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Les entreprises tirent parti des avantages de l'ERP basé sur l'IA
Les entreprises tirent parti des avantages de l'ERP basé sur l'IA
La technologie de l'intelligence artificielle a apporté des avancées majeures dans les logiciels ERP, dont toutes les entreprises doivent être conscientes.
Que les chefs d'entreprise recherchent de nouvelles technologies pour accroître leur efficacité ou qu'ils soient déjà familiers avec les logiciels de planification des ressources d'entreprise (ERP) mais estiment qu'il est temps de chercher un nouveau fournisseur, choisir à quelle entreprise faire confiance peut être difficile. Il existe des centaines de produits sur le marché, chacun présentant des avantages, des inconvénients et des prix différents.
Ils espèrent trouver un fournisseur ERP qui utilise la technologie de l'intelligence artificielle pour améliorer la qualité des produits. L'intelligence artificielle présente de nombreux avantages pour les logiciels ERP :
• La technologie de l'intelligence artificielle peut améliorer la façon dont les logiciels ERP traitent et analysent les données. Il est capable d'analyser un plus large éventail d'ensembles de données, fournissant ainsi de meilleures informations sur les données en termes de temps réel et de précision. Grâce à l’intelligence artificielle, les entreprises peuvent analyser le comportement d’achat de différents types de clients, puis adapter leurs stocks à leurs besoins. Ceci est particulièrement important pour les fabricants.
• L'intelligence artificielle aide également à l'automatisation. La technologie de l'intelligence artificielle peut améliorer les performances de l'ERP grâce à l'automatisation des processus. L'intelligence artificielle peut apprendre et prendre des décisions éclairées, en rationalisant des tâches telles que la comptabilité et la gestion de la paie. Lorsqu'elle est intégrée à un système ERP, l'IA peut identifier les processus inefficaces et suggérer des solutions de réduction des coûts. L’intelligence artificielle peut également effectuer un diagnostic prédictif et réduire le gaspillage de ressources.
•L'intégration de la technologie de l'intelligence artificielle dans les systèmes ERP peut également bénéficier à l'optimisation de l'expérience utilisateur. Il peut apprendre des utilisateurs et simplifier les logiciels, de la même manière qu’il améliore l’utilisation des smartphones. En facilitant l'interaction avec des systèmes ERP complexes, etc., l'expérience utilisateur peut être améliorée, améliorant ainsi l'application de la technologie de l'intelligence artificielle.
Une fois que vous avez compris l'importance de vous assurer que votre solution ERP utilise l'intelligence artificielle, il est important de trouver un fournisseur qui propose la solution que vous recherchez. Il est déjà assez difficile de séparer le bon grain de l'ivraie, mais même entre les systèmes ERP les plus performants, il existe encore des différences clés à prendre en compte. Lors du choix d’un ERP, les chefs d’entreprise doivent s’assurer de prendre en compte les critères décrits dans cet article.
1. Besoins commerciaux et adéquation fonctionnelle
Certains systèmes ERP sont très polyvalents et peuvent être utilisés par des entreprises dans presque tous les secteurs. Cette comparaison de SAPERP et InforM3 fournit un bon exemple. En comparant SAPERP, une suite logicielle adaptée à toute grande entreprise, avec InforM3, plus spécialisé, le rapport montre clairement si un ERP généraliste est suffisant pour répondre aux besoins de nombreuses entreprises.
2. Caractéristiques clés
Commencer par identifier le secteur et les besoins spécifiques de l'entreprise facilite l'évaluation des fonctionnalités clés de chaque système ERP. Cependant, chaque entreprise a besoin de certains modules. La business intelligence, l’analyse des données et la sécurité de l’information sont importantes dans tous les secteurs. Chaque entreprise peut bénéficier d'un ERP doté d'outils de reporting pour l'utilisateur final faciles d'accès, d'une conception UI et UX simple.
3. Coût total de possession
Le coût de possession d'un système ERP varie en fonction du modèle de déploiement, tout comme le retour sur investissement (ROI) attendu. L'ERP sur site oblige les entreprises à payer d'avance le matériel et les logiciels nécessaires au fonctionnement du système. L'entreprise supportera également les coûts de mise en œuvre, de personnalisation, de mise à niveau et de support du système, ainsi qu'elle assurera la sécurité du système. L'ERP basé sur le cloud a un coût de possession bien inférieur et offre souvent un meilleur retour sur investissement.
4. Portée initiale et évolutivité
Les entreprises de taille moyenne ne devraient pas avoir à payer pour des fonctionnalités spécifiquement adaptées aux grandes entreprises. Même si la réduction des options et des capacités de votre ERP aura un coût, le développement de votre entreprise nécessite de réinventer l'ensemble du processus de sélection des fournisseurs ERP. Une solution idéale peut être étendue à mesure que l’entreprise se développe sur de nouveaux marchés ou adopte d’autres technologies.
5. Réputation du fournisseur
Les chefs d'entreprise ne devraient considérer que les solutions ERP de fournisseurs qui sont dans le monde des affaires depuis de nombreuses années et ont acquis une bonne réputation. Ils doivent s'attendre à travailler avec l'entreprise pendant la phase de déploiement initiale et pendant les phases de mises à niveau, de mises à jour et d'expansion. Un fournisseur réputé pour son service client médiocre, ou qui n'existe tout simplement pas depuis assez longtemps pour garantir qu'il sera là pour vous aider lorsque l'entreprise sera prête à évoluer, ne sera pas à la hauteur. Choisissez un fournisseur réputé.
La technologie de l'intelligence artificielle rend l'ERP plus efficace que jamais. Il est cependant difficile de choisir le bon. Il existe de nombreuses solutions ERP, même si elles n’utilisent pas toutes la technologie de l’intelligence artificielle. Malheureusement, tous les responsables informatiques et métiers de l’entreprise n’ont pas suffisamment de temps pour comparer chaque fournisseur. Si tel est le cas, la solution la plus pratique et la plus rentable consiste à travailler avec un consultant en logiciels d'entreprise, alors n'hésitez pas à demander de l'aide.
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Assistant de codage d'IA augmenté par le contexte utilisant Rag et Sem-Rag
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Améliorez la productivité, l’efficacité et la précision des développeurs en intégrant une génération et une mémoire sémantique améliorées par la récupération dans les assistants de codage IA. Traduit de EnhancingAICodingAssistantswithContextUsingRAGandSEM-RAG, auteur JanakiramMSV. Bien que les assistants de programmation d'IA de base soient naturellement utiles, ils ne parviennent souvent pas à fournir les suggestions de code les plus pertinentes et les plus correctes, car ils s'appuient sur une compréhension générale du langage logiciel et des modèles d'écriture de logiciels les plus courants. Le code généré par ces assistants de codage est adapté à la résolution des problèmes qu’ils sont chargés de résoudre, mais n’est souvent pas conforme aux normes, conventions et styles de codage des équipes individuelles. Cela aboutit souvent à des suggestions qui doivent être modifiées ou affinées pour que le code soit accepté dans l'application.
Sept questions d'entretien technique Cool GenAI et LLM
Jun 07, 2024 am 10:06 AM
Pour en savoir plus sur l'AIGC, veuillez visiter : 51CTOAI.x Community https://www.51cto.com/aigc/Translator|Jingyan Reviewer|Chonglou est différent de la banque de questions traditionnelle que l'on peut voir partout sur Internet. nécessite de sortir des sentiers battus. Les grands modèles linguistiques (LLM) sont de plus en plus importants dans les domaines de la science des données, de l'intelligence artificielle générative (GenAI) et de l'intelligence artificielle. Ces algorithmes complexes améliorent les compétences humaines et stimulent l’efficacité et l’innovation dans de nombreux secteurs, devenant ainsi la clé permettant aux entreprises de rester compétitives. LLM a un large éventail d'applications. Il peut être utilisé dans des domaines tels que le traitement du langage naturel, la génération de texte, la reconnaissance vocale et les systèmes de recommandation. En apprenant de grandes quantités de données, LLM est capable de générer du texte
Le réglage fin peut-il vraiment permettre au LLM d'apprendre de nouvelles choses : l'introduction de nouvelles connaissances peut amener le modèle à produire davantage d'hallucinations
Jun 11, 2024 pm 03:57 PM
Les grands modèles linguistiques (LLM) sont formés sur d'énormes bases de données textuelles, où ils acquièrent de grandes quantités de connaissances du monde réel. Ces connaissances sont intégrées à leurs paramètres et peuvent ensuite être utilisées en cas de besoin. La connaissance de ces modèles est « réifiée » en fin de formation. À la fin de la pré-formation, le modèle arrête effectivement d’apprendre. Alignez ou affinez le modèle pour apprendre à exploiter ces connaissances et répondre plus naturellement aux questions des utilisateurs. Mais parfois, la connaissance du modèle ne suffit pas, et bien que le modèle puisse accéder à du contenu externe via RAG, il est considéré comme bénéfique de l'adapter à de nouveaux domaines grâce à un réglage fin. Ce réglage fin est effectué à l'aide de la contribution d'annotateurs humains ou d'autres créations LLM, où le modèle rencontre des connaissances supplémentaires du monde réel et les intègre.
Afin de fournir un nouveau système de référence et d'évaluation de questions-réponses scientifiques et complexes pour les grands modèles, l'UNSW, Argonne, l'Université de Chicago et d'autres institutions ont lancé conjointement le cadre SciQAG.
Jul 25, 2024 am 06:42 AM
L'ensemble de données ScienceAI Question Answering (QA) joue un rôle essentiel dans la promotion de la recherche sur le traitement du langage naturel (NLP). Des ensembles de données d'assurance qualité de haute qualité peuvent non seulement être utilisés pour affiner les modèles, mais également évaluer efficacement les capacités des grands modèles linguistiques (LLM), en particulier la capacité à comprendre et à raisonner sur les connaissances scientifiques. Bien qu’il existe actuellement de nombreux ensembles de données scientifiques d’assurance qualité couvrant la médecine, la chimie, la biologie et d’autres domaines, ces ensembles de données présentent encore certaines lacunes. Premièrement, le formulaire de données est relativement simple, et la plupart sont des questions à choix multiples. Elles sont faciles à évaluer, mais limitent la plage de sélection des réponses du modèle et ne peuvent pas tester pleinement la capacité du modèle à répondre aux questions scientifiques. En revanche, les questions et réponses ouvertes
Cinq écoles d'apprentissage automatique que vous ne connaissez pas
Jun 05, 2024 pm 08:51 PM
L'apprentissage automatique est une branche importante de l'intelligence artificielle qui donne aux ordinateurs la possibilité d'apprendre à partir de données et d'améliorer leurs capacités sans être explicitement programmés. L'apprentissage automatique a un large éventail d'applications dans divers domaines, de la reconnaissance d'images et du traitement du langage naturel aux systèmes de recommandation et à la détection des fraudes, et il change notre façon de vivre. Il existe de nombreuses méthodes et théories différentes dans le domaine de l'apprentissage automatique, parmi lesquelles les cinq méthodes les plus influentes sont appelées les « Cinq écoles d'apprentissage automatique ». Les cinq grandes écoles sont l’école symbolique, l’école connexionniste, l’école évolutionniste, l’école bayésienne et l’école analogique. 1. Le symbolisme, également connu sous le nom de symbolisme, met l'accent sur l'utilisation de symboles pour le raisonnement logique et l'expression des connaissances. Cette école de pensée estime que l'apprentissage est un processus de déduction inversée, à travers les connaissances existantes.
Les performances de SOTA, la méthode d'IA de prédiction d'affinité protéine-ligand multimodale de Xiamen, combinent pour la première fois des informations sur la surface moléculaire
Jul 17, 2024 pm 06:37 PM
Editeur | KX Dans le domaine de la recherche et du développement de médicaments, il est crucial de prédire avec précision et efficacité l'affinité de liaison des protéines et des ligands pour le criblage et l'optimisation des médicaments. Cependant, les études actuelles ne prennent pas en compte le rôle important des informations sur la surface moléculaire dans les interactions protéine-ligand. Sur cette base, des chercheurs de l'Université de Xiamen ont proposé un nouveau cadre d'extraction de caractéristiques multimodales (MFE), qui combine pour la première fois des informations sur la surface des protéines, la structure et la séquence 3D, et utilise un mécanisme d'attention croisée pour comparer différentes modalités. alignement. Les résultats expérimentaux démontrent que cette méthode atteint des performances de pointe dans la prédiction des affinités de liaison protéine-ligand. De plus, les études d’ablation démontrent l’efficacité et la nécessité des informations sur la surface des protéines et de l’alignement des caractéristiques multimodales dans ce cadre. Les recherches connexes commencent par "S
Préparant des marchés tels que l'IA, GlobalFoundries acquiert la technologie du nitrure de gallium de Tagore Technology et les équipes associées
Jul 15, 2024 pm 12:21 PM
Selon les informations de ce site Web du 5 juillet, GlobalFoundries a publié un communiqué de presse le 1er juillet de cette année, annonçant l'acquisition de la technologie de nitrure de gallium (GaN) et du portefeuille de propriété intellectuelle de Tagore Technology, dans l'espoir d'élargir sa part de marché dans l'automobile et Internet. des objets et des domaines d'application des centres de données d'intelligence artificielle pour explorer une efficacité plus élevée et de meilleures performances. Alors que des technologies telles que l’intelligence artificielle générative (GenerativeAI) continuent de se développer dans le monde numérique, le nitrure de gallium (GaN) est devenu une solution clé pour une gestion durable et efficace de l’énergie, notamment dans les centres de données. Ce site Web citait l'annonce officielle selon laquelle, lors de cette acquisition, l'équipe d'ingénierie de Tagore Technology rejoindrait GF pour développer davantage la technologie du nitrure de gallium. g
