室能力建设，才能为新能源汽车提供强有力的技术支持和保障，推动新能源汽车行业健康、可持续的发展。

内容概要：本文介绍了带有注意力机制（SE模块）的U-Net神经网络模型的构建方法。通过定义多个子模块如DoubleConv、Down、Up、OutConv和SELayer，最终组合成完整的UNet_SE模型。DoubleConv用于两次卷积操作并加入批归一化和激活函数；Down模块实现了下采样；Up模块负责上采样并将特征图对齐拼接；SELayer引入了通道间的依赖关系，增强了有效特征的学习能力。整个UNet_SE架构由编码器路径（down1-down4）、解码器路径（up1-up4）以及连接两者的跳跃连接组成，适用于医学图像分割等任务。 适合人群：有一定深度学习基础，特别是熟悉PyTorch框架和卷积神经网络的科研人员或工程师。 使用场景及目标：①研究医学影像或其他领域内的图像分割问题；②探索SE模块对于提高U-Net性能的作用；③学习如何基于PyTorch搭建复杂的深度学习模型。 其他说明：本文档提供了详细的类定义与前向传播过程，并附带了一个简单的测试用例来展示模型输入输出尺寸的关系。建议读者深入理解各个组件的功能，并尝试修改参数以适应不同的应用场景。

基于STM32源代码的成熟量产变频器设计方案，深入解析电机高级控制方法，提高实践操作能力——适用于1.5千瓦变频器,深度解析：成熟量产变频器设计方案，包括STM32源代码、原理图及PCB图——学习与实践电机高级控制,成熟量产变频器设计方案 STM32源代码原理图 此stm32变频器资料，这个是1.5千瓦的变频器，包含原理图，pcb图，源码 使用感受: 通过阅读学习该设计文档，并参考原理图pcb和源代码，深入浅出理解电机高级控制方法。 极大提高实践电机控制能力 ,核心关键词：成熟量产变频器设计方案; STM32源代码; 原理图; PCB图; 1.5千瓦变频器; 电机高级控制方法; 实践电机控制能力。,基于STM32的1.5千瓦变频器设计：原理、源码与实践指南

2024年的大语言模型能力测评报告详细描述了自2017年以来，全球大语言模型市场的发展历程，从诞生阶段、探索阶段到爆发阶段，以及市场的主要发展动态和关键技术创新。报告指出，2017-2018年为大模型的诞生阶段，以Transformer为代表的神经网络架构开始崭露头角；2019-2021年为探索阶段，基于人类反馈的强化学习、代码预训练、指令微调等技术开始涌现；2022-2023年大模型进入爆发阶段，大数据、大算力和大算法的结合，使得大模型具备了多模态神经网络架构，从而提升了技术性能。报告还列举了在不同时间点主要科技公司推出的一系列重要语言模型，包括ERNIE、ChatGPT、BERT、GPT系列等。 报告重点分析了2023年中央及地方政府出台的政策措施，这些政策旨在鼓励和规范AI大模型产业的发展，强化行业安全和创新能力。例如，《生成式人工智能服务管理暂行办法》明确了人工智能“提供者”的法定责任，而上海市和北京市的相关措施则分别推动了大模型创新和应用的发展，建立了世界级的人工智能产业集群。 2023年下半年，中国市场上的“百模大战”也成为了报告关注的焦点。在这一时期内，多家科技公司发布了各自的开源大模型，例如360的智脑大模型4.0、阿里云的Qwen-7B、百度川的Baichuan-7B等，这些模型在性能和应用场景上均有所突破。 报告还提到了一些具体的行业应用案例和未来发展趋势，如人工智能在人形机器人方面的应用，以及利用大数据和人工智能基础设施建设来满足大模型应用的需求。报告提到了一系列长远的指导方针和计划，如《“数据要素x”三年行动计划（2024—2026年）（征求意见稿）》，旨在进一步支持大模型开发和应用。 通过对这些关键信息的汇总和分析，报告为理解当前大语言模型技术的发展态势提供了全面的视角，同时，它也强调了在未来几年内，随着政策的引导和科技的创新，大语言模型将在多个领域发挥重要的作用。

报告标题涉及的是对中国35个大中城市的住房支付能力的研究，涵盖了1998年至2016年的数据。这份报告出自中国人民大学国家发展与战略研究院、中国人民大学商学院以及中国人民大学不动产研究中心，由一系列专家如赵大旋、刘江涛等编纂。报告的核心是分析居民在购买或租住房屋时的财务承受力，为政策制定者提供参考，并对不同城市的住房市场状况进行评估。 报告首先介绍了住房支付能力的理论模型。这一部分包括了两个关键概念：住房支出收入比理论上限值和住房支付能力划分。住房支出收入比理论上限值是指居民用于住房消费的支出不应超过其总收入的一定比例，这一比例通常被用来衡量住房负担是否过重。而住房支付能力划分则是根据这个比例将居民分为不同的支付能力等级，例如低、中、高支付能力，以便更准确地理解各群体的购房或租房压力。 接着，报告深入探讨了35个大中城市的房租支付能力指数及其分布情况。报告通过设定房租支付能力的划分标准，对各个城市的房租水平进行量化分析。数据及说明部分列出了数据来源和计算方法，确保了研究的可靠性和可比性。房租支付能力指数揭示了各城市居民支付租金的能力，而分布图则显示了不同城市间的差异。进一步，报告按照城市等级和区域划分了房租支付能力，揭示了城市规模、地理位置等因素对房租支付能力的影响。 此外，报告还分析了房价支付能力指数，这部分同样分为房价支付能力的划分、数据及其说明，以及35个大中城市房价支付能力的分布。房价支付能力的分析更加复杂，因为它涉及到购房的长期财务承诺，可能包括首付、贷款利率和还款期限等多方面因素。通过对这些数据的解读，报告可以反映出哪些城市的居民更容易承受购房压力，以及这种压力是如何随时间和空间变化的。 报告总结了主要结论并提出了政策建议。这些结论可能包括城市间住房支付能力的差异、支付能力的变化趋势，以及可能影响支付能力的社会经济因素。政策建议可能涉及到住房市场调控、住房补贴政策、金融政策等方面，旨在改善居民的住房条件，促进房地产市场的健康发展。 这份报告通过详尽的数据和理论模型，为中国35个大中城市的住房支付能力提供了全面的评估，对理解中国的住房市场现状、预测未来趋势以及制定相关经济政策具有重要价值。

近期，小北参与了华为昇腾CANN训练营2024第二季的学习，这次训练营聚焦于Ascend C算子开发能力认证（中级），为我提供了一个深入学习昇腾AI基础软硬件平台的机会。通过系统的课程学习和实践操作，我不仅掌握了算子开发的基本技能，还了解了昇腾原生开发的全流程，这对于小北在大数据和AI领域的进一步研究具有重要意义。