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第四范式陈雨强:企业智能决策的下一代技术「强化学习 + 环境学习」

机器之心报道 机器之心编辑部 过去数年,以强化学习为代表的决策智能技术战胜人类玩家的新闻屡屡进入人们的视野,直观地展示了这种技术赋予 AI 的强大智能。同时,业界也开始思考,该技术能否像之前的机器学习、深度学习一样,应用到更加广泛的行业领域? 在 2022 北京智源大会「强化学习与决策智能专题论坛」上,第四范式联合创始人、首席研究科学家陈雨强发表了主题为「智能决策技术在企业智能化转型中的实践应用」的演讲。他从决策的本质出发,介绍了强化学习通过环境学习发挥产业应用的价值,并介绍这两项技术在产业界的应用实践。

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杉数科技CTO王子卓:智能决策,数字化转型新路径——为什么未来AI的重要突破是与优化算法结合|量子位·视点分享回顾

视点 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI 疫情加速全球产业链深度重构,市场供需两侧不确定因素增加;全球经济滞胀导致出口需求衰退,工业生产过热增长不可持续;行业整体产能过剩,产品同质化严重,绿色低碳转型迫切…… 企业的每位高管都面临着一个必答题:如何加速塑造企业韧性来抵御市场风险,实现业务增长和绿色可持续发展? 随着数据科学和人工智能技术的发展,基于“数据+算法”的决策在实际业务中凸显越来越重要的价值,企业端诉求、技术变革与基础设施完善共同推动智能决策时代到来。 据研究分析公司Gartner预测,

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一张脑图讲透商品数据化运营:提高流量和营业额的工具和模型

这是精心整理的商品数据化运营应用场景和分析工具模型了。商品运营是很多公司的核心工作,也就是说,如何把产品快速高效地卖出去。数据始终贯穿其中,从销售预测到库存管理、从商品结构优化到动销管理、从捆绑销售到关联组合。 这份脑图包括如何用数据做库存分析、市场分析、销售预测、促销分析。 比如市场分析: 1、公司要打造新产品,该产品的市场容量有多少?预期年销售量有多少? 2、用户对于产品的关注点在哪里?最满意和最不满意的点都分别是哪些? 3、新产品要上线,售价应该定在多少会比较合适? 4、产品C的市场竞争对手是谁?他们

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腾讯云生态沙龙工业AI专场——聚焦行业生态,共享发展红利

8月5日,腾讯云生态沙龙工业AI专场在苏州独墅湖世尊酒店圆满举行。本次沙龙邀请了腾讯云工业AI赛道核心伙伴,以及腾讯优图实验室、工业行业团队等70余人共聚一堂。会上大咖云集,在腾讯云产品生态战略全面升级背景下,主办方腾讯云首次发布自研AI技术栈以及AI+工业场景栈,期冀与行业细分赛道伙伴携手共建繁荣共生共存生态,并就此继续深入分享腾讯云工业AI能力方案及最佳实践,共话制造业数智化转型升级之道。 会前,中国电子技术标准化研究院副院长孙文龙为会议进行了致辞,肯定了腾讯云在工业等领域的持续投入与落地应用,同时也

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2018年高教社杯全国大学生数学建模竞赛C题解题思路

在零售行业中,会员价值体现在持续不断地为零售运营商带来稳定的销售额和利润,同时也为零售运营商策略的制定提供数据支持。零售行业会采取各种不同方法来吸引更多的人成为会员,并且尽可能提高会员的忠诚度。当前电商的发展使商场会员不断流失,给零售运营商带来了严重损失。此时,运营商需要有针对性地实施营销策略来加强与会员的良好关系。比如,商家针对会员采取一系列的促销活动,以此来维系会员的忠诚度。有人认为对老会员的维系成本太高,事实上,发展新会员的资金投入远比采取一定措施来维系现有会员要高。完善会员画像描绘,加强对现有会员的精细化管理,定期向其推送产品和服务,与会员建立稳定的关系是实体零售行业得以更好发展的有效途径。

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企业智能化路径如何破局?AI能给出答案吗?

随着工业4.0时代的到来,新一轮科技革命和产业变革正在孕育兴起。制造企业智能化转型困难重重,项目时间紧迫、算法人才缺失、产线精度和效率要求极高等,都是架在企业面前的一座山。 工业质检、安全巡检、生产设备健康管理等问题都是制造产业中的重要环节。当前产品质检主要有人工质检和机器视觉质检两种方式,其中人工占90%,人工质检成本高、误操作多,影响产品的良品率;安全生产是企业发展的重中之重,传统巡检需要专人实地或视频巡检,耗时费力,且不易实时监管,过程繁琐,亟需 AI 帮助企业有效监管工作人员行为和设备故障,及时发现

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小小瓶盖,巨额黑产:揭秘快消行业背后的营销之痛

随着智慧零售之风愈演愈烈,传统商家纷纷向线上转型升级。快消品作为营销活动最为关注的市场,俨然成为了这场战役的先行军。扫码领红包、集卡送好礼、分享得立减金...花样百出的营销活动背后,黑产分子早已伺机出动,沉浸在各大品牌的羊毛雨中乐此不疲。今天,腾讯防水墙就用一个小小的瓶盖码,带大家揭开这庞大黑产的冰山一角。 1 瓶盖码引领新趋势 千万奖励惹人追逐 还记得当年被“再来一瓶”点亮的高光时刻么?那感觉,我就是人群中最耀眼的一颗星。 但对于商家来说,由于兑换周期长、物流成本高且真假难辨,这类活动的效果往往不尽如人

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