有这么个场景，移动端app需要重复做一个动作，而RPA目前个人了解到是PC端执行，是否可以在移动端执行任务？若是可以应该如何实现，请大神们解惑下，感谢。

企业资源规划（ERP）管理系统是一种集成化的信息管理系统，它能够协助企业有效地管理业务流程。该系统整合了多个应用程序，如人力资源管理、财务管理、供应链管理、生产管理和销售管理等，以实现企业资源的高效管理。本篇文章将深入探讨ERP系统的作用和功能。一、企业资源规划（ERP）系统在企业管理中扮演着至关重要的角色，其作用主要体现在以下三个方面：1.数据和流程整合ERP系统能够整合企业各个部门的数据和流程，消除信息孤岛，提高信息共享和协作能力。这有助于企业在管理上更加高效和灵活，增强企业管理的统一性和协调性。特别是对于大型企业而言，ERP系统的数据和流程整合功能可以帮助消除部门之间的数据孤立问题，提高整体管理效率和质量。2.生产效率提升ERP系统可以优化生产流程，管理生产计划和物料需求，及时响应市场需求，提高生产效率。通过ERP系统，企业可以更好地控制生产成本，提高产品质量和客户满意度。生产管理是ERP系统最为关注的领域之一，因为它直接关系到企业核心业务的有效性和效率。ERP系统可以帮助企业管理生产流程，从而提高生产效率、减少生产成本、降低产品缺陷率、提高产品质量和客户满意度。3.财务管理增强ERP系统可以帮助企业实现财务管理的自动化，包括财务报表、采购和销售订单、库存和账户管理等。这有助于企业更好地掌握资金流动和财务状况，提高财务决策的准确性和时效性。财务管理是企业管理的重要组成部分之一，而ERP系统可以帮助企业提高财务管理的效率和准确性。通过ERP系统，企业可以实现财务自动化，从而减少人工操作、降低错误率、提高报表准确性和时效性。除此之外，ERP系统的核心功能主要包括人力资源管理、供应链管理和生产管理。ERP系统可以帮助企业更好地管理人力资源，提高员工的工作效率和满意度；优化供应链管理，提高供应商的配合度和响应速度，减少库存量和降低成本；管理生产流程，提高生产效率、减少生产成本、降低产品缺陷率、提高产品质量和客户满意度。二、使用ERP系统还可以帮助企业实现以下优势：1.更高的可扩展性：ERP系统可以根据企业的需求进行定制化开发，满足企业不同阶段的业务需求，实现更高的可扩展性。2.更好的安全性：ERP系统可以对企业的数据进行安全保护，防止数据泄露和恶意攻击，实现更好的安全性。3.更好的协作：ERP系统可以协调各部门的工作，提高协作效率，实现更好的协作。4.更好的客户服务：ERP系统可以整合客户信息，帮助企业了解客户的需求和欲望，提高客户服务质量，进而取得更大的市场份额和更大的商业机会。综上所述，ERP系统的应用可以帮助企业提高管理效率和质量，提高市场竞争力，进而实现企业的可持续发展。

请问有基于weautomate studio软件的往来询证函生成机器人开发步骤和RPA源代码嘛，在哪里可以找到呀

【问题来源】 桂林银行【问题类别】 转人工接听后找到挂断【AICC解决方案版本】 AICC 8.15.1  CTI：V30ORO08C23SPC013【期望解决时间】 【问题现象描述】1.用户拨打桂行96299时，人工语言业务转人工接通时就自动挂断，后续用户添加0773开头的96299就通了。2.该现象是10号发生的事情，用户已经办理好业务，复现不了，请教下是那些问题导致？

可爱的小狗，塞博朋克风格

使用atc转化pytorch框架的yolov4_tiny模型，forward函数返回一个三维的张量，使用amct加atc转化后，使用acl分析模型的输出发现创建了4个outputbuffer，但是使用mindstudio工具可视化om模型，输出节点只有一个且输出三维tensor，但是不知道为什么会创建4个outputbuffer，且buffer里的数据与pytorch模型输出不同。

变量如何传递，main有两个脚本，一个脚本中数据抓取输出的变量，怎么在另一个脚本中使用，该怎么传递

在远程服务器上执行器执行脚本时，如果是有人值守执行器，想要在退出远程连接时，依然可以保证脚本正常执行，可以参考此方法：新建一个txt，然后写入以下代码，保存为bat文件，用管理员方式执行来退出远程连接即可。for /f "skip=1 tokens=3"  %%s  in  ('query user %USERNAME%')  do  (    %windir%\System32\tscon.exe  %%s  /dest:console )

可以试试用python的ddddocr 。代码如下：import ddddocr image_path = r"C:/Users/admin/Desktop/验证码.png" ocr = ddddocr.DdddOcr() img_bytes = None with open(image_path,'rb') as f: img_bytes = f.read() strCode = ocr.classification(img_bytes) print(strCode)

这还只是其中一个，现在的校验真的是太严了。study的中文，居然也是敏感词balance工作和生活，翻译成中文也是敏感词。下面这个“提交”翻译成英文，也是敏感词我是没搞懂，他们哪里敏感了？

有没有管理员懂哥啊，上周申请的“基于昇腾AI处理器的算子开发”优惠券，等了一周发放的却是“HarmonyOS分布式协同办公应用开发”。家人们，谁懂啊！！有没有懂哥解释一下。我跟我朋友都是发错了。。

WebCPM中文问答开源框架    论文地址：https://arxiv.org/abs/2305.06849    项目地址：https://github.com/thunlp/WebCPMWebCPM 是开源大模型工具学习引擎 BMTools 的首个成功实践，其特点在于其信息检索基于交互式网页搜索，能够像人类一样与搜索引擎交互从而收集回答问题所需要的事实性知识并生成答案。WebCPM 背后的基础模型 CPM 是由面壁智能与 OpenBMB 开源社区开发的百亿参数中文语言模型，占据多个中文领域语言模型排行榜前列。2021 年 12 月 OpenAI 发布 WebGPT，这是支持 LFQA 的交互式网页搜索的一项先驱性工作。作者首先构建了一个由微软必应搜索（Bing）支持的网页搜索界面，然后招募标注员使用该界面收集信息来回答问题。然后微调 GPT-3 模型，让其模仿人类的搜索行为，并将收集到的信息整理成答案。实验结果显示，WebGPT 在 LFQA 任务具备出色的能力，甚至超过了人类专家。而 WebGPT 也正是微软近期推出的 New Bing 背后的新一代搜索技术。尽管效果十分惊人，但 WebGPT 、New Bing 对学术圈和工业界来说仍然充满神秘感。这是因为 WebGPT 的相关细节并未完全公开，其核心设计元素的工作原理也不透明。鉴于当前交互式网页搜索的重要价值，我们迫切需要一个标准数据集与相关的开源模型以支持后续研究。推动相关领域发展，这篇 ACL 论文的研究团队首先构建了一个 开源的交互式网页搜索界面，用于记录人类为开放式问题收集相关信息时的网页搜索行为。该界面底层调用必应搜索 API 支持网页搜索功能，囊括 10 种主流网页搜索操作（如点击页面、返回等等）。在这个界面中，用户可以执行预定义的操作来进行多轮搜索和浏览。在找到网页上的相关信息时，他们可以将其作为支持事实记录下来。当收集到足够的信息后，用户可以完成网页搜索，并根据收集到的事实来回答问题。同时，界面会自动记录用户的网页浏览行为，用于构建 WebCPM 数据集。

只能打开浏览器，但是把鼠标放到网页上没有蓝框，点击也没有在ui录制那边生成操作。这是为什么？

大家好，看最近大家对AI应用关注比较多，我们做了一个AI网址导航 ， 这里面包含有聊天问答，文案生成，阅读辅助，图片生成，图片处理，语音生成，品牌logo设计，视频生成，市场营销，法律等相关的AI 网站，一共超过了300个。欢迎使用，希望对大家有所帮助，期待大家能提出反馈意见建议，非常感谢。

 torch.nn.Flatten(start_dim=1, end_dim=- 1)  作用：将连续的维度范围展平为张量。 经常在nn.Sequential()中出现，一般写在某个神经网络模型之后，用于对神经网络模型的输出进行处理，得到tensor类型的数据。    有俩个参数，start_dim和end_dim，分别表示开始的维度和终止的维度，默认值分别是1和-1，其中1表示第一维度，-1表示最后的维度。结合起来看意思就是从第一维度到最后一个维度全部给展平为张量。（注意：数据的维度是从0开始的，也就是存在第0维度，第一维度并不是真正意义上的第一个）  同理，如果我这么写：  self.flat = nn.Flatten(start_dim=2, end_dim=3) 那么意思就是从第二维度开始，到第三维度全部给展平，也就是将2、3两个维度展平。  官网给出的示例：  input = torch.randn(32, 1, 5, 5) # With default parameters m = nn.Flatten() output = m(input) output.size() #torch.Size([32, 25]) # With non-default parameters m = nn.Flatten(0, 2) output = m(input) output.size() #torch.Size([160, 5]) #开头的代码是注释  整段代码的意思是：给定一个维度为（32，1，5，5）的随机数据。  1.先使用一次nn.Flatten()，使用默认参数：  m = nn.Flatten() 也就是说从第一维度展平到最后一个维度，数据的维度是从0开始的，第一维度实际上是数据的第二个位置代表的维度，也就是样例中的1。  因此进行展平后的结果也就是[32，1×5×5]➡[32，25]  2.接着再使用一次指定参数的nn.Flatten()，即  m = nn.Flatten(0, 2) 也就是说从第0维度展平到第2维度，0~2，对应的也就是前三个维度。  因此结果就是[32×1×5，5]➡[160，5] ———————————————— 版权声明：本文为CSDN博主「浅挚灬半离兮」的原创文章，遵循CC 4.0 BY-SA版权协议，转载请附上原文出处链接及本声明。 原文链接：https://blog.csdn.net/gx19990824/article/details/127807334