


Fünf Automatisierungstrends, die Sie im Jahr 2023 im Auge behalten sollten
Von allen Veränderungen, die die Technologie in den letzten Jahren für Unternehmen mit sich gebracht hat, war die Prozessautomatisierung eine der bedeutendsten.
Viele Unternehmen haben die Vorteile entdeckt, bestehende manuelle Prozesse durch digitale und mehr zu ersetzen. Dies rückt oft besonders in den Fokus, wenn Mitarbeiter während der Corona-Lockdowns von zu Hause aus arbeiten und das Büro normalerweise nicht besuchen können.
Im kommenden Jahr wird die Automatisierung weiterhin ein Hauptanliegen für CIOs und ihre IT-Teams sein. Die zugrunde liegende Technologie wird sich schnell weiterentwickeln und neue Anwendungsfälle werden identifiziert. Die fünf Trends, die die meiste Aufmerksamkeit verdienen, sind:
1. Verbesserung des Kundenerlebnisses:
Heutzutage können Unternehmen nicht überleben, wenn sie nicht ein hohes Maß an Kundenerlebnis bieten. Die besten Produkte auf dem Markt können durch die schlimmen Folgen eines schlechten Kundenservices leicht ruiniert werden.
Bis 2023 werden CIOs zunehmend für das Kundenerlebnis verantwortlich sein, da die Automatisierung Prozesse rationalisiert. Tools wie Workflow-Prozesse und Chatbots können die Effizienz in einem der wichtigsten Bereiche eines jeden Unternehmens steigern.
2. Nachhaltigkeit erreichen:
Die Schaffung einer nachhaltigeren Welt durch erreichbare Ziele ist Teil der Corporate Social Responsibility (CSR)-Strategie fast aller Unternehmen. Obwohl es viele Möglichkeiten gibt, dies zu erreichen, liegt eine Antwort in der Prozessautomatisierung.
Automatisierung ist eine großartige Möglichkeit, die Effizienz zu verbessern und papierbasierte Prozesse zu eliminieren. Durch den Einsatz digitaler Formulare, elektronischer Signaturen und Robotic Process Automation (RPA) können CIOs ihren Nachhaltigkeitszielen näher kommen.
3. Berücksichtigen Sie die Auswirkungen auf die Mitarbeiter:
Automatisierung konzentriert sich darauf, die Teams einer Organisation von zeitaufwändigen Aufgaben zu befreien und gestörte Prozesse zu beseitigen. Wenn CIOs Prozesse identifizieren, die verbessert werden müssen, müssen auch das Wohlbefinden und der Wert der Mitarbeiter berücksichtigt werden.
Die besten Lösungen sind diejenigen, die die Aufgaben der Mitarbeiter fokussierter und wertvoller machen und sich wiederholende Aufgaben reduzieren. Dadurch können sie sich auf höherwertige Aktivitäten konzentrieren, die einen größeren Mehrwert für die Organisation schaffen.
4. Fortsetzung der Hybrid-/Fernarbeit:
Eine der bedeutendsten Veränderungen, die zu Beginn der Pandemie stattfand, war die schnelle Verlagerung auf die Arbeit von zu Hause aus. Schon jetzt ist es unwahrscheinlich, dass alle Mitarbeiter wieder Vollzeit ins Büro zurückkehren.
Auch im Jahr 2023 dürften hybride Arbeitsmodelle weiterhin beliebt sein, allerdings gibt es noch einige Herausforderungen zu meistern. Viele Arbeitsplätze sind noch nicht auf effizientes hybrides Arbeiten ausgelegt und müssen Prozesse ändern.
CIOs müssen dringend erkennen, dass die Prozessautomatisierung für nahtlose Hybridbemühungen von entscheidender Bedeutung ist. Strategien zur Prozesserkennung und Prozesszuordnung können Engpässe oder Schwachstellen in aktuellen Remote- und Hybridmodellen aufdecken. Dadurch können sie wiederum umgestaltet werden, um sie effektiver zu machen.
5. Erkennen Sie den „digitalen Imperativ“:
Dieses Wort erfreut sich in letzter Zeit großer Beliebtheit in der Geschäftswelt. Der digitale Imperativ kann als die dringende Notwendigkeit für Unternehmen definiert werden, sich zu digitalisieren, um in der Welt nach der Pandemie wettbewerbsfähig zu bleiben.
Ihr Argument ist, dass es keine Optionen mehr gibt – es ist das, was getan werden muss. CIOs müssen sich dieser Tatsache bewusst werden und ihren strategischen Fokus von der „digitalen Transformation“ auf den „digitalen Imperativ“ verlagern.
Zusammengenommen werden diese Trends Auswirkungen darauf haben, wie Unternehmen Technologie nutzen und welche Vorteile sie daraus ziehen können.
Wenn CIOs und IT-Teams im kommenden Jahr die Vorteile der Prozessautomatisierung und die zu ihrer Implementierung erforderlichen Schritte verstehen, werden sie ihren Organisationen die Unterstützung bieten, die sie benötigen, um sie in die Realität umzusetzen.
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Large Language Models (LLMs) werden auf riesigen Textdatenbanken trainiert und erwerben dort große Mengen an realem Wissen. Dieses Wissen wird in ihre Parameter eingebettet und kann dann bei Bedarf genutzt werden. Das Wissen über diese Modelle wird am Ende der Ausbildung „verdinglicht“. Am Ende des Vortrainings hört das Modell tatsächlich auf zu lernen. Richten Sie das Modell aus oder verfeinern Sie es, um zu erfahren, wie Sie dieses Wissen nutzen und natürlicher auf Benutzerfragen reagieren können. Aber manchmal reicht Modellwissen nicht aus, und obwohl das Modell über RAG auf externe Inhalte zugreifen kann, wird es als vorteilhaft angesehen, das Modell durch Feinabstimmung an neue Domänen anzupassen. Diese Feinabstimmung erfolgt mithilfe von Eingaben menschlicher Annotatoren oder anderer LLM-Kreationen, wobei das Modell auf zusätzliches Wissen aus der realen Welt trifft und dieses integriert

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Maschinelles Lernen ist ein wichtiger Zweig der künstlichen Intelligenz, der Computern die Möglichkeit gibt, aus Daten zu lernen und ihre Fähigkeiten zu verbessern, ohne explizit programmiert zu werden. Maschinelles Lernen hat ein breites Anwendungsspektrum in verschiedenen Bereichen, von der Bilderkennung und der Verarbeitung natürlicher Sprache bis hin zu Empfehlungssystemen und Betrugserkennung, und es verändert unsere Lebensweise. Im Bereich des maschinellen Lernens gibt es viele verschiedene Methoden und Theorien, von denen die fünf einflussreichsten Methoden als „Fünf Schulen des maschinellen Lernens“ bezeichnet werden. Die fünf Hauptschulen sind die symbolische Schule, die konnektionistische Schule, die evolutionäre Schule, die Bayes'sche Schule und die Analogieschule. 1. Der Symbolismus, auch Symbolismus genannt, betont die Verwendung von Symbolen zum logischen Denken und zum Ausdruck von Wissen. Diese Denkrichtung glaubt, dass Lernen ein Prozess der umgekehrten Schlussfolgerung durch das Vorhandene ist

Herausgeber |. KX Im Bereich der Arzneimittelforschung und -entwicklung ist die genaue und effektive Vorhersage der Bindungsaffinität von Proteinen und Liganden für das Arzneimittelscreening und die Arzneimitteloptimierung von entscheidender Bedeutung. Aktuelle Studien berücksichtigen jedoch nicht die wichtige Rolle molekularer Oberflächeninformationen bei Protein-Ligand-Wechselwirkungen. Auf dieser Grundlage schlugen Forscher der Universität Xiamen ein neuartiges Framework zur multimodalen Merkmalsextraktion (MFE) vor, das erstmals Informationen über Proteinoberfläche, 3D-Struktur und -Sequenz kombiniert und einen Kreuzaufmerksamkeitsmechanismus verwendet, um verschiedene Modalitäten zu vergleichen Ausrichtung. Experimentelle Ergebnisse zeigen, dass diese Methode bei der Vorhersage von Protein-Ligand-Bindungsaffinitäten Spitzenleistungen erbringt. Darüber hinaus belegen Ablationsstudien die Wirksamkeit und Notwendigkeit der Proteinoberflächeninformation und der multimodalen Merkmalsausrichtung innerhalb dieses Rahmens. Verwandte Forschungen beginnen mit „S

Laut Nachrichten dieser Website vom 5. Juli veröffentlichte GlobalFoundries am 1. Juli dieses Jahres eine Pressemitteilung, in der die Übernahme der Power-Galliumnitrid (GaN)-Technologie und des Portfolios an geistigem Eigentum von Tagore Technology angekündigt wurde, in der Hoffnung, seinen Marktanteil in den Bereichen Automobile und Internet auszubauen Anwendungsbereiche für Rechenzentren mit künstlicher Intelligenz, um höhere Effizienz und bessere Leistung zu erforschen. Da sich Technologien wie generative künstliche Intelligenz (GenerativeAI) in der digitalen Welt weiterentwickeln, ist Galliumnitrid (GaN) zu einer Schlüssellösung für nachhaltiges und effizientes Energiemanagement, insbesondere in Rechenzentren, geworden. Auf dieser Website wurde die offizielle Ankündigung zitiert, dass sich das Ingenieurteam von Tagore Technology im Rahmen dieser Übernahme mit GF zusammenschließen wird, um die Galliumnitrid-Technologie weiterzuentwickeln. G
