导语:全球经济一体化大势所趋,使得规范贸易管理,促进贸易健康发展,关务管理实现多领域、一体化的信息化势在必行。浪潮和神州数码国信信息技术(苏州)有限公司联合打造的海关特殊监管区域辅助管理信息化系统解决方案,使用浪潮K-DB企业级数据库作为核心数据库,在满足行业合规需求的同时,帮助海关有效加强监管力度、规范企业生产管理,降低企业、海关相关环节的物流成本,实现了资源共享、简化手续、解放人力、有效监管的现代化管理目标。
2012年初,海关总署启动了海关金关工程(二期)立项工作,并先后实现了联网监管、电子账册、电子化手册、无纸化通关等一系列改革。改革进一步优化了保税货物的备案、通关、核销流程,实现先进的与国际接轨的无纸化通关模式,有效促进加工贸易转型升级,大幅提升口岸通关效率,降低贸易成本。适应这一改革趋势,浪潮和苏州神码联合打造辅助管理信息系统解决方案,帮助海关向数字化时代挺进,同时帮助相关企业的物流与关务实现一体化管理。
浪潮和神州数码国信信息技术(苏州)有限公司(简称苏州神码)联合提供的辅助管理信息系统,可以根据监管场所备案信息、企业物流运作信息、海关作业指令信息等,建立监管场所物流底账数据,实现对进出监管场所里的货物动态进行有效的智能监管。
系统通过采集监管场所运输工具、集装箱、货物和物品的“进、出、转、存”及相关处理情况等企业物流运作信息,实现与舱单管理系统、运输工具管理系统、智能卡口系统、查验管理系统、机动巡查系统等海关物流作业系统的数据交换,并向企业系统发布海关作业指令信息。系统支持对码头、车检场、陆路口岸、货栈、堆场等类型的海关监管场所的通关业务进行单证流和实物流的统一高效监管。
辅助管理信息系统主要包含以下几个应用模块:在服务器端,有联网备案管理、货物流转管理、卡口物流管理、核算核查模块;在用户端,有联网备案管理、核放单管理、核查核算模块。系统适用于海关对各种类型加工贸易企业的分层次监管,有助于海关实现对加工贸易企业的区域化和产业链式管理,并满足企业便捷通关的需要,减少关务人员事务型工作量,提高关务管理效率。
在应用软件层面,海关辅助管理信息系统是苏州神码经过在海关总署调研并结合多年研发经验,构建的一套满足海关要求的辅助管理信息系统,深受海关系统的欢迎。在后台数据库层面,系统最新采用浪潮K-DB企业级数据库解决方案。
海关辅助管理信息系统架构图
浪潮K-DB企业级数据库是面向关键行业应用的大型数据库产品,适合大规模事务处理、联机数据分析处理等业务场景。浪潮K-DB数据库秉承主流数据库设计精髓,以优化的产品体系架构,在降低使用成本的同时将工作负载能力调整至最佳状态,为海关辅助业务监管赋予了一颗强健的“数据心脏”。
浪潮K-DB数据库示意图
在数据库迁移过程中,浪潮K-DB数据库的迁移工具非常简单方便。原有的Oracle 命令和参数在K-DB中都可使用,K-DB对Oracle的兼容性达到99%。K-DB的一键迁移工具界面简单,安全方便,大大节省了迁移时间。通过减少迁移成本,帮助用户提高了经济效益。同时,让传统数据库的管理员也能进一步发挥各自的特长,实现数据平台的高效管理,。
浪潮K-DB数据库与苏州神码开发的海关辅助业务系统相结合,解决海关通关作业系统、场所信息管理系统以及企业ERP系统相互脱离的问题,对进出场所信息流进行有效的电子围网。电子围网满足了海关监管的数据化、无纸化、便利化和可追溯的要求,不仅给企业节省了场地建设成本,而且节约了大量的时间成本,为企业发展提供了极大的便利。使用浪潮K-DB数据库的海关辅助管理信息系统,加快了统一海关对监管场所的业务操作和执法尺度,提高了海关监管效能和通关效率,帮助海关快速向数字化时代演进。
好文章,需要你的鼓励
本文探讨了AI发展的未来趋势,详细分析了六条有望实现通用人工智能(AGI)的技术路径。随着生成式AI和大语言模型面临发展瓶颈,业界开始将目光转向其他AI发展方向。这六条路径包括神经符号AI、神经形态AI、具身AI、多智能体AI、以人为中心的AI和量子AI。每种路径都有其独特优势和挑战,可能单独或组合推动AI进入下一个发展阶段,最终实现与人类智能相当的AGI系统。
约翰霍普金斯大学研究团队发现VAR模型的马尔可夫变体本质上是离散扩散模型,提出SRDD方法。通过应用扩散模型技术如分类器自由引导、令牌重采样等,SRDD相比VAR在图像质量上提升15-20%,同时具备更好的零样本性能。这项研究架起了自回归模型与扩散模型的理论桥梁,为视觉生成技术发展开启新方向。
培生公司第三季度销售增长加速,并预示年底表现更强劲,但其AI应用可能是更重要的发展。该公司虚拟学习部门销售额激增17%,学生注册人数攀升。培生运营的在线学校将AI工具嵌入课程材料中,公司表示有越来越多证据显示这些工具帮助学生取得更好成绩。公司推出了AI学习内容组合,包括AI素养模块和融合人工导师与AI学习工具的视频平台。
微软亚洲研究院推出CAD-Tokenizer技术,首次实现AI通过自然语言指令进行3D模型设计和编辑的统一处理。该技术通过专门的CAD分词器和原语级理解机制,让AI能像设计师一样理解设计逻辑,大幅提升了设计精度和效率,有望推动工业设计的民主化进程。