10 Aliran Automasi Pintar Teratas untuk Ditonton pada 2023
Automasi pintar, juga dikenali sebagai automasi kognitif, pada asasnya adalah gabungan teknologi generasi akan datang seperti kecerdasan buatan, pengurusan proses perniagaan dan automasi proses robotik. Di samping itu, automasi pintar juga memanfaatkan teknologi seperti analisis data, pembelajaran mesin, pembelajaran mendalam dan pemprosesan bahasa semula jadi. Menggabungkan teknologi ini membolehkan automasi pintar untuk menyampaikan beberapa penyelesaian paling maju yang digunakan oleh pemimpin perniagaan.
Automasi pintar adalah berbeza sama sekali daripada bentuk automasi yang lain, teknologi yang semakin berkembang membuat gelombang dan boleh memberi kesan paling ketara pada kitaran pertumbuhan dan pembangunan perniagaan. Trend semasa automasi pintar sedang digunakan secara meluas oleh perusahaan untuk menghasilkan dan memproses sejumlah besar data, mengautomasikan operasi hujung ke hujung dan menjadikan tugasan lebih pantas dan cekap.
Disenaraikan di bawah ialah arah aliran automasi pintar teratas untuk ditonton pada tahun 2023.
1. Penggunaan meluas RPA merentas industri
RPA telah mendapat populariti yang besar baru-baru ini kerana ia membolehkan robot perisian meniru tingkah laku manusia dan Melaksanakan tugas dengan lebih cekap. Industri seperti insurans, perbankan, kewangan dan penjagaan kesihatan semakin menerima pakai RPA untuk meningkatkan kecekapan operasi, mengurangkan masa ke pasaran dan memastikan keselamatan yang tinggi. Oleh itu, penggunaan RPA adalah salah satu komponen automasi pintar yang paling penting dan dijangka meningkat pada 2023.
2. Kepentingan platform kod rendah/tanpa kod
Dalam beberapa tahun kebelakangan ini, automasi kod rendah dan tanpa kod semakin mendapat perhatian. Platform ini pada asasnya ialah program perisian yang memerlukan sedikit atau tiada pengalaman pengekodan, justeru peningkatan kepentingan pengekodan dalam kedua-dua perniagaan teknikal dan bukan teknikal, yang akhirnya akan membawa kepada peningkatan populariti platform kod rendah dan tanpa kod.
3. Penggunaan arus perdana kecerdasan buatan generatif
Kecerdasan buatan generatif pada asasnya berdasarkan algoritma kecerdasan buatan dan kaedah pembelajaran mesin data, seperti teks, fail audio dan imej, serta mencipta kandungan asli baharu. AI Generatif boleh digunakan untuk pelbagai tujuan, seperti membuat kod perisian, memproses imej, memudahkan pembangunan dadah dan mempercepatkan pertumbuhan dan pembangunan korporat.
4. Kebangkitan Robot Kolaboratif
Robot kolaboratif direka untuk berinteraksi dengan manusia dalam persekitaran profesional yang dikongsi. Daripada mengalihkan barang berat di gudang hinggalah dengan bijak mengeluarkan barisan pemasangan, robot ini mengendalikan perniagaan dengan cekap untuk perniagaan dari semua saiz. Penggunaan robot ini dijangka meningkat dengan ketara merentas industri menjelang 2023.
5. Automasi CI/CD DevOps akan ditentukan melalui ujian berterusan
Hampir setiap perusahaan lain perlu menggunakan DevOps kerana ia menyokong penghantaran kepada pelanggan Mengintegrasikan dan menyampaikan perisian berkualiti tinggi secara berterusan. Pengujian adalah sangat penting untuk DevOps CI/CD Ujian automatik berterusan perisian pada setiap peringkat pembangunan akan diselesaikan melalui alat automasi pintar. Ujian automatik berterusan pada asasnya meningkatkan kualiti perisian yang dibangunkan dan membetulkan semua isu sebelum dikeluarkan segera.
6. Kesan peningkatan kecerdasan tambahan
Kecerdasan tambahan dijangka meningkat dalam beberapa bulan akan datang. Ia pada asasnya melibatkan robot dan manusia yang bekerjasama untuk meningkatkan kebolehan kognitif. Platform yang memanfaatkan kecerdasan tambahan boleh mengumpul pelbagai data berstruktur dan tidak berstruktur dengan cekap.
7 Peningkatan populariti teknologi pemprosesan bahasa semula jadi dan kecerdasan buatan perbualan
Automasi pintar memfokuskan pada sejumlah besar tugas yang berpusat pada robotik. teknologi automasi proses. Mungkin, pemimpin automasi pintar akan meluaskan ufuk utiliti automasi pintar untuk memasukkan teknologi pemprosesan bahasa semula jadi dan alat kecerdasan buatan perbualan. Faedah teknologi pemprosesan bahasa semula jadi dan kecerdasan buatan perbualan membuka pelbagai peluang.
8. Penggunaan automasi pintar yang lebih pantas dalam PKS
Semakin ramai PKS mula berminat untuk menerima pakai teknologi digital kes penggunaan ialah pengoptimuman proses. Dengan lebih banyak pilihan automasi mampu milik di pasaran, perniagaan kecil dan sederhana kini boleh memanfaatkan pilihan ini untuk mengurangkan kos, meningkatkan perkhidmatan pelanggan dan menjadi lebih berdaya saing.
9. Automasi Pintar Mengurangkan Masalah Kekurangan Kakitangan
Trend seperti "gelombang perletakan jawatan" semakin popular di dunia korporat. Akibatnya, perniagaan dari semua saiz telah memanfaatkan peluang untuk melancarkan atau mengembangkan program automasi mereka, mengurangkan kos pengambilan dan menjadikan proses lebih cekap. Dengan adanya persekitaran kerja hibrid, alatan tempat kerja automatik mungkin merupakan cara terbaik untuk mempercepatkan pertumbuhan dan pembangunan perniagaan.
10. Automasi mampan melalui penilaian dan penemuan proses
Perusahaan menerima pakai dan menskalakan automasi pintar untuk mengendalikan proses dengan cekap. Rangka kerja penemuan dan penilaian proses menyediakan cerapan yang boleh diambil tindakan untuk membuat keputusan termaklum, mengutamakan proses dan mencipta saluran paip pengeluaran automatik. Perniagaan yang menggunakan automasi sekarang dengan cara yang mampan akhirnya akan membantu meningkatkan kecekapan dan mengembangkan perniagaan.
Atas ialah kandungan terperinci 10 Aliran Automasi Pintar Teratas untuk Ditonton pada 2023. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!
Alat AI Hot
Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik
AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.
Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma
Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI
AI Hentai Generator
Menjana ai hentai secara percuma.
Artikel Panas
Alat panas
Notepad++7.3.1
Editor kod yang mudah digunakan dan percuma
SublimeText3 versi Cina
Versi Cina, sangat mudah digunakan
Hantar Studio 13.0.1
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa
Dreamweaver CS6
Alat pembangunan web visual
SublimeText3 versi Mac
Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)
Topik panas
Bytedance Cutting melancarkan keahlian super SVIP: 499 yuan untuk langganan tahunan berterusan, menyediakan pelbagai fungsi AI
Jun 28, 2024 am 03:51 AM
Laman web ini melaporkan pada 27 Jun bahawa Jianying ialah perisian penyuntingan video yang dibangunkan oleh FaceMeng Technology, anak syarikat ByteDance Ia bergantung pada platform Douyin dan pada asasnya menghasilkan kandungan video pendek untuk pengguna platform tersebut Windows , MacOS dan sistem pengendalian lain. Jianying secara rasmi mengumumkan peningkatan sistem keahliannya dan melancarkan SVIP baharu, yang merangkumi pelbagai teknologi hitam AI, seperti terjemahan pintar, penonjolan pintar, pembungkusan pintar, sintesis manusia digital, dsb. Dari segi harga, yuran bulanan untuk keratan SVIP ialah 79 yuan, yuran tahunan ialah 599 yuan (nota di laman web ini: bersamaan dengan 49.9 yuan sebulan), langganan bulanan berterusan ialah 59 yuan sebulan, dan langganan tahunan berterusan ialah 499 yuan setahun (bersamaan dengan 41.6 yuan sebulan) . Di samping itu, pegawai yang dipotong juga menyatakan bahawa untuk meningkatkan pengalaman pengguna, mereka yang telah melanggan VIP asal
Pembantu pengekodan AI yang ditambah konteks menggunakan Rag dan Sem-Rag
Jun 10, 2024 am 11:08 AM
Tingkatkan produktiviti, kecekapan dan ketepatan pembangun dengan menggabungkan penjanaan dipertingkatkan semula dan memori semantik ke dalam pembantu pengekodan AI. Diterjemah daripada EnhancingAICodingAssistantswithContextUsingRAGandSEM-RAG, pengarang JanakiramMSV. Walaupun pembantu pengaturcaraan AI asas secara semulajadi membantu, mereka sering gagal memberikan cadangan kod yang paling relevan dan betul kerana mereka bergantung pada pemahaman umum bahasa perisian dan corak penulisan perisian yang paling biasa. Kod yang dijana oleh pembantu pengekodan ini sesuai untuk menyelesaikan masalah yang mereka bertanggungjawab untuk menyelesaikannya, tetapi selalunya tidak mematuhi piawaian pengekodan, konvensyen dan gaya pasukan individu. Ini selalunya menghasilkan cadangan yang perlu diubah suai atau diperhalusi agar kod itu diterima ke dalam aplikasi
Tujuh Soalan Temuduga Teknikal GenAI & LLM yang Cool
Jun 07, 2024 am 10:06 AM
Untuk mengetahui lebih lanjut tentang AIGC, sila layari: 51CTOAI.x Komuniti https://www.51cto.com/aigc/Translator|Jingyan Reviewer|Chonglou berbeza daripada bank soalan tradisional yang boleh dilihat di mana-mana sahaja di Internet memerlukan pemikiran di luar kotak. Model Bahasa Besar (LLM) semakin penting dalam bidang sains data, kecerdasan buatan generatif (GenAI) dan kecerdasan buatan. Algoritma kompleks ini meningkatkan kemahiran manusia dan memacu kecekapan dan inovasi dalam banyak industri, menjadi kunci kepada syarikat untuk kekal berdaya saing. LLM mempunyai pelbagai aplikasi Ia boleh digunakan dalam bidang seperti pemprosesan bahasa semula jadi, penjanaan teks, pengecaman pertuturan dan sistem pengesyoran. Dengan belajar daripada sejumlah besar data, LLM dapat menjana teks
Bolehkah penalaan halus benar-benar membolehkan LLM mempelajari perkara baharu: memperkenalkan pengetahuan baharu boleh menjadikan model menghasilkan lebih banyak halusinasi
Jun 11, 2024 pm 03:57 PM
Model Bahasa Besar (LLM) dilatih pada pangkalan data teks yang besar, di mana mereka memperoleh sejumlah besar pengetahuan dunia sebenar. Pengetahuan ini dibenamkan ke dalam parameter mereka dan kemudiannya boleh digunakan apabila diperlukan. Pengetahuan tentang model ini "diperbaharui" pada akhir latihan. Pada akhir pra-latihan, model sebenarnya berhenti belajar. Selaraskan atau perhalusi model untuk mempelajari cara memanfaatkan pengetahuan ini dan bertindak balas dengan lebih semula jadi kepada soalan pengguna. Tetapi kadangkala pengetahuan model tidak mencukupi, dan walaupun model boleh mengakses kandungan luaran melalui RAG, ia dianggap berfaedah untuk menyesuaikan model kepada domain baharu melalui penalaan halus. Penalaan halus ini dilakukan menggunakan input daripada anotasi manusia atau ciptaan LLM lain, di mana model menemui pengetahuan dunia sebenar tambahan dan menyepadukannya
Untuk menyediakan tanda aras dan sistem penilaian menjawab soalan saintifik dan kompleks baharu untuk model besar, UNSW, Argonne, University of Chicago dan institusi lain bersama-sama melancarkan rangka kerja SciQAG
Jul 25, 2024 am 06:42 AM
Editor |ScienceAI Question Answering (QA) set data memainkan peranan penting dalam mempromosikan penyelidikan pemprosesan bahasa semula jadi (NLP). Set data QA berkualiti tinggi bukan sahaja boleh digunakan untuk memperhalusi model, tetapi juga menilai dengan berkesan keupayaan model bahasa besar (LLM), terutamanya keupayaan untuk memahami dan menaakul tentang pengetahuan saintifik. Walaupun pada masa ini terdapat banyak set data QA saintifik yang meliputi bidang perubatan, kimia, biologi dan bidang lain, set data ini masih mempunyai beberapa kekurangan. Pertama, borang data adalah agak mudah, kebanyakannya adalah soalan aneka pilihan. Ia mudah dinilai, tetapi mengehadkan julat pemilihan jawapan model dan tidak dapat menguji sepenuhnya keupayaan model untuk menjawab soalan saintifik. Sebaliknya, Soal Jawab terbuka
Prestasi SOTA, kaedah AI ramalan pertalian protein-ligan pelbagai mod Xiamen, menggabungkan maklumat permukaan molekul buat kali pertama
Jul 17, 2024 pm 06:37 PM
Editor |. KX Dalam bidang penyelidikan dan pembangunan ubat, meramalkan pertalian pengikatan protein dan ligan dengan tepat dan berkesan adalah penting untuk pemeriksaan dan pengoptimuman ubat. Walau bagaimanapun, kajian semasa tidak mengambil kira peranan penting maklumat permukaan molekul dalam interaksi protein-ligan. Berdasarkan ini, penyelidik dari Universiti Xiamen mencadangkan rangka kerja pengekstrakan ciri berbilang mod (MFE) novel, yang buat pertama kalinya menggabungkan maklumat mengenai permukaan protein, struktur dan jujukan 3D, dan menggunakan mekanisme perhatian silang untuk membandingkan ciri modaliti yang berbeza penjajaran. Keputusan eksperimen menunjukkan bahawa kaedah ini mencapai prestasi terkini dalam meramalkan pertalian mengikat protein-ligan. Tambahan pula, kajian ablasi menunjukkan keberkesanan dan keperluan maklumat permukaan protein dan penjajaran ciri multimodal dalam rangka kerja ini. Penyelidikan berkaitan bermula dengan "S
Lima sekolah pembelajaran mesin yang anda tidak tahu
Jun 05, 2024 pm 08:51 PM
Pembelajaran mesin ialah cabang penting kecerdasan buatan yang memberikan komputer keupayaan untuk belajar daripada data dan meningkatkan keupayaan mereka tanpa diprogramkan secara eksplisit. Pembelajaran mesin mempunyai pelbagai aplikasi dalam pelbagai bidang, daripada pengecaman imej dan pemprosesan bahasa semula jadi kepada sistem pengesyoran dan pengesanan penipuan, dan ia mengubah cara hidup kita. Terdapat banyak kaedah dan teori yang berbeza dalam bidang pembelajaran mesin, antaranya lima kaedah yang paling berpengaruh dipanggil "Lima Sekolah Pembelajaran Mesin". Lima sekolah utama ialah sekolah simbolik, sekolah sambungan, sekolah evolusi, sekolah Bayesian dan sekolah analogi. 1. Simbolisme, juga dikenali sebagai simbolisme, menekankan penggunaan simbol untuk penaakulan logik dan ekspresi pengetahuan. Aliran pemikiran ini percaya bahawa pembelajaran adalah proses penolakan terbalik, melalui sedia ada
Era baharu pembangunan bahagian hadapan VSCode: 12 pembantu kod AI yang sangat disyorkan
Jun 11, 2024 pm 07:47 PM
Dalam dunia pembangunan bahagian hadapan, VSCode telah menjadi alat pilihan untuk banyak pembangun dengan fungsi yang berkuasa dan ekosistem pemalam yang kaya. Dalam beberapa tahun kebelakangan ini, dengan perkembangan pesat teknologi kecerdasan buatan, pembantu kod AI pada VSCode telah muncul, meningkatkan kecekapan pengekodan pembangun. Pembantu kod AI pada VSCode telah muncul seperti cendawan selepas hujan, meningkatkan kecekapan pengekodan pembangun. Ia menggunakan teknologi kecerdasan buatan untuk menganalisis kod secara bijak dan menyediakan penyiapan kod yang tepat, pembetulan ralat automatik, semakan tatabahasa dan fungsi lain, yang mengurangkan kesilapan pembangun dan kerja manual yang membosankan semasa proses pengekodan. Hari ini, saya akan mengesyorkan 12 pembantu kod AI pembangunan bahagian hadapan VSCode untuk membantu anda dalam perjalanan pengaturcaraan anda.
