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AI 在 CPQ 工作流程中的变革作用
Jagjeet Gill：简单来说，CPQ 就是配置产品、应用定价，然后为客户或合作伙伴生成报价。通常，CPQ 流程可能会变得高度接触或复杂，具体取决于产品结构、定价规则和销售动作。除此之外，产品组合缺乏流程标准化会使流程进一步复杂化。这就是当今企业需要智能 CPQ 做出主动、量身定制和及时的决策以满足客户和合作伙伴需求的地方。我看到了 AI 和 CPQ 的巨大可能性。例如，可视化配置编码、高级引导式销售流程、虚拟和交互式产品演示、高级动态定价和交易台指导，以及最终的合同起草。随着技术的发展，这些用例也在为我们的客户和我们不断发展。
优化云中的数据科学工作流...
1 tummalachervu@gmail.com摘要：本文探讨了在云计算环境中优化数据科学工作流的挑战和创新。首先要强调数据科学在现代行业中的关键作用以及云计算在启用可扩展有效的数据处理方面的关键作用。主要重点在于识别和分析云基础结构中部署的当前数据科学工作流中遇到的关键挑战。这些挑战包括与处理大量数据有关的可伸缩性问题，优化计算资源的资源管理复杂性，成本管理策略以平衡绩效与费用以及确保强大的数据安全和隐私措施。手稿随后深入研究了旨在应对这些挑战的创新解决方案和技术。它讨论了诸如简化重复任务的工作流动自动化工具和框架，例如Docker和Kubernetes等容器化技术，以进行有效的应用程序部署和管理，以及使用无服务器体系结构以增强可扩展性并降低操作成本。此外，它探讨了并行处理框架（例如Apache Spark和Hadoop）在优化数据处理任务中的好处。还研究了用于动态工作流优化的机器学习算法和云环境中有效的数据管理策略的集成。通过详细的案例研究和各个领域的应用示例，手稿说明了这些优化策略的实际实施和结果。此外，它讨论了云技术的新兴趋势，AI驱动的自动化在提高工作流效率方面的作用以及围绕云计算中数据科学运营的道德考虑。该手稿以发现结果的摘要，对寻求增强其数据科学工作流程的组织的实践建议，以及对未来研究方向的见解，以应对不断发展的挑战。
工作流程在 MaterialDigital 计划中的作用
随着数据处理从模拟文档转向数字文件和数据库的总体趋势，数字化工作流程在材料科学与工程领域变得越来越重要。此外，由于测量技术和模拟方法的改进，该领域生成或处理的数据量急剧增加。MaterialDigital 计划从广泛角度解决了这一问题，它基于 IT 基础设施构建了材料科学数字化的总体框架，以本体数据表示和工作流程为中心连接组件。[1] 工作流程之所以如此突出，是因为它们无处不在，只要信息和数据以数字形式提供并需要传输或转换。沿着数据价值链，这涵盖 1) 数据采集，即获取数据
CDOT计划生产工作流（ORD）
•位置表 - 允许您从报告或Excel文件中放置一个表。•民用标签 - 民用标签是一种以生产为重点的注释工具。，标签定义很容易共享，同时保持恒定和遵守标准。标签定义将文本收藏夹，文本样式，维数，元素模板，自定义提示，边框框架和锁定设置汇总到一个可重复的标签定义中。使用的示例是交叉点，站/偏移，站/高程，偏置/高程等。此工具确实允许大量选择预期的元素来标记。•注释 - 这是一种比民用标签者更具自动化标签方法的方法，但通常对自定义不那么灵活。这些工具是由与特征符号相关的注释组驱动的。使用的示例是对齐驻扎注释，配置文件注释，在横截面上显示行等。•横截面导航器 - 此工具允许您轻松地在以前通过命名边界横截面创建过程生成的横截面绘图模型之间浏览。请注意，这仅在活动绘图文件中寻找绘图模型。•命名边界 - 定义生成板的位置的位置边界元素。命名边界也可以用来确定您希望在哪里计算土方工程。
使用 AI 改进技术服务工作流程
这些是一本书的章节。我需要重新格式化章节列表。我想要删除章节名称和作者隶属关系。我只想要章节标题后面跟着相关作者，以空格 / 空格分隔。我不想让章节以项目符号或编号显示。我想要将所有数据连接在一起。章节应该用空格分隔-- 空格。请在冒号前添加一个前导空格。以下两章展示了我希望您使用的整个列表的格式：通过图像识别和机器学习算法进行白内障早期检测和诊断的人工智能驱动系统 / Pramod Kumar、Rashda Rahman、Mohit Sharma - 乳腺癌分类的联合学习：分散式乳房 X 线摄影分类研究 / Ngai Yiu Enoch Mok、Yasmeen George
使用机器学习在仓库机器人中优化自动采摘系统
许多领域的科学家，包括基因组学，材料科学和遥感，需要分析越来越多的数据[1、4、8、9]。科学工作流程系统促进了此类分析的自动化，使科学家能够从黑框任务中构成管道，并具有数据依赖性。由于这些工作流程通常用于处理大量数据，因此它们往往是资源密集型和长期运行的，从而导致大量的能源消耗，因此会导致碳排放。此外，大数据应用程序的日益普及已被确定为ICT行业排放量不断增加的驱动力[5]。因此，量化和理解科学工作流的碳足迹至关重要。诸如NextFlow [2]之类的科学工作流系统，允许在异质群中进行工作流程，执行和监视。尽管这些系统通常为执行的工作流程生成详细的性能跟踪和日志，但它们不会产生消耗或碳发射的能量记录。因此，用户必须用硬件/软件电表手动监视功耗，否则使用诸如Cloud Car-Bon Footprint（CCF）1或绿色算法（GA）[7]之类的方法，该方法采用线性功率模型将资源利用转化为能量消耗。在任何一种情况下，要将消耗的能量转化为发射的碳，用户需要一定量的碳强度（CI），例如年平均值或更细粒度的度量。没有此步骤，只能基于粗粒度资源利用度量来估算功耗。一般而言，CI测量每千瓦时消耗的电力（每千瓦时）产生的碳量（𝐶𝑂2）的量，并且根据产生电力的来源以及对电网的需求而在不同位置，季节和时间之间有所不同。实际上，监视功耗要求用户附加物理功率计或在执行工作流程之前启用基于软件的工具，例如英特尔的运行平均电源限制（RAPL）。这是可以使用CCF和GA工具的，但仅以降低的精度。两种方法都假定能源消耗线性缩放，这不一定在实践中存在[6]。更重要的是，为了构建线性功率模型，GA方法依赖于指定的计算资源的供应商指定的热设计功率（TDP），这是一个不反映关键处理器设置（例如处理器频率）的专有度量，并不表示IDLE功能消耗。此外，尽管两种方法都将功耗转移到碳排放中，但它们使用静态平均值来表示计算工作量消耗的电力CI，而忽略了CI通常是高度可变的。
以及 FAIR 工作流程中的数据驱动神经科学建模
1 瑞典斯德哥尔摩 KTH 皇家理工学院电气工程与计算机科学学院生命科学实验室；2 印度班加罗尔塔塔基础研究所国家生物科学中心；3 美国费尔法克斯乔治梅森大学沃尔格瑙工程学院生物工程系；4 美国坦佩亚利桑那州立大学数学与统计科学学院；5 瑞士洛桑联邦理工学院蓝脑计划；6 瑞典斯德哥尔摩卡罗琳斯卡医学院神经科学系；7 芬兰坦佩雷坦佩雷大学医学与健康技术学院；8 立陶宛考纳斯立陶宛健康科学大学神经科学研究所；9 立陶宛考纳斯维陶塔斯马格努斯大学信息学系； 10 德国海德堡理论研究所 (HITS) 分子和细胞建模组；11 德国海德堡大学分子生物学中心 (ZMBH)，ZMBH-DKFZ 联盟；12 德国海德堡大学跨学科科学计算中心 (IWR)
使用AI Gen AI和ML在Guidewire
解决方案建筑师，TATA咨询服务，美国摘要：生成人工智能（Gen AI）和机器学习（ML）技术正在改变保险行业的外观，尤其是通过整合AI＆ML Technologies。作为财产和伤亡保险的领先平台，GuideWire为部署智能索赔处理工作流提供了一个理想的平台，这些平台可以显着提高效率，准确性和客户满意度。在本文中探讨了AI和ML能力与自主处理主张的无缝集成。保险公司可以使用高级模型来驱动能够自动化任务的自动驾驶工作流程，例如索赔分类，欺诈检测，损害评估和和解优化。，但最重要的是，这些技术降低了运营成本，并减少涉及的人类干预，以便可以更快地处理索赔。在这项工作中，我们讨论实施此类工作流程（例如数据集成，模型培训和道德AI实践）时需要考虑哪些技术和战略考虑因素。本文还展示了几种现实世界中的用例，每个用例中的挑战以及在业务方面扩展这些解决方案的潜力。在关注未来的情况下，自主索赔处理使保险公司通过提供创新的解决方案来改变其下一个竞争优势，从而改变客户的期望，同时有资格符合监管和合规标准。1.1。索赔中AI和ML提供支持的自动驾驶工作流是保险的未来及其改变索赔管理过程的能力。关键字：自动索赔处理，导丝，生成AI，机器学习，自动驾驶工作流程，自动化，欺诈检测，损害评估1.介绍保险业一直是使用创新技术来提高运营效率，提高客户满意度并降低成本的先驱。作为生成人工智能（Gen AI）和机器学习（ML），保险公司拥有一系列强大的工具来帮助自动化最复杂的过程，例如索赔管理。[1-4]这些技术有可能推动自动索赔处理的出现 - 与更传统的工作流相比，这可以更快地解决索赔解决方案并降低手动干预以及提高准确性。在本节中，我们将讨论索赔处理如何发展AI和ML的如何利用，以及如何将这些技术与GuideWire等平台集成在一起。当今索赔处理的演变，索赔处理一直是一项艰巨而过于密集的活动，传统上是基于验证，估值和解决方案的手动劳动。在某种程度上，过去几年的数字转型的出现并没有消除大部分人类参与索赔生命周期的必要性。通过删除监督需要处理整个工作流程完成完成的需求，自主索赔处理代表了允许自动驾驶过程的彻底出发。预计以准确性和合规性向效率转向，将为下一代保险服务创造能力。