2023年值得關注的十大智慧自動化趨勢
智慧自動化也稱為認知自動化,基本上是人工智慧、業務流程管理、機器人流程自動化等下一代技術的結合。除此之外,智慧自動化也利用數據分析、機器學習、深度學習和自然語言處理等技術。將這些技術結合在一起,可以使智慧自動化能夠提供商業領袖正在使用的一些最先進的解決方案。
智慧自動化與其他形式的自動化完全不同,不斷發展的技術正在掀起波瀾,並且能對企業的成長和發展週期產生最重大的影響。目前的智慧自動化趨勢正被企業廣泛用於生產和處理大量數據,實現端到端作業的自動化,並使任務更快、更有效率。
以下列出了2023年可以關注的頂級智慧自動化趨勢。
1. 各行業廣泛採用RPA
#RPA最近獲得了極大的歡迎,因為它使軟體機器人能夠複製人類行為並更有效地執行任務。保險、銀行、金融和醫療保健等行業越來越多地採用RPA,從而提高了營運效率、縮短了上市時間,並確保了高安全性。因此,RPA的使用是智慧自動化的最重要組成部分之一,預計將在2023年上升。
2. 低程式碼/無程式碼平台的重要性不斷上升
近幾年來,低程式碼和無程式碼自動化已經得到了越來越多的關注。這些平台基本上都是軟體程序,幾乎不需要編碼經驗,因此編碼在技術和非技術業務中的重要性日益增加,最終將導致低程式碼和無程式碼平台的日益普及。
3. 生成式人工智慧的主流採用
#生成式人工智慧基本上是基於人工智慧演算法和機器學習方法,從文字、音訊檔案和圖像等現有資料中學習,並創建全新的原創內容。生成式人工智慧可用於各種目的,例如製作軟體程式碼、處理影像、促進藥物開發,以及加速企業成長和發展。
4. 協作機器人的興起
協作機器人旨在在共享的專業環境中與人類互動。從在倉庫中搬運重物到智慧移除組裝線,這些機器人正在有效地處理各種規模企業的業務。預計到2023年,這些機器人的採用率將在各行業顯著提高。
5. DevOps CI/CD自動化將由不斷的測試決定
#幾乎所有其他企業都需要採用DevOps,因為它支援向客戶持續整合和交付高品質的軟體。測試對於DevOps CI/CD來說極為重要,軟體在每個開發階段的持續自動化測試都會透過智慧自動化工具來完成。持續的自動化測試基本上提高了開發軟體的質量,並在其立即發布之前修復所有問題。
6. 增強型智慧的影響力越來越大
#預計在未來幾個月,增強型智慧將會增加。它基本上涉及機器人和人類共同努力提高認知能力。利用增強智能的平台可以有效地收集各種結構化和非結構化資料。
7.自然語言處理技術和對話式人工智慧的日益普及
#智慧自動化專注於以機器人流程自動化為中心的大量技術。據推測,智慧自動化領導者將拓寬智慧自動化實用程式的視野,其中包括自然語言處理技術和對話式人工智慧工具。自然語言處理技術和對話式人工智慧的好處正在開闢廣泛的機會。
8. 在中小企業更快地採用智慧自動化
#越來越多的中小企業開始對採用數位技術感興趣,其中最突出的用例是流程優化。借助市場上更實惠的自動化選項,中小型企業現在可以利用這些選項來降低成本、改善客戶服務,並提高競爭力。
9. 智慧自動化緩解人員短缺問題
#像是「辭職潮」這樣的趨勢在企業界變得非常流行。因此,各種規模的企業都利用這個機會啟動或擴展了他們的自動化程序,降低了招募成本,提高了流程效率。隨著混合工作環境的到位,自動化工作場所工具可能是加速企業成長和發展的最佳方式。
10. 透過流程評估和發現實現永續自動化
#企業正在採用和擴展智慧自動化以有效地處理流程。流程發現和評估框架提供行動見解,以做出明智的決策、確定流程的優先級,並創建自動化生產管道。企業現在以可持續的方式採用自動化最終將有助於提高效率和促進企業發展。
以上是2023年值得關注的十大智慧自動化趨勢的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章!

熱AI工具

Undresser.AI Undress
人工智慧驅動的應用程序,用於創建逼真的裸體照片

AI Clothes Remover
用於從照片中去除衣服的線上人工智慧工具。

Undress AI Tool
免費脫衣圖片

Clothoff.io
AI脫衣器

Video Face Swap
使用我們完全免費的人工智慧換臉工具,輕鬆在任何影片中換臉!

熱門文章

熱工具

記事本++7.3.1
好用且免費的程式碼編輯器

SublimeText3漢化版
中文版,非常好用

禪工作室 13.0.1
強大的PHP整合開發環境

Dreamweaver CS6
視覺化網頁開發工具

SublimeText3 Mac版
神級程式碼編輯軟體(SublimeText3)

本站6月27日訊息,剪映是由位元組跳動旗下臉萌科技開發的一款影片剪輯軟體,依託於抖音平台且基本面向該平台用戶製作短影片內容,並相容於iOS、安卓、Windows 、MacOS等作業系統。剪映官方宣布會員體系升級,推出全新SVIP,包含多種AI黑科技,例如智慧翻譯、智慧劃重點、智慧包裝、數位人合成等。價格方面,剪映SVIP月費79元,年費599元(本站註:折合每月49.9元),連續包月則為59元每月,連續包年為499元每年(折合每月41.6元) 。此外,剪映官方也表示,為提升用戶體驗,向已訂閱了原版VIP

透過將檢索增強生成和語意記憶納入AI編碼助手,提升開發人員的生產力、效率和準確性。譯自EnhancingAICodingAssistantswithContextUsingRAGandSEM-RAG,作者JanakiramMSV。雖然基本AI程式設計助理自然有幫助,但由於依賴對軟體語言和編寫軟體最常見模式的整體理解,因此常常無法提供最相關和正確的程式碼建議。這些編碼助手產生的代碼適合解決他們負責解決的問題,但通常不符合各個團隊的編碼標準、慣例和風格。這通常會導致需要修改或完善其建議,以便將程式碼接受到應

想了解更多AIGC的內容,請造訪:51CTOAI.x社群https://www.51cto.com/aigc/譯者|晶顏審校|重樓不同於網路上隨處可見的傳統問題庫,這些問題需要跳脫常規思維。大語言模型(LLM)在數據科學、生成式人工智慧(GenAI)和人工智慧領域越來越重要。這些複雜的演算法提升了人類的技能,並在許多產業中推動了效率和創新性的提升,成為企業保持競爭力的關鍵。 LLM的應用範圍非常廣泛,它可以用於自然語言處理、文字生成、語音辨識和推薦系統等領域。透過學習大量的數據,LLM能夠產生文本

大型語言模型(LLM)是在龐大的文字資料庫上訓練的,在那裡它們獲得了大量的實際知識。這些知識嵌入到它們的參數中,然後可以在需要時使用。這些模型的知識在訓練結束時被「具體化」。在預訓練結束時,模型實際上停止學習。對模型進行對齊或進行指令調優,讓模型學習如何充分利用這些知識,以及如何更自然地回應使用者的問題。但是有時模型知識是不夠的,儘管模型可以透過RAG存取外部內容,但透過微調使用模型適應新的領域被認為是有益的。這種微調是使用人工標註者或其他llm創建的輸入進行的,模型會遇到額外的實際知識並將其整合

機器學習是人工智慧的重要分支,它賦予電腦從數據中學習的能力,並能夠在無需明確編程的情況下改進自身能力。機器學習在各個領域都有廣泛的應用,從影像辨識和自然語言處理到推薦系統和詐欺偵測,它正在改變我們的生活方式。機器學習領域存在著多種不同的方法和理論,其中最具影響力的五種方法被稱為「機器學習五大派」。這五大派分別為符號派、聯結派、進化派、貝葉斯派和類推學派。 1.符號學派符號學(Symbolism),又稱符號主義,強調利用符號進行邏輯推理和表達知識。該學派認為學習是一種逆向演繹的過程,透過現有的

編輯|ScienceAI問答(QA)資料集在推動自然語言處理(NLP)研究中發揮著至關重要的作用。高品質QA資料集不僅可以用於微調模型,也可以有效評估大語言模型(LLM)的能力,尤其是針對科學知識的理解和推理能力。儘管目前已有許多科學QA數據集,涵蓋了醫學、化學、生物等領域,但這些數據集仍有一些不足之處。其一,資料形式較為單一,大多數為多項選擇題(multiple-choicequestions),它們易於進行評估,但限制了模型的答案選擇範圍,無法充分測試模型的科學問題解答能力。相比之下,開放式問答

本站8月1日消息,SK海力士今天(8月1日)發布博文,宣布將出席8月6日至8日,在美國加州聖克拉拉舉行的全球半導體記憶體峰會FMS2024,展示諸多新一代產品。未來記憶體和儲存高峰會(FutureMemoryandStorage)簡介前身是主要面向NAND供應商的快閃記憶體高峰會(FlashMemorySummit),在人工智慧技術日益受到關注的背景下,今年重新命名為未來記憶體和儲存高峰會(FutureMemoryandStorage),以邀請DRAM和儲存供應商等更多參與者。新產品SK海力士去年在

編輯|KX在藥物研發領域,準確有效地預測蛋白質與配體的結合親和力對於藥物篩選和優化至關重要。然而,目前的研究並沒有考慮到分子表面訊息在蛋白質-配體相互作用中的重要作用。基於此,來自廈門大學的研究人員提出了一種新穎的多模態特徵提取(MFE)框架,該框架首次結合了蛋白質表面、3D結構和序列的信息,並使用交叉注意機制進行不同模態之間的特徵對齊。實驗結果表明,該方法在預測蛋白質-配體結合親和力方面取得了最先進的性能。此外,消融研究證明了該框架內蛋白質表面資訊和多模態特徵對齊的有效性和必要性。相關研究以「S
