当世界顶级运动服装制造商的设计团队收到营销请求时,他们的人工智能引擎会全面评估多种因素,包括原材料成本、供应商可用性、季节性、预测需求等,以确定在哪里、如何、以何种成本和交货时间生产拟议的设计,以及它是否有市场。这项工作过去需要数周时间,需要大量人工,因为无法获得所有相关信息——通常只是被困在各种不同的来源或不同的工作人员手中。但借助 Infosys Nia,这家运动服装公司可以近乎实时地进行评估,而且准确度更高。
本文件中的“德勤”是指德勤咨询有限责任公司,是德勤有限责任公司的子公司。有关德勤美国有限责任公司、德勤有限责任公司及其各自子公司的法律结构的详细描述,请访问 www.deloitte.com/us/about。根据公共会计的规则和规定,某些服务可能无法提供给鉴证客户。本出版物仅包含一般信息,德勤不会通过本出版物提供会计、业务、财务、投资、法律、税务或其他专业建议或服务。本出版物不能替代此类专业建议或服务,也不应将其用作可能影响您业务的任何决定或行动的依据。在做出任何可能影响您业务的决定或采取任何可能影响您业务的行动之前,您应咨询合格的专业顾问。德勤对任何依赖本出版物而遭受的损失概不负责。
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“Cognizant 可加速整个企业的 AI 部署,从而提供可信、自动化、基于智能的决策这一无与伦比的商业价值。企业 AI 采用经过验证的实施方法,利用我们的超大规模合作伙伴的本地服务,并由获得专利的实战工具和加速器提供支持,将模型从试点转移到生产,并在整个企业内实现 AI 工业化,从而在数月内(而不是数年内)提供可衡量且可靠的业务成果。”
为了确保此次更新符合我们计划实现企业 ICAM 的最终目标,我们简化了路线图左侧的服务组织,并与 ICAM DAF 利益相关者、行业合作伙伴和其他政府利益相关者进行了广泛的交流。他们的反馈明确了里程碑的顺序和服务分组的协调。这种协作努力不仅使我们重新思考和改进了各种里程碑,还使我们重新思考和改进了路线图更新流程。
AI/ML 在扩展数据管理实践方面也发挥着关键作用。由于数字化转型和 AI 计划需要大量数据,组织必须发现并分类最相关的数据和元数据,以证明相关性、价值和安全性,并确保透明度。他们必须清理和掌握这些数据。他们必须有效地管理和保护这些数据。如果数据管理不善且无法扩展,AI/ML 模型将遭遇与过去 30 年中每项传统数据仓库计划相同的命运:当您使用质量低劣的数据时,您将提供不可靠的见解。
答案:SD-WAN 将充当升级后网络内的流量控制器。网络路线图及其相关泳道(网络组件)将代表 AFNET WAN 服务的升级版本,并将根据当前连接条件和相关数据流优化流量。
• KLAS 评级 – 全球第 4 名(KLAS 2020),印度第 1 名 • 无软件过时 – 一次性投资 • 原生多站点 – 多数据源 • 灵活的去中心化/中心化架构 • 业内首个服务器端渲染技术 PACS • 内置可扩展性 • 同一产品 – 增量构建(过去 20 年) • 为每个用户提供统一、强大的 GUI • 专门的医疗 IT 团队 – 销售、临床、服务 • 最佳的企业成像产品(RIS / PACS/3D/VNA/移动性) – 单一供应商优势
摘要................................................................................................................................ 1