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人工智能將應(yīng)對日益復(fù)雜的物流挑戰(zhàn)

   2025-01-08 物流巴巴0
信息是關(guān)鍵,互聯(lián)網(wǎng)上充斥著數(shù)據(jù),而一種既可信又可靠的方法可以快速篩選信息泥潭,并丟棄質(zhì)量較差的數(shù)據(jù),轉(zhuǎn)而采用有價值的可信材料,可以為擁有長供應(yīng)鏈且距離遙遠(yuǎn)的公司

信息是關(guān)鍵,互聯(lián)網(wǎng)上充斥著數(shù)據(jù),而一種既可信又可靠的方法可以快速篩選信息泥潭,并丟棄質(zhì)量較差的數(shù)據(jù),轉(zhuǎn)而采用有價值的可信材料,可以為擁有長供應(yīng)鏈且距離遙遠(yuǎn)的公司提供寶貴的支持。合作伙伴。

供應(yīng)鏈中的安全通常歸結(jié)為了解那些與您合作的人,當(dāng)無法深入到小型供應(yīng)商時,人工智能系統(tǒng)可以識別并鏈接可能導(dǎo)致供應(yīng)問題的區(qū)域事件或活動鏈。

其中一個問題是燒烤木炭的運輸,其中可能添加了促進(jìn)劑,已知會引起船上火災(zāi)。確定木炭的區(qū)域供應(yīng)商(通常是小規(guī)模供應(yīng)商)可以提醒公司注意潛在的問題。

認(rèn)識到本地化挑戰(zhàn)是收集、分析和存儲人工智能數(shù)據(jù)的一個積極屬性,但有關(guān)大公司的更容易獲得的數(shù)據(jù)可以為供應(yīng)鏈合作伙伴提供替代見解,包括管理變革、財務(wù)發(fā)展和并購。

通過人工智能在全球范圍內(nèi)收集、分析和交叉引用的信息可以為供應(yīng)鏈運營商及早提供有關(guān)遠(yuǎn)程合作伙伴的關(guān)鍵信息,從而增強(qiáng)對這些合作伙伴的信任。

Semantic Visions (SV) 是提供數(shù)據(jù)挖掘服務(wù)的此類公司之一,該公司總部位于捷克共和國首都布拉格,SV 開發(fā)了一種基于人工智能的系統(tǒng),該系統(tǒng)可搜索特定公司和地區(qū)的數(shù)據(jù),從而為業(yè)務(wù)合作伙伴提供見解。

SV 的首席運營官 Julius Rusnak 告訴Seatrade Maritime News,該公司每天有能力下載和處理 200 萬條數(shù)據(jù),即新聞文章、博客開源數(shù)據(jù)和專有數(shù)據(jù)。

“我們擁有自己的公司數(shù)據(jù)庫,我們不斷地用數(shù)據(jù)豐富該數(shù)據(jù)庫,并將數(shù)據(jù)庫中存儲的這些公司與事件以及它們之間的關(guān)系互連起來。我們還確保我們能夠識別消息來源是否在撰寫有關(guān)特定公司或一般品牌的文章,”Rusnak 解釋道。

SV 的系統(tǒng)具有多語言搜索能力,并由多語言團(tuán)隊提供支持,可以搜索西班牙語、中文、德語、意大利語、法語、日語和英語等語言的項目。魯斯納克表示,該團(tuán)隊“了解全球不同地區(qū)文化和事件的復(fù)雜性和差異”,并補(bǔ)充說該公司不僅僅依靠機(jī)器來分析數(shù)據(jù)。

魯斯納克承認(rèn),要識別一家企業(yè),公司必須在互聯(lián)網(wǎng)上存在,而欠發(fā)達(dá)國家的一些較小的供應(yīng)商可能不會出現(xiàn)在互聯(lián)網(wǎng)上。

“我們是識別事件的專家,”魯斯納克說,“我們不僅使用最新的機(jī)器學(xué)習(xí),而且還使用我們在技術(shù)出現(xiàn)之前構(gòu)建的龐大本體。”

該數(shù)據(jù)庫包含世界各地發(fā)生的 600 多個預(yù)定義事件及其歷史,涉及各種類型的人類工作,包括環(huán)境、社會和治理事件,無論是積極的還是消極的,系統(tǒng)將分析這些事件的相關(guān)性。

根據(jù)魯斯納克的說法,人工智能系統(tǒng)能夠描述機(jī)會并識別“文本中的模式、含義和語義結(jié)構(gòu)”,這意味著人工智能系統(tǒng)“善于識別正在發(fā)生的事情”。

對互聯(lián)網(wǎng)的持續(xù)監(jiān)控還可以充當(dāng)事件的早期預(yù)警系統(tǒng),例如港口擁堵、石油泄漏或運輸延誤。

魯斯納克說:“我們找出輸入數(shù)據(jù)中實際提到了哪些地區(qū)和哪些公司,并正確地將這些供應(yīng)商與事件對應(yīng)起來。”

人工智能數(shù)據(jù)源的目標(biāo)是為客戶提供經(jīng)過過濾和結(jié)構(gòu)化的信息,從而有效消除事件周圍的“噪音”。

魯斯納克說,實際上,“我們獲取了大量非結(jié)構(gòu)化形式的信息,并將其轉(zhuǎn)換為非常結(jié)構(gòu)化形式的高價值數(shù)據(jù)。”

魯斯納克解釋說,雖然人工智能可以在某些情況下提供工具,但解釋所呈現(xiàn)的數(shù)據(jù)將取決于讀者。

SV 的俄羅斯報告就說明了這一點,魯斯納克稱其為“情緒”,在入侵前幾年和一年內(nèi)保持穩(wěn)定,“對烏克蘭的情緒瘋狂飆升”,他說。

“這并不意味著我們能夠針對世界上實際發(fā)生的事情得出這樣的結(jié)論,”他解釋道,“但是掌握了這份報告的分析師,他們本來能夠得出自己的結(jié)論。所以,我說,我們不解釋這些東西本身,我們提供數(shù)據(jù)。”

人工智能將應(yīng)對日益復(fù)雜的物流挑戰(zhàn)

 
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