陕西电信IT规划:结算收入应收帐数据模型设计

需积分: 49 4 下载量 61 浏览量 更新于2024-07-10 收藏 1.67MB PPT 举报
"陕西电信IT规划的结算收入应收帐的概念模型设计" 在陕西电信的IT规划中,数据模型设计着重于结算收入应收帐的概念模型,这涉及到电信业的核心业务流程,包括账务管理和收入统计。结算收入应收帐的模型旨在清晰地定义不同层面的数据元素,以确保准确无误的收入计算和账款追踪。 1. **帐的范围**:结算收入应收帐关注的范围涵盖了客户、用户、产品、出帐周期、帐目类型、付费方式和区域。这些元素构成了一笔账款的完整信息,帮助公司理解收入来源、支付方式以及地理分布。 2. **明细体现**:客户代表购买服务的实体,用户则指实际使用服务的个人;产品是指电信服务或商品;出帐周期定义了计费的时间间隔;帐目类型可能包括基础费用、附加服务费等;付费方式涵盖预付和后付等;区域细化到支局,有助于分析特定区域的收入状况。 3. **帐目责任**:帐目应由对应的渠道或客户经理负责收取,目前这一信息在渠道系统中被记录,以便跟踪收入和欠款。同时,区域细化到支局,这在账目信息中体现摊分结果,通过帐目细分来展示摊分细节。 4. **摊分规则**:综合结算的摊分通常细化到每一个话单,根据特定的摊分规则进行。摊分对象数量不固定,增加了结算帐目的复杂性。 5. **局向与支局**:在结算的帐目中,区域对应的是局向,通常能细化到县一级。然而,计费系统中的支局指的是收费点,可能与局向存在一对多的关系,用于明确收入和欠费的责任。九七系统按照号码段或资源划分局向,而计费则依据收入和收费点进行。 6. **数据模型规划**:陕西电信的IT规划采用了NGOSS-SID规范、中国电信集团CTG-MBOSS规范,并结合陕西电信的IT现状进行。数据模型规划涉及营销/销售、产品、客户、服务、资源、供应商/合作伙伴及企业等多个领域,构建了一个全面的业务框架。 7. **主题域划分**:在数据模型设计中,关键主题域包括参与人(角色信息)、产品(产品与服务)、资源(网络资源)、财务(财务信息)、市场营销(市场活动)、帐务(费用和账单)、事件(客户交互)和地域(地址和区域)。每个主题域都有其特定的数据实体和业务逻辑,共同支撑整个电信业务的运行。 通过这样的数据模型规划与设计,陕西电信能够更有效地管理其结算收入,优化业务流程,提高财务透明度,并为决策提供强有力的数据支持。
2024-09-05 上传
目标检测(Object Detection)是计算机视觉领域的一个核心问题,其主要任务是找出图像中所有感兴趣的目标(物体),并确定它们的类别和位置。以下是对目标检测的详细阐述: 一、基本概念 目标检测的任务是解决“在哪里?是什么?”的问题,即定位出图像中目标的位置并识别出目标的类别。由于各类物体具有不同的外观、形状和姿态,加上成像时光照、遮挡等因素的干扰,目标检测一直是计算机视觉领域最具挑战性的任务之一。 二、核心问题 目标检测涉及以下几个核心问题: 分类问题:判断图像中的目标属于哪个类别。 定位问题:确定目标在图像中的具体位置。 大小问题:目标可能具有不同的大小。 形状问题:目标可能具有不同的形状。 三、算法分类 基于深度学习的目标检测算法主要分为两大类: Two-stage算法:先进行区域生成(Region Proposal),生成有可能包含待检物体的预选框(Region Proposal),再通过卷积神经网络进行样本分类。常见的Two-stage算法包括R-CNN、Fast R-CNN、Faster R-CNN等。 One-stage算法:不用生成区域提议,直接在网络中提取特征来预测物体分类和位置。常见的One-stage算法包括YOLO系列(YOLOv1、YOLOv2、YOLOv3、YOLOv4、YOLOv5等)、SSD和RetinaNet等。 四、算法原理 以YOLO系列为例,YOLO将目标检测视为回归问题,将输入图像一次性划分为多个区域,直接在输出层预测边界框和类别概率。YOLO采用卷积网络来提取特征,使用全连接层来得到预测值。其网络结构通常包含多个卷积层和全连接层,通过卷积层提取图像特征,通过全连接层输出预测结果。 五、应用领域 目标检测技术已经广泛应用于各个领域,为人们的生活带来了极大的便利。以下是一些主要的应用领域: 安全监控:在商场、银行
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目标检测(Object Detection)是计算机视觉领域的一个核心问题,其主要任务是找出图像中所有感兴趣的目标(物体),并确定它们的类别和位置。以下是对目标检测的详细阐述: 一、基本概念 目标检测的任务是解决“在哪里?是什么?”的问题,即定位出图像中目标的位置并识别出目标的类别。由于各类物体具有不同的外观、形状和姿态,加上成像时光照、遮挡等因素的干扰,目标检测一直是计算机视觉领域最具挑战性的任务之一。 二、核心问题 目标检测涉及以下几个核心问题: 分类问题:判断图像中的目标属于哪个类别。 定位问题:确定目标在图像中的具体位置。 大小问题:目标可能具有不同的大小。 形状问题:目标可能具有不同的形状。 三、算法分类 基于深度学习的目标检测算法主要分为两大类: Two-stage算法:先进行区域生成(Region Proposal),生成有可能包含待检物体的预选框(Region Proposal),再通过卷积神经网络进行样本分类。常见的Two-stage算法包括R-CNN、Fast R-CNN、Faster R-CNN等。 One-stage算法:不用生成区域提议,直接在网络中提取特征来预测物体分类和位置。常见的One-stage算法包括YOLO系列(YOLOv1、YOLOv2、YOLOv3、YOLOv4、YOLOv5等)、SSD和RetinaNet等。 四、算法原理 以YOLO系列为例,YOLO将目标检测视为回归问题,将输入图像一次性划分为多个区域,直接在输出层预测边界框和类别概率。YOLO采用卷积网络来提取特征,使用全连接层来得到预测值。其网络结构通常包含多个卷积层和全连接层,通过卷积层提取图像特征,通过全连接层输出预测结果。 五、应用领域 目标检测技术已经广泛应用于各个领域,为人们的生活带来了极大的便利。以下是一些主要的应用领域: 安全监控:在商场、银行