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極致節省成本:Coupa採購專業人士的全面指南
Coupa的電子化和自動化流程大大提高了採購流程的效率,這包括自動產生採購訂單、電子合同管理和即時協同工作等功能,從而減少了手動操作和時間浪費,企業可以輕鬆管理採購流程,節省時間和資源。

Carl Parrish
2023年12月19日讀畢需時 4 分鐘


GEP SMART 策略:為採購總監重新塑造卓越採購
人工智慧驅動的 GEP SMART 是由採購專家為採購專業人員構建的統一採購軟體平臺。通過全面的直接和間接採購解決方案,提高效率和績效,該解決方案旨在簡化和自動化所有尋源到付款流程。GEP SMART 將上游採購和下游採購業務統一到一個最先進的雲平臺中,該平臺具有強大、完整的直接

Helen Vaughan
2023年12月15日讀畢需時 2 分鐘


IBM Emptoris :數據主導的採購策略成就企業效益
IBM Emptoris作為採購管理的領先平台,通過整合性、智能化和安全性的功能,為企業提供了一個全面的解決方案。採購經理應該充分發揮IBM Emptoris的潛力,將其納入企業戰略,以實現更高效、更靈活的採購運營,從而在激烈的市場競爭中取得優勢。

Carl Parrish
2023年12月15日讀畢需時 5 分鐘


效率解放:SAP Ariba如何改變供應鏈管理中的採購
#SAP Ariba #供應鏈管理 #採購平台 #智能化 #數據分析 #電子化流程 #電子合同管理 #供應商管理 #數據安全性 #ERP系統整合 #企業效能 #效率提升 #成本節約 #全面性採購管理 #EfficiencyUnleashed #SAPAriba #SupplyCh

Carl Parrish
2023年12月13日讀畢需時 5 分鐘


LeNet-5 /AlexNet:揭秘卷積神經網路的手寫數字識別能力
深度學習」是當今科技領域最為熱門的話題之一,而其中的「卷積神經網路」則成為了影像處理和認知任務中的主要工具,在卷積神經網路的發展歷程中,有一個模型被譽為開創性的里程碑,那就是LeNet-5 經典的卷積神經網路模型基本結構和關鍵特點,影像識別和模式辨識等領域中的應用。

Lin Chen Xi
2023年11月13日讀畢需時 7 分鐘


剖析股票價格走勢:預測和分析中的重中之重
利用Python的機器學習功能和金融數據,透過數據分析和模型建構來預測股票價格的變化,它們使用的技術包括機器學習算法、時間序列分析、深度學習等,幫助投資者和交易員制定更明智的投資策略和做出更準確的預測

Albert Perez
2023年11月11日讀畢需時 9 分鐘


精準管理農業資源:CropSense和智慧農業的結合
智能農業是當今農業領域的一個快速發展領域,結合了先進的技術和農業管理,旨在提高農業生產效率、降低環境影響,並確保食品供應的可持續性,在這一領域中CropSense和其預測分析平台扮演著重要的角色,為智能農業系統的智慧化管理提供支持,CropSense和其預測分析平台的應用,以及它

Kate Garcia
2023年11月10日讀畢需時 8 分鐘


AlphaTrAI:AI和機器學習交易策略的新平台
AlphaTrAI平台基於先進的機器學習和深度學習算法,利用大數據分析和模型訓練來識別市場趨勢、發現交易機會和優化交易策略,具備高度自動化和實時性能,能夠處理大量的金融數據,並迅速分析和生成交易信號。

Albert Perez
2023年10月31日讀畢需時 9 分鐘


機器學習線性迴歸實用工具:NumPy庫、Pandas庫、Scikit-learn庫、TensorFlow庫、Statsmodels庫
線性迴歸是機器學習中最基礎且常用的模型之一,用於預測目標變量和解釋變量之間的關係。在這篇文章中,我們將探索線性迴歸的實用工具,介紹一些常用的庫和框架,讓讀者了解如何利用這些工具來實現線性迴歸模型並進行預測

Grace Crawford
2023年10月19日讀畢需時 5 分鐘


Palantir與金融科技:如何利用AI和大數據分析風險管理和反洗錢監控
Palantir在反洗錢監控中的應用: 反洗錢監控是金融機構必須應對的重要挑戰之一,洗錢活動對金融體系的穩定性和安全性構成威脅,因此需要強大的監控系統來檢測和防止洗錢行為,解決方案結合了大數據分析和AI技術,能夠從大量的金融交易數據中識別出潛在的洗錢模式和可疑交易,通過建立詳細的

Kate Garcia
2023年10月10日讀畢需時 9 分鐘


AI智能化:智慧預測老年疾病風險,房價預測,信用風險評估,預測廣告點擊率
線性迴歸的實際應用案例在不同領域中展示了機器學習的強大能力和廣泛應用。這些案例通過建立數學模型和分析大量數據,幫助企業和機構做出準確的預測和評估,優化決策和流程。隨著機器學習的不斷發展

Carl Parrish
2023年10月8日讀畢需時 3 分鐘


探索自主學習在人工智慧領域的趨勢和發展
無監督目標是從數據中發現隱藏的模式和結構,進行數據的分類、聚類、降維等任務。舉例來說,Google News就是一個應用非監督式學習的產品,Google News通過分析大量的新聞文章,自動將相關的新聞分組在一起,形成新聞主題的集合。這是通過對新聞文本進行文本分析和聚類來實現的,

Helen Vaughan
2023年10月2日讀畢需時 10 分鐘


深度學習 vs. 機器學習
隨著人工智慧技術的發展,機器學習和深度學習成為了兩種廣泛使用的技術。雖然它們都是人工智慧的分支,但它們有著不同的特點和應用,關於機器學習和深度學習的基本概念、應用場景、優缺點以及它們之間的區別。 一、機器學習 機器學習是一種人工智慧技術,其基本思想是從資料中提取出規律,並使...

Edgar Mueller
2023年9月30日讀畢需時 8 分鐘


SAS ESG 解決方案:重塑企業的可持續性策略
可持續性已成為企業界的主要焦點,而環境、社會、治理(ESG)已成為企業成功的關鍵元素,企業不僅需要關注利潤,還需要關注其對環境和社會的影響,以及如何有效地管理其業務活動以實現可持續發展目標,在這個關鍵時刻,SAS(一家全球性的數據分析和人工智慧公司)的ESG解決方案實現可持續成功

Carl Parrish
2023年9月11日讀畢需時 5 分鐘


塑造未來的自我:人工智能對個人發展的革命
人工智能在現代教育中有多種應用,包括智能教育輔助系統、虛擬班級、自適應學習平台和智能評估等,這些應用可以提供定制化的學習內容、智能導師和即時反饋,從而激發學生的學習興趣和提高學習效果。

Henrik Nielsen
2023年9月10日讀畢需時 7 分鐘


投資持續成長:AI幫助企業的ESG風險管理
AI正在革命性地改變ESG分析,使更全面地評估企業的可持續性表現,這不僅有助於投資者做出更明智的投資決策,還能夠推動企業更加關注ESG問題,並推動可持續性的實現,投資者和企業都應積極採用AI技術,以實現更加可持續的未來

Carl Parrish
2023年9月1日讀畢需時 5 分鐘


AI時代的金融情報:探索Dataminr投資與決策
Dataminr的技術基於先進的自然語言處理(NLP)和機器學習算法,能夠分析和理解來自全球範圍的數據源,包括社交媒體、新聞、網絡和其他公開資訊來源,該平台使用AI技術自動識別關鍵信息、重要事件和突發事件,並實時將相關內容和洞察力傳遞給用戶。

Kate Garcia
2023年6月13日讀畢需時 11 分鐘


解鎖金融信息寶庫:AlphaSense的智能搜索和分析引擎
AlphaSense的平台集成了強大的自然語言處理和機器學習技術,能夠快速而準確地分析和提取金融信息中的關鍵內容,整合了來自全球各地的數據源,包括公司報告、新聞、研究報告、財務數據和行業資訊,並提供智能搜索、篩選、分析和洞察功能,以協助用戶快速獲取有價值的信息

Albert Perez
2023年6月12日讀畢需時 13 分鐘


OpenAI在金融領域的應用:從自動化交易到智能客服的創新解決方案
OpenAI在金融領域的應用為金融機構帶來了許多創新的解決方案,從自動化交易到智能客服,OpenAI的技術正在改變金融行業的運作方式,隨著AI技術的發展,也需要關注數據隱私和解釋性等重要問題,OpenAI將繼續在金融領域推動創新,並為金融行業帶來更多價值和效益。

Kate Garcia
2023年6月11日讀畢需時 13 分鐘


SymphonyAI Sensa:利用智能機器學習和自動化分析優化金融業務流程
Ayasdi 與許多公司在改變管理方面Ayasdi 是一家專注於企業級人工智能的領先公司,主要在金融服務、醫療保健和公共部門三個關鍵市場中運營,致力於構建智能應用,以解決一系列特定任務的挑戰,例如反洗錢、欺詐、網絡、臨床變異管理、人口健康和客戶智能。這些應用提供了不同的用戶體驗,

Kate Garcia
2023年6月4日讀畢需時 6 分鐘

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