D365 SSRS报表开发

可能还需要提到使用SSRS报表时的数据连接，但根据问题，重点在表和界面，所以这部分可能简略。</think>### D365FO中开发表和界面的方法 #### 一、开发表（Table）的步骤 1. **环境配置** 在Visual Studio中安装...

### D365 Finance and Operations中的AI开发 在D365 Finance and Operations (FO) 中引入人工智能(AI)，可以显著提升财务和运营流程的自动化程度与智能化水平。通过利用微软Azure平台的强大功能，企业能够构建预测分析、智能推荐以及其他基于机器学习的应用程序。 #### 使用Azure Machine Learning服务 为了在D365 FO环境中实施AI解决方案，通常会借助于Azure Machine Learning(AML)[^1]。这允许开发者创建复杂的算法并将其部署到云端，在那里它们可以从实时数据流中获取洞察力。具体来说： - **模型训练**：收集历史交易记录或其他相关数据集作为输入源；运用Python脚本编写预处理逻辑，并调用AML SDK完成特征工程。 ```python from azureml.core import Workspace, Dataset ws = Workspace.from_config() dataset = Dataset.get_by_name(ws, 'financial_transactions') dataframe = dataset.to_pandas_dataframe() ``` - **模型评估与优化**：采用交叉验证方法测试不同超参数组合的效果；依据性能指标挑选最优版本进行后续操作。 ```python import numpy as np from sklearn.model_selection import cross_val_score scores = cross_val_score(model, X_train, y_train, cv=5) print(f'Average Cross Validation Score: {np.mean(scores)}') ``` - **集成至业务流程**：一旦模型准备就绪，则可通过RESTful API接口或Power Automate连接器轻松嵌入现有工作流之中[^2]。 此外，对于希望快速入门的新手而言，官方文档提供了详尽的操作指南和技术支持案例研究，帮助理解整个开发生命周期内的各个阶段要点。