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    电子数据交换 (EDI) 在准时生产 (JIT) 中的作用

    电子数据交换 (EDI) 是提高信息交换和产品识别速度、可靠性和准确性的有效工具。 它还有助于组织中更好的现金管理和无纸化文化。 一些作者认为 EDI 是实施 JIT (准时制)方法的必要条件,JIT方法现在被认为是管理通过组织的物料流的首选方法。 然而,EDI 和 JIT 之间的互补关系在所有行业中并不相同,这取决于公司遵循的业务开展方法。 一些公司采用推式方法,而其他公司则采用拉式方法,这改变了他们结合使用 EDI 和 JIT 的方式,而成功实施还取决于最高管理层的能力和决策。 本文介绍了影响 EDI/JIT 合并的公司的关系、限制和关键因素,这些公司的库存经常以不同的规模补充,并根据它们对核心业务的重要性。

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    SDP(0):Streaming-Data-Processor - Data Processing with Akka-Stream

    再有两天就进入2018了,想想还是要准备一下明年的工作方向。回想当初开始学习函数式编程时的主要目的是想设计一套标准API給那些习惯了OOP方式开发商业应用软件的程序员们,使他们能用一种接近传统数据库软件编程的方式来实现多线程,并行运算,分布式的数据处理应用程序,前提是这种编程方式不需要对函数式编程语言、多线程软件编程以及集群环境下的分布式软件编程方式有很高的经验要求。前面试着发布了一个基于scalaz-stream-fs2的数据处理工具开源项目。该项目基本实现了多线程的数据库数据并行处理,能充分利用域内服务器的多核CPU环境以streaming,non-blocking方式提高数据处理效率。最近刚完成了对整个akka套装(suite)的了解,感觉akka是一套理想的分布式编程工具:一是actor模式提供了多种多线程编程方式,再就是akka-cluster能轻松地实现集群式的分布式编程,而集群环境变化只需要调整配置文件,无需改变代码。akka-stream是一套功能更加完整和强大的streaming工具库,那么如果以akka-stream为基础,设计一套能在集群环境里进行分布式多线程并行数据处理的开源编程工具应该可以是2018的首要任务。同样,用户还是能够按照他们熟悉的数据库应用编程方式轻松实现分布式多线程并行数据处理程序的开发。

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    RPA不止于财务,还在营销,分析,生产力和安全等领域发挥作用

    随着我们在数字化转型中不断向前发展,越来越多的公司正在发现机器人过程自动化(RPA)的前景。简而言之,RPA允许公司通过自动执行日常任务来提高效率并(希望)节省资金。RPA就是我称之为人工智能的低调成果。它受结构化输入的支配。它的过程是平凡的和基于规则的。它不需要其他更实质的AI需要的深层,复杂的系统或基础设施集成。最好的是,它可以让您的员工从事更高价值的项目,而不是重复的日常任务。因此,它成为一种热门商品。Forrester说RPA将是15亿美元 这种支出对于UiPath,Automation Anywhere和Blue Prism等供应商来说是一个福音,这些供应商处于该产品的最前沿。

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    124页,UC伯克利大学胡戎航博士论文公布:视觉与语言推理的结构化模型

    机器之心报道 机器之心编辑部 UC 伯克利大学计算机科学博士胡戎航(Ronghang Hu)的博士论文新鲜出炉,内容涉及视觉与语言推理的结构化模型。 视觉 - 语言任务(如基于图像回答问题或按照自然语言指令在视觉环境中导航)需要对图像和文本两种模态的数据进行联合建模和推理。视觉和语言联合推理方面已经取得了很大进步,但通常使用的是在更大的数据集和更多计算资源帮助下训练的神经方法。 视觉 - 语言任务的解决是否只是堆参数堆数据那么简单?如果不是,如何构建更好的推理模型,既能提高数据效率又具备不错的泛化性能呢?

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