企業は AI 主導の ERP の利点を活用しています
人工知能テクノロジーは ERP ソフトウェアに大きな進歩をもたらしており、すべての企業がこの点を認識する必要があります。
ビジネス リーダーが効率を高めるための新しいテクノロジーを探している場合でも、エンタープライズ リソース プランニング (ERP) ソフトウェアにはすでに慣れているが、新しいベンダーを探す時期が来たと感じている場合でも、It's をお選びください。どの会社を信頼すべきかを判断するのは難しい。市場には何百もの製品があり、それぞれに異なる長所、短所、価格ポイントがあります。
彼らは、人工知能テクノロジーを使用して製品の品質を向上させる ERP サプライヤーを見つけたいと考えています。人工知能は ERP ソフトウェアにとって多くの利点をもたらします。
•人工知能テクノロジーは、ERP ソフトウェアのデータの処理と分析の方法を改善できます。より広範囲のデータセットを分析できるため、リアルタイム性と精度の点でより優れたデータ洞察が得られます。人工知能を使用することで、企業はさまざまなタイプの顧客の購買行動を分析し、顧客のニーズに合わせて在庫を調整できます。これは製造業者にとって特に重要です。
• 人工知能は自動化にも役立ちます。人工知能テクノロジーは、プロセスの自動化を通じて ERP のパフォーマンスを向上させることができます。人工知能は学習して情報に基づいた意思決定を行うことができ、会計や給与管理などのタスクを合理化します。 ERP システムと統合すると、AI が非効率なプロセスを特定し、コスト削減ソリューションを提案できます。人工知能は予測診断を実行し、リソースの無駄を削減することもできます。
•人工知能テクノロジーを ERP システムに統合することも、ユーザー エクスペリエンスの最適化に有益です。スマートフォンの使用を改善するのと同じように、ユーザーから学習してソフトウェアを簡素化できます。複雑な ERP システムなどとの対話を容易にすることで、ユーザー エクスペリエンスが向上し、人工知能技術の適用が向上します。
ERP ソリューションで人工知能を確実に使用することの重要性を理解したら、探しているソリューションを提供するベンダーを見つけることが重要です。もみ殻から小麦を分離するだけでも十分に困難ですが、最高のパフォーマンスを発揮する ERP システム間であっても、考慮すべき重要な違いがまだあります。 ERP を選択する際、ビジネス リーダーはこの記事で説明されている基準を必ず考慮する必要があります。
1. ビジネス要件と機能のマッチング
一部の ERP システムは汎用性が高く、ほぼすべての業界の企業で使用できます。 SAPERP と InforM3 のこの比較は、良い例を示しています。このレポートでは、あらゆる大企業に適したソフトウェア スイートである SAPERP と、より専門化された InforM3 を比較することで、汎用 ERP が多くの企業のニーズを満たすのに十分であるかどうかを明確に示しています。
#2. 主な機能 ############################ ################################################ ############# 。ただし、あらゆるビジネスに必要なモジュールがいくつかあります。ビジネス インテリジェンス、データ分析、情報セキュリティはあらゆる業界で重要です。すべての企業は、アクセスしやすいエンドユーザー レポート ツール、シンプルな UI および UX デザインを備えた ERP の恩恵を受けることができます。 ############3. 総所有コスト ############ERP システムの所有コストは、期待される収益と同様に、導入モデルによって異なります。投資 (ROI) について。オンプレミス ERP では、企業はシステムの実行に必要なハードウェアとソフトウェアの代金を前払いする必要があります。システムの導入、カスタマイズ、アップグレード、サポートにかかる費用も同社が負担し、システムのセキュリティを確保する。クラウドベースの ERP は所有コストがはるかに低く、多くの場合、より優れた投資収益率が得られます。 ############4. 初期の範囲とスケーラビリティ ############ 中規模企業は、大企業向けに特別に調整された機能にお金を払うべきではありません。 ERP のオプションと機能を絞り込むにはコストがかかりますが、ビジネスを拡大するには、ERP プロバイダーを選択するプロセス全体を再発明する必要があります。理想的なソリューションは、ビジネスが新しい市場に拡大したり、他のテクノロジーを採用したりするにつれて拡張できます。 ############5. サプライヤーの評判############ビジネス リーダーは、ビジネスの世界に長年携わっており、良い評判の解決策。彼らは、初期導入段階、アップグレード、更新、拡張段階で会社と協力することを期待する必要があります。顧客サービスが貧弱であることで評判のベンダーや、ビジネスが拡大する準備ができたときにサポートしてくれると保証できるほど設立されてから時間が経っていないベンダーは、それを行うつもりはありません。信頼できるサプライヤーを選択してください。 ############人工知能テクノロジーにより、ERP がこれまで以上に効果的になります。ただし、適切なものを選択するのは困難です。すべてが人工知能テクノロジーを使用しているわけではないとしても、利用可能な ERP ソリューションは数多くあります。残念ながら、すべての企業のビジネスおよび IT リーダーがすべてのベンダーを比較するのに十分な時間を持っているわけではありません。この場合、最も現実的で費用対効果の高い解決策は、ビジネス ソフトウェア コンサルタントと協力することですので、遠慮せずに助けを求めてください。 ###以上が企業は AI 主導の ERP の利点を活用していますの詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。
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Bytedance Cutting が SVIP スーパー メンバーシップを開始: 継続的な年間サブスクリプションは 499 元で、さまざまな AI 機能を提供
Jun 28, 2024 am 03:51 AM
このサイトは6月27日、JianyingはByteDanceの子会社であるFaceMeng Technologyによって開発されたビデオ編集ソフトウェアであり、Douyinプラットフォームに依存しており、基本的にプラットフォームのユーザー向けに短いビデオコンテンツを作成すると報告しました。 Windows、MacOS、その他のオペレーティング システム。 Jianyingは会員システムのアップグレードを正式に発表し、インテリジェント翻訳、インテリジェントハイライト、インテリジェントパッケージング、デジタルヒューマン合成などのさまざまなAIブラックテクノロジーを含む新しいSVIPを開始しました。価格的には、クリッピングSVIPの月額料金は79元、年会費は599元（当サイト注：月額49.9元に相当）、継続月額サブスクリプションは月額59元、継続年間サブスクリプションは、年間499元（月額41.6元に相当）です。さらに、カット担当者は、ユーザーエクスペリエンスを向上させるために、オリジナルのVIPに登録している人は、
Rag と Sem-Rag を使用したコンテキスト拡張 AI コーディング アシスタント
Jun 10, 2024 am 11:08 AM
検索強化生成およびセマンティック メモリを AI コーディング アシスタントに組み込むことで、開発者の生産性、効率、精度を向上させます。 JanakiramMSV 著者の EnhancingAICodingAssistantswithContextUsingRAGandSEM-RAG から翻訳。基本的な AI プログラミング アシスタントは当然役に立ちますが、ソフトウェア言語とソフトウェア作成の最も一般的なパターンに関する一般的な理解に依存しているため、最も適切で正しいコードの提案を提供できないことがよくあります。これらのコーディング アシスタントによって生成されたコードは、彼らが解決する責任を負っている問題の解決には適していますが、多くの場合、個々のチームのコーディング標準、規約、スタイルには準拠していません。これにより、コードがアプリケーションに受け入れられるように修正または調整する必要がある提案が得られることがよくあります。
GenAI および LLM の技術面接に関する 7 つのクールな質問
Jun 07, 2024 am 10:06 AM
AIGC について詳しくは、51CTOAI.x コミュニティ https://www.51cto.com/aigc/Translator|Jingyan Reviewer|Chonglou を参照してください。これらの質問は、インターネット上のどこでも見られる従来の質問バンクとは異なります。既成概念にとらわれずに考える必要があります。大規模言語モデル (LLM) は、データ サイエンス、生成人工知能 (GenAI)、および人工知能の分野でますます重要になっています。これらの複雑なアルゴリズムは人間のスキルを向上させ、多くの業界で効率とイノベーションを推進し、企業が競争力を維持するための鍵となります。 LLM は、自然言語処理、テキスト生成、音声認識、推奨システムなどの分野で幅広い用途に使用できます。 LLM は大量のデータから学習することでテキストを生成できます。
微調整によって本当に LLM が新しいことを学習できるようになるのでしょうか: 新しい知識を導入すると、モデルがより多くの幻覚を生成する可能性があります
Jun 11, 2024 pm 03:57 PM
大規模言語モデル (LLM) は巨大なテキスト データベースでトレーニングされ、そこで大量の現実世界の知識を取得します。この知識はパラメータに組み込まれており、必要なときに使用できます。これらのモデルの知識は、トレーニングの終了時に「具体化」されます。事前トレーニングの終了時に、モデルは実際に学習を停止します。モデルを調整または微調整して、この知識を活用し、ユーザーの質問により自然に応答する方法を学びます。ただし、モデルの知識だけでは不十分な場合があり、モデルは RAG を通じて外部コンテンツにアクセスできますが、微調整を通じてモデルを新しいドメインに適応させることが有益であると考えられます。この微調整は、ヒューマン アノテーターまたは他の LLM 作成物からの入力を使用して実行され、モデルは追加の実世界の知識に遭遇し、それを統合します。
新しい科学的で複雑な質問応答ベンチマークと大規模モデルの評価システムを提供するために、UNSW、アルゴンヌ、シカゴ大学、およびその他の機関が共同で SciQAG フレームワークを立ち上げました。
Jul 25, 2024 am 06:42 AM
編集者 |ScienceAI 質問応答 (QA) データセットは、自然言語処理 (NLP) 研究を促進する上で重要な役割を果たします。高品質の QA データ セットは、モデルの微調整に使用できるだけでなく、大規模言語モデル (LLM) の機能、特に科学的知識を理解し推論する能力を効果的に評価することもできます。現在、医学、化学、生物学、その他の分野をカバーする多くの科学 QA データ セットがありますが、これらのデータ セットにはまだいくつかの欠点があります。まず、データ形式は比較的単純で、そのほとんどが多肢選択式の質問であり、評価は簡単ですが、モデルの回答選択範囲が制限され、科学的な質問に回答するモデルの能力を完全にテストすることはできません。対照的に、自由回答型の Q&A
あなたが知らない機械学習の 5 つの流派
Jun 05, 2024 pm 08:51 PM
機械学習は人工知能の重要な分野であり、明示的にプログラムしなくてもコンピューターにデータから学習して能力を向上させる機能を提供します。機械学習は、画像認識や自然言語処理から、レコメンデーションシステムや不正行為検出に至るまで、さまざまな分野で幅広く応用されており、私たちの生活様式を変えつつあります。機械学習の分野にはさまざまな手法や理論があり、その中で最も影響力のある 5 つの手法は「機械学習の 5 つの流派」と呼ばれています。 5 つの主要な学派は、象徴学派、コネクショニスト学派、進化学派、ベイジアン学派、およびアナロジー学派です。 1. 象徴主義は、象徴主義とも呼ばれ、論理的推論と知識の表現のためのシンボルの使用を強調します。この学派は、学習は既存の既存の要素を介した逆演繹のプロセスであると信じています。
SOTA パフォーマンス、厦門マルチモーダルタンパク質-リガンド親和性予測 AI 手法、初めて分子表面情報を結合
Jul 17, 2024 pm 06:37 PM
編集者 | KX 医薬品の研究開発の分野では、タンパク質とリガンドの結合親和性を正確かつ効果的に予測することが、医薬品のスクリーニングと最適化にとって重要です。しかし、現在の研究では、タンパク質とリガンドの相互作用における分子表面情報の重要な役割が考慮されていません。これに基づいて、アモイ大学の研究者らは、初めてタンパク質の表面、3D 構造、配列に関する情報を組み合わせ、クロスアテンション メカニズムを使用して異なるモダリティの特徴を比較する、新しいマルチモーダル特徴抽出 (MFE) フレームワークを提案しました。アライメント。実験結果は、この方法がタンパク質-リガンド結合親和性の予測において最先端の性能を達成することを実証しています。さらに、アブレーション研究は、この枠組み内でのタンパク質表面情報と多峰性特徴の位置合わせの有効性と必要性を実証しています。 「S」で始まる関連研究
AIなどの市場を開拓するグローバルファウンドリーズがタゴール・テクノロジーの窒化ガリウム技術と関連チームを買収
Jul 15, 2024 pm 12:21 PM
7月5日のこのウェブサイトのニュースによると、グローバルファウンドリーズは今年7月1日にプレスリリースを発行し、自動車とインターネットでの市場シェア拡大を目指してタゴール・テクノロジーのパワー窒化ガリウム（GaN）技術と知的財産ポートフォリオを買収したことを発表した。モノと人工知能データセンターのアプリケーション分野で、より高い効率とより優れたパフォーマンスを探求します。生成 AI などのテクノロジーがデジタル世界で発展を続ける中、窒化ガリウム (GaN) は、特にデータセンターにおいて、持続可能で効率的な電力管理のための重要なソリューションとなっています。このウェブサイトは、この買収中にタゴール・テクノロジーのエンジニアリングチームがGLOBALFOUNDRIESに加わり、窒化ガリウム技術をさらに開発するという公式発表を引用した。 G
