为了理解机器人流程自动化(RPA)是如何用于重复任务和业务流程的自动化，人们必须首先以最简单的形式理解什么是业务和流程。为什么?因为流程是RPA和其他技术能力(例如人工智能和工作流管理)的基础。先从业务是什么开始，因为这是讨论的最高形式。业务由两个组件组成：任务或工作以及这些任务或工作的分布。另一方面，流程被封装在业务中，并包含具有输入、输出和执行这些任务的操作符的任务。为什么从这里开始?这一点很重要，因为在寻找RPA机会之前，必须首先了解自己希望其业务如何运作以及希望它实现什么，然后确定相关流程如何在功能和成就中发挥作用。此外，在部署RPA之前，了解工作流管理是很重要的。不是可以互换使用流程
为了理解机器人流程自动化(RPA)是如何用于重复任务和业务流程的自动化，人们必须首先以最简单的形式理解什么是业务和流程。为什么?因为流程是RPA和其他技术能力(例如人工智能和工作流管理)的基础。先从业务是什么开始，因为这是讨论的最高形式。业务由两个组件组成：任务或工作以及这些任务或工作的分布。另一方面，流程被封装在业务中，并包含具有输入、输出和执行这些任务的操作符的任务。为什么从这里开始?这一点很重要，因为在寻找RPA机会之前，必须首先了解自己希望其业务如何运作以及希望它实现什么，然后确定相关流程如何在功能和成就中发挥作用。此外，在部署RPA之前，了解工作流管理是很重要的。不是可以互换使用流程
当前，数字化转型已经成为所有企业的主旋律。随着AI、云计算、大数据、物联网等新兴技术的应用落地，企业对于算力的需求越来越高，传统数据中心以CPU进行通用计算及基础设施操作、GPU进行加速计算的架构将会使得CPU处理很多诸如网络、安全等基础设施的工作，没法充分运行应用，造成大量的资源浪费，已经不能适应当前企业的需求。为此，NVIDIA发布了云原生超级计算架构，把传统需要利用CPU操作的基础设施工作负载卸载到DPU上来，通过CPU、DPU、GPU以及其它加速器和网络共同协同工作，优化应用算力资源，提高系统整体性能。 NVIDIA网络亚太区高级总监宋庆春在近期接受媒体采访时表示，通过NVIDIA云原
当前，数字化转型已经成为所有企业的主旋律。随着AI、云计算、大数据、物联网等新兴技术的应用落地，企业对于算力的需求越来越高，传统数据中心以CPU进行通用计算及基础设施操作、GPU进行加速计算的架构将会使得CPU处理很多诸如网络、安全等基础设施的工作，没法充分运行应用，造成大量的资源浪费，已经不能适应当前企业的需求。为此，NVIDIA发布了云原生超级计算架构，把传统需要利用CPU操作的基础设施工作负载卸载到DPU上来，通过CPU、DPU、GPU以及其它加速器和网络共同协同工作，优化应用算力资源，提高系统整体性能。 NVIDIA网络亚太区高级总监宋庆春在近期接受媒体采访时表示，通过NVIDIA云原
最近，Gartner发布了一项调查数据，到2023年全球超级自动化市场规模将达到7200亿美元。其中，部分支出将用于低代码开发技术，包括LCAP、iPaaS、RPA、CADP和MXDP，以支持流程自动化、集成、决策分析和情报用例。 随着数字经济发展进入深水区，加之疫情的持续影响，越来越多的组织正在加快自动化步伐，试图构建完全自动化的价值链。自动化逐渐成为企业新的经营和创新方式，获得了资本市场和行业用户的广泛认可。日前，企业自动化软件公司UiPath召开媒体见面会，分享了自身对于自动化行业关键趋势的研究成果，同时就其最新版本的业务自动化平台进行了重点解读。从RPA工具到业务自动化平台 R
最近，Gartner发布了一项调查数据，到2023年全球超级自动化市场规模将达到7200亿美元。其中，部分支出将用于低代码开发技术，包括LCAP、iPaaS、RPA、CADP和MXDP，以支持流程自动化、集成、决策分析和情报用例。 随着数字经济发展进入深水区，加之疫情的持续影响，越来越多的组织正在加快自动化步伐，试图构建完全自动化的价值链。自动化逐渐成为企业新的经营和创新方式，获得了资本市场和行业用户的广泛认可。日前，企业自动化软件公司UiPath召开媒体见面会，分享了自身对于自动化行业关键趋势的研究成果，同时就其最新版本的业务自动化平台进行了重点解读。从RPA工具到业务自动化平台 R
今年初，英特尔正式发布了第四代英特尔®至强®可扩展处理器。与前一代产品最大的差别在于，除了增加的核心数量和制造工艺之外，第四代英特尔®至强®可扩展处理器专门针对人工智能、5G网络、数据分析、科学计算等现代工作负载，引入针对实际工作负载优化加速的设计理念，采用系统级设计方法，在CPU芯片架构中内置专用的工作负载加速器，以提升性能和效率。这样的设计，到底能够为现代化的工作负载带来多大的性能提升呢？八周之后，采用第四代英特尔®至强®可扩展处理器的实例应运而生。近期，来自于英特尔的多位技术专家，通过不同的应用案例，详细介绍了第四代英特尔®至强®可扩展处理器在不同应用场景下的性能提升。七大算力神器之
今年初，英特尔正式发布了第四代英特尔®至强®可扩展处理器。与前一代产品最大的差别在于，除了增加的核心数量和制造工艺之外，第四代英特尔®至强®可扩展处理器专门针对人工智能、5G网络、数据分析、科学计算等现代工作负载，引入针对实际工作负载优化加速的设计理念，采用系统级设计方法，在CPU芯片架构中内置专用的工作负载加速器，以提升性能和效率。这样的设计，到底能够为现代化的工作负载带来多大的性能提升呢？八周之后，采用第四代英特尔®至强®可扩展处理器的实例应运而生。近期，来自于英特尔的多位技术专家，通过不同的应用案例，详细介绍了第四代英特尔®至强®可扩展处理器在不同应用场景下的性能提升。七大算力神器之
译者|李睿审校|孙淑娟在不同的场景中，常用的机器学习建模技术可能会误解数据中的真实关系。因此在这里试图改变这种范式，以基于估计因果关系和衡量目标关键绩效指标（KPI）结果的治疗效果，找到超越虚假相关性的可操作见解。因果机器学习的动机假设获得了某家企业在过去一年某一产品的历史数据或观察数据，面这一产品有5%的顾客流失，那么这家企业的目标是通过开展有针对性的活动来降低流失率。通常会构建经典的客户流失预测性倾向模型（倾向性评分——客户行为的协变量流失概率），并通过选择阈值规定折扣或向客户追加销售/交叉销售。现在，企业管理人员想要预测客户流失的有效性，例如该公司的客户是由于促销活动或营销活动
译者|李睿审校|孙淑娟在不同的场景中，常用的机器学习建模技术可能会误解数据中的真实关系。因此在这里试图改变这种范式，以基于估计因果关系和衡量目标关键绩效指标（KPI）结果的治疗效果，找到超越虚假相关性的可操作见解。因果机器学习的动机假设获得了某家企业在过去一年某一产品的历史数据或观察数据，面这一产品有5%的顾客流失，那么这家企业的目标是通过开展有针对性的活动来降低流失率。通常会构建经典的客户流失预测性倾向模型（倾向性评分——客户行为的协变量流失概率），并通过选择阈值规定折扣或向客户追加销售/交叉销售。现在，企业管理人员想要预测客户流失的有效性，例如该公司的客户是由于促销活动或营销活动
