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国产数字孪生软件如何联动Anylogic、AFSIM实现实时可视化？

Anylogic的瓶颈：Anylogic在复杂系统行为模拟（如多智能体交互）上非常强大，但其内置的图表和仪表盘在呈现大规模、跨时空的数据态势时，往往不够直观和沉浸，难以支撑快速的临场决策。...API接口调用：通过Anylogic内置的HTTP Client或Java/Python API，在模型步进中，将关键实体状态、变量变化实时推送至实时可视化平台。...中间件桥接：在复杂架构中，利用Kafka、MQTT等消息队列作为数据总线，实现仿真数据的高并发、异步传输，确保实时可视化的流畅与稳定。2....实体绑定：在CIMPro孪大师中，预先将三维场景中的每一个模型（如车辆、设备、人员）与Anylogic模型中的智能体（Agent）或AFSIM中的实体进行唯一ID绑定。...参数重置：在CIMPro孪大师中调整仿真参数面板上的数值，可实时更新Anylogic模型中的全局变量，实现“What-If”情景的快速切换与可视化验证。三、能带来什么价值？

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干货 | AnyLogic建模仿真介绍+武汉疫情案例实战

对系统的结构、功能和行为 等进行动态性比较逼真的模拟仿 真获得系统相关指标值。例：利用AnyLogic仿真建模。 为什么要使用仿真建模 我们可以通过一个例子来说明我们为什么要使用仿真建模。...如果柜员有多个呢？如果服务时间有不同的分布呢？...这些让我们几乎不可能从原来的方法中获得我们满意的结果。 这个时候，有可预见的复杂性和保证结果的分析方法就是：仿真建模 仿真建模方法 介绍使用仿真建模的原因，下面我们来讨论讨论建模的方法。...什么是AnyLogic 正所谓工欲善其事，必先利其器，有一款高效的建模工具，会对我们的工作产生巨大的便利，那么今天给大家介绍的就是一款建模神器AnyLogic。 ?...本次案例的效果如下： 在本例中，我们简单的把疫情的几个模块分为 易感染者 感染者 移出者（包括死亡者和治愈者） 参数有： 总人口=5000 接触人数=10 传染概率=0.1 疾病周期=10 在最初，我们认为

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    医院智能电话客服系统应用场景解决方案

    心里瞬间悬挂千金巨石，虽然离医院很远，慌乱中还是迅速抱起宝宝便冲向医院。...8.8.1.jpg 就诊后，验血结果排除病毒性感冒，医生开了些退烧药和消炎药说道：“这个是我院的服务热线，有什么问题可以拨打医院电话咨询，关注公众号也可在线咨询。”...在准备离开的时候，我突然想起自己的疑问，便走向咨询台，询问为何客服电话会知道我的信息。...来电弹屏——客户来电时，弹出客户信息列表，支持在线编辑客户信息，老客户再次来电时显示历史服务记录，电话可协同转移到目标座席。...服务评分——系统支持客户与座席通话结束后进入服务满意度评价流程，客户可以根据提示对这次服务进行评分，可进行统计分析等管理 录音报表——可在通话记录中查看相应的录音，支持下载录音文件，支持在线播放录音文件

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    从均值管理到差异管理

    我用下面这个例子来说明这真的是有可能的（见表一）： 上面这张表，把甲和乙两位座席员过去8、9、10三个月的质检分数列了出来，大家可以看到，座席员甲被抽听了40通，其中合格数是36通，显然合格率是...例如某座席员这个月的通话利用率是否有达标，就是看这个月里面，每一天的通话时长进行加总，然后除以这个月这个座席员的签入总时长。 平均法的最大问题，就是只能看到平均，而看不到差异。...离散系数是一个最重要的控制指标，最小方差管理法大量使用离散系数来测量某一个KPI指标是否已经达标。...同样从图四中，我们看到大部分人的平均处理时长是5分钟左右，但在8分钟这里，又出现了一个小高峰，甚至在10分钟这里，出现了第三个小小高峰。...但在差异管理中，长尾却是你最不想看到的，在图四中，右边显然出现了一条长尾。

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    传统联络中心已死？看“小A云”如何为企业提升商机转化效率丨科技云·视角

    云联络中心提升商机转化效率 在企业主动联络的业务场景中，人工座席是传统联络中心执行的主力军。...例如在车险业务拓展的场景中，传统人工座席首先需要拨打用户号码，接通后进行开场词，在大量的无法接通、占线、空号之下，这一环节80%的时间都属于重复劳动。...“小A云”领先的预测式主动联络算法，在微秒之内就能够判断通话手机号码是否有效，也就是说在人耳还没听到手机接通声音之前，“小A云”就已经对号码的有效性做出了判断。...在大批量过滤无效号码的同时，一旦接通有效号码，“小A云“的语音机器人座席可以模拟人类的对话，根据投保保单及用户需求分析等信息，以媲美真人的声音与客户进行多轮次对话，也会根据用户的回答进行自动调整，帮助坐席人员完成前期这些简单并重复性较强的工作...例如，国内某金融机构联络中心的座席数最高曾达10万个，随着AI技术的发展，联络中心人工座席的规模并没有在3至5年间随企业业务的增长产生新增长，反而座席数量还在缩减，目前该集团座席规模控制在6万人左右。

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    张童皓：智能语音赋能的客服监督和质检

    3.png 任何不能被量化的原则都只是情怀，为了保证产品四原则能够被严格遵守，我们团队打造了一个360度聆听客户声音的数据中台产品“声呐”。...以客户为中心，聆听客户声音必须做到无死角，细心的小伙伴可能已经发现了，在以上罗列的数据源中，还没有包含客服通话。...这里有些质检规则的例子：座席和客户抢话：对于座席解决问题的效率我们是有要求的，客户的问题越早点处理好越好，有些座席着急可能会在客户说话时抢话。...所谓价格倒挂就是在携程上面下了订单，到了现场，发现酒店的价格现场更便宜，客户会打电话投诉，我们会询问酒店为什么出现这样的一种情况？...14.png 打标签的实践中拿出来的一个准确率评估，大家可以看到传统的方式跟深度学习还是有很大的差距。 15.png 这是我们对智能质检的展望，有些已经变成现实。

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    一文简单了解“智能客服”

    企业应用智能客服效果体现占比及效果增益： 消费者对产品及服务有更高的要求。智能客服助力企业解决传统人工客服的痛点，转型数字化、 智能化运营，降本增效的同时，实现消费服务一体化 。...售中场景：比如开发票等业务咨询问题等，售前和售中场景主要发生在用户和商家或平台之间。...售后场景：比如会员场景投诉不能使用、要求退款等，售后往往涉及到客服座席、运营等，需要多方协同解决；比如客户使用过程中遇到功能操作类的问题，需要客服协助指导； 办公场景：比如IT、人力资源、财务、法务等咨询...面向座席：用话术推荐或者会话摘要等能力来提升人工座席的工作效率，改善人工座席的工作体验。 面向员工：通过对话机器人，可以自助给员工进行答疑，从而提升办公效率。...同时利用对话平台构建知识库，既可以用在智能客服中，也可以用作话术推荐。 召回层：从话术索引库和知识库中召回结果，包括文本、向量、标签、知识等多路召回。

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    python和netlogo软件模拟病毒传播仿真模型（一）

    目前国内在网络舆情仿真建模中所使用的仿真平台主要有 Netlogo、Anylogic、Matlab、Vensim 等，netlogo软件是一款比较通用的。...这里python 中的mesa可以实现其中一部分，这里看一下病毒传播仿真模型。 NetLogo如何入门？有哪些学习交流渠道？...节点只会每隔一段时间（由 VIRUS-CHECK-FREQUENCY 滑块确定）检查它们是否感染了病毒。 这可能对应于定期安排的病毒扫描程序，或者只是一个人注意到计算机的行为有问题。...尝试使用各种替代网络结构进行试验，看看病毒的行为有何不同。 假设病毒通过向计算机地址簿中的每个人发送电子邮件来传播。...由于在某人的地址簿中不是对称关系，因此将此模型更改为使用定向链接而不是无向链接。 你能同时模拟多种病毒吗？ 他们将如何互动？ 有时，如果计算机安装了恶意软件，它就更容易被更多恶意软件感染。

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    干货 | 每天上百万通话，携程电话系统性能测试实践

    呼叫中心每天承接着上百万通的通话，电话服务系统是整个呼叫中心中非常重要的一套系统，服务着数万客服座席，系统的稳定性至关重要。...uac.xml和uas.xml用来模拟SIP消息流程， data.csv：用于uac.xml和uas.xml中需要引入的数据，例如分机号，被叫号码等等。...uac.bat：调用sipp命令，并传入相应参数的批处理文件，模拟UAC（主叫）。 uas.bat：调用sipp命令，并传入相应参数的批处理文件，模拟UAS（被叫）， 2.5 目标 a....2-2 运行结果 压测过程中需要注意的几个点： （1）先开启被叫，再开启主叫；如果先开启主叫，被叫没开启会出现异常，影响压测数据的准确性。...（2）压测过程中观察对应的异常，来判定抛出的异常原因，排查对应的error-log来确认是否是所压测的系统问题或者是系统配置问题。

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    包容温暖人心——以包容性设计看金融产品的惠农设计

    这实际上模拟了微软在包容性设计中提到“永久性障碍”中”语言障碍“的情形。...而这里我模拟的还是对手机有一定程度了解的理解模式，若是对于抽象图案理解有一定困难的人群，情况会更加严峻。 而其实iPhone和苹果做的已然算是不错，我们可以看看其他，以下是Twitter。...在业务过程中我们以座席人员包揽业务中绝大多数操作为原则，尽可能减少手机侧用户的操作成本，在线上还原线下办理业务的体验。...虚拟营业厅的”个人理财风险评估“业务，座席人员在座席系统中调取问卷逐一提问，用户只需口述与回答即可，登记答案、提交与审核均由座席人员完成。...身份证验证的过程中，用户界面上不需要有任何操作，只需把身份证对准摄像头，座席人员在座席端里点击拍照按钮替用户完成拍摄。

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    2. 基础数据结构初识

    ---- 2.3.1 模拟队列 ---- 概念 是一种先进先出的数据结构，它有两个出口 队列容器允许从尾端新增元素，从头端移除元素 队列中只有队头和队尾才可以被外界使用，故队列不允许遍历 操作思想...利用静态数组模拟队列 实现入队，出队等操作 模板 const int N=1e6+10; int que[N],hh=0,tt=-1; //que[N]用于模拟队列，类型可自定义，hh为队头，tt为队尾...模拟队列 原题链接 描述 实现一个队列，队列初始为空，支持四种操作： push x – 向队尾插入一个数 x； pop – 从队头弹出一个数； empty – 判断队列是否为空； query – 查询队头元素...模拟散列表 原题链接 描述 维护一个集合，支持如下几种操作： I x，插入一个数 x； Q x，询问数 x 是否在集合中出现过； 现在要进行 N 次操作，对于每个询问操作输出对应的结果。...字符串哈希 原题链接 描述 给定一个长度为 n 的字符串，再给定 m 个询问，每个询问包含四个整数 l1,r1,l2,r2，请你判断 [l1,r1] 和 [l2,r2] 这两个区间所包含的字符串子串是否完全相同

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    【干货】如何建立支持和产品之间的密切关系？

    当座席离开、请病假或只是很忙时，您的团队将难以有效地回答客户问题。拥有记录在案的产品知识是提供出色客户体验的关键，尤其是随着公司的发展。2....在支持和公司其他部门之间建立牢固的联系将有助于您在成长过程中始终关注客户。...需要关注的最关键的客户支持指标是：平均响应时间：您是否始终如一地快速响应客户请求？客户满意度：客户是否表示他们对您的服务感到满意？...与其将“联系我们”表单隐藏在网站的页脚中，不如在整个产品中包含实时聊天框、文档搜索和文档链接。让您的客户轻松找到他们需要去哪里寻求帮助——甚至可以尽可能地提供上下文支持.5....询问并听取客户反馈告诉您如何处理客户服务的最佳人选是您的实际客户。给他们很多机会告诉你你做得好或做得不好。例如，在所有支持电子邮件的底部包含链接，提示客户说明回复是否出色或许可以更好。

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    OpenAI Agents SDK 中文文档 中文教程 （1）

    agents SDK 有一组非常小的基元： agents，即配备说明和工具的 LLM handoffs，允许代理将特定任务委派给其他代理 guiderail，用于验证代理的输入 与 Python 结合使用时...为什么使用 Agents SDK SDK 有两个驱动设计原则： 足够多的功能值得使用，但足够少的原语可以快速学习。 开箱即用，但您可以准确自定义发生的情况。...交接：在多个座席之间进行协调和委派的强大功能。 护栏：与代理并行运行输入验证和检查，如果检查失败，则提前中断。...Explain your reasoning at each step and include examples", ) 定义您的交接 在每个座席上，您可以定义一个传出交接选项清单，座席可以从中进行选择...，以及分类代理是否在两个专业代理之间正确路由。

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    白话讲解：消息队列到底解决了什么问题？

    座席：硬卧。 第二步：单击“预订”按钮，12306 App界面开始转圈圈。与此同时全国3亿人民也在和你一起做相同的事情。 第三步：3s后，应用告诉你订票失败。 第四步：你修改车次，重新发送订票请求。...你是否依稀记得另一个团队的同事调用你的API，你告诉他发个请求过来，你打断点一步一步调试代码的场景？...你是否记得为了协调开发资源、QA资源，以及协调上线时间等所做的一切，你被老板骂了多少次，最后还是延期了：我们依赖他们，他们的QA说，高峰期不让发布。 加入消息队列后，不同的业务端又会是何种情况呢？...▊ 异步处理  处理订票请求是一个漫长的过程，需要检查预订的车次是否有预订数量的票、下单扣库存、更新缓存等一系列操作。这些耗时的操作，我们可以通过使用消息队列的方式，把提交请求成功的消息告诉用户。...李伟 著 作者有多年分布式系统的实战经验，特别是在消息队列方面经验丰富。

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    在线客服技术详解(未完待续)

    在分布式环境下存在一些像JBossCache等缓存同步的技术，但对应在线聊天系统，实时性的要求非常高，是否存在实时性的问题呢？...2、如何进行路由分配 现在网上大部分的在线客服系统都是匿名的，它是通过你从哪个网页点击登录，从而分配到对应技能的座席。...它一般要求有下面几个原则： 1、 继承原则 分配给座席的聊天消息，需要有一定的继承性，比如说，用户聊天完成后，退出系统，隔几分钟后，再次登录系统，这时，最好把该呼叫还是分配给原先处理该用户的客服，这样子...这里可以分为两者情况，一种是用户进入某个页面是，弹出询问，是否接收主动服务，用户点击是，则双方进入聊天，这种其实不是真正的主动服务，只不过是用户所访问的页面上含有一段代码，该代码弹出一个询问，用户点击是...来话转接到另外一个客服，另外一个客服如果需要辨认出该来话是转接的话，则需要有所标识，比如说，在来话转接的时候，模拟用户给客服发消息消息，里面注明是来话转移，从那个客服转移过来的；另外，呼叫转接的时候，也可以是客服直接给另一个客服发一条提示

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    专访 | Recurrent AI：呼叫系统的「变废为宝」

    而我们的系统可以节省 90% 以上听录音的时间，让坐席和管理者都能够直接发现沟通中的问题、直接进行有针对性的优化。 机器之心：为什么选择做智能呼叫系统？...两个典型的需求是培训和实时座席辅助。 一方面是找到各种话术与成单率之间的关系，帮助管理者可视化座席问题在哪里，然后通过个性化提示让坐席学习容易成单的话术，能够提高他们的销售水平。...而信贷行业去销售的时候，只需要询问对方房产，社保等资质再加微信邀约就可以结束了，一个电话平均只要几分钟。 机器之心：从模型角度看，DealTape 智能呼叫系统可以分成几部分？...例如，在金融信贷领域，「是否有社保」、「是否有房产」，就是一些重要的二值标签。标签的数量从几个到几十个不等，随着新用户逐渐加入，需求逐渐增多，我们也在不断扩充自己的标签体系。 ?...因此我们需要一个语言模型在解码过程中对声学模型定向搜索过的结果进行一次重排序。

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    微软开源Magentic-One：用于解决复杂任务的通才多代理系统

    WebSurfer是一个基于LLM的代理，擅长理解和执行与Chromium浏览器相关的命令，并将网页状态变化反馈给Orchestrator，类似于电话技术支持中的操作员。...收到任务后，Orchestrator 会反映请求，并在任务分类账中预先填充重要信息 - 给定或验证的事实、要查找的事实（例如，通过 Web 搜索）、要派生的事实（例如，以编程方式或通过推理）以及有根据的猜测...在内部循环的每次迭代期间，Orchestrator 会回答 5 个问题以创建进度账本： 请求是否完全满足（即任务完成）？报告前一个元素的问题 团队是循环还是重复？报告前一个元素的问题 是否取得了进展？...报告前一个元素的问题 接下来应该由哪个座席发言？报告前一个元素的问题 应该向该团队成员提出什么指示或问题？...报告前一个元素的问题 在回答这些问题时，Orchestrator 会同时考虑任务分类账（包含事实、猜测和计划）和当前座席对话上下文。

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    干货 | 提升效率和用户体验，携程门票活动商品结构演进

    商户只需录入一次，即可在多个资源组合中复用。 套餐层: SKU的组合层，可通过不同景区/场地的售卖规则进行灵活组合，例如通过“场次”和“座席”组合出多种售卖单元。...然而，这种方式导致如果拼接前的信息有变化，就需要重新翻译，无法复用，工作量大。...在切换之前，需要调研合并后流程对商户接受度的影响，是否对其工作效率产生积极影响。在切换过程中，需要持续收集商户的反馈，及时解决遇到的问题，并迅速响应上线商户的合理改进建议。...搬迁工具的设计关注以下几个方面： 避免问题发生：通过全量分析模拟搬迁的数据处理过程，提前发现问题。...其中，影响价格和库存的主要是销售属性，例如演出门票中的“场次”和“座席”组合。类似于电商中的商品属性，如iPhone的销售属性是“颜色”和“版本”。

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    ChatGPT客服系统产品-利用chatgpt训练企业知识开发个性化客服系统

    可能有以下几个方面： 01：座席辅助和座席提效 聚焦到智能客服领域来看，过去的智能辅助更多局限于按单轮对话来完成，要实现多轮对话则需要AI架构师首先搭建一个个非常复杂的场景。...如果聚焦到行业分类来看，在软件企业中，ChatGPT的问答能力能够帮助企业为各类系统故障提供解决方案。...在技术浪潮式迭代的当下，我们不确定未来是否会有新的人工智能技术出现。但是在当下可以肯定的是，AI的智能化应用会更加广泛。...也就是先在本地文档库中Search，拿到本地的数据结果，再去Ask，把搜索结果和问题一起交给GPT，这样GPT可以根据你提供的内容以及它模型中的数据，一起将结果返还给你。...至于如何搜索，并非一定要基于向量的搜索，可以有多重搜索方式： - 基于关键字搜索 - 基于图形的搜索 - 基于向量的搜索

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