冠状病毒疫情改变了人们日常生活的很多方面。在许多变化中，医疗保健部门反映出明显的变化。这个每天都面临挑战的行业，不得不采取一个漫长的飞跃来适应疫情的影响。在全球范围内，出现了两种东西——远程医疗和聊天机器人。虽然通过电话咨询医生在一定程度上存在于发生疫情之前，但包含人工智能的远程医疗现在已经成为初级保健。人工智能聊天机器人如何改变医疗保健       支持人工智能的聊天机器人为患者在正确的时间获得正确的医疗保健提供了一种新方法。到目前为止，一定已经看到聊天机器人弹出时，一个网站打开。这些机器人会问一些基本的问题，比如“我能帮你什么”或者“你在找什么”。但在医疗领域，情况并非如此。聊天机器人有多种形式。他们执行各种任务，如安排预约、计费、患者参与。人工智能聊天机器人通过文本聊天和语音命令模拟人类的对话。但与人类不同的是，它们可以在任何地理位置全天候使用。大多数情况下，聊天机器人都带有预先加载的常见问题和答案，这些问题和答案经过编程以适应人类的反应。通过这种循环对话，医疗保健提供者正在接收大量的患者数据，这些数据创造了新的机会。远程医疗平台Heal公司的首席执行官NickDesai称之为数字初级保健。他说：“人类医患互动仍有不可替代的价值。我们要做的是为医生提供数据驱动的决策支持。”数据驱动支持如何帮助患者和医院？       对于慢性病患者而言，医疗服务提供者的短时间响应至关重要。在这里，聊天机器人可以帮助医生远离疲劳。医疗保健提供者可以与他们的人工智能设备通话，记录笔记、安排预约、从药店订购药品，并生成报告。其中一个平台是SafedrugBot，它通过Telegram应用程序在哺乳期患者和医生之间传递信息。这个应用程序可以帮助医疗保健提供者获得有关患者的最新信息，并为他们开妊娠安全药物。这个应用程序还通过给病人指定一个开药的医生的名字来帮助他们。       当人们在WebMD等网站上看到感冒症状时会发生什么？答案可能比需要的更可怕。这可能就是为什么医生阻止人们在网上搜索他们的症状。但如今，由于医疗信息数据库和类似的患者体验，一些聊天机器人会给出非常准确的答案。其中一个应用程序是Ada。Ada是一个个人健康伙伴，它使用人工智能来确定患者的症状，通过问一些问题，比如“哪里疼？”？它根据几GB的医学数据做出诊断。使用这样一个平台的好处是，借助人工智能，它可以在每次互动中更多地了解患者。关于诊断，Ada可以为患者生成一份报告看。       对于每天处理数百万不同任务的患者，聊天机器人可以成为他们的私人护士。它可以帮助安排和提醒后续检查，发出服药提醒，并回答快速常见问题。LifeLink支持聊天机器人，为患者提供准确的等待时间，了解医疗程序，协助寻找医生和安排预约，向家属发送有关患者健康的实时更新，并告知患者有关检查的信息。这些应用程序增加了患者的参与度，减少了不确定性和挫折感。       对于医疗保健提供者和患者来说，这种人工智能驱动的聊天机器人技术是双赢的。这些聊天机器人拥有巨大的功能，可以使医疗保健成为人们生活中一个相当简单和不那么可怕的方面。它可以帮助患者找到医生，安排预约，获取有关检查和程序的详细信息，以及医疗账单。聊天机器人提高患者参与度和患者满意度，这是医疗保健的最终目标。来源：贤集网

       增强现实技术和机器人在零售领域有着不同的用途，可以提高生产效率、降低成本和改善客户体验。当顾客走进一家零售店购买衣服后，突然一个机器人向顾客走来，问他们要什么样的布料，要哪个牌子的。此外，机器人跟着顾客，挑选我们要找的衣服。这一幕并不是来自任何即将上映的科幻小说剧本，但这是一幅关于零售店未来的模糊图景。       零售业正在通过利用诸如人工智能、大数据分析、增强现实、虚拟现实和机器人等尖端技术来改善其业务运营。冠状病毒疫情在全世界零售店的数字化转型中发挥了相当大的作用。电子商务和全渠道零售改变了零售店陈腐的面貌。许多零售商迁移到数字平台，留下他们的实体店，以方便提货和送货，称为黑暗商店。重点转向客户体验和个性化，这可以提高收入。由于客户参与度是当今零售业的一个重要因素，许多零售商采用了人工智能和增强现实等技术，以实现体面的业务增长。好吧，在线商店永远无法取代店内体验，因此，实体店将继续存在。以下来看看增强现实技术和机器人在零售业中的影响，看看是否有可能选择其中一个。增强现实如何补充零售业？       2017年，宜家推出了“宜家广场”，这是一款应用程序，使用增强现实技术，让客户通过放置家具的三维表示来重新想象空间。“宜家家居”使客户的决策过程更容易，并提供合适的产品。像宜家这样的零售商还有很多，他们利用增强现实技术直接与客户接触。       增强现实技术有助于客户坐在自己的私人空间里，对产品进行可视化甚至试穿。它能够在没有实体店的情况下与消费者建立直接联系。零售业中的增强现实确保了个性化的客户服务，这对于客户牵引和业务发展至关重要。根据市场和市场调查，到2024年，增强现实预计将达到727亿美元。       仓库管理、库存管理、库存控制流程和简化B2B环境中的销售流程是增强现实在零售业中的一些其他应用和优势。增强现实技术以及机器学习和人工智能有助于在线和店内体验的融合。这些技术可以整合到实体店中，以维持自助结账操作，减少时间浪费，并使客户更容易选择产品。零售商店机器人的出现       越来越多的精通技术的千禧一代顾客厌倦了零售店的排长队，等待客户关系代理来帮助他们。尽管零售业在过去几年都在上网，实体店将不复存在。与在线平台相比，实体零售店提供了更加个性化和真实的体验。     《福布斯》的一份报告说，“随着零售商寻求削减成本和精简运营，特别是在供应链上，机器人只会在零售业的日常运营中变得更加根深蒂固，随着人工智能变得更加智能，机器人将扮演更大的角色，并与员工和消费者进行互动。”零售商店可以使用机器人来提供更好的客户服务。这些机器人可以帮助顾客比人类更快更容易地找到特定的产品，还可以与顾客互动回答他们的问题。       机器人已经为后端业务运营做出了贡献，如仓库管理、物流、制造等。因此，机器人进入零售店并不是一个新生的想法。由于在人工智能和机器人接管人类的周围隐约出现某种恐惧，人类很难毫无怀疑地接受它们。增强现实vs机器人       在衡量增强现实技术和机器人的能力以及它们对零售业的革新能力时，我们可以得出这样一个结论：两者都同样擅长做各自的工作。它们无法相互替代，因此，对该行业来说，仍然是一个巨大的技术利好。虽然增强现实技术可以应用于在线商店和实体商店，但机器人似乎更适合实体零售商店。增强现实、机器人和其他创新正在改变行业的思维方式、销售方式、表现方式以及与客户的联系方式。来源：贤集网

       不知人们有没有在餐馆或电影院被要求参加调查的经历？提供你的电子邮件地址来换取优惠券怎么样？有没有想过为什么你在网上搜索的东西会有广告？这一切都归结为数据收集和分析。事实上，无论现在看到哪里，都有某种形式的数据需要收集和分析。当在经营业务时，需要为自己创建一个数据分析计划。数据可以帮助企业解决问题，找到新客户，并重新评估其营销策略。自动化的业务分析工具提供对数据的关键洞察。以下是使用这样一个系统来满足组织的数据分析需要的许多有价值的好处中的一些。工作流集成和人工智能能力       人工分析数据对于组织来说可能是一个重要的难点。自动化数据分析对于克服拥有太多数据的挑战至关重要。通过使用外部程序来评估、分析和理解数据，可以有效地将数据分析集成到工作流程中。通过这样做，可以增强自己的SQL/查询和统计分析技术，以便使用强大的人工智能工具分析数据。人工智能和机器学习通常会带来新的分析方法，有助于在传统方法无法提供的情况下找到有价值的信息/见解。有了这种不稳定的组合，分析数据不再像以前那样令人望而生畏；人和机器分析的组合可以帮助您发现最有意义的数据和知识适当地采取行动。查明意外的数据更改       数据不断变化，而且往往出乎意料。自动数据分析的人工智能和机器学习功能可以一次分析数十亿个数据点。这样，组织就可以实时查看更改、趋势和意外数据。根本原因分析（RCA）-识别事件并制定解决方案将在软件中实现，允许您对数据中的意外更改或有用趋势采取行动。如果你知道潜在的根本原因，你可以采取行动防止问题或有效地抓住机会。了解这些变化并制定应对措施对成功至关重要，因为这可能意味着优化机会与惨败之间的区别。了解客户行为       客户行为和趋势有时是市场营销中难以捉摸的问题。组织怎么知道你的顾客从一个季节到下一个季节会喜欢什么？为了制定一个有效的营销计划，你需要什么样的洞察力来理解你客户的行为？一个好的数据分析程序会有所帮助。自动数据分析使用人工智能和机器学习来评估数十亿个数据点。然后，它从一系列数据故事中挑选出任何有用的见解，你可以用这些数据故事来确定趋势和规划新的营销策略。每个故事都定义了数据的基本组成部分，包括发生了什么，为什么它对您有影响，以及下一步要去哪里。有了数据案例，可以获得有关客户行为的有用反馈和信息，并为客户创造更好的价值。提高市场营销和投资回报率       了解消费者行为和趋势只是一个更大等式的一个方面。只有当企业利用数据做出明智的决策，而不是利用数据猜测下一步的时候，数据才是真正有价值的。有效的数据案例可以告诉您的企业如何正确利用这些信息。质量分析可以识别出兴趣的峰值或下降趋势，从而为营销策略提供进一步的信息。之后，企业可以设计一个替代的营销计划，要么利用上升趋势，要么改变计划，以吸引不同的人口。最终，通过软件增强数据分析可以有效地增加销售额或防止灾难性问题的发生。在这方面，您可以有效地利用增强的、流动的营销策略，同时有效地使用数据。快速应对数据趋势       相信数据并迅速采取行动是一个硬币的两面。企业的数据准确吗？怎么知道的？少了什么吗？数据收集是否正确？这些都是分析数据及其相关趋势时的基本问题。幸运的是，自动化数据分析程序可以演示数据输入的下降并评估数据的质量。同样，人工智能和机器学习处理了大部分繁重的工作，以确定数据是否对您的组织有用，以及它将如何影响组织。一旦数据质量得到保证，就可以发现客户转换发生在何处，对数据里程碑发出警报，并立即对组织数据随时间发生的任何重大更改采取行动。来源：贤集网  

       工业4.0的出现通过数字化的方式改变了工业的表现方式。企业在工作场所采用自动化来提高生产力和降低运营成本。在当前场景中，自动化是增强业务增长和灵活性的关键因素。有人猜测，人工智能和机器人将取代人类，成为对人类文明的威胁。但这些技术对建设经济和增加财政收入产生了巨大影响。       机器人的自适应是实现全自动化工作空间的关键步骤。机器人因其完全复制人类智能的能力而备受担忧。全球许多行业已经将机器人融入到工作环境中，以最大限度地减少劳动力和提高工作效率。国际机器人联合会发布的一份新闻稿说，“新世界机器人2020工业机器人报告显示，全球有270万工业机器人在工厂工作，增长了12%。新机器人的销量保持在较高水平，2019年全球出货量为37.3万台。”机器人对工作场所的影响       日本最大的银行东京三菱UFG银行推出了一款名为NAO的人性化机器人，用于与客户互动。类似地，众所周知,亚马逊在其仓库操作中加入了几个机器人，这些机器人与人类员工一起工作。投资机器人可以从很多方面促进企业的发展。让我们看看其中的一些好处。       机器人可以在不利的环境条件下工作，不需要照明或通风。他们可以从事伤害人类的危险工作。由于人类受伤会造成严重后果，因此在这种情况下，机器人是一个理想的选择。       机器人更便宜，而且不像雇佣人类员工那样需要持续的投资。机器人的成本现在正处于下降阶段，一旦在工作场所流行起来，成本还会进一步下降。       人类和机器人可以互补工作。机器人比人类做任务的速度要快，而且精度极高。较少的人为干预将导致最小的错误。机器人承担着人类雇员的工作量，承担着不需要人类大脑干预的平凡任务。采用机器人面临的挑战       机器人本质上很复杂，因此需要大量的技能和时间来编程。机器人的复杂性使工作操作复杂化，这可能对相关产品和机器造成潜在风险。在目前的情况下，机器人是昂贵的，这使许多小企业无法采用它们，这反过来又增加了市场的竞争。机器人高昂的维护费用会使公司破产。       机器人仍然很难独立完成所有任务。机器人大部分时间都需要人类监控，完成机器人手无法完成的复杂任务。       机器人与其他机器人或集中控制系统的通信可在机器人之间形成对峙。先进的自动化是机器人有效实现工作空间互操作所必需的。例如，《连线》杂志的一篇报道提到，新加坡樟宜总医院雇佣的机器人经常在不知道如何导航的情况下面临僵局。报告说，为了缓解这些僵局，医院使用开放式机器人技术公司开发的软件，让不同制造商的机器人互相交谈，协商安全通行。       人工智能和机器人被指责接管了工作岗位，从而增加了失业率。机器人的出现将最大限度地减少体力劳动，这可能会造成就业机会的减少。有许多平凡和重复的任务，如客户关怀互动，其中涉及大量的人力。来源：贤集网  

       随着人们跨过21世纪，智能技术越来越流行。笔记本电脑正在取代我们的教科书，在智能手机上可以学习我们想要的一切。社交媒体已经无处不在，使用技术的方式已经改变了人们工作和生活的方式。技术已经成为远程教育的核心组成部分。它加强了教师和学生之间的数字化互联和交流，保持了“人与人之间的联系”，这对年轻人的心智成长很重要。加强联系和定制的经验可以让教育者认识到学习技能的机会，提高学生的潜力。因此，当今时代的教室不仅在扩大，以使用更多的技术和数字工具，而且他们还从事机器学习。       机器学习是一种人工智能（AI）元素，它让机器或计算机从所有先前的知识中学习并做出明智的决策。机器学习的体系结构包括收集和存储丰富的信息集合，并将其转化为标准化的知识库，用于不同领域的各种用途。通过专注于机器学习，教育工作者可以在教育领域的非课堂实践中节省时间。       例如，教师可以使用虚拟助手直接在家为学生工作。这种形式的帮助有助于改善学生的学习环境，促进成长和教育的成功。ODSC称，“去年的报告显示，教育领域的机器学习仍将是推动投资的主要行业之一，到2030年，美国和中国将成为最主要的参与者。像谷歌和IBM这样的大公司正在参与使学校教育更加进步和创新。”机器学习在教育中的应用全面分析材料       机器学习在教育中的应用，使其内容更具时代性和适用性，旨在将在线学习领域推向一个新的阶段。怎样？ML技术评估在线课程的内容，并帮助评估所提供的知识质量是否符合适用的标准。另一方面，了解用户是如何解释数据的，并理解所解释的内容。然后用户根据自己的特定偏好和专业知识获取数据，整体学习体验会显著增加。个性化学习      这是机器学习最大的应用。它适应能力强，能满足个人需求。学生可以通过这个教育体系来指导自己的学习。他们可以有自己的速度，决定学习什么和如何学习。他们可以选择自己感兴趣的话题、想从中学习的导师、想从事的课程、期望和趋势。有效应用       在教育中，机器学习还有另一个应用，它处理成绩和分数。由于大量学生的学习技能都体现在每一门在线课程中，因此给他们打分就成了一项挑战。ML技术使得分级过程几秒钟就成了问题。在这种情况下，人们将更多地讨论精确科学。在有些地方，计算机无法取代教师，但即使在这种情况下，计算机也有助于改进目前的评分和评价方法。       据TechXplore报道，“德国Tübingen大学和科罗拉多博尔德大学的研究人员最近调查了机器学习技术在课堂研究背景下评估学生参与度的潜力。更具体地说，他们设计了一种基于深度神经网络的架构，可以通过分析课堂环境中收集的视频片段来估计学生的参与度。”       他们还提到，“我们使用在课堂上收集的摄像头数据来教授一个基于深度神经网络的模型来预测学生的参与程度，我们根据实地真相数据（例如，根据课堂上录制的视频对学生参与程度的专家评分）对我们的模型进行了培训。例如，在这一训练之后，该模型能够预测在特定时间点从特定学生获得的数据是否表明参与程度高或低。”来源：贤集网

       随着机器人技术行业的不断发展，机器人技术的应用与其他一系列技术创新相结合，这些创新在当今的现代世界引起了轰动。在其他领域，增强现实和虚拟现实可能更好地体现了机器人技术的集成。人们可以通过中等渠道轻松使用基本的AR和VR功能来使用机器人。在医疗、对象检测、制造、安全部门和城市规划等各个行业中，AR、VR和机器人技术可以一起使用。以下是AR、VR和机器人技术协同工作的五种方式：卫生保健       机器人通常用于医疗保健领域。例如，创新的机械臂可以进行敏感的操作，而在药品生产线上也可以使用其他机器人。但是，机器人也可以为患者提供直接支持。除此之外，随着AR和VR的引入，机器人手术将获得进步。为了解释从各种传感器和增强现实获得的数据以扫描人体的不同部位，这些机器人使用了人工智能。对于专业发展，也可以使用基于VR的手术策略。物体检测       机器人可以学习如何使用多种数据方法将相关对象归为一组，如何区分不同的项目以及识别与以前看到的项目相同的新项目。在某些情况下，此技术可以产生准确的答案。       根据《BBN时报》的说法，“加州大学伯克利分校的一组研究人员在接受训练以识别虚拟现实环境中的各种项目后，设法训练机器人拾取研究人员指示的对象。通过这种方法，培训人员和开发人员可以最大程度地减少收集数据和实际对象所需的成本和精力。使用3D模型，还可以训练机器人来详细识别人体中的生物结构。”制造业       借助机器人技术，AR技术可以促进并加快工厂的活动。它使制造商可以展示设计，建筑工地等，而不必费力地展示自己的想法。        虚拟现实模仿了排除危险的现实情况。因此，它成为面对身体伤害的人们的标准准备方法。使用VR进行仿真或建模通常可以减少对3D打印机建模的需求，并进一步改善工作。安全部门       专家认为，在行业中，AR、机器人技术和VR很快就会成为常态。法医专家必须有效地获取证据，并且不得在犯罪现场进行干预。因此，AR批注工具使这些人可以在犯罪现场对证明痕迹进行数字标记，并更新，交换和转移证据清单。另一方面，VR提供了低成本，负担得起的选择。例如，VR技术可明确映射培训目标，并开发和测试虚拟原型以培训代理商，以适应挑战性的工作环境。此外，对于全世界的警察和其他执法人员来说，人工智能机器人在打击犯罪方面都越来越流行，但是它们不可能很快取代人们。城市规划       城市可以通过生成新建筑项目的AR和VR模型，进一步了解新建筑项目如何适应当前的城市环境，并提高整体利润增长。城市还将使市民和当地企业都可以使用这些模型，从而获得提案建议。因此，机器人技术和虚拟现实可以共同开发更复杂的策略来支持员工。来源：贤集网

        随着自动化技术的使用不断增长，出现了治理问题。考虑一些常见的陷阱，并为首席信息官提供有关如何管理它们的建议。随着自动化从工厂车间转移到业务办公室，首席信息官确保业务流程完整性的责任越来越大。不再只是通过业务流程管理（BPM），数字流程自动化平台甚至机器人流程自动化（RPA）实现流程自动化的问题。我们越来越关注通过BPM，RPA和人工智能（AI）自动化人们完成的部分知识工作的短期和长期影响。这意味着某些类型的工作的智能和专有技术越来越多地由软件处理。问题是：我们如何确保自动化在项目级别和公司级别都符合公司治理？对于治理和业务自动化，这是给首席信息官的一些常见错误和建议。错误1：由于“简单”，无需治理即可允许太多功能自动化       SaaS和低代码工具的激增使业务线无需IT参与即可更轻松地获得所需的功能。针对“公民开发人员”的BPM工具以及对RPA的大力推动意味着IT部门并不总是关注自动化（尤其是任务自动化）在业务工作和运营流程中的集成方式和方式。是否遵循适当级别的安全性和项目策略取决于管理者是否记得考虑过。       一旦这些服务和工具成为业务领域的一部分，项目负责人可能会来到IT部门寻求将它们集成到现有系统中。CIO的职责是确保充分了解组织的责任，质量控制，财务合规性，安全性和其他治理要求，以便负责任的经理从一开始就将其考虑在内，或者确保这些经理知道何时向技术团队寻求帮助以确保合规。       善政应包括对应该自动化以及如何自动化的更广泛的了解。例如，集成RPA来自动执行低效率流程中的任务可以导致更快但仍然低效的流程，并且不加反射地连接到自动化的多个点将增加而不是减少流程效率低下。错误2：等待业务项目负责人寻求帮助       技术团队应该从一开始就在流程自动化（BPM）和任务自动化（RPA）项目中与业务部门合作。项目治理流程的一部分应该指示IT和业务在团队中在一起，并且频繁的交流很容易。企业的工作是确保技术符合业务流程和合规性规则；IT部门的工作是帮助确保适当实施技术-例如，流程是安全的，并且不会无意间泄露敏感信息。       在业务管理从一开始就理解并执行良好实践的组织中，首席信息官可能不需要太努力地提醒所有人，有关自动化和解决方案合并的决策需要更全面地考虑。但是人是人，因此由首席信息官（CIO）负责确保IT团队文化是与团队中的企业平等合作的一种，而不是仅在意识到需求时才部署的资源。完善的业务IT团队意味着企业在制定实施技术解决方案的决策之前不会害怕寻求建议和帮助，并且IT知道并且愿意帮助适当地促进这些决策。错误3：相信团队合作会发生       可以说，IT和业务团队应该很好地融合在一起，并具有高度的信任和良好的沟通，这很容易，但事实并非如此。那么，我们如何实际帮助确保建立协作和信任，以便及时进行有关自动化决策和治理的沟通？        在为自动化项目建立“卓越中心”（CoE）的公司中，过程自动化取得了最大的成功。CoE包括从企业管理到项目负责人的多个级别的关键业务和IT代表和职责，并根据其性质促进协作。良好的CoE可以帮助IT部门通过BPM、RPA、人工智能和其他各个级别的实施，密切关注自动化将什么以及如何将自动化集成到业务工作中；它可以避免管理人员寻求帮助的需求，也可以避免IT不断要求其权限（无论是否邀请）的需求。在最佳情况下，无论是经过精心计划还是临时执行，都应从每个项目的开始就“融入”公司和项目治理。        CIO的职责不仅仅限于技术。情况可能一直如此，但是随着技术能力越来越多地进入业务领域，全面的合作和团队合作比以往任何时候都更加重要。建立公司和项目治理的规则和政策是共同的责任，通过各种技术在各种规模的自动化项目中实施“公司护栏”也是共同的责任。当然，CIO们总比不专心，等待某人提出问题或让良好的团队合作机会多得多，但是与所有最佳做法一样，明确说明这些做法是使他们集中精力采取更好行动的好方法。来源：贤集网

       自动化彻底改变了仓库，配送中心和制造组织支持人工并完成任务的方式。尽管采用仍处于起步阶段，但ABI Research预计到2025年将在仓库环境中增加400万台机器人，其中自动引导车（AGV）和自动移动机器人（AMR）负责。       自动导引车这些工业自动驾驶车辆将帮助成千上万的组织精简平凡，重复，经常肮脏和危险的任务。而且，尽管AMR与沿线的AGV相比具有更高的灵活性，但它们通常以相同的速度和吞吐量执行操作，并且仅由于外部因素而具有可变性。       那么，随着时间的推移，机器人需要做什么改进？人工智能（AI）。基于AI的编排引擎提供了无与伦比的能力，可以根据机器人特定的数据来收集和发现见解。这些信息可用于改善性能，增强实际性能，甚至适应未来的设计。       根据 2020年MHI年度行业报告，边缘案例不可能发生，只有12％的企业在其仓库中使用AI技术。预计在不到六年的时间内，这一数字将达到60％以上。这种无与伦比的增长的原因是AI通过实现持续改进来释放效率。       如今，大多数AGV和AMR的设计都没有考虑到AI。相反，它们是根据一组复杂的要求构建的，这些要求试图解决在高度动态的环境中可能出现的每一个极端情况。众所周知，物流业是不可能完成的任务。仓库是复杂的生态系统，每天都有新的延迟，瓶颈和需求不断变化。       随着这些机器人更多地了解其环境并执行简单，重复的任务而无需干预，人类可以专注于更高级别的任务，从而提高了员工的满意度和士气。持续改进       Vecna侧边栏1另一方面，配备AI的自动驾驶工业车辆可以在工作中学习并适应这些变量。通过快速部署这些工具以实现核心仓库功能的自动化，组织将受益于车载引擎，这些引擎可以收集，分析并从差旅和生产数据中学习。然后，仓库运营团队可以查看特定于站点的数据，以改善工作流程和日常任务分配。它不仅可以提高部署期间的速度，效率和吞吐量，而且该信息还可以帮助将来在设计新系统时通知供应商。       但是，从更实际的角度来看，人工智能可以帮助解决手动设备不足的现实挑战。例如，大多数仓库包含来自世界各地供应商的不同类型的托盘。尽管有些货盘包含规格化的尺寸，但不可能每个货盘都根据单一设计制造。因此，在300,000个托盘位置的仓库中，您可能会有1,000-2,000个不同的设计。       没有AI支持的自动驾驶工业车辆将采用许多设计，但是如果其中一项不合规格，则机器将需要人工干预。但是，具有AI功能的AMR和AGV可以使用传感器和过去的人工干预来学习挑选和处理这些新货盘的最佳方法。持续学习导致人为干预的逐步减少，效率提高。随着这些机器人更多地了解其环境并执行简单，重复的任务而无需干预，人类可以专注于更高级别的任务，从而提高了员工的满意度和士气。随着管理，配置和部署在仓库中发挥作用，添加AMR和AGV甚至可以带来新的职业机会。让工人保持微笑      Vecna侧边栏3行业逐渐开始认识到，机器人并不是在这里工作，而是有助于改善人类体验。事实上，许多组织，如MiltonCAT，已经认识很多AMRS如何协助它们人的相应的委托工作的需求，减少对增值任务的非增值旅游，和重点。       随着管理，配置和部署在仓库中发挥作用，添加AMR和AGV甚至可以带来新的职业机会。例如，我们最近看到一个大型零售客户在Automation Associates中扮演高级角色。这些员工曾经承担过搬运货物的任务，现在负责更高级别的任务，例如向AMR分配任务，跟踪进度，寻找改进流程的方法以及处理极端情况。这项工作带来了新的挑战和经验，管理人员报告了新的乐观而充满活力的工作方法。       再次使这些员工满意的关键在于AI。如果没有增加的智能，则员工可能会感到沮丧，无法完成为机器人指定的故障排除工作。这也可能导致产量下降，因为将指定多个代理商来解决一个任务。展望未来，AGV，AMR和其他自动化解决方案将简化任务并提高全球组织的吞吐量。为了释放机器人的真正潜力并让人类同行满意，仓库经理需要寻找解决方案，而人工智能是机器人设计和日常管理的基本组成部分。来源：贤集网  

       聊天机器人的起源可以追溯到上世纪60年代。约瑟夫•温鲍姆在麻省理工学院人工智能实验室内创建了聊天机器人ELIZA。它使用了模拟，并向用户提供了答复和开放性问题。长期以来，这种基于自然语言处理（NLP）的聊天机器人创造了一种人类幻想。我们现在处于数字时代，人机交互越来越多。从基于规则的聊天机器人到由人工智能驱动的对话式聊天机器人的旅程帮助改善了行业及其用户体验。聊天机器人是一种具有成本效益的省时技术，具有最大的投资回报率，可用于提取最佳的业务解决方案。聊天机器人：真理与误区       聊天机器人现已成为客户互动和人力资源管理的重要组成部分。聊天机器人使用自然语言处理程序和机器学习通过聊天界面与用户进行交互。他们了解最终用户的需求，并指导他们取得积极的成果。人工智能驱动的聊天机器人使用人工智能和机器学习来分析短语，而不是关注关键字。这有助于他们从客户的行为中得出推论并采取相应的行动。       这些天的行业都在努力建立自己的市场地位。他们希望随着不断变化的市场趋势不断改善客户体验。聊天机器人可帮助促进客户互动并分析市场趋势。机器人会回答重复的问题，并以更少的错误实时提供解决方案。误区1-聊天机器人将取代人类并减少就业机会       聊天机器人和人工智能面临不安全感。长期以来，一直存在着一种信念，即他们会减少工作并替代人员。人是不可替代的，像人工智能这样的技术与人并肩工作以改善业务成果。聊天机器人承担的日常工作和重复性任务需要的技能更少。这可以帮助人们将时间和精力投入到更多基于技能的任务上。聊天机器人既经济又节省时间。它将为提高创新和生产力创造空间。误区2-聊天机器人将接管移动应用       事实是，聊天机器人和移动应用程序可以共存。聊天机器人和应用程序具有不同的功能。移动应用程序提供视觉体验，而聊天机器人通常是对话式的。聊天机器人使用诸如Slack之类的Messenger平台，而应用则需要存储空间。它们是独特的，并且彼此互补。误区3：客户互动是唯一的用处      聊天机器人的功能不仅限于客户服务。他们分析数据并获得见解，以促进销售并确定趋势。聊天机器人用于安排会议，预测风险，改善网络安全性等。在教育领域中探索了聊天机器人的功能，在这些领域中，聊天机器人可以用作虚拟辅导员。聊天机器人可以应用于金融，营销，银行，消费者服务和教育等各种行业。转向对话式人工智能       客户体验是任何业务的关键。具有对话式人工智能的聊天机器人可以最佳利用该技术，以提供最佳结果。对话人工智能除了基于文本聊天之外，还使用基于语音的交互。它们通过交互性和即时响应实现个性化的体验。对话式人工智能使用户感到他们正在与人而不是机器进行交互。人工智能算法了解用户的上下文，位置和系统，以提供最佳解决方案。      双向直观交互吸引了用户，并在短时间内提供了准确的响应。由于对话式人工智能全面地解释了最终用户，因此，根据市场趋势，更容易理解消费者并改进业务策略。来源：贤集网 

       网络安全中的机器学习是一种人工智能（AI）的方法，它使用能够从经验中学习的系统。它倾向于减少在简单和困难的任务（如增强网络安全性）上的工作或时间。简而言之，机器学习是一个可以通过使用示例而不是对示例进行编程来识别模式的系统。在机器学习的帮助下，系统可以不断学习，基于数据而不是算法做出决策，并改变其行为。网络安全机器学习       机器学习算法可帮助组织更快地识别恶意活动，并在攻击开始之前就防止攻击。自2013年以来，像Darktrace这样的初创公司就已经在基于机器学习的企业免疫解决方案方面取得了成功。Darktrace甚至在其算法识别出数据泄露攻击时就使用了北美的一家赌场，该攻击使用互联鱼缸作为入口。该组织声称，它在2018年Wannacry勒索软件危机期间阻止了类似攻击。       传统的网络钓鱼检测方法提供的速度和准确性较低，无法可靠地找到所有恶意链接，从而使用户处于危险之中。为了解决此问题，基于机器学习算法的预测性URL分类模型可以找到可泄露恶意发件人电子邮件的模式。这些模型已准备好发现规模行为，例如电子邮件标题，正文数据，设计等。这些模型可用于识别电子邮件是否是恶意的。       Webshell是一段代码，该代码被恶意地堆叠到一个在线站点中，以使网络罪犯可以在服务器的Internet根目录上形成更改。这确保了完全进入框架的数据库。如果这是一个电子商务站点，则网络攻击者可能会在访问场所访问数据库以收集客户群的信用卡数据。       使用webshell的攻击者的目标一直是后端电子商务阶段。电子商务阶段的重大危险与网上分期付款有关，网上分期付款预计是安全和秘密的。       一些人认为机器学习可以帮助关闭漏洞，尤其是针对以广泛不安全的物联网（IoT）设备为目标的零日威胁。在这方面也有一些积极的工作。据《福布斯》报道，亚利桑那州立大学的研究人员使用机器学习监视暗网上的流量，以发现与零时差攻击相关的数据。有了这种类型的洞察力，公司就可以在导致数据泄露之前关闭漏洞并防止补丁利用。机器学习与人类智能的整合       机器学习和人类智能在公司所需的安全结果中都起着至关重要的作用。安全事件的迅速增加，加上网络安全人员队伍的不断扩大，使机器学习对于大规模发现至关重要。它需要经过人类专业知识的验证才能被信任和有效。很少有公司拥有安全专业知识和基础架构来自行满足这些标准。将人类智能和机器学习集成到网络安全中可以管理检测。而且，响应提供者可以通过自动实时事件识别和人为干预来增强组织的安全性，以在确定适当的响应之前验证复杂的安全事件。添加这些功能是增强组织的安全状态（影响可能性并最大程度地减少成功的网络攻击）的最佳方法之一。来源：贤集网