在SAP MM物料管理模块中，物料账在制品承担上存在差异及不同配置，如何学习掌握呢？ 1．配置步骤１ 执行OMXW激活相应工厂的在制品差异评估，保存时系统会提示要求输入口令，口令为 WPSOLUTION。 2．配置步骤２ OBYC配置相应的差异科目，需要配置的事务有：PRM,PRA，WPM，WPA，WPM a.WPM:配置在制品应承担的材料差异科目，可设置成材料差异：在制品； b.PRM：配置 WIP 注销的材料差异科目，该科目月结完成后，如果有余额说明是在制品差异的不可分摊差异； c.WPA：配置WIP应承担的作业价格差异，可设置成材料差异：作业价格差异； （注：当使用生产订单重估实际作业价格时，不需要配置该事务） d.PRA：：配置 WIP 注销的作业价格式差异科目，可设置成和WPA相同的科目； （注：当使用生产订单重估实际作业价格时，不需要配置该事务） 3．激活在制品承担差异的配置后，CKM3和CKMLCP视图变化差异。 4.在制品承担材料差异计算逻辑说明 在制品承担差异的计算逻辑：如果物料不在生产订单BOM中，则在订单完工前，该物料全部在制，其差异都结转到在制品中。如果物料在生产订单BOM中，系统根据将已发料量扣减已收货成品数量对应原材料的定额用量，作为在制品数量，以此数量接收差异。 5．该功能备注： 该功能截止到ECC6。0版本时，还有一些BUG没有解决（不支持物料的多视图平行评估），因此SAP并未将该功能作为标准功能的一部分，如果不是很必要的情形下，SAP不推荐使用该功能。
泛微协助水务行业企业，通过低代码构建平台，灵活构建工程、报修等数字化应用，提高业务效率；通过搭建移动端，让管理层和业务层，都能通过手机完成大部分业务工作，适应多地及现场业务的工作需求。
工程涉及的材料类别繁杂，数量众多，每种材料具有特定的性质，包括类别、制造工艺及标准、尺寸标准和材质等。如果不对材料进行编码仅靠材料描述来识别材料，会存在很多缺点：
【补充说明】MTO导入模块针对项目使用情况进行了优化升级；导入MTO不用校验和登记编码了，系统在后台自动处理，简化了操作。
材料的疲劳强度对各种外在因素和内在因素都极为敏感。外在因素包括零件的形状和尺寸、表面光洁度及使用条件等，内在因素包括材料本身的成分、组织状态、纯净度和残余应力等。这些因素的细微变化，均会造成材料疲劳性能的波动甚至大幅度变化。
密封性设计在生活中以及工业中具有广泛的应用，本节对现有的密封方案进行调研分析，理解各种密封的基本原理。现有密封的方法有主要包含动密封和静密封两种，具体的应用场景如表1所示：
研究人员认为，该研究结果可以被放大，最终可能会被用于各种材料中。 近日，宾夕法尼亚州立大学科学家研发了一种合成材料，该材料可吸收不同频率的光，从而起到覆盖并隐藏的作用。 众所周知，叶蝉科昆虫的翅膀可以帮助它们有效的隐藏自己，从而不被捕食者察觉。科学家研究发现，这是因为该类昆虫的翅膀上有很多小孔，在昆虫身体出汗产生微粒子后，就可以吸收不同频率的光并改变这些光的波长，以达到隐身衣的效果。 科学家表示，一直以来，他们都在寻找制造隐身斗篷的方法，但成效较低。而隐形装置的关键就在于能够吸收大量的光线。所以，他们模仿了
大数据文摘出品 作者：Caleb 《终结者》已经成为不少科幻电影迷心中的经典。 电影中机器人T-800从一个没有感情的机器人最终成长为理解人性与生命的生命体。 深入人心的除了T-800的形象外，反派液态金属机器人变形模仿和自我修复的能力也同样深入人心。 最近，康奈尔大学的工程师们正在努力重建这种自我修复能力。 不过他们的机器人可没有这么可怕，看起来甚至有点软萌： 根据研究人员的说法，就是这些小型软体四足海星机器人，能利用光来检测外部受损状况，并当场进行自我修复。 正如下图所示，实验中研究人员将机器人的一
李根 发自 北清路 量子位 报道 | 公众号 QbitAI 历史性的一天！ 北京今日正式下发文件，允许无人车在北京进行上路路测。 12月18日，北京市交通委员会、北京市公安局公安交通管理局，以及北京
大数据文摘转载自机器人大讲堂 一根“管子”插着子弹头，在迷宫里不断伸长，寻找出路： 重点在于，这根“管子”是自己“生长”出来的，就像植物一样不断延长。 这是全球第一个能自己生长出新身体的机器人！没有刚性链条一节一节向上推，也没有一堆吹气塑料管。它只需要光和一种液体，就能像韭菜一样从尖端“长”出新身体来，一分钟能长12cm！ 这项研究来自明尼苏达大学双城分校的科研团队，他们开发了这种前所未有的、使合成材料能够生长的新工艺。这种新方法将允许研究人员建造更强大的软机器人，可以在难以到达的地方、复杂的地形和人
1879年爱迪生曾用纤维素纤维，如竹、亚麻或棉纱为原料，首先制得碳纤维并获得专利，但当时制得的纤维力学性能很低，工艺也不能工业化，未能获得发展。20世纪50年代初，由于火箭、航天及航空等尖端技术的发展，迫切需要比强度、比模量高和耐高温的新型材料，另外，采用前驱纤维为原料经热处理的工艺可制得碳纤维连续长丝，这一工艺奠定了碳纤维工业化的基础。今天我们通过动图来了解下碳纤维的诞生过程。
有这样一种神奇的机器人，它可以做到这样， 像藤蔓一样自生长，柔软的身体延伸运动到各种角落； 或者像章鱼一样，整个身体没有任何硬性的结构组织，就像《超能陆战队》里的大白； 当然也有模仿其他鱼类生物的水下
编辑 | 萝卜皮 目录 无监督机器学习工具加速真正新材料的发现 识别新材料的高通量方法 通过结合深度学习和约束推理来自动化晶体结构相映射 人工智能方法加速热电材料的发现 无监督机器学习工具加速真正新材料的发现 利物浦大学的研究人员创建了一种协作人工智能工具，可以减少发现「真正新材料」所需的时间和精力。 据报道，这种新工具已经发现了四种新材料，包括一系列可传导锂的新固态材料。这种固体电解质可以应用于固态电池开发，为电动汽车提供更长的续航能力。 发现新的功能材料是一个高风险、复杂且非常耗时的旅程；通过组合元素周
翘曲变形现象普遍存在于熔融沉积成型（FDM）的打印件中，严重影响了打印件的成型精度。对现有资料整理分析后发现，粘接过程中热塑性材料堆积不同步、不均匀收缩而产生的层间应力是制件发生翘曲变形的根本原因。
科罗拉多大学博尔德分校实验室的机械工程师Franck Vernerey研制专用于体内医药治疗的软体机器人。 大家对于软体机器人已不陌生，它们大多是采用纸质和硅橡胶制成，能够弯曲、扭转和抓起自身重量100多倍的物体。不过，目前它们也只是被用于救援现场，在医药领域尚无应用。 对此，科罗拉多大学博尔德分校实验室的机械工程师Franck Vernerey研制出了专门用于医药治疗的软体机器人，并且他还表示在医药领域应用的机器人，只能以软体蠕动的形式构造。 据悉，在医药领域，虽然药物治疗的方式是一种很古老的治疗疾病的方
这种材料的合成简单，可回收使用。 近日，意大利布雷西亚大学Elza Bontempi博士及其团队在《化学前沿》上公布了最新的研究成果，他们表示发现了一种方法，可以很容易的就合成一种低成本、可持续使用的材料，将其用在清除废水和空气中的污染物上。 该合成材料是一种绿色物质，而这种“绿色”吸附剂的合成原材料包括海藻酸钠和硅粉，前者可以从天然的海藻中大量提取，后者是硅合金生产过程中大量产生的副产品。整个材料的合成过程很简单，并且其设计十分利于大规模生产。 制作完成后，研究人员利用污染物“亚甲蓝染料”进行了污水测验。
通过与3D打印公司Shapeways合作，澳大利亚Fusion Imaging公司利用3D打印技术打印了一架竞速无人机。该无人机的构成材料为坚硬而灵活的塑料和铝。在几次试飞中，该无人飞行器的最大时速被确定为90英里每小时。 Fusion Imaging澳大利亚公司的联合创始人Warren Alexander说：“我们想证明材料的可行性，并通过伟大的设计展示其性能”。他表示，这架打印的无人机比同样大小的无人机轻50%。 Alexander认为，3D打印无人机将在不久的将来成为主流，因为它比传统的制造方法更快、
论文：Inverse molecular design using machine learning: Generative models for matter engineering
Revit是由Autodesk公司开发的一款三维建模软件，用于建筑信息模型（BIM）的设计、建模和绘制。它是一种全面的工具，可以在建筑、土木工程、机电工程和管道等多个领域中使用。
美国航空航天局（NASA）正在开发一种可以近距离探测火星的无人机原型。一定得是无人机成品被送入太空吗？非也非也。还有一种更酷的方法：将一小瓶细胞送上火星，让它自己生长为生物可降解无人机。来自斯坦福大学
如图1所示梁板承载力不足的时候，需要加固。粘钢加固便是其中的一种方法。下面就其力学原理做大致的分析。
众所周知，TCGA和GEO是最著名的两大公共数据库，前者主要存储高通量（二代测序）数据的肿瘤样本数据（TCGA的0代码可视化已被临床生信之家实现）。
麻省理工学院的三位材料科学家及其同事发表的论文中，描述其 AI系统可通过科学论文和提取“食谱”合成特定类型的材料。 2017年11月，美国麻省理工学院的三位材料科学家及其同事发表论文，描述了一种新的人工智能系统，可钻研科学论文并提取“配方”，合成特定类型的材料。 这一工作被看做向为仅理论描述的材料生成配方的系统迈出的第一步。现在，在《计算材料学》（Computational Materials）期刊发表的一篇论文中，这三位材料科学家联合麻省理工学院电机工程与计算机科学系（EECS）的一位同事将这项工作继续往
本文是关于 Naki Code Interface 工具（以下简称CI）的介绍，阅读这篇文章，了解一下与CI有关的信息。
题外话： 不要因为众生的愚疑，而带来了自己的烦恼。不要因为众生的无知，而痛苦了你自己。
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即使在缺少试验数据的情况下，设备学习系统也可以在材料“配方”中找到相应的模式。 上个月，麻省理工学院的三位材料科学家及其同事发表了一篇论文，讲述了一种新型人工智能系统，可以通过科学研究论文搜寻并提取用于生产特定类型材料的“配方”。 这项工作被设想成朝着人工智能系统迈出的第一步，这种系统可以为只在理论上存在的材料提供制作配方。目前，在《npjComputational Materials》杂志上的一篇论文中，麻省理工学院电气工程与计算机科学系（EECS）的三位材料科学家与他们的同事一起朝着这个研究方向迈出了重
今天为大家介绍的是来自Mark Peplow的一篇文章。目前来自DeepMind的工具预测出近40万种稳定物质，一个自主系统学会了如何在实验室制造这些物质。
斯坦福大学的研究人员利用人工智能分析原子级图像中的大量数据，回答了一个悬而未决的问题：传统锂离子电池会受到一种新兴的可充电电池的冲击。 如今的可充电电池是一大奇迹，但远非完美。因为它们最终都会磨损，更换和回收会带来高昂的成本。“但如果电池坚不可摧呢？”斯坦福大学（Stanford University）材料科学与工程副教授 William Chueh 发出了这样的疑问。他首创了一种制造环保电池的分析方法，电池的永久循环利用将不再是遥不可及，该项研究发表在《自然材料》期刊。 Chueh 教授、21级一作博
焊缝跟踪系统是一种智能化的焊接辅助设备，可以自动识别和跟踪焊缝，调整焊接路径和参数，从而提高焊接质量和效率。那么，焊缝跟踪系统是如何提高生产效率的呢？本文将从以下几个方面进行阐述：
这种充满互联网科技感的入职新体验，来源于北京数字认证股份有限公司（简称：数字认证）为滴滴出行人力共享服务中心（HRSSC）打造的人力资源电子签章签署平台，让滴滴出行的HR服务焕然一新。
一个包含许多概念和缩写的标题，别担心，下面我将为你一一解释，谷歌趋势显示，生成式人工智能是讨论最多的流行语：
在现代社会中，人工智能技术得到了广泛的应用。其中，装修设计 AI 软件是一种非常有用的工具，可以帮助人们更加快速、高效地完成装修设计。
第一，霉菌吞噬营养物质会直接分解材料，时间长了会造成产品结构破坏和性能下降，比如，橡胶的脆化、密封圈的失效、皮革表面凹凸不平等等；
激光熔覆是指在熔覆基体表面以不同方式添加激光熔覆材料，利用激光束作为热源，将熔覆材料熔化凝固到基体表面，制备与基体形成冶金结合的表面涂层，从而实现材料表面改性和产品表面修复的过程。激光熔覆技术可以在廉价的金属基体表面制备高性能的涂层，具有很高的经济效益，得到了广泛的关注和研究，发展迅速。现已广泛应用于机械设备和重要零件的表面强化和损伤修复。
日前，MarketsandMarkets发布关于4D打印的最新市场研究报告《4D打印市场之材料、终端用户的行业和地域——全球趋势及预测，2019—2025》。该报告预测，正处于商业化边缘蓄势待发的4D打印市场，预计到2019年将达到6300万美元，其中走在整体市场增长最前沿的国防军工相关应用的市场份额将达到55%;而到了2025年，4D打印市场将达到5.556亿美元。在4D打印的用材方面，Marketsand Markets预计到2019年，可编程碳纤维材料的市场份额将达到62%，占据4D打印材料市场的最大份额。
没错，就是今年3月差点掀翻物理界的“21℃室温超导新材料”成果，来自美国罗彻斯特大学Ranga Dias团队。
你不能修补一个你不知道你有的漏洞。这就是为什么了解Docker镜像中的内容是确保其安全性的第一步。幸运的是，任何使用Cloud Native Buildpacks构建的镜像都包含元数据，你不仅可以使用这些元数据来确定镜像包含什么，还可以确定每个层中包含什么以及如何创建镜像。
由华南理工大学，中南大学，电子科大的研究人员12月19日在Arxiv上发表论文，宣布他们在新合成材料CSLA上测到了具有显著抗磁性磁滞回线的低场微波吸收，通过不断转动磁场方向可以令这个现象减弱直至消失。
今天给大家介绍韩国高级科学技术研究所Jidon Jang等人在Journal of the American Chemical Society上发表的文章“Structure-Based Synthesizability Prediction of Crystals Using Partially Supervised Learning”。通过预测无机材料的合成能力可以加速新材料的发现，传统方法依靠计算热力学稳定性来预测定材料合成性，但考虑因素过于简单，本文中提出了一种基于材料数据库半监督学习的机器学习方法来量化合成概率。通过对positive and unlabeled machine learning (PU learning)的优化，实现图卷积神经网络作为分类器模型输出合成分数(CLscore)。CLscore排名前100的虚拟材料中有71种材料在文献中被证实可合成。
【新智元导读】上个月，天才黑客George Hotz在推文上表示，由于NHTSA的审查，他将取消智驾产品CommaOne。当所有人都觉得到此为止，并唏嘘智驾初创企业举步维艰的时候，黑客精神和开源貌似再一次拯救了GeoHot：北京时间11月30日凌晨两点，CommaOne全部软硬件开源，以OpenPilot的身份重新亮相。本文讲述OpenPilot背后的故事，随后的文章会对开源代码进行分析和测试。 对，所有的东西都开源了 George Hotz （Geohot）在把自动驾驶汽车推向大众的方向上又前进了一步，
可以在浏览器的**插件商店**中下载，也可以从其他渠道获取Tampermonkey的crx文件，然后解压提取出来。
我刚毕业的时候在一家创业公司，leader讲的对多的话是：要想做好且成为一名优秀的程序员，你得具备产品思维。不要产品给你什么需求你都去接，你得判断是否合理，是否在已有的功能上的重复，是否有其他更加合理的方案可以解决问题，还有产生的价值有多少，是否开发后会没有人用的情况等等（又出现了过这种情况）。这不是针对谁，只是提防那些不专业的产品经理，我们的产品经理可以不专业，但是我们不能不专业。
机器之心报道 机器之心编辑部 UltraChat 解决了数据荒的一大难题。 自 ChatGPT 发布以来，这段时间对话模型的热度只增不减。当我们赞叹这些模型表现惊艳的同时，也应该猜到其背后巨大的算力和海量数据的支持。 单就数据而言，高质量的数据至关重要，为此 OpenAI 对数据和标注工作下了很大力气。有多项研究表明，ChatGPT 是比人类更加可靠的数据标注者，如果开源社区可以获得 ChatGPT 等强大语言模型的大量对话数据，就可以训练出性能更好的对话模型。这一点羊驼系列模型 ——Alpaca、Vicu
物料清单（Bill of Material，BOM），采用计算机辅助企业生产管理，首先要使计算机能够读出企业所制造的产品构成和所有要涉及的物料，为了便于计算机识别，必须把用图示表达的产品结构转化成某种数据格式，这种以数据格式来描述产品结构的文件就是物料清单，即是BOM。它是定义产品结构的技术文件，因此，它又称为产品结构表或产品结构树。在某些工业领域，可能称为“配方”、“要素表”或其它名称。 在MRPⅡ和ERP系统中，物料一词有着广泛的含义，它是所有产品，半成品，在制品，原材料，配套件，协作件，易耗品等等与
把它“贴”在AirPods等耳机上，不仅能监测佩戴者的脑电波，还能监测汗液中的乳酸浓度。
雷锋网 AI 科技评论按，2019 年 3 月21 日，google 发布了他们有史以来第一个人工智能 Doodle ，以庆祝世界著名的德国作曲家和音乐家——巴赫的生日！
深度学习入门课程第1部分，为编码人员提供实用的深度学习入门课程，由Jeremy Howard （Enlitic创始人）授课。深度学习入门课程不需要研究生水平的数学基础，就可以建立最先进的模型，同时也不会出现其他问题，而且此深度学习入门课程完全免费。另外，还有一个由数以千计的其他学习者组成的社区，随时可以为你提供帮助，如果你需要任何帮助，或者只是想与其他深度学习学习者聊天，只需转到forums.fast.ai。
加拿大卡尔顿大学的研究团队研发出一种3D打印机，它可利用月球上发现的材料进行自我复制。 项目领导者、卡尔顿大学机械与航天工程系副教授亚力克斯·埃勒里（Alex Ellery）表示，这种技术将来可帮助人
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