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作者:王龙宗马 来源:原创 发布日期:08-22

泸州资讯

企业“寒冬”攻势?推广人工智能名片,帮助你克服困难

    年底反馈项目投资并享受多项促销效益

    受经济环境和市场转型的影响,许多人把2018年的市场经济环境称为“寒冬”,许多企业未能实现预期的经营业绩。同时,对于一些企业来说,2018年尤其温暖,这一切都来自AI名片的支持。

    2018年市场寒冷的冬天?

    “不可能”,“我不能继续下去”,“生意一年比一年难”……

    对于许多企业来说,真实的环境充满了悲哀。

    经济低迷、市场暗淡、游客稀缺、股市低迷等等,2018年的经济市场并不像我们2017年预测的那么乐观。在这种环境下,一些企业停止了生产,一些企业降低了生产规模,一些企业在仓库中积压了大量的货物,甚至一些企业听到了减薪和裁员的声音。

    在市场寒冷的冬天,这些巨头也是不可避免的:特斯拉宣布了一项裁员9%的重组计划;美国最大的运营商Verizon裁员44000人;日本资深科技巨头东芝宣布裁员7000人;华为理性地将2018年的销售目标下调了5个百分点,相比之下为15%。2017年经济增长,2015年和2016年增长30%。调整更加明显。

    此外,汽车市场、方式、股市都有抱怨,中小企业甚至上市公司都有无数的失败。那么,市场真的要迎来寒冷的冬天吗?在这种极端严酷的环境中,“越冬”,企业应该等待死亡,还是努力奋斗?是一团糟,还是适者生存?是抑郁,还是赶上?

    2018年,他们温暖的冬天!

    周宗中(音译)位于上海黄浦区的一栋办公楼里,在悲痛之中,似乎没有受到影响。他悠闲地抽着烟,打开公司2018年的业绩报告。报告显示,该公司今年的销售额同比增长185%。其中,从10月到12月只有两个月的时间贡献了半年的业绩。周宗忠认为,这是一个很好的成就。没有AI名片的推广,成就是无法实现的。

    周总公司是一家具有13年历史的教育培训公司,拥有30多名员工和一定数量的老客户。然而,近年来,由于缺乏明显的竞争优势,并且不知道如何促进经营,公司一直发展缓慢。2018年10月,周在互联网上偶然发现了西推AI名片。经过一番磋商和考虑,他决定公司销售人员应立即介绍它。正是这个决定,使得他们在正常情况下两个月的表现等于半年。

    据周先生介绍,西坨公司引进后,销售人员的压力大大减轻了。他们不再需要家人来打扫建筑物、参观和发送传单。坐在办公室里,他们可以通过西坨排水,接受客户咨询,完成交易转型。客户到达后,每个客户的行为轨迹都可以与销售人员相关联,如客户点击、浏览、转发、咨询等行为,将实时推送给销售人员,使销售人员能够做出判断,及时跟进,有效提高成功率。

    而且通过西推,也大大方便了周小川的整体管理难度。开通西推智能家居,公司所有销售人员一目了然,还能看到客户关注的焦点,以便及时调整营销策略。还有集团组装、抢购、折扣券等营销工具,使公司与客户更紧密地互动,回头客越来越多。

    事实上,不仅周氏的企业,还有来自全国数以万计的企业,通过AI名片的推广,给他们公司的销售管理带来了明显的变化,帮助企业在这个别人的冬天,生活滋润,反抗市场。

    “即使冬天来临,也不完全需要进入休眠状态。我们应该重新发现、挖掘和重建消费情景,保持和巩固用户与情感和习惯的联系,唤起不同年龄、职业、收入人群的情感共鸣,使产品嵌入新一代年轻人的发展路线图中。最好的办法就是赶上风,把目光投向蓝海市场。“理想的选择。”周说。

    事实上,在西推看来,“没有所谓的冬季市场,只有我们对冬季的恐惧”,这是决定许多企业能否渡过瓶颈期的关键。只有勇敢地追逐出路,敢于走在世界第一,我们才能站在时代的前沿;如果我们坚持自尊,然后在炎热的市场环境中,你仍然是第一个被淘汰的人。

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发布时间:12:37:20

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深度强化学习中的好奇心

    本文是AI研究所编写的一个技术博客。最初的标题是《深层强化中的好奇心》。

    本文是AI研究所编写的一个技术博客。最初的标题是:

    深度强化学习的好奇心

    作者|迈克尔克莱尔

    翻译|缩写2018

    校对|酱梨涂饰|菠萝女孩

    链接到原始文本:

    Http://towardsdata..com/holio.-in-.-.ment-.-.-.-network-.llation-747b322e2403

    深度强化学习中的好奇心

    早期密集学习的困难任务之一,Montezuma的复仇,在探索随机网络蒸馏方面取得了重大突破(来源:Parker兄弟博客)。

    Atari游戏是深层强化学习(RL)算法的一个流行的基准任务。Atari很好地平衡了简单性和复杂性:一些游戏(如Pong)是如此简单,以至于它们可以通过基本算法(如一般策略梯度)来解决,而其他游戏则足够复杂以至于可以击败甚至最先进的算法。

    在最简单和最复杂的游戏之间的一系列有用的任务已经成为许多深入加强学习研究论文的核心。

    来自OpenAI博客。

    前者“未解决”的阿塔里游戏,蒙提祖马的复仇,最近已经解决了一个算法(在某种程度上),可以在得分上超过人类表现。研究密室死斗_七步诗的诗意网人员可以鼓励代理人在1级探索不同的房间,这是赢得游戏积分的好方法。

    通过好奇心探索

    人类在玩冒险游戏时有一种内在的探索欲望,比如蒙提祖玛的复仇。游戏设计者构建这样的游戏来鼓励这种行为,通常需要玩家在继续游戏之前进行探索。这就是为什么冒险游戏很有趣。(问任何喜欢玩天空游戏的人。)

    像Montezuma的《复仇》或《天空》这样的冒险游戏充分利用了玩家探索的自然欲望,使得探索成为游戏任务的关键部分。

    深度强化学习算法执行“探索”的典型方法是通过随机策略:从神经网络提供的动作似然分布中随机采样动作。因此,特别是在早期阶段(当策略没有时间收敛时),它是随机行动的明显选择。

    这种方法在某些情况下是有效的。例如,Pong的解决方案是随机旋转桨并观察结果。幸运的是,球偏转可以启动优化。

    在像蒙特祖马的复仇游戏中,这种方法是不可行的。想象一下,从游戏的开始,化身随机地左右移动,随机地跳跃。结果,化身掉进熔岩中或直接进入敌人而没有获得点数。没有积分或奖励,算法无法得到优化的信号。

    那你会随便甩一甩吗?祝你好运。

    好奇

    重点放在寻找更好的探索方ck 电影网_梁博演唱会网法上。基于好奇心的探索可以看作是激发人类玩家好奇心的一种尝试。

    但是,我们如何创建一个好奇的代理呢?

    有很多方法可以实现这个想法。其中之一,甚至使用下一个状态预测,由于其简单性和可伸缩性而很有趣。

    其基本思想是同时培养独立的预测模型和策略模型。预测模型输入所观测到的当前状态和所选择的动作,并对下一次观测进行预测。

    为了探索足够的轨迹,我们假设损失很小(因为我们通过监督学习不断开发预测模型);对于探索不足的轨迹,我们假设损失很大。

   山西介休市_体彩3d走势图网 那么,我们能做的就是创建一个新的奖励函数(称为“内在奖励”),它提供与预测模型的损失成比例的奖励。因此,当探索新的轨迹时,代理接收到强烈的奖励信号。

    (a)一级90影视_秘境探险网学习探索(b)二级快速探索

    使用马里奥模拟器任务(来源)中的下一个预测,学习探索从第一级的好奇心转移到第二级的快速探索。

    这项技术在超级马里奥模拟器中产生了一些令人鼓舞的结果。

    拖延症代理人:电视问题

    这项技术并不完美。一个已知的问题是代理被环境中的随机或噪声元素所吸引。这种时钟情况有时被称为“白噪声”问题或“电视问题”;也称为“拖延”。

    为了证明这种效果,设想一个代理人通过观察他所看到的像素来学习在迷宫中导航。

    下一状态预测引起代理人学习成功导航迷宫的好奇心。

    代理人很好地完成了任务;他开始寻找迷宫中未被探索的部分,因为他有能力在探险丰富的地区做出好的预测(或者换句话说,他不能在未开发地区做出好的预测)。

    现在在迷宫的墙上放一个“电视”,快速连续地显示随机选择的图像。由于图像的随机来源,代理不能准确预测接下来会出现什么图像。该预测模型将产生高损耗,从而为代理商提供高“内在”回报。最终的结果是,特工们倾向于停止看电视,而不是继续探索迷宫。

    在环境(源)中,当代理人面对电视或随机噪声源时,下一个状态预测引起代理人的好奇心,最终导致“拖延”演讲词的特点_铁公鸡的意思网

    为了避免延误,采用随机网络蒸馏。

    OpenAI的一些优秀人员最近发表了一篇论文,提出了噪声电视问题的解决方案,探讨了随机网络蒸馏(RND)。

    这里的新思想是将类似的技术应用到下一个状态预测方法,但是消除对先前状态的依赖。

    下一状态预测相对于RND(源)的概述。

    RND并不预测下一个状态,而是观察下一个状态并试图预测下一个状态。这是一个非常微不足道的预测,不是吗?

    RND随机网络的目的是采用这种小的预测任务,并将其转化为硬预测任务。

    使用随机网络

    这是一个聪明但违反直觉的解决方案。

    其思想是我们使用随机初始化神经网络将观测值映射到潜在的观测向量。函数本身的输出并不重要;重要的是,我们有一些未知的确定性函数(随机初始化的神经网络),以某种方式转换观测值。

    因此,我们的预测模型的任务不是预测下一个状态,而是预测给定观测状态的未知随机模型的输出。我们训练该模型使用随机网络输出标签。

    当代理处于熟悉的状态时,预测模型应该能够很好地预测随机网络的期望输出。当智能体对状态不熟悉时,预测模型会对随机网络的输出做出较差的预测。

    通过这种方式,我们可以定义一个内在的奖励函数,它再次与预测模型的损失成比例。

    内部报酬计算的概念概述。只使用下一个观察状态。

    这可以解释为“新奇性检测”方案,其中当进行新的观测或不熟悉的观测时,预测模型具有较高的计算损失。

    作者使用MNIST作为这个概念的证明。在本实验中,他们通过随机初始化神经网络提供MNIST样字符。然后,在给定的输入条件下,它们训练并行网络来预测随机网络的输入。如预期,当目标类的训练样本数量增加时,它们将看到目标类被并行网络丢失。

    数据2:MNIST上的新奇性检测:预测器网络模拟随机初始化的目标网络。训练数据包括不同比例的图像和目标类别与“0”类别。每个曲线都表示MSE测试显示的目标类的训练用例的数量(对数)。

    论文对MNIST概念进行了验证。

    这样,当代理看到随机噪声源时,它不会被卡住。它不需要试图预测屏幕上下一个不可预测的帧,只需要知道这些帧是如何通过随机网络转换的。

    探寻蒙太祖玛的复仇

    由于解决方法不佳,以往的状态预测的好奇机制并不能解决蒙台梭玛的复仇问题,但RND似乎已经克服了这些问题。

    好奇心驱使的代理人探索房间,学习收集钥匙,这样他们就可以打开新房间。

    尽管取得了这样的成功,但是代理仅“偶尔”通过了一级。这是因为通过最后一道门来完成检查点,需要严格管理密钥的使用。需要内部状态模型(如LSTM)来克服这一障碍。

    因此,虽然RND已经允许代理人在得分上超过一般人的表现,但是在掌握游戏之前还有很长的路要走。

    这是关于深度强化学习算法的实验的一系列文章的一部分。查看本系列以前的一些帖子:

  &甲午甲午_大连人事网网nbsp; 理解演进的战略梯度。

    感谢卢多维奇本尼斯坦特。

    要继续查看本文的链接和参考资料吗?

    长时间点击链接打开或点击底部[好奇心在深度强化学习]:

    Http://ai.yanxishe.com/page/Text./1363

    AI协会每天更新精彩内容,观看更多精彩内容:雷锋网、雷锋网和雷锋网。

    五大CNN架构

    深度强化学习中的好奇心

    使用Pytorch进行深度学习(第一部分)手柄:使用PyTorch实现图像分类器(第二部分)

    等待您翻译:

    如何为初学者聚类混沌数据以使用Keras进行迁移学习增强学习:对于情绪行为系统,如果你想学习数据科学,这七个资源不能错过

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