精华内容
下载资源
问答
  • 产品单重如何计算
    千次阅读
    2021-02-01 14:06:39

    SAP产品成本计算流程

    SAP计算产品成本的方法有三种,按期间计算成本,按工单计算成本,按销售单(sales order)计算成本。其中,按工单计算成本最为常见,很多公司采用,我们也以此为例说明SAP产品计算的流程。

    一、SAP产品成本计算与常规成本计算的不同点:
    1. 常规成本计算的方法是月底一次性计算,但SAP提供在工单建立时就可计算出目标成本。公司日常业务操作,比如发料,报工时等,成本会立即计入工单之中,即时性较好,标准术语叫Simultaneous Costing.

    2. 常规成本计算的方法在发料时,将物料从原材料(RM)科目转到在产品(WIP),收料时再转到半成品或产成品科目。SAP不同,发料时先计入损益科目,月 底结算如果工单没有全部收货,或技术上做完成处理,表法工单没有完成,WIP被计算出来,否则表示工单完成,没有WIP, 就只有差异了。公式如下:
    WIP = GR of MO – Delivery cost of MO

    二、成本计算流程

    1. Product cost planning
    通过成本计划,物料的标准成本被计算出来,以此作为物料价格和存货计价的参照

    2. 产品成本计算涉及的日常操作
    1) Goods issue to production order 向工单发料
    工单发料在FI模块中会产生如下凭证:
    DR: 物料消耗科目(P&L)
    CR: 存货( 如RM)

    物料消耗科目因为属于P&L,因此在CO中属于Primary cost element,发料会产生CO文件,如下所示:
    DR: 物料消耗科目 - 工单 (工单作为成本分配对象 true cost assignment object)
    注意这一规律,如果数据从FI传递到CO,则在CO中只存在单边凭证(one-sided entry). CO凭 证可用KSB5查看。

    2) Activity Confirmation 报工时
    生产性成本中心(Product cost center)会向工单提供作业,比如人工、机器工时等。通过报工时,成本从生产性成本中心转移到工单中。CO的分录如下:
    DR: 次级成本要素(类型为43)- 工单
    CR: 次级成本要素 - 成本中心

    3)费用过账到成本中心
    SAP有不同类型的成本中心,比如生产型、管理型,或为分配需要设立的虚拟成本中(dummy cost center). 费用过账会同时产生FI文件和CO文件。

    4) Goods Receipt from the production order 工单收货
    根据产成品的标准单价,将成本从工单转入会计的产成品科目,同时产生FI文件和CO文件:
    FI文件的分录为:
    DR: 产成品 / 半成品等
    CR: 物料消耗科目

    CO文件为: CR: 物料消耗成本要素

    3. 期末结算处理

    1)Allocation from service and administrative cost centers to manufacturing overhead pool (also cost centers) 从管理性等成本中心将成本转到生产成本中心
    成本中心归集的费用可能要从一个成本中心转到另一个成本中心,最后分配给工单,或从成本中心直接分配给工单,所用的方法有:
    - Cost center assessment and distributions
    - Direct activity allocation

    2)重新计算成本中心的作业价格 (KSII)
    刚才提到过,成本中心会有费用从FI计入,或从其他成本中心用分配/分摊/直接分配等方法计入,这是它的借方,报工时则会用类型为43的成本要素转出,这是它的贷方项,如果作业价格定得准确的话,借方- 贷方会大体平衡,但一般不会为0,而有差异,这个差异用SAP术语(其实也是财务的术语)叫under-absorption 或over-absorption。因为作业价格事先计划的出入,需重新计算一次。

    3)按实际价格重估工单(CON2)
    作业价格重新计算后,用此事务码将差异分配给工单。

    4)计算制费 (CO43),计算WIP(KKAO),计算差异(KKS1)
    实际上这是三步,因为不想看起来步骤太多,就放一起了。SAP在 计算制费后,根据工单的状态确定是WIP还是差异。如果工单状态为DLV或TECO,表示工单已完成,没有WIP了,实际成本与目标成本的差异就是工单成 本差异(variance),否则表示工单没有完成,工单转入之成本出成品转出成本之差异仍为WIP。
    SAP计算出WIP或差异后,并不会立即生成FI凭证,需等到下一步工单结算才正式产生。产生的凭证如下所示:
    WIP会计分录:
    DR: WIP Inventory (BS) 
    CR: WIP Offset (P&L)
    也可能借贷方相反,表示WIP减少。如果工单在几期仍没有完工,则WIP会被反复计算,按这一对对应科目自动过账。

    差异的FI分录为:
    DR: Production Variances (P&L) (Unfavorable)
    CR: Material Consumption (P&L)

    5)工单结算(CO88)
    工单结算的作用就是将上步WIP或差异的分录实际过账到FI模快。

    以上步骤,如果您都能理解为什么,则您已洞悉SAP成本计算的流程和机制了。

    更多相关内容
  • 结合实例,分别用直接公式和近似公式法计算介质选煤和跳汰选煤的分配率,进而计算出了不同原煤资料的介质选煤和跳汰选煤的产品数质量。结果表明:直接公式和近似公式计算出的分配率和产品数质量的结果均十分接近,...
  • 轻量级大数据计算引擎esProc SPL,Hadoop Spark太

    千次阅读 多人点赞 2022-08-12 22:33:51
    Hadoop/Spark是源自头部互联网企业的重型解决方案,适合需要有超大规模集群...这种情况下,轻量级的大数据计算引擎SPL是首选,投入很低的成本,就可以做到技术轻、使用简便,而且还能提高开发效率、达到更高的性能。...

    前言

    • 背景:随着大数据时代的来临,数据量不断增长,传统小机上跑数据库的模式扩容困难且成本高昂,难以支撑业务发展。
    • 应对之法:很多用户开始转向分布式计算路线,用多台廉价的PC服务器组成集群来完成大数据计算任务。
    • 重要技术:Hadoop/Spark就是其中重要的软件技术,由于开源免费而广受欢迎。经过多年的应用和发展,Hadoop已经被广泛接受,不仅直接应用于数据计算,还发展出很多基于它的新数据库,比如Hive、Impala等。
    • 同时用过Hadoop Spark人都知道它非常的重,很多情况下其实无需用这么重,那么有没有一个更加清量级的计算引擎?esProc SPL应运而生

    一图总览

    在这里插入图片描述

    Hadoop/Spark之重

    Hadoop的设计目标是成百上千台节点的集群,为此,开发者实现了很多复杂、沉重的功能模块。但是,除了一些互联网巨头企业、国家级通信运营商和大型银行外,大多数场景的数据量并没有那么巨大。结果,经常能看到只有几个到十几个节点的Hadoop集群。由于目标和现实的错位,对很多用户来讲,Hadoop成了一个在技术、应用和成本上都很沉重的产品。

    技术之重

    • 如果真的有几千台计算机组成的集群,是不可能依靠手工个性化管理的。试想,将这些计算机罗列出来,运维人员看都看不过来,更别说管理和分配任务了。再说,这么多机器,难免会不断出现各种故障,怎么保证计算任务顺利执行?Hadoop/Spark的开发者为了解决这些问题,编写了大量代码,用于实现自动化节点管理、任务分配和强容错功能。

    • 但是,这些功能本身就要占用很多计算资源(CPU、内存和硬盘等),如果用到几台到十几台节点的集群上,就太过沉重了。集群本来就不大,Hadoop还要占用相当一部分的资源,非常不划算。

    • 不仅如此,Hadoop产品线很长,要把这些模块都放在一个平台上运行,还要梳理好各个产品之间的相互依赖性,就不得不实现一个包罗万象的复杂架构。虽然大多数场景只用其中一两个产品,也必须接受这个复杂、沉重的平台。

    • 后来出现的Spark弥补了Hadoop对内存利用的不足,技术上是不是可以变轻呢?很遗憾,Spark走向了另一个极端,从理论模型上就只考虑内存计算了。特别是Spark 中的 RDD 采用了 immutable 机制,在每个计算步骤后都会复制出新的 RDD,造成内存和 CPU 的大量占用和浪费,离开大内存甚至无法运行,所以技术上还是很重。

    使用之重

    • Hadoop技术上太过复杂,也就意味着安装和运维会很麻烦。集群只有几台计算机时,却不得不使用为几千台节点集群设计的节点管理、任务分配和容错功能。可想而知,安装、配置、调试都很困难,日常运行的维护、管理工作也不容易。
      即使克服这些困难让Hadoop运行起来了,编写大数据计算代码时还会面临更大的麻烦。Hadoop编程的核心框架是MapReduce,程序员要编写并行程序,只要写 Map 和 Reduce 动作即可,用来解决求和、计数等简单问题也确实有效。但是,遇到复杂一些的业务逻辑,用MapReduce编程就会变得非常困难。例如,业务计算中很常见的JOIN计算,就很难用MapReduce实现。再比如,很多和次序有关的运算实现起来也很困难。

    • Spark的Scala语言具备一定的结构化数据计算能力,是不是能简单一些呢?很可惜,Scala使用难度很大,难学更难精。遇到复杂一些的运算逻辑,Scala也很难写出来。

    • MapReduce、Scala都这么难,所以Hadoop/Spark计算语法开始回归SQL语言。Hive可以将SQL转化为MapReduce所以很受欢迎,Spark SQL的应用也比Scala广泛的多。但是,用SQL做一些常规查询还算简单,用于处理多步骤过程计算或次序相关运算还是非常麻烦,要写很复杂的UDF。而且,许多计算场景虽然勉强能用SQL实现,但是计算速度却很不理想,也很难进行性能调优。

    成本之重

    • 虽然 Hadoop 软件本身开源免费,但它技术复杂、使用困难,会带来高昂的综合成本。

    • 前面说过,Hadoop自身会占用过多的CPU、内存和硬盘,而Spark需要大内存支撑才能正常运行。所以不得不为Hadoop/Spark采购更高配置的服务器,要增加硬件支出。

    • Hadoop/Spark使用困难,就需要投入更多的人力去完成安装、运维,保证Hadoop/Spark的正常运转;还要投入更多的开发人员,编程实现各种复杂的业务计算,要增加人力资源成本。

    • 由于使用过于困难,很多用户不得不采购商业公司的收费版本Hadoop/Spark,价格相当可观,会大幅增加软件采购成本。

    • 既然Hadoop如此沉重,为什么还有很多用户会选择它呢?答案很简单:暂时找不到别的选择,也只有Hadoop勉强可用,好歹知名度高一些。

    • 如此一来,用户就只能安装、配置Hadoop的重型应用,并忍受Hadoop本身对计算资源的大量消耗。小规模集群的服务器数量本来就不多,Hadoop又浪费了不少,小马拉大车,最后运行的效果可想而知。花了大价钱采购、费事费力的使用Hadoop,实际计算的性能却不理想。

    • 就没有别的选择了?

    轻量级的选择

    开源的esProc SPL是轻量级大数据计算引擎,采用了全新的实现技术,可以做到技术轻、使用简单、成本低

    技术轻

    • 本文开头说过,越来越大的数据量让传统数据库撑不住,所以用户只能转向分布式计算技术。而数据库之所以撑不住,是因为SQL难以实现高速算法,大数据运算性能只能指望数据库的优化引擎,遇到复杂计算时,优化引擎又常常无能为力。

    • 所以,我们应该想办法设计更高效的算法,而不是一味地追求分布式计算。按照这个思路,SPL提供了众多高性能算法(有许多是业界首创)以及高效的存储方案,同等硬件环境下可以获得远超过数据库的运算性能。安装在单机上的SPL就可以完成很多大数据计算任务,架构比集群简单很多,从技术上自然就轻的多了。

    • SPL的高性能算法有下面这些:

    • 对于数据量更大的情况,SPL实现了轻量级集群计算功能。这一功能的设计目标是几台到十几台节点的集群,采用了与Hadoop完全不同的实现方法。

    • SPL集群不提供复杂沉重的自动化管理功能,而是允许对每个节点进行个性化配置。程序员可以根据数据特征和计算目标来决定各节点存储什么样的数据,完成哪些计算。这样做,不仅大大降低了架构复杂度,也是提升性能的重要手段。

    • 以订单分析为例,订单表很大,要通过产品号字段与较小的产品表主键做关联,再按照产品供应商分组汇总订单金额。SPL集群可以很容易的将订单表分段存放在各个节点的硬盘上,再将较小的产品表读入每个节点的内存中。计算时,每个节点仅对本机上的订单分段和产品数据做关联、分组汇总,可以缩短总计算时间;再将结果传输到一个节点上做二次汇总。由于传输的是第一次汇总的结果,数据量小、网络传输时间较短。总体来说,这个方案可以获得最佳性能,虽然程序员需要做一些更细致的工作,但对于小规模集群来说,增加的工作量并不大。

    • SPL也不提供超强的容错能力,不会像Hadoop那样,在有节点故障的情况下,还要保证任何一个任务都会执行成功。实际上,大多数计算任务的执行时间都在几个小时以内,而几台、十几台机器的集群一般都能做到较长时间正常运行,不会这么频繁的出故障。即使偶尔出现节点故障导致任务执行失败,再重新计算一遍也可以接受,毕竟这种情况不会经常发生。所以,SPL的容错能力只是保证有少数节点故障的时候,整个集群还能继续工作并接受新任务(包括重算的任务),这就大大降低了SPL集群的复杂度。

    • 在内存计算方面,SPL没有使用Spark RDD的 immutable机制,而是采用了指针式复用机制,利用地址(指针)访问内存,在数据结构没有改变的情况下,直接用原数据的地址形成结果集,不必每个计算都将数据复制一遍,仅仅多保存一个地址(指针),可以同时减少 CPU 和内存的消耗,运行起来要比Spark轻很多了。并且,SPL改进了当前的外存计算算法体系,降低了复杂度并扩大了适应范围,可以做到内外存计算结合,充分提升计算性能的同时,还不像Spark那样依赖大内存。

    使用简单

    • SPL采用轻量级技术,自然更容易安装、配置和运行维护。SPL不仅可以作为独立服务器使用,还很容易集成到需要高性能计算的应用中,比如即时查询系统,只要引入几个jar包即可。Hadoop则很难集成,只能在边上作为一个数据源运行。有些临时性数据需要随时进行处理,则可使用SPL的桌面集成开发环境可视化地计算,快速得到结果。如果要安装部署Hadoop,那么等环境搭建好时临时数据任务已经过期了。

    • 前面展示的众多SPL高性能算法,也能让大数据计算编程变得简单。程序员可以在较短时间内掌握这些算法函数,学习成本相对较低。而且,使用这些现成的函数很容易实现各种复杂的计算需求,不仅比MapReduce/Scala简单,比SQL也简单很多。

    • 比如,以电商网站常见的漏斗分析为例,用SQL实现三步漏斗的代码大致如下:

    with e1 as (
        select gid,1 as step1,min(etime) as t1
        from T
        where etime>= to_date('2021-01-10', 'yyyy-MM-dd') and etime<to_date('2021-01-25', 'yyyy-MM-dd')
            and eventtype='eventtype1' and …
        group by 1
    ),
    with e2 as (
        select gid,1 as step2,min(e1.t1) as t1,min(e2.etime) as t2
        from T as e2
        inner join e1 on e2.gid = e1.gid
        where e2.etime>= to_date('2021-01-10', 'yyyy-MM-dd') and e2.etime<to_date('2021-01-25', 'yyyy-MM-dd') 
    and e2.etime > t1
            and e2.etime < t1 + 7
            and eventtype='eventtype2' and …
        group by 1
    ),
    with e3 as (
        select gid,1 as step3,min(e2.t1) as t1,min(e3.etime) as t3
        from T as e3
        inner join e2 on e3.gid = e2.gid
        where e3.etime>= to_date('2021-01-10', 'yyyy-MM-dd') and e3.etime<to_date('2021-01-25', 'yyyy-MM-dd') 
    and e3.etime > t2
            and e3.etime < t1 + 7
            and eventtype='eventtype3' and …
        group by 1
    )
    select
        sum(step1) as step1,
        sum(step2) as step2,
        sum(step3) as step3
    from
        e1
        left join e2 on e1.gid = e2.gid
        left join e3 on e2.gid = e3.gid
    
    • SQL写出来要三十多行,理解起来有相当的难度。如果用MapReduce/Scala来写,会更加困难。即使是用SQL实现,写出来的这段代码和漏斗的步骤数量相关,每增加一步就要再增加一段子查询。

    • 相比之下,SPL 就简单得多,处理任意步骤数都是下面这样简洁的代码:

    AB
    1=["etype1","etype2","etype3"]=file("event.ctx").open()
    2=B1.cursor(id,etime,etype;etime>=date("2021-01-10") && etime<date("2021-01-25") && A1.contain(etype) && …)
    3=A2.group(id).(~.sort(etime))=A3.new(~.select@1(etype==A1(1)):first,~:all).select(first)
    4=B3.(A1.(t=if(#==1,t1=first.etime,if(t,all.select@1(etype==A1.~ && etime>t && etime<t1+7).etime, null))))
    5=A4.groups(;count(~(1)):STEP1,count(~(2)):STEP2,count(~(3)):STEP3)
    • SPL集群计算的代码也非常简单,比如前面提到的订单分析计算,具体要求是:大订单表分段存储在4个节点上,小产品表则加载到每个节点的内存中,两表关联之后要按照产品供应商分组汇总订单金额。用SPL写出来大致是下面这样:
    AB
    1["192.168.0.101:8281","192.168.0.102:8281",…, "192.168.0.104:8281"]
    2fork to(4);A1=file("product.ctx").open().import()
    3>env(PRODUCT,B2)
    4=memory(A1,PRODUCT)
    5=file("orders.ctx":to(4),A1).open().cursor(p_id,quantity)
    6=A5.switch(p_id,A4)
    7=A7.groups(p_id.vendor;sum(p_id.price*quantity))
    • 这段代码执行时,任务管理(内存加载、任务拆分、合并等)所需要的计算资源,远远小于关联和分组汇总计算的消耗。如此轻便的任务管理功能,可以在任意节点、甚至是集成开发环境IDE上执行。

    成本低

    • 与Hadoop相同,SPL也是开源软件,不同的是SPL不仅软件免费,综合成本也非常低。

    • SPL安装、配置、运维很容易,可以大大降低支持人员的人力资源成本。同时,由于SPL降低了大数据计算编程的难度,程序员很容易实现各种复杂的计算,开发效率显著提高,也就节省了程序员的人力资源成本。

    • 而且,由于SPL技术体系非常轻,平台自身占用的CPU、内存和硬盘很少,可以让更多的资源用于业务计算,能大幅提高硬件利用率。SPL也不像Spark那样依赖大内存,总体来说,大大减少了硬件采购成本。

    SPL既轻且快

    • SPL技术轻、自身消耗小,而且还提供了众多高性能算法,所以,在几个到几十个节点的集群,甚至单机的情况下,比Hadoop/Spark有更好的性能表现。

    • 案例1:某电商漏斗分析计算。

      • Spark:6节点,每节点4CPU核,平均计算时间:25秒。

      • SPL:单机,8线程计算,平均计算时间可达10秒。代码量仅有Spark Scala的一半。

    • 案例2:某大型银行用户画像分析。

      • Hadoop上某OLAP服务器:虚拟机100CPU核,计算时间:120秒。

      • SPL:虚拟机12CPU核,计算时间:仅4秒。性能提高250倍。

    • 案例3:某商业银行的手机银行APP,活期明细查询,数据量大且高并发。

      • 基于Hadoop的某商用数据仓库:高并发时无法达到秒级的响应速度,只好换用6台ES集群。

      • SPL单机:达到6台ES集群同样的并发和响应能力。

    SPL资料

    总结

    • 软件开发没有银弹,没有最好,只有更加合适的方案;
    • Hadoop/Spark是源自头部互联网企业的重型解决方案,适合需要有超大规模集群的巨大企业。
    • 很多场景的数据虽然也不少,但小集群甚至无集群就足够处理,远没多到这些巨大企业的规模,也没有那么多的硬件设备和维护人员。这种情况下,轻量级的大数据计算引擎SPL是首选,投入很低的成本,就可以做到技术轻、使用简便,而且还能提高开发效率、达到更高的性能。
    展开全文
  • 加强隐私计算、数据脱敏、密码等数据安全技术与产品的研发应用,提升数据安全产品供给能力,做大做强数据安全产业。 1 数据要素价值凸显 隐私保护需求日益增强 在大数据和人工智能时代,如何在享受新技术带来的便利...

    数据要素已成为核心生产要素与推动经济发展的核心力量。

    数据要素的价值在不断得到释放,对提高生产效率的推动作用日益突出。

    日前,国务院办公厅印发《要素市场化配置综合改革试点总体方案》,此举标志着要素市场化配置改革进入向纵深推进阶段。其在“探索建立数据要素流通规则”方面中特别指出,要探索“原始数据不出域、数据可用不可见”的交易范式,实现数据使用“可控可计量”,推动完善数据分级分类安全保护制度。

    此前,国务院办公厅印发《“十四五”数字经济发展规划》,强调数据要素是数字经济深化发展的核心引擎,到2025年数据要素市场体系初步建立,要充分发挥数据要素作用,加快数据要素市场化流通。

    工业和信息化部印发《“十四五”大数据产业发展规划》指出,推动数据安全产业发展,支持重点行业开展数据安全技术手段建设,提升数据安全防护水平和应急处置能力;加强隐私计算、数据脱敏、密码等数据安全技术与产品的研发应用,提升数据安全产品供给能力,做大做强数据安全产业。

    1

    数据要素价值凸显

    隐私保护需求日益增强

    在大数据和人工智能时代,如何在享受新技术带来的便利性的同时保护自己的隐私,是一个重要的问题。

    一方面,手机、监控摄像头及各种传感器源源不断地收集人们的日常活动数据;另一方面,随着大规模机器学习算法与大数据处理技术的日益成熟,以及计算机硬件性能的不断提升,人们收集到的海量数据能够更高效地用于实际问题的建模和求解过程。

    然而,近年来越来越多的数据滥用和隐私泄露事件提醒着人们,不恰当地使用大数据也会带来灾难性后果:用户设备及其活动信息的泄露可能导致用户被软件“杀熟”;用户个人信息的泄露可能导致用户被犯罪分子精准诈骗。

    2

    政策法规与市场需求双轮驱动

    技术破解隐私安全与数据合规流通难题

    为强化个人隐私信息保护,防止敏感数据被滥用,国家出台了一系列法律、法规,规范数据的管理和使用。

    继《中华人民共和国网络安全法》生效之后,《数据安全法》和《个人信息保护法》于2021年相继颁布和实施。相关法律法规均对数据跨境做出相关规定,新出台的《个人信息保护法》更是对数据跨境流动的规则作出了较为具体的规定。企业如何做好出境数据合规,成为业界关注的主要问题。

    除了依靠法律制度保护隐私,还有必要将隐私保护的数学理论和现实需求相结合,将隐私保护技术和计算任务相结合,在大数据分析和机器学习广泛应用的现实情况下,运用多种技术手段解决隐私泄露问题。隐私计算便是解决这类问题的核心研究课题。

    因此,学习隐私计算的相关技术,建设隐私计算平台和系统,探索隐私计算的相关应用场景变得越发重要。

    3

    《隐私计算》新书重磅上市
    在此背景下,由香港科技大学计算机科学与工程系副教授、智能网络与系统实验室主任陈凯教授,加拿大工程院及加拿大皇家科学院两院院士、微众银行首席人工智能官杨强教授共同撰写的《隐私计算》中文专著,现已重磅上市。

    在这里插入图片描述

    4

    本书特色

    1. 内容系统完整全面。

    呈现相对完整的隐私计算知识体系,系统阐述隐私计算关键技术,包括4大发展阶段,5大应用平台,9大落地实践案例。
    02. 理论应用价值兼备。

    系统讲解隐私计算的基础理论和关键技术,包括秘密共享、同态加密、不经意传输、混淆电路、差分隐私、可信执行环境和联邦学习。并介绍了基于隐私计算技术构建的五个前沿隐私计算平台,以及平台的效率问题和常见加速策略。
    03. 产业实践案例丰富。

    本书结合金融营销与风控、广告计费、广告推荐、数据查询、医疗、语音识别及政务等领域的产业应用案例,详细分析了相关技术的适用范围和落地方法,方便读者理解技术的优点和局限性,对实践者具有很高的参考价值。
    04. 全新法律法规解读。

    本书邀请观韬中茂律师事务所的资深律师,对最新的中国数据保护法律进行了详细解读,方便读者了解中国新的数据保护制度。
    05. 顶级专家学者力荐。

    中国科学院院士梅宏倾情作序,中国工程院院士高文,中国工程院外籍院士、加拿大皇家科学院院士罗智泉,创新工场董事长兼CEO李开复联袂推荐。

    5

    阅读收获
    本书是为计算机科学、隐私保护、大数据和人工智能相关专业的学生,以及对隐私计算感兴趣的从业者,从事隐私计算研究的研究人员、法律法规制定者和政府监管者编写的。

    无论是入门还是探究隐私计算,本书都可作为阅读资料的第一本书。

    对于数据要素相关研究的从业者,可将本书作为参考书,阅读后可对隐私计算各个具体技术的性质、性能有系统的认识,了解现有隐私计算技术存在的优点和不足,以及解决这些问题的思路,并掌握如何将隐私计算在各个场景中落地应用,同时了解当前的最新研究进展和发展方向。

    对于高等院校计算机科学、隐私保护、大数据和人工智能相关专业的本科生及研究生,以及首次接触隐私计算的人士,可将本书作为学习教材、研究隐私计算的参考文献,阅读后可全面了解隐私计算的基础技术,对相关领域有系统的认识。

    对于数据要素的立法者、监管者、运营者、参与者和交易者,阅读本书可进一步了解大数据和人工智能法律事务的进展。

    6

    作者介绍
    陈 凯

    在这里插入图片描述

    杨 强

    在这里插入图片描述

    7

    专家力荐
    《隐私计算》得到中国科学院院士梅宏作序,中国工程院院士高文,中国工程院外籍院士、加拿大皇家科学院院士罗智泉,创新工场董事长兼CEO李开复等联袂推荐。

    梅宏院士在序言中指出,

    本书呈献给读者的是兼顾广度和深度的关于隐私计算的系统性介绍,从广度上看,涵盖了隐私计算的基础理论和关键技术,从深度上看,对现有隐私计算技术及其在应用中存在的问题进行了深入分析,并分享了解决这些问题的思路,兼具理论价值和实用价值。

    高文院士评价,

    《隐私计算》作为首部全面、系统论述隐私计算的中文著作,重点介绍了隐私计算的定义、相关技术以及落地应用,从技术原理、最新研究进展等不同角度进行阐述,有助于感兴趣的读者全面理解和把握其关键技术,是隐私计算领域一本难得的、具有醍醐灌顶效果的专业参考书。

    罗智泉院士评价,

    身处数据智能时代,每个人都是数据的制造者与使用者,但也在承受着数据隐私的风险。本书向我们展示了在数字经济时代构建兼顾隐私保护与流通应用的方法和技术——隐私计算,并对这个新的重要技术的技术原理、落地应用给出了系统、深刻的阐述与分析。对于每一个关注大数据、人工智能等领域技术发展的人来说,它都是一本值得阅读与学习的参考书。

    李开复博士评价,

    隐私计算平衡了数据要素的经济效益与隐私安全的矛盾,为人工智能、大数据等产业提供了安全保障,具备广阔的前景与机会,十分值得关注。本书系统地梳理了隐私计算技术理论与应用场景,相信能够为广大科研工作者、企业开发人员、技术爱好者提供参考与启发。

    新书福利
    限时五折优惠

    快快扫码抢购吧!
    在这里插入图片描述

    在这里插入图片描述

    展开全文
  • 质心计算

    千次阅读 2020-12-21 23:13:44
    质心计算图形图像基本处理之——一个非常容易理解的图像求质心代码 ...weixin_41990247:楼主能解释一下质心计算的公式原理吗 ENVI数据文件打开 Wency_super:同样方法我打开是黑白电视无信号的那种状态 图形图像...

    质心计算

    图形图像基本处理之——一个非常容易理解的图像求质心代码 ...

    weixin_41990247:楼主能解释一下质心计算的公式原理吗 ENVI数据文件打开 Wency_super:同样方法我打开是黑白电视无信号的那种状态 图形图像基本处理之——一个非常容易... qq_37244154:这个是亚像素精度级别嘛?

    2018考研数学:曲线质心和形心的计算方法分析-新东方网 ...

    在考研数学一和数学二的考试大纲中,要求考生掌握一些定积分在物理方面的应用,为了帮助同学们了解这一点,下面小编对曲线的质心和形心的计算方法做些介绍,供大家参考。

    质心和刚心的调整 - 土木在线

    qinhaojun 发表于 2013-8-19 09:32 没错,是会影响扭转,但是规范的控制并不是通过质心刚心来体现的,也是说你调整质心刚心之间距离调整到 …在计算的时候,地震力是假设作用下质心的,刚心的定义是力作用在刚心不产生附加弯矩。

    转动惯量_百度百科

    测量转动轴通过圆柱质心时,系统的转动惯量 。然后将两圆柱对称地置于下圆盘的两侧。测量此时系统的转动惯量 。 测量圆柱质心到转轴的距离计算,并与测量值比较。 [6]

    扇形质心计算_哔哩哔哩 (゜-゜)つロ 干杯~-bilibili

    算子法快速计算二阶线性常系数非齐次特解 四) 考研数学李娜 9494播放 · 138弹幕 02:26 火遇上高压电的神奇现象 奇思大探索 14.0万播放 · 260弹幕 02:15 2019质心冬令营 晚会 Mischa大土豆 ...

    质心_百度百科

    质心 图像计算 对一幅2D的连续图像,f(x,y)≥0.p+q阶矩Mpq和矩μpq 定义为 其中pq为非负的整数,对离散化的数字图像,上述二式变为 其中(ic,jc)为质心坐标,且 可见,图像的质心即为第0和第1阶矩 2阶距为旋转半径 ...

    质心位置计算

    细杆的重力矩以质心位置计算,原因是: 细杆重力距=细杆重力x力臂, 细杆的重力,可以看做细杆的各部分的重力之和, 他们联合作用的效果,可以等效到质心位置。

    2018考研数学:曲线质心和形心的计算方法分析_考研_中公 ...

    2018考研交流群 586254585 数学是考研各科中难度较大的一科,2018考研数学:曲线质心和形心的计算方法分析,一起来看下! 在考研数学一和数学二的考试大纲中,要求考生掌握一些定积分在物理方面的应用,包括会用定积分计算变力做功、引力、压力、质心和形

    查找质心—ArcGIS Online 帮助 | Documentation

    查找质心 工具可以用于生成每个区域的点,这样这些点可以用作 选择设施点 的输入。用法说明 需要输入单个多点、线或面要素。将针对每个多点、线或面要素计算质心。默认情况下,查找质心 将计算每个要素的代表

    利用三重积分计算曲面z^2=x^2+y^2与平面z=1所围立体的 ...

    曲面是旋转平方根曲面,有关于z=0对称的上下两个分支,立体是上面的分支在z=1以下的部分。 关于z轴对称,质心在z轴上。只要确定z的值即可。 体积=∫dv,z∈[0,1],取z=z与z=z+dz两个曲面之间的一个切片为dv,近似可以看成一个圆盘,体积 ...

    solidworks怎么查看测量零件、质心-百度经验

    solidworks怎么查看测量零件、质心,在olidwork设计中,经常需要查看零件的位置和距离,如何操作呢,笔者来分享一下。 在solidworks设计中,经常需要查看零件的位置和距离,如何操作呢,笔者来分享一下。

    物体的质心坐标公式及求物体质心的典型例题-百度经验

    物体的质心坐标公式及求物体质心的典型例题,上一节中我们介绍了质心的概念和利用二重积分求平面薄片质心的方法,对于三维空间中的物体,也可以用类似的方法求出其质心,本节给出利用三重积分给出物体质心的坐标公式,并通过例题说明如何求物体的质心。

    质心教育宣传片,原谅我不厚道的笑了!_哔哩哔哩 (゜-゜)つロ ...

    【物理竞赛】质心计算 、平衡条件 scitopia 1578播放 · 5弹幕 2:06:03 质心姐姐小课堂——量子力学(一) 质心姐姐 7978播放 · 252弹幕 00:26 健身又有什么用呢?阿还是一样地阿=͟͟͞͞ʕ•̫͡•ʔ ...

    使用matlab进行质心计算_matlab 求图像质心,matlab 求质心 ...

    使用matlab 进行图像质心计算,用于计算质心。matlab 求图像质心更多下载资源、学习资料请访问CSDN下载频道. 图像中目标区域的质心点坐标的matlab的源代码 在程序是用手工选取一幅图像中的目标,只能求出选中目标在 ...

    vmd计算质心命令-大江东去-搜狐博客

    g09溶剂化自由能的计算 vmd修理resid 怎么写篇漂亮的research proposal,流传很广的写作指南。言简意赅,很实用~~ Gaussian以后做AIM和NBO分析需要的wfn文件和.47文件 nwchem的使用技巧之一,swap 量化入门书 大饭桶(dft)精度直追猜猜谁蛋疼[ccsd(t)]

    [ORB-SLAM2] ORB-SLAM中的ORB特征(提取) - 知乎

    TODO: Harris角点的计算。3. Oriented FAST,旋转角度计算 ORB计算角度也比较简单,首先一个圆形区域的灰度质心,连接质心和圆心形成一个向量,这个向量的角度是角点的角度。圆的半径取为15,因为整个patch一般取的是31×31的。

    质心计算_百度文库

    质心计算: 由力学可知,位于平面上点(xi,yi)处的质量为 mi(i=1,2,3,…)的几个质点所构成的质点系的 质心坐标(xc,yc)的计算公式为:, 其中: 质点系中全部质点的质量之和 质点系各质点中关于 y 轴的静力矩 mi?xi 之和 质点系各质点中关于 x 轴的静力矩 mi

    geometry - 计算球面多边形质心

    我想要一种计算球体上多边形质心的一般方法。到目前为止,的在线参考似乎是:Jeff Tools for Graphics and Shapes 。这里描述的方法建议将多边形分解成多个球形三角形,并计算由球形三角形区域加权的球形三角形质心的平均值。我知道有几种 ...

    不规则物体的质心计算和展示_图文_百度文库

    不规则物体的质心计算和展示 - §三 质心 质心运动定理 §1 质心 §2 质心参考系 §3 质心运动定理 高速闪光灯拍摄的扳手在光滑桌面上作运动的情况 §1 质心 ? ? ? 若令系...

    inRange函数, openCV坐标系,几何质心计算 - 简书

    inRange函数, openCV坐标系,几何质心计算 圣诞节又到啦嘻嘻!!!近来着手智能交通的一些项目,从中总结了几个常用的小点,分享出来以方便大家:

    在VMD中将距离较近的分子质心连线的脚本 - 思想家公社的 ...

    在VMD中将距离较近的分子质心连线的脚本文/Sobereva @北京科音 2018-Mar-7 在计算化学公社论坛上有人问下图这种把距离较近的分子质心连线的图怎么绘制...

    K-means聚类算法 - 小柠 - 博客园

    5、如果新计算出来的质心和原来的质心之间的距离小于某一个设置的阈值(表示重新计算的质心的位置变化不大,趋于稳定,或者说收敛),我们可以认为聚类已经达到期望的结果,算法终止。 6、如果新质心和原质心距离变化很大,需要迭代3~5步骤。 4.

    9.2 平面薄片的质心

    所以,薄片的质心的坐标为 注意:如果薄片质量分布均匀,即面密度 为常量,则公式中的 可提到积分记号外面并从分子,分母中约去,这样可得到均匀薄片的质心的坐标为 其中 为闭区域 的面积. 3.举例 例2 求位于两圆 和 之间的均匀薄片的质心.

    南京理工大学特征量参数测试技术

    一次安装实现产品质量、质心 、偏心参数的高精度测量,减少了重复安装定位带来的测量误差。 托架法与双立面测量法测试精度对比表: 以质量:4000kg、长度:8000mm、直径:650mm弹箭为例,在相同测试外部条件下(传感器、电路、标准体、三维质心 ...

    形心和质心的计算公式_百度知道

    2017-12-16 简单的形心公式、质心公式是什么? 107 2018-12-12 为什么高数计算形心和质心的公式是一样的 5 2017-12-16 质心、形心的公式是什么? 6 2012-08-08 质心、、形心的区别? 怎样确定位置,有计算方法吗? 34 2011-12-21 形心和质心,刚心的区别 60 ...

    展开全文
  • 对于客户,制造厂商有义务协助其如何选择适当风量的散热风扇,现将风量需求的计算方法介绍如下: 一、首先必须了解一些已知条件: 1、1卡等于1g0℃的水使其温度上升1℃所需的热量。 2、1瓦特的功率工作1秒钟等于1...
  • 整理 | 唐小引 ...还将有数十家芯片、模组、 工具和应用集成商展示最新产品,是不容错过的行业盛会。 2019嵌入式智能国际大会,8.3折限时优惠票,最高可省499元!学生票仅售399元!戳链扫码买起来!
  • 在集群层面,采用面向数据中心的CloudEngine 8800系列交换机,提供端口100Gbps的交换速率,将集群内的所有AI服务器接入高速交换网络。独创iLossless 智能无损交换算法,对集群内的网络流量进行实时的学习训练,...
  • 计算产品预研

    千次阅读 2017-11-19 15:39:58
    国内各大云平台现有流计算产品预研
  • 边缘计算设备有哪些分类

    千次阅读 2021-07-22 17:28:24
    边缘计算,也叫分布式计算相关、雾计算、多边计算,主要优势是在数据采集端或系统边缘端就完成了对海量设备数据的整合、分析和计算反馈。边缘计算能够节省通信带宽,降低网络延迟、减少了数据通信量,提高系统安全性...
  • 边缘计算与嵌入式系统

    万次阅读 多人点赞 2018-07-06 19:46:00
    边缘计算简介 边缘计算的起源 嵌入式系统与边缘计算 3.1 嵌入式系统概述 3.2 嵌入式系统的发展历史 3.3 嵌入式系统应用到边缘计算 3.4 嵌入式硬件的要求 3.5 边缘计算环境下嵌入式系统与人工智能 观点与看法...
  • 计算机的分类一般分为

    万次阅读 2021-07-25 03:01:20
    大家好,我是时间财富网智能客服时间君,上述问题将由我为大家进行解答。计算机的分类一般分为:1、按照性能...通用机,科学计算、数据处理、过程控制解决各类问题。3、按照原理分类:数字机,速度快、精度高、自...
  • MODIS三级数据土地覆盖类型产品(Land Cover data)是根据一年的Terra和Aqua观测所得的数据经过处理,描述土地覆盖的类型。该土地覆盖数据集中包含了17个主要土地覆盖类型,根据国际地圈生物圈计划(IGBP),其中...
  • SAP产品成本计算流程 (修订版)

    万次阅读 多人点赞 2017-01-10 23:23:16
    SAP计算产品成本的方法有三种,按期间计算产品成本,按生产订单计算产品成本,按销售订单(sales order)计算成本。其中,按生产订单计算成本最为常见,很多公司采用,本文希望简明扼要说明SAP产品计算的流程。 对之前...
  • 就唇语识别而言,主要是应用计算机视觉技术,从连续图像中对人说话过程中口型变化的提取,经过唇语识别模型计算后能够得出可能性最大的自然语言语句,除此之外,这项技术可在噪声环境或无声环境中辅助语音识别的相关...
  • 通俗讲解边缘计算

    千次阅读 多人点赞 2020-05-14 14:29:38
    通俗讲解边缘计算随着物联网越来越火,同时伴随着物联网而来的,就是各种概念和各种技术,其中一个就是边缘计算,当然还有雾计算。其实边缘计算和雾计算都差不多,雾计算只是和云计算是相对的。只是叫边缘计算呢,...
  • 分布式计算的详细笔记

    千次阅读 多人点赞 2020-04-24 15:29:52
    分布式计算 1、定义 ==分布式计算是一种计算方法,和集中式计算是相对的==。随着计算技术的发展,有些应用需要非常巨大的计算能力才能完成,如果采用集中式计算,需要耗费相当长的时间来完成。分布式计算将该...
  • 微软在 2018 年 Build 大会上将边缘计算作为一个中之,我曾在 5 月的会员通讯里作出过分析: ……微软的野心是希望通过构建一个「云—端」的协同产品通道,将人工智能的各项能力输出到各个产品中,比如今年的...
  • 移动计算

    万次阅读 2018-06-24 12:02:02
    移动计算是随着移动通信、互联网、分布式计算等技术的发展而兴起的新技术。移动计算技术将使计算机或其它信息智能终端设备在无线环境下实现数据传输及资源共享,将信息传递给远程服务器下的一种分布计算环境下的技术...
  • 第一讲:高性能计算基础知识讲解

    万次阅读 2019-12-29 17:09:57
    回顾过去15年,HPC一直是增长最快的IT市场之一,其增长速度有时甚至超过了...首先,让我们从高性能计算概念开始,逐步深入到技术细节,掌握HPC关键技术和方案选型、设计等综合能力。 什么是高性能计算,涉及哪些...
  • 计算机发展历史的四个阶段

    万次阅读 2021-07-11 01:29:47
    世界上第一台电子计算机是个庞然大物:30吨,占地150平方米,肚子里装有18800只电子管。1.第一代计算机:电子管数字计算机(1946-1958年)硬件方面,逻辑元件采用电子管,主存储器采用汞延迟线、磁鼓、磁芯;外...
  • 随着科技的不断发展,电脑也变得越来越普及,尤其是笔记本电脑成为了很多学生和上班人员的首选电子产品。但是有的时候因为我们对于笔记本电脑的操作不是特别的熟练,导致电脑出现了蓝屏不断重启的问题,出现这些问题...
  • 金蝶312.1产品培训 系统内置公式函数...假期额度生成 假期额度算 考勤自动计算 实时算假期额度 考勤算 生成自然年度假期额度 考勤计算相关公式区别 考勤计算 考勤计算:不仅计算考勤异常,冲消假期等,还进行智能排
  • •Spark最初由美国加州伯克利大学(UCBerkeley)的AMP实验室于 2009年开发,是基于内存计算的大数据并行计算框架,可用于构建大 型的、低延迟的数据分析应用程序 •2013年Spark加入Apache孵化器项目后发展迅猛,如今...
  • Hadoop Spark太,esProc SPL很轻

    万次阅读 多人点赞 2022-07-28 15:56:12
    count(~(1)):STEP1,count(~(2)):STEP2,count(~(3)):STEP3) SPL集群计算的代码也非常简单,比如前面提到的订单分析计算,具体要求是:大订单表分段存储在4个节点上,小产品表则加载到每个节点的内存中,两表关联之后...
  • 作者:从墨 随着企业的不断发展,企业产生大量的数据...在2019年HC大会上,华为重磅推出最新一代高扩展海量存储分布式数据库——TaurusDB,它拥有一个最大的特点就是将存储和计算以一种分离的架构形式运行。很多人...
  • 一文了解国内边缘计算玩家动态

    千次阅读 2020-02-19 22:18:13
    随着物联网、大数据、人工智能、5G等信息技术的快速发展,云计算已经无法满足机器人、智能家居、无人驾驶、VR/AR、新媒体、智能安防、远程医疗、可...边缘计算的兴起帮助企业近乎实时地分析信息,并围绕物联网(IoT)...
  • (一)隐私计算技术

    万次阅读 2021-06-28 14:58:11
    隐私计算技术
  • excel求解精确心法

    千次阅读 2021-06-16 06:30:27
    这是一类设施选址问题,精确心法是求解这类问题最有效的算法之一。我们以该点的运量乘以到该点的运输费率再乘以到该点的距离,求出上述乘积之和最小的点,即:ni i i i 1min TC VR d ==∑其中:TC ——总运输...
  • MesaTEE:高性能的隐私保护通用安全计算背景介绍赋能多场景应用,MesaTEE护航云上数据安全技术优势内存安全易审计的不可绕过检查(Non-bypassable Security)加密隔离和远程验证灵活可配置的安全等级功能丰富、性能...

空空如也

空空如也

1 2 3 4 5 ... 20
收藏数 188,785
精华内容 75,514
热门标签
关键字:

产品单重如何计算