人工智能可以改变服务贸易模式,特别是数字化服务。它可以提高生产力,特别是在依赖手动流程的服务业,使低技能工人能够更有效地利用更多高技能工人的最佳实践。例如,与不使用生成式人工智能的人相比,生成式人工智能可以将业务顾问的绩效提高多达 40%。低技能工人的生产力也有所提高(Dell'Acqua 等人,2023 年)。研究还表明,使用生成式人工智能可以使呼叫中心工作人员的生产力平均提高 14%,尤其是新手和低技能工人的生产力提高 34%(Brynjolfsson 等人,2023 年)。人工智能还可以促进创新服务的发展并增加对它们的需求。然而,尽管人工智能可以显著促进数字化服务贸易,但它也有助于减少对某些传统服务的需求。人工智能自动化还可以减少外包某些服务的必要性。
摘要 - 研究问题在于信息的分离和根据客户的需求与不同观点的困难分析。该研究的目的是在销售领域设计商业智能解决方案。同样,采用了研究的类型,并且设计是预先实验的。接下来,人口基于公司的存储数据,样本是由公司地区的数据组成的,采样是非概率的。结果是有利的,可以提高销售增长,销售生产率和相关决策有效性水平的指标。最后,可以得出结论,实施技术解决方案,例如商业智能对中小企业销售部门的决策产生积极影响,并提供更准确,更及时的信息。此外,通过访问实时数据和分析,公司管理层能够做出更明智和更快的决策,从而显着提高了中小企业的效率和盈利能力。
自 1920 年以来,Roell & Korthaus 公司一直从事材料测试业务。1937 年,Zwick 制造了第一台用于材料机械测试的测试机和系统,而在此之前的 1876 年,一位 Seger 教授建立了一个化学实验室,作为一家非金属材料科学技术咨询公司的一部分。在 20 世纪,现在的公司 Toni Technik 从这些起源发展而来,现在被认为是建筑材料测试系统的领先专家。MFL(Mohr & Federhaff)——一家成立于 1870 年的公司——成为 Zwick Roell 集团的一部分,有趣的是,Carl Benz(梅赛德斯奔驰名人)是他们的员工之一。
•在智能测试的帮助下,您会提前知道特定的药物是否与您的基因组成兼容,或者可能有更好的选择。以这种方式,它将帮助医生主动选择或追溯调整药物并最适合每个人的药物,进而可以改善治疗成功并降低计划的成本。•基因测试具有其他几种好处,例如个性化营养分析。最佳体重管理必须配置一个人的独特遗传学和测试结果。通过此计划,我们可以帮助我们的成员做出明智的选择,并个性化饮食和补充方案,以采用更量身定制的方法来管理自己的体重和感觉最好。测试,例如,可以表明一个人的身体无法正确处理糖,这意味着他们患糖尿病的风险更高。尽管他们现在可能会感到健康,但现在知道这意味着他们可以改变生活方式,以确保将来不会患上糖尿病。•该计划还为运动员或希望更好地训练和锻炼的任何人提供了巨大的价值。成员将根据其独特的需求获得个性化和有效的培训建议,最大程度地提高力量和耐力,同时最大程度地减少受伤风险。
数字双胞胎通过数据收集和机器学习创建现实世界系统的虚拟复制品,在各个行业中引起了人们的关注。这些复制品用于运行模拟,监视过程和支持决策,从而向受益用户提取有价值的信息。强化学习是一种有前途的机器学习技术,可以在数字双胞胎中使用,因为它依赖于环境或系统的虚拟表示来学习给定任务的最佳策略,这正是数字双胞胎提供的。通过其自学性质,强化学习不仅可以优化给定的任务,而且还可以找到实现以前未经探索的目标的方法,因此,开辟了新的途径,以解决诸如虫害和疾病检测,作物生长或作物旋转计划之类的任务。但是,尽管强化学习可以使许多农业实践有益,但经常被忽略了所采用模型的解释性,随着用户未能建立对建议决策的信任,因此减少了其好处。因此,显然缺乏专注于可解释的增强学习技术,这表明将来的发展是一个重要的领域,因为对于许多人来说,这对于许多人来说至关重要,因为农业食品部门需要依靠弹性方法和可理解的决策。可解释的AI模型有助于达到这两个要求。因此,在农业中使用增强学习有可能在农业领域开放各种基于强化学习的数字双胞胎应用。一方面,我们检查了应用域,并将它们归于类别。为了探索这些领域,本综述对现有的研究作品进行了分类,这些研究作品采用了强化学习技术在农业环境中。另一方面,我们通过强化学习方法进行了对作品进行分组,以获取当前使用的模型的概述。通过此分析,审查旨在提供有关农业最先进的强化学习应用程序的见解。此外,我们旨在确定未来研究的差距和机会,重点关注强化学习和数字双胞胎的潜在协同作用,以应对农业挑战并优化农业流程,为更加有效和可持续的农业方法铺平道路。
