规范PCBA的外观质量接收标准，确保PCBA的外观符合工艺和设计要求，防止PCBA在制造过程中的不良品流入下一制程环节（或客户），保证产品品质符合客户要求。

FinBERT-QA：使用 BERT 回答金融问题 FinBERT-QA 是一个问答系统，用于从数据集的任务 2 中检索有金融段落。 请参阅获取更多信息。 该系统使用来自信息检索和自然语言处理的技术，首先使用 Lucene 工具包检索每个查询的前 50 个候选答案，然后使用预训练的模型的变新排列候选答案。 FinBERT-QA 从 Huggingface 的库构建并应用 Transfer and Adapt [ ] 方法，首先将预训练的 BERT 模型转移并微调到一般 QA 任务，然后使用 FiQA 数据集将该模型适应金融领域。 转移步骤在的数据集上使用微调的 BERT 模型 ，它从 TensorFlow 转换为 PyTorch 模型。 在三个排名评估指标（nDCG、MRR、Precision）上结果平均提高了约 20%。 Overview of the QA pipeline:

波浪理论学习，运用辅助数浪，熟悉波浪运行结构，达到烂熟于胸。

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Verifika is a software tool that helps to locate and resolve formal errors in bilingual translation files and translation memories. It detects formatting, consistency, terminology and spelling errors in the target language. All detected errors are included in a report which allows to conveniently correct them with no external software tool (such as TagEditor) required. Verifika features an internal editor for reviewing and amending translations. For many error types, Verifika also offers an auto-correction feature. Its powerful search feature allows you to perform further corrections if necessary. Verifika supports the following bilingual file format(s): SDL Trados® TRADOStag Documents (.ttx) SDL XLIFF (.sdlxliff) memoQ (.xlf, .mqxliff, .mqxlz) Other XLIFF variants are also supported TMX 1.4b (older formats are also supported, but we do recommend to use 1.4b) WordFast TXML (.txml) Idiom and LionBridge XLZ and XLIFF Bilingual MS Word files (Trados, WordFast, LionBridge) (read-only, you will have to correct segments in MS Word) Terminology lists in Excel (.xls, .xlsx)

QA的过程检查单，内有多个sheet，覆盖了每个功能管理过程域的过程检查单

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简单的变形金刚 该库基于HuggingFace的库。 使用简单的Transformers，您可以快速训练和评估Transformer模型。 初始化模型，训练模型和评估模型仅需要三行代码。 技术支持 序列分类 代币分类（NER） 问题回答 语言模型微调 语言模型训练 语言生成 T5型号 Seq2Seq任务 多模态分类 对话式AI。 文本表示生成。 目录 设置 与conda 从安装Anaconda或Miniconda Package Manager 创建一个新的虚拟环境并安装软件包。 conda create -n st python pandas tqdm conda activate st如果使用cuda： conda install pytorch>=1.6 cudatoolkit=11.0 -c pytorch否则： conda install pytorch cpuonly