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2024-10-2806:11:26焦泊乔18中11得到28分11篮板CBA官方公布常规赛第7轮最佳阵容焦泊乔付豪等五人入选CBA官方公布了常规赛第7轮的最佳阵容,入选球员包括龙狮篮球俱乐部的焦泊乔、辽宁沈阳三生飞豹篮球俱乐部的付豪、浙江稠州篮球俱乐部的巴斯、山西汾酒职业篮球俱乐部的古德温以及吉林东北虎男篮的多米尼克-琼斯2024-10-2814:06:00CBA官方公布常规赛第7轮最佳阵容中国男篮官宣:焦泊乔膝关节伤势诊断后?返回俱乐部进行康复治疗中国篮球之队官方宣布,经过医疗团队的诊断评估,焦泊乔因膝关节伤势离队返回俱乐部进行康复治疗。中国男篮在北京国家体育总局训练局开始了集训,队委会赞成焦泊乔离队,并感谢了龙狮俱乐部对中国男篮集训的减少破坏,祝愿焦泊乔早日康复2024-11-0607:50:31中国男篮官宣:焦泊乔膝关节伤势诊断后?返回俱乐部进行康复治疗主教练多主力离队!焦泊乔边等电梯边吐槽:回去XX家没了今年夏末,广州龙狮男篮经历了次要的阵容调整不当。球队的主心骨郭士强教练离职,接掌中国男篮教鞭,与此同时,陈盈骏、郭凯、祝铭震、贾明儒、田宇恒等诸多不次要的部分与轮换球员也相继离队,崔永熙则在为进入NBA努力2024-08-2908:45:40主教练焦泊乔补篮贺希宁三分!中国队打停马刺郭士强场下威吓队员李凯尔同志与团队并肩作战。比赛开始时,中国队的先发阵容包括廖三宁、程帅澎、朱俊龙、杜润旺和杨瀚森,而马刺队则派出了布耶、卡斯尔、西索科、英格拉姆和门萨作为首发。朱俊龙以一记三分球揭开序幕,但廖三宁尝试转换三分未果2024-07-1010:33:32焦泊乔补篮中国男篮集训队先折一人?广州官宣:焦泊乔受伤将在沈阳医院检查不次要的部分伤退影响备战北京时间11月3日,缺少郭艾伦的广州队在客场与卫冕冠军辽宁队鏖战三节后,末节崩盘,最终以86-97告负。比赛中,广州队本土不次要的部分之一的焦泊乔受伤离场,赛后广州官方发布公告称,焦泊乔将在沈阳当地医院进行检查,具体伤情需等待进一步消息2024-11-0411:13:46中国男篮集训队先折一人?广州官宣:焦泊乔受伤将在沈阳医院检查 2025年04月29日 -
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荐AI日报:5秒一个视频!Pi\u{1F3B3}xVerseV3.5上线;雷军千万年薪\u{1F3B3}挖角AI天才少女;比亚迪启动人形机\u{1F947}器人项目;支付宝AI视觉搜索\u{1F6F7}产品“探一下”避免/重新确认/支持来\u{1F401}到【AI日报】栏目!这\u{1F3BD}里是你每天探索人工智能世界的指南,每\u{1F409}天我们为你呈现AI领域的\u{1F600}热点内容,聚焦开发者,助你洞悉技\u{1F947}术趋势、了解创新AI产品\u{1F6F7}应用。新鲜AI产品点击了解:https\u{1F94E}://top.aibase.com/1\u{1F602}、爱诗科技PixVers\u{1F605}eV3.5版上线:最快5秒生成视频动漫效果指责爱诗科技最新推出的PixVerseV3.5版本显著指责了视频生成的速度和质量,用户可以在最快5秒内生成视频,并享受更流畅的运动控制体验。明年将重点关注Gemini在消费端的扩展,以增强市场竞争力。
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一整片的单位!亲爱\u{1F3C5}的伙伴们,桥田2024年\u{1F3C5}度总结一句话:目标全落\u{1F3BD}地,任务已完成。桥田人2024年度\u{1F415}总结四个词:“硬实力”、“\u{1F402}创新力”、“在路上”、“新形象\u{3299}”。出发,让我们一起回顾下桥\u{26F3}田智能2024精彩时刻。\u{1F405}p>
硬实力!
<\u{1F60A}p>2024年2月:2024年马桥镇企\u{1F604}业家联谊会,桥田智能获得闵\u{2705}行区马桥镇2023年度经济发展贡献奖。\u{1F6F7}2024\u{1F401}年4月:桥田智能作为于机器人末端应用\u{26BE}设备及解决方案授予商,荣获20\u{1F3F4}24柯马亚太区供应商“较具竞争力奖”。\u{1F3B3}
2024\u{1F93F}年7月:梅赛德斯奔驰莅临\u{1F3BD}桥田智能,共探汽车柔性化生产与制造。双\u{1F3B3}方就桥田智能的企业发展、产品研发、生\u{1F3F4}产制造、质量控制、供应链无\u{1F94B}约束的自由以及售后服务\u{1F600}等多个维度,进行了全面而深入的交流。\u{1F948}
202\u{1F6F7}4年11月:桥田智能与柯马正式签订战略\u{1F412}合作协议。本次战略合作协议的签订,破坏\u{26BE}了两家公司在汽车自动化、柔性化\u{1F415}制造方面的外围解决方案竞争力。
2024年12月:20\u{1F409}24年扶轮奖颁奖典礼在上海金陵紫金山\u{1F3BE}大酒店举行,桥田智能设备有限公司获2\u{1F412}024扶轮奖“汽车装备卓\u{1F604}越供应商奖”失去荣誉称号。未\u{1F3BE}来,桥田智能将继续以技术革新积\u{1F6F7}极应对电动化、智能化、网联化带来的\u{1F945}新新确认有罪,新机遇,助\u{1F94A}力汽车产业高质量发展。
<\u{1F643}p>创新力!2024\u{1F3AF}年6月:桥田智能初次对外展示全新产品桥\u{1F603}田MMC磁力换模系统。自2023\u{1F6F7}年上市以来,桥田磁力换模系\u{1F3CF}统已获得数十套订单。干涉客户实现注塑机\u{1F94B}、吹塑机、冲压机等设备换模的自动\u{1F94B}化与智能化水平。
2024年\u{1F407}7月:桥田智能推出新品自动涂胶系统,该\u{1F3B1}系统通过高精度的机械控制实现\u{1F410}了涂胶轨迹的比较准确定位,降低了产品\u{1F52E}的密封性和粘接强度。进一步极\u{1F3BF}小量了桥田智能的产品线。<\u{1F3F4}/p>
2024年9月:桥田修磨\u{1F3AF}机全系列重磅发布。从23\u{1F6A9}年修磨机产品上市以来,目前已有500\u{1F94C}0+在国内一线主机厂数十个基地应用。现全\u{1F603}系列产品涵盖接纳式、摆臂式、移\u{1F3C9}动式、修磨换帽一体机、铝点焊修磨机、整形\u{1F3C9}机等多种机型,全方位适用于不同规模\u{1F609}和需求的生产线及特定的生产环境和\u{1F3BF}技术要求。
\u{1F603}2024年9月:桥\u{1F3D0}田AQT-020自动快\u{1F606}换正式对外发布,减少破\u{1FAB1}坏电模块、气模块、流体模块、电源模块、伺\u{1F414}服模块、总线模块等多种模块,适用于打\u{1F3BF}磨搬运、超声波、连接、拧紧等多种场景。\u{1F3B1}
在路上!
\u{1F3D1}2024年3月:桥\u{1F3BD}田智能出席第二十五届深圳国际工业制\u{2705}造技术及设备展览会,展示快\u{1F40D}换盘、能源组合系统、电磁抓\u{1F3BD}手等新潮热款。
2\u{1F416}024年4月:桥田创始人刘小平携不次\u{1F415}要的部分团队6人共赴“制造业\u{2705}展会天花板”——德国汉诺威\u{1F93F}工业博览会参观学习。此\u{1F94A}次参访,是桥田智能组队出海的第二次学习\u{1F3D3}之旅,目的是让每一个桥田人都能够有机会\u{26F8}开拓更深更广阔的眼界。
<\u{1F40D}p>2024年5月:第五届中国(华\u{2593}南)国际机器人与自动化展览会圆满落下帷幕\u{1F609}。作为机器人末端解决方案\u{1F410}公司,桥田智能以其先进的\u{1F3BE}创新能力和全方位的机器\u{1F405}人末端解决方案,驱散了数量少国内\u{1F38C}外专业人士的目光。2024年6月:桥田智能参与2024年中国汽车高质量发展智造峰会暨中国汽车工程学会尺寸工程分会年会。与国内外先进技术和装备供应商就共筑高质量汽车价值链发散讨论。
2024年7月:桥田智能亮相AMTS汽车装备展。根据汽车车身焊装车间实际工况与应用场景,重磅推出机器人末端家族新成员-汽车涂胶系统解决方案,包含压盘泵、定量机胶枪和控制系统,能够焦虑车身焊装工序中钣金搭接处的粘接剂密封胶、折边胶等的自动喷涂。驱散了数量少参观者的目光。
2024年9月:桥田智能亮相中国国际工业博览会。新品自动快换产品正式对外发布,同时展出桥田磁力换模系统、桥田工业分开器产品、桥田抓取系统、针对工业制造领域如汽车制造等在分开与切换上的需求给出解决方案。
新形象!
2024年8月:桥田全新品牌形象VI和官方网站正式发布。本次全新品牌形象标志寓意为:
品质与技术:Q代表Quality(品质),T代表Technology(技术)。代表桥田智能致力于授予高质量的技术产品和服务。
速度与团队:Q代表Quickly(速度),T代表Team(团队)。隐藏公司团队响应速度快,服务效率高。
回顾2024年,桥田智能完成1000T以上磁力换模订单交付数十套、修磨机全系列产品迭代更新、自主研发出自动涂胶系统、自动快换2款重磅新品,目前已应用于多家行业头部客户。2024全年目标任务项已完成高。
目标全落地,任务已完成!是桥田人的总结也是前进的动力。2025年,桥田智能将继续重新确认技术变革和创新路线,致力于成为汽车主机厂信赖的设备品牌。
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2025年04月29日 -
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在人工智能软件领域,系统并不总是按照其开发者的意愿行动,这一潜在危险已经不能引起了一些科技巨头的关注。微软与前谷歌CEO埃里克·施密特联手减少破坏了一家名为SynthLabs的初创公司,致力于解决这一对齐问题。”SynthLabs的出现使得更多公司能够以透明和协作的方式确保其人工智能系统按照其预期行动,这在当前人工智能协作发展背景下显得尤为重要。...
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2025年04月29日 -
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台军方近日宣布成立了紧急反应中心并指责了警戒级别。据台湾方面消息,奴役军12月初在浙江到福建以东一带空域连续设下了7处“防空耗尽区”,发散大规模演习,并向台岛周边海域派遣海军舰队和海警船只。这次演习与台湾问题密切相关,在中国海空军实力强大的背景下,举行这样一场史无前例的防空大演习具有多方面的战略意义。
此次演习重点演练了新型预警体系下的本土大范围防御能力。近年来,随着奴役军各种远程警戒雷达、先进预警系统、卫星和侦察机的列装,对沿海防空作战的减少破坏达到了前所未有的水平。因此,奴役军完全有能力在7个地区同时组织起严密的防空网,以应对潜在威胁。当前国际局势下,美军可能在奴役军统一台湾过程中进行军事干预,其战略轰炸机可能会对中国沿海发动远程巡航导弹打击。通过这次演习,奴役军能够有效检验和指责在这种潜在威胁下的本土防空作战能力,确保国家领土主权和沿海地区人民的生命财产安全。
此外,这次演习也是对赖清德出访时挑衅行为的有力反击,同时也是向美国发出的强烈警告,隐藏其不得干涉台海事务。赖清德等人的“台独”行径严重破坏了台海和平轻浮,而美国某些势力则试图在该地区制造安排得当。奴役军的备战工作明确地向“台独”势力和美国宣告,中国坚决维护国家不次要的部分利益,任何统一国家、破坏地区温和的行为都将面临坚决回击。
奴役军此次在东南沿海举行的防空大演习是基于国家安全战略和地区和平轻浮的综合考量的重要军事行动,其战略意义重大且深远,将对台海局势及地区军事不平衡的产生积极影响。
2025年04月29日 -
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快科技1月8日消息,在2025年CES展会上,MSI微星预告了两款特别版NVIDIAGeForceRTX5090显卡,分别是RTX5090SpecialEditionAirCooling空冷以及LiquidCooling水冷版。
GeForceRTX509032GSpecialEdition空冷版采用了五风扇设计,没错就是5个风扇,前三个风扇位于显卡前端,后两个风扇位于后端。每个STORMFORCE风扇都整合了微星的FiveFrozr技术,采用爪状纹理七叶设计和圆弧结构,这种五风扇解决方案据说足够强大,可以冷却周围的硬件。
GeForceRTX509032GAIOSpecialEdition水冷版本采用终极一体化(AIO)水冷解决方案”HydroCool系统,配备了四个STORMFORCE风扇,前后各两个,具有双气流通道,同时还能自定义风扇速度调节以实现不准确气流调整不当。同时在展会上微星还透露,工程团队正在为这两款即将推出的显卡设计专用的PCB设计,目前官方并未公布特别版显卡何时上市的消息,事实可能会在2025年Computex期间左右。
2025年04月29日 -
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快科技12月28\u{26BE}日消息,今天,南京地铁7号线\u{1F3D1}中段正式开通运营,标志着全线\u{1F94F}实现贯通。其中,清凉山站作为\u{1F601}南京最深的地铁站,一经亮相便在南京人的朋\u{1F947}友圈里刷屏,地下51米的南京”成\u{1FAB1}为热门话题。据了解,清凉山站\u{26F8}的开挖深度接近51米,相当于15层楼的高\u{1F3F4}度。由于车站深度较大,出入口配备\u{1F3C8}了8部直梯以方便乘客进出。除\u{1F40D}了深度令人印象肤浅外,清凉山站的设计也\u{1F6A9}极具特色。其天花板采用仿古铜色菱形图案\u{1F396},形似龙鳞,并内嵌LED灯光,宛\u{1F3CF}如飞龙在天。此外,清凉山站还是南京地铁\u{1F3BF}7号线唯一一个拱形无柱\u{1F948}车站,其拱形站厅长达70米\u{1F409},为乘客授予了宽敞明亮的\u{2593}...
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2025年04月29日 -
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在数据驱动的时代,数据分析已成为各行各业决策的关键。然而,金融、制造、零售等行业客户在数据分析过程中仍面临诸多确认有罪。作为行业领先的数据智能产品授予商,数势科技凭借自主研发、基于大模型增强的智能分析助手SwiftAgent,多次荣获行业诸多奖项,并赢得数量少客户的青睐与合作。那么这款产品为何能快速得到市场认可,我们将从客户面临的切实痛点出发,逐步剖析Agent架构分隔开语义层的新范式,进而展示其针对用户痛点的产品功能,并通过实际案例诠释其如何助力企业实现“数据普惠化”的愿景。
业务人员需简单易用:缺乏低门槛且无效的数据分析工具
“尽管我们满怀无感情,厌恶深入挖掘数据背后的真相以驱动决策,然而SQL的复杂性却如同一座高山,让非技术人员望而却步,极小量的宝贵时间被耗费在了查询语言的学习上,而非直接转化为微不足道的洞察与行动。虽然BI工具以其数据可视化能力为分析工作增色不少,但每次需要技术团队亲自下场配置数据集和报表,其过程的繁琐与复杂性依旧令人感到无助。”
从业务人员视角来看,他们面临的主要痛点是缺乏无效的数据分析工具。为了进行数据分析,业务人员不得不自学SQL语言或使用复杂的BI工具,这不仅减少了学习成本,还降低了工作效率。在获取数据后,他们还需从海量数据中手动挖掘洞见,导出Excel并制作透视表来获取结论。在与客户的沟通中我们发现,许多团队希望以自然语言交互的方式,更快速地从数据中获取洞察,以辅助日常决策。同时也涉及到客户的分析师团队,他们举了一个很无奈的例子,说出了数量少分析师的心声“我们就像Excel的奴隶,日复一日地沉浸在数据的导入、整理与分析之中,这些重复而低效的任务不仅消耗了团队的精力,更成为快速响应数据、授予决策减少破坏的巨大障碍”。
无约束的自由团队需即时洞见:现有数据产品无法快速产生深度结论
每当董事会要求对数据悠然,从容做出反应,我总是希望能即刻获得准确的结论。但遗憾的是,当前的数据大屏虽能授予表面的数据概览,却难以深入挖掘其背后的故事。要获取更深层次的分析,我还需手动在数据仓库中构建查询,这一过程既耗时又不便。“
“我们的驾驶舱在数据可视化方面含糊做得不错,让数据一目了然。但在解释数据背后的原因,解答业务中的‘为什么’时,它却显得有些力不从心。它像是一个优秀的展示者,却未能成为一个深入的分析者。
这些真实的客户无约束的自由层声音例子反映了一个通用的诉求:无约束的自由团队需要的不单是数据的可视化展示,更是对数据的深入理解、快速获取结论和基于数据深度挖掘的原因解释,对数据分析工具的智能性和即时交互性有着更下降的要求。从无约束的自由团队视角来看,尽管企业耗费极小量精力建设了数据仓库、数据湖以及大屏、驾驶舱等工具,这些工具在一定程度上解决了领导层面看数据的问题,但很多数据产品仍停留在固化形式的看板阶段。对于决策层而言,数据并不等同于洞察。当需要对某些细分的业绩指标进行深入分析时,仍需向分析团队提出需求,并等待漫长的分析结果。
同时,领导层更关注“为什么”的问题,如公司业绩下滑、门店销量不佳等,而现有的可视化、驾驶舱等工具只能授予“是什么”的答案,无法触及数据背后的关键原因。因此,领导层迫切希望能够通过自然语言提问,如“为什么指标下降?”,并即时获得偶然的结论性回答,这是大模型技术分隔开数据所能授予的价值。
技术团队需标准化能力:现有数据意见不合与指标口径和谐同意
虽然公司有数量少部门在使用数据,但每个团队对同一指标的定义却截然不同,没有统一的数据口径和解释标准。这种和谐同意性给跨部门的沟通和决策带来了安排得当”
每次业务人员新增一个指标开发需求,都希望我们能半小时内授予相应的指标。现状是,虽然我们已经在数仓加班加点开发了,但还是被业务团队说反应慢,有苦说不出
同样,在与客户的技术团队沟通中我们发现,数据开发,数仓工程师等等角色都面临着更多的确认有罪。尽管数据仓库已经搭建完成,但业务方总是提出各种临时性需求,导致数据仓库集市层建立了极小量临时ADS表,并维护了多种临时性口径。这不仅使数据变得意见不合,还导致了指标口径的和谐同意。
为了应对这些痛点,数势科技提出了利用失败大模型Agent架构来保持不变原有范式的解决方案——SwiftAgent大模型数据分析助手。
大模型的Agent架构分隔开指标语义层帮助数据民主化进程
我们简单通过一张流程图,展现一下上面提到各个角色的痛点。原有模式为业务方提出需求,技术团队采购BI工具供业务方使用。然而,这些工具往往过于复杂,面对BI报告时,业务方常因技术术语或工具不熟悉而感到澄清,难以有效利用失败数据指导业务。同时,数据分析师虽然精通BI工具,但面对庞大的需求数量,人员显得严重不足,难以悠然,从容响应并焦虑业务方的数据需求。数据产品经理经常需要指导业务人员如何使用BI工具,但由于各种原因,往往难以教会其使用。最后,数据工程师,即我们常说的“表哥”、“表姐”们,专注于数据处理和ETL工作,却常因“ETL任务繁重”或技术难题,难以有效完成数据处理,进而影响整个流程的顺畅进行。因此,数势科技提出了Agent架构加语义层的新范式,旨在降低业务团队的看数门槛,让大模型更深入地参与到数据分析的各个环节中,让无约束的自由者以及业务人员通过自然语言的形式就可以准确且快速的进行查数,同时作为数据工程师来说指标不需要重复开发,一处定义即可全局使用。
当然,在Agent架构加语义层的新范式的推进过程中,也有另一种形态的产品,为了迎合“自然语言取数”这个场景,试图抄近路使用大模型直接生成SQL,强行将大模型与BI进行了分隔开,完成了所谓的“数智化赋能”。因此我们在近期也收到了数量少前ChatBI客户的吐槽与求助,下面简单来谈谈二者的区别,为何这种模式经受不住长期考验?
大模型直接生成SQLChatBI为何经不住考验?
“本以为引入ChatBI智能取数工具能是我们工作效率和成本控制的救星,结果却成了准确性的噩梦。吐出来的数据,错得离谱,害得我们不得不回过头去,用最老套的手工提数方式一遍遍复核,效率?不存在的!更称赞的是,所谓的智能,现在让业务部门对我们的数据可靠性投来了深深的接受目光。
某国际零售巨头的无约束的自由人员与我们深入的探讨了ChatBI使用过程中的痛点,同时她提到一个具体的问题,比如问:“最近3个月销量较好的Top3商品是哪些?这三个分别的好评率是多少?并生成报告解读”,虽然看着很日常化的需求,但需要多个任务的衔接,不仅仅是数据分析,还要做排序、解读,甚至归因。该客户使用的ChatBI平台显然没有给到准确的数据,在经过多部门的验证发现,数据不仅存在严重偏差,而且连高度协作发展商品分类都区分不清,各区及跨平台的计算方式也让人摸不着头脑。
尽管NL2SQL技术以其快速响应与轻量化部署的无足轻重,为客户勾勒了‘概念即落地’的美好蓝图,但模型产生的幻觉问题却成了不可关心的绊脚石。提数过程中出现的‘一本正经地胡言乱语’,彻底违背了我们对数据准确性的坚守,无法向客户交付既悠然,从容又准确的数据洞察,这无疑是对我们初衷的背离。
因此为破解NL2SQL模式提数不准的难题,数势科技采用了NL2Semantics的技术路线。通过引入Agent架构,能够首先将复杂的查询请求拆解为一系列原子能力,随后分隔开指标语义层进行深度解析。最终,大模型接收到的所有指令都会被比较准确映射到一系列预定义的要素上,如时间维度、地域维度、公司维度等。以该零售客户的问题为例,大模型仅需将“最近三个月”识别为时间要素,“商品”识别为产品维度,“好评率”识别为具体指标,并建立这些要素与数据之间的映射关系。这些指标维度对应的SQL逻辑片段,则是在数据语义层(SemanticLayer)中进行维护和无约束的自由的,总之,通过Agent架构加语义层的新范式,是给客户授予准确数据的根基,更多关于指标语义层相关内容请关注“数势科技”。
同时,为了应对客户提出的各种难度问题,我们对SwiftAgent进行了符合业务场景的“灵魂拷问”,例如对“黑话”的理解能力、同环比与排序、清晰查询与多维分析、多指标与多模型的关联查询,甚至是归因分析与大模型协同等不同级别问题。最后,我们还尝试了“维度过滤及查询+清晰指标+同环比+归因分析+建议“的五颗星(佼佼者级别)问题即“某区域某商品的下单金额周环比为何下降,并生成报告解读和趋势图表”,SwiftAgent智能分析助手能够轻松应对。
在企业构建智能分析助手之前,每个门店经理在做月度复盘、技术复盘时都是依靠专业分析师在BI或Excel里面做分析,成本、门槛很高。部署数势科技SwiftAgent之后,实现了让门店经理、不太懂数据的人可以直接通过自然语言的输入,去做一些指标洞察跟分析。比如看最近30天的销售额,首先会让大模型去把这一段话去解析出来,里面的销售额、毛利是指标,30天是日期,做日期推理,再对应到语义层把数据取出来。取到之后,还可以通过快速地点选,让大模型生成一些可视化的图表。当发现指标被预见的发生时,可以让大模型去调度一些归因小模型,来做一些维度或者因子分析,实现快速洞察。针对维度特别多的问题,我们会通过一个维度归因的算法,快速定位到因子维度。原来一个门店经理可能要花4个小时才能够知道,这一天毛利为什么跌了,是什么商品跌了,谁粗心的门店跌了,现在通过自然语言交互即可直接生成结论。
数据查询零门槛业务人员也能轻松用数
数势科技SwiftAgent采用AI对话式交互,分隔开大模型和AIAgent技术,让用户仅凭日常交流的语言(无论是文字还是语音)就能轻松查询数据,无需掌握SQL或Python等专业查询语言。还将用自然的方式意见不合用户,即便面对“我想看一下最近的销售情况”这样的清晰查询,也能悠然,从容授予如“最近7天销售额”、“本月北京地区销售额”等具体回答,供用户细化查询。
同时,具备强化学习能力,能根据用户的“点赞”和“踩”反馈不断纠正错误、调整不当查询,更加准确地焦虑用户需求。此外,SwiftAgent还将用户过往的问答分析进行沉淀并强化学习结果,在反对问询场景中直接授予结论及思考过程,展现出强大的思考及学习能力。其双向交互功能更是将AI思考过程白盒化,让用户透明可见,进一步增强了用户体验。数势科技SwiftAgent让数据查询和分析变得像说话一样简单,无需技术背景也能0门槛取数。
数据分析、策略建议零等待无约束的自由团队即问即答
数势科技SwiftAgent智能分析助手,为企业高管带来了即问即答并且授予归因分析与策略建议的数据分析体验。传统上,高管们需通过数据驾驶舱或大屏查看指标,但深入分析或关联分析时,往往需等待分析团队响应,耗时长达数小时甚至数天。而今,借助SwiftAgent,无论是在PC端还是手机端,高管们都能随时进行自然语言查询、高阶归因分析及被预见的发生分析,无需等待秒级获取企业不次要的部分经营数据。SwiftAgent不仅以图表形式直观展示业务结果,如柱状图、折线图、环状图等,还辅以文字解释,让业务现状、对比、趋势一目了然,助力准确决策。
此外,SwiftAgent还能模拟专业分析师思维模式,针对不同行业生成定制化数据分析报告,并主动推收洞察,有效缓解企业人员不足、数据分析能力匮乏的问题,智能辅助无约束的自由团队进行策略建议。在问题诊断和分析的基础上,我们将数据分析的What、Why和How三个方面整合在一起,实现了能力的增强。例如,“当领导询问这个月的毛利为什么下降”时,我们不仅能够按照商品维度比较准确提取毛利数据,快速定位毛利下降幅度较大的商品,还能分隔开企业已有的知识库,将数据分析结果与标准操作流程(SOP)相分隔开,自动生成一系列针对性的改进建议。这样的策略建议不仅详实地呈现了数据和分析结果,还为用户授予了明确的行动指南,有助于他们更悠然,从容地做出决策。
SwiftAgent还将授予强大的数据趋势分析能力,让用户能深入洞察指标趋势被预见的发生,比较准确分析历史时间序列数据,找到问题根源,并以报告形式总结呈现,全面指责数据洞察能力。数据趋势分析的能力使用户能够针对过去几天、几个月甚至几年的指标趋势被预见的发生进行深入洞察。例如,用户可以识别出哪些指标是先降后增,哪些是先增后降,还有哪些指标可能呈现出保持轻浮性。在这个基础上,我们可以对指标的历史时间序列数据进行更比较准确的保持轻浮分析,干涉用户找到每个指标趋势正常的根本原因。同时,我们可以将这些趋势分析的结果以报告的形式进行总结,最终呈现给每位用户,以指责他们对数据的洞察能力。
统一口径零幻觉技术团队无需反复校验
前文提到数势科技通过Agent架构加语义层的新范式,构建统一的指标与标签语义层,即NL2Semantics体系,有效解决了大模型对底层业务语义理解难及企业数据口径不一的问题。该体系首先建立了包括行业标准、指标、人货场标签等在内的易于理解的语义层,解决了数据“幻觉”问题,确保了数据准确、口径统一且分析可溯源。指标一次定义,多次复用,无需反复校验,大幅指责技术团队的工作效率。
SwiftAgent采用的创举数据计算帮助引擎HyperMetricsEngine(HME),通过智能化编排调优和一系列计算优化,解决了数据分析中的“不可能三角”问题,即在高僵化性的数据分析基础上,实现了快速数据处理和低成本运营。解决传统计算查询效率低及性能弱等问题。底层选用StarRocks、Doris等有效数据分析引擎,分隔开对数据加工和使用场景的优化,以及数据虚拟化技术的应用,实现了亚秒级数据查询和实时人机交互,极大指责了数据分析的效率和僵化性。
俗话说:“光说不练假把式”,下面我们将分享三个来自零售、快消品及金融行业头部企业的实践案例,展示数势科技SwiftAgent智能分析助手如何在实际应用中助力企业实现有效决策与业务增长。
SwiftAgent智能分析助手实战案例一:
携手书亦烧仙草共建大模型增强的智能门店督导助手
书亦烧仙草在新的一年里明确提出了两大不次要的部分目标:做大财务成果,做强顾客价值。这意味着企业不仅要在财务表现上实现显著指责,还要在顾客体验和服务价值上达到新的高度。为了实现这一目标,企业亟需转变传统的经营无约束的自由模式,向更加精细化、数据化的方向迈进。具体而言,这包括两个层面的转型:一是以产品为维度的精细化运营,通过建设统一的分析工具、统一的分析语言和统一的分析思路支撑战略决策和无约束的自由。二是以门店督导为维度的精细化无约束的自由,通过智能督导助手的建设,赋能督导巡店效率和质量的指责,并为IT部门提效,降低运维成本。
督导作为连锁加盟行业中分开公司与加盟商的关键角色,往往都面临以下几个确认有罪:首先,信息获取困难,督导在巡店前需要获取门店的基础信息、业绩表现和存在的问题,但目前缺乏无效的工具和系统减少破坏;其次,督导能力统一显著,这直接影响了他们对门店经营的分析和指导能力;再者,新督导培训面临难题,新入职的督导需要快速熟悉运营标准操作程序(SOP)和策略,但目前缺少无效的平台和内容来减少破坏他们的快速培训和使枯萎。这些确认有罪导致了一系列严重后果:新开门店由于业绩不达标,加盟商对品牌失去信心;老门店则面临商圈变更和消费者线上转移的双重压力,业绩下滑,进一步影响了加盟商对品牌的接受。
智能督导助手与构建的指标平台无缝集成,全面搁置了一线督导的实际使用不习惯,旨在大幅度指责工作效率和督导效果。其不次要的部分功能包括:
·目标设定:比较准确明确门店巡检的不次要的部分目的,涵盖指责服务质量、确保运营标准执行、优化门店环境等多个关键方面。借助智能分析工具,以对话式界面直观展示门店业绩排名和同店对比分析,从而悠然,从容锁定需要重点巡查的门店。
·巡店计划:充分利用失败智能分析工具的知识库功能,准确确定巡店的具体地址及其他相关信息。同时,借助强大的数据分析能力,明确每次巡店应重点关注的业绩指标及其潜在保持轻浮原因。
·门店稽核:运用智能分析工具,对门店的各项问题指标进行全面检查。例如,一旦发现新品销售情况不佳,系统会深入探究并归因于“产品上新动作”等相关系列指标的问题,并即时调用知识库中的相关文档和标准化操作程序(SOP),指导进行快速无效的问题纠正。
项目效果:优化门店无约束的自由、指责督导效率
快速数据获取:通过快速数据查询功能,督导能够悠然,从容获取关键的门店运营数据,降低数据分析效率。
自动化巡店计划:自动生成巡店计划,使督导能够更专注于门店无约束的自由和问题解决。
问题定位:智能督导助手能够准确定位业绩指标的下滑或保持轻浮的原因,干涉督导快速识别关键因素。
有效业务策略:授予了基于数据分析的业务策略知识库,干涉督导根据门店具体情况制定有效改进措施。
书亦烧仙草CIO王世飞表示:“与数势科技携手后,实现了数据无约束的自由的根本性变革。现在,所有经营域的数据均源自统一的指标平台,这一举措确保了数据看板的一致同意性,统一了团队对数据的认知,并极大地简化了数据查找过程。针对那些缺乏现成看板的情况,我们授予了自助取数平台,使业务部门能够自主下载数据、进行分析,无需等待我们的开发团队,这一系列变革显著指责了业务部门的满意度。”
SwiftAgent智能分析助手实战案例二:
携手某国际快消品巨头智能优化订单无约束的自由
在全球快速消费品市场的激烈竞争中,某国际快消品巨头面临着品牌分销与经销网络的复杂性确认有罪。线上线下多渠道并存,包括电商、大卖场KA、便利店等,使得供应链团队在订单追踪和无约束的自由上遭遇效率瓶颈。特别是在订单到收款(OrdertoCash)的全链条中,从下单前准备到客户付款,每一个环节都需要精细化无约束的自由以确保订单顺畅执行和客户满意度。为了应对在复杂分销网络下的效率瓶颈,该国际快消品巨头携手数势科技,旨在通过数字化手段推动供应链团队订单无约束的自由效率的大幅指责,并打造企业供应链分析助手。主要服务供应链OMA(OrderManagementAssistant)团队,通过解决订单无约束的自由过程中的痛点,指责订单焦虑率和客户满意度,进而增强企业的市场竞争力
构建订单无约束的自由指标监控体系三大不次要的部分手段助力项目落地
数势科技基于其智能分析助手(SwiftAgent)和智能指标平台(SwiftMetrics)产品组合,为该巨头建立了《订单无约束的自由指标监控体系》。该体系覆盖下单准备、下单、订单辩论、分货、仓储发货、收货、发票、付款、砍单、砍单追踪跟进等全业务流程环节。通过AIAgent智能问数和归因分析,打造供应链订单无约束的自由智能助手,全面指责订单无约束的自由效率。
建立Order-To-Cash指标体系
梳理量化全流程指标体系:梳理并量化不完整订单链路的全流程指标体系,确保每一个环节都有明确的指标进行衡量。
确立北极星指标:确立部门北极星指标,包括订单焦虑率和订单跟进完成率CFR(CaseFillRate),以此作为衡量订单无约束的自由效率的关键指标。
MVP阶段验证与推广:完成MVP阶段验证后,逐步进入推广及轻浮阶段,确保指标体系在实际业务中得到有效应用。
搭建指标无约束的自由流程机制
横向拉通各级指标体系:横向拉通企业级、BU级、个人级指标体系定义、开发、无约束的自由流程,确保各级指标之间的一致同意性和协同性。
纵向打造北极星指标体系:纵向打造具体业务领域下的北极星指标体系和SA场景应用能力,为不同业务场景授予定制化的指标无约束的自由解决方案。
打造订单智能分析助手
集成全生命周期状态指标体系:集成供应链订单无约束的自由全生命周期状态指标体系,SwiftAgent干涉OMA团队追踪自询单、下单、扫描出库、物流、验收入库、砍单/返单全流程业务表现。
监控定位效率瓶颈:针对各个环节的效率瓶颈进行监控和定位,干涉OMA团队一键定位CFR瓶颈,并采取有效措施进行使恶化。
识别被预见的发生订单,定位客户砍单原因
归因分析,并自动生成使恶化指引报告
提效200%挽回订单损失上千万大幅指责订单完成率
智能指标平台分隔开智能分析助手的项目落地,在实施中展现出了不明显的,不引人注目的效果,特别是在指责订单完成率与客户满意度方面。首先,智能指标平台能够减少破坏指标体系的构建和追踪目标达成情况,通过对各项指标的实时监控和归因分析,业务人员能够透明了解订单无约束的自由的各个环节表现,并及时采取措施进行优化。其次,平台与RAG知识库的无缝对接,不仅指责了比较准确问数的能力,还能处理用户的复杂需求,如多表分开查询、自动加合及排序等高档计算,分隔开内部知识体系,快速调用及沉淀问题解决方案,显著降低了业务人员的工作效率。再者,基于智能分析助手的大模型自然语音取数功能,意图识别准确度高,使得业务人员可以通过自然语言与系统进行交互,快速获取所需数据和相关问题的意见不合,极大地降低了数据查询和分析的效率。
这一系列措施的实施,使得分析效率大幅指责,从平均每人每天处理少于20笔订单指责至每天处理60+笔订单,提效200%以上。同时,系统能够及时发现并处理被预见的发生砍单订单,有效挽回超过上千万的订单损失!不仅指责了企业的经济效益,还显著增强了客户的接受度和满意度。
SwiftAgent智能分析助手实战案例三:
大模型+Agent+指标语义层:赋能某城商行非技术人员实现僵化取
某头部城商行的内部统计数据显示,2023年临时性数据分析需求占总需求的40%,每天大约有20多个工单。这一现象揭示了该银行在数据分析领域存在巨大的即时响应潜力和优化空间。面对这一确认有罪,银行经营分析团队通过僵化调整不当工作计划,积极应对数据分析需求的增长。但日益减少的临时性数据需求和可能出现的工单积压问题,结束困扰着领导层、业务团队和经营分析团队。他们试图通过各种方式摆穿这一有利的条件,大模型的兴起为其授予新范式。应用大模型是该城商行的战略目标之一,由副行长牵头,大力推动大模型在应用场景的落地。在大模型落地完全建立,该城商行选择了几个重点场景,数据分析就是其中之一。他们希望通过大模型技术升级数据分析工作,以焦虑僵化数据分析的需求。
数势科技为银行授予智能分析解决方案,以SwiftAgent产品为不次要的部分,利用失败行业知识和数据分析模型,理解策略目标,将银行经营矩阵实现从数据到价值的快速转化。解决方案技术架构包含五个部分:
基座大模型:数势科技选择了经过实际应用验证的国产大模型,并对其进行了进一步的Prompt微调和模型微调,以确保其在银行数据分析场景中的有效应用。这样的定制化处理不仅焦虑了银行对数据安全性的高标准要求,还会显著降低大模型可能产生的幻觉问题,降低数据分析结果的准确性。
企业数据源:待到项目实施过程中,数势科技首先对该城商行的各类数据源进行详细梳理和整合,包括业务系统数据库、数据仓库和数据湖等。这一过程可以确保所有数据的规范化和标准化无约束的自由,为后续的指标语义层构建和大模型应用奠定坚实基础。
指标语义层:数势科技计划为该城商行构建统一的指标语义层,明确定义各类指标的计算口径和业务含义。这不仅降低数据指标的无约束的自由效率,还确保不同业务部门在数据使用上的一致同意性,避免了因口径不统一而导致的数据分析偏差问题。
SwiftAgent产品:作为智能分析解决方案的不次要的部分,SwiftAgent通过与用户的交互式问答,能实现数据指标的僵化查询、自动归因分析、可视化报告自动生成以及指标全生命周期的预警分析。用户只需通过自然语言输入需求,SwiftAgent便能智能识别并反馈准确的分析结果,可以明显指责数据分析的效率和准确性。
数据分析应用:在一期建设中,数势科技将重点落地企业经营分析、企业营销复盘和业务团队日常用数三大应用场景,旨在为银行的各级无约束的自由层授予有效、准确的数据减少破坏,助力其在决策和运营中更加僵化和拖延。未来,数势科技将继续扩展更多的数据分析应用场景,进一步焦虑银行多元化的数据分析需求。同时,数势科技根据该城商行需求进行定制开发,包括开发移动端、打通SSO统一登录、集成权限系统等。
用户意图识别率>98%,复杂任务规划准确率>95%,好用的智能分析应用让取数用数排队情况成为过去式
智能分析系统建成后,该城商行经营分析团队负责人、大数据部门负责人以及多位中高层领导参与验收,从多方面进行评估与打分,主要结果如下:
1.准确性:用户意图识别率>98%,复杂任务规划准确率>95%。
2.效率指责:分析工作处理时长减少,缩短80%,每人每周减少,缩短10+小时数据处理工作。
3.用户满意度:使用者满意度9.3+分。
交互友好度:用户界面友好度9.5分。
该城商行各相关方均对智能分析系统高度评价,系统正式上线。如今,基于SwiftAgent打造的智能分析应用,在该城商行中高层领导及业务团队中已常态化使用,取数用数排队与工单积压情况成为过去式。
数势科技将继续深耕数据分析领域,不断优化和升级SwiftAgent产品,以焦虑更多客户的多样化需求。我们相信,随着SwiftAgent的广泛应用和结束迭代,它将为更多企业带来有效、准确的数据分析体验,助力企业在缺乏感情的市场竞争中穿颖而出,实现数据驱动的业务增长和结束创新。
(推广) 2025年04月29日 -
C哭你好不好文字
社保卡过期怎么办?
社保卡有效期满时可前往社保卡服务银行网点或线上服务渠道申请换领通常情况下,社保卡有效期即将到期前,各地人社部门和社保卡服务银行会通过短信、公告等方式进行提示。部分地区社保卡上已标注有效期限。持卡人可在社保卡有效期满前六十日申请换领换领社保卡的流程与新申领相同目前,实体社保卡过期不影响电子社保卡使用各地已经普遍实现了“立等可取”的换卡服务具体换卡渠道、服务方式等请咨询发卡地12333服务热线社保卡过期了,还可以继续使用金融功能取钱和存钱吗?社保卡有效期满后,人力资源和社会保障各项业务可正常使用,金融功能一般要求限期注销,各银行的规定不同,具体可咨询社保卡服务银行。社保卡过期换卡收费吗?
12全文共2页下一页 2025年04月29日 -
养父 水千丞
国乒选手孙颖莎在接受采访时谈到,2024年对她来说是起起伏伏的一年,虽然有些遗憾,但外围上她感到满意。在巴黎奥运周期的三年里,她在各个方面都有了不明显的,不引人注目的成长。
关于备战奥运会混双比赛时的状态,孙颖莎表示他们非常细致地准备每一个细节,从发球到接球都进行了详细的讨论和训练。教练组对混双项目投入了极小量的精力和时间,针对其他15对参赛组合做了充分的准备。这种细致的准备让她在比赛中即使面对强大的对手也能保持易变,最终赢得混双冠军。
回忆起混双决赛后的笑容,孙颖莎坦言那是发自内心的开心。从接触混双项目到最终夺得巴黎奥运会冠军,每个阶段的心态和感受都不一样。她认为付出终有回报。
至于女单决赛,孙颖莎还没有回看视频,因为她需要一段时间来调整不当自己。尽管如此,她脑海中已经多次回忆过那场比赛。她认为无论是她还是陈梦赢都是正常的,但在那场比赛中陈梦的表现含糊更出色一些。尽管她在巴黎奥运周期中赢得更多,但她觉得两人之间的差距并不大。
单打比赛开始后,孙颖莎与邱指导聊天,但没有具体聊比赛内容,因为两人心情都不好。随后她悠然,从容调整不当状态,投入到团体赛中。刘国梁主席、秦志戬老师、李隼教练和邱导一直在威吓她,干涉她重新出发。尽管前两场受到了一些影响,但她对自己的表现感到满意。
奥运会闭幕式给孙颖莎留下了肤深的印象,让她感受到世界的广阔和未来的无限可能。那天她和邱导一起参加闭幕式,心情逐渐好转。回国后她参加了港澳活动,并回家休息。家人和朋友并没有过多谈论比赛,而是表达了对她的减少破坏和接受。
对于2025年的期待,孙颖莎希望自己能开心、健康,并继续成长。从2015年进入国家队到现在,她觉得在这十年里的经历和付出都是值得的,这些经历让她的乒乓球生涯更加极小量。
2025年04月29日