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RPA干货丨详解RPA的设计与构建

德勤在一份有关RPA的研究报告中曾提到,一家收入在200亿美元且拥有5万名员工的财富1000强公司,如果其20%的工作能够用RPA实现流程自动化,每年将会为公司带来超过3000万美元的利润。实施RPA已成为一项新潮流。那么,企业又该如何部署一套RPA机器人? RPA机器人的设计与构建,主要包括3大步骤:首先确定流程细节逻辑;其次确定基于RPA模式的新业务流程;最后确定机器人软件配置及开发工作量。 一、确定流程细节逻辑 RPA是一种通过执行电脑上大量重复且基于规则的任务,将手动活动进行流程自动化的技术。所以,在确定流程细节逻辑之前,首先应该明确RPA的基础功能,判断现有业务流程中每一步骤如何运用RPA实现替代。 目前市场上的RPA基础功能通常包括数据检索与记录,图像识别与处理,平台上传与下载,数据加工与分析,信息监控与产出等。基于RPA的适用场景,对现有业务流程进行优化再造,需要确定业务流程的每个步骤运用RPA进行替换的细节逻辑。 二、确定基于RPA模式的新业务流程 企业在确定了业务流程每个环节的RPA替换逻辑后,需对业务环节连点成线,确定新的基于RPA模式的业务流程。RPA业务流程无须...

人工智能,深度学习和机器学习之间的区别

如今,当涉及到新的数据处理技术时,出现了许多不同的术语。一个人说他们正在使用机器学习,而另一个人称之为人工智能,还有一些人可能声称正在进行深度学习。这一切都意味着什么? 虽然这些术语中有许多是相关的,并且在某些方面可能会重叠,但是有一些关键的差异可能是重要的,这可能会帮助人们去理解正确的理解它们之间的定义。 人工智能意味着让计算机以某种方式模仿人类行为。机器学习是人工智能的一个子集,它包括使计算机能够从数据中找出问题并交付人工智能应用程序的技术。与此同时,深度学习是机器学习的一个子集,它使计算机能够解决更复杂的问题。 下面将通过一些通俗易懂的例子来简单说明人工智能、机器学习和深度学习的区别。 什么是人工智能?人工智能作为一门学科创建于1956年的美国。当时的目标和现在一样,是让计算机执行被视为人类独有的任务:需要智力的任务。最初,研究人员研究的问题包括下棋和解决逻辑问题。 如果你观察下跳棋程序的输出,你会发现这些动作背后隐藏着某种形式的“人工智能”,尤其是当电脑打败你的时候。早期的成功使第一批研究人员对AI的可能性表现出几乎无限的热情,与之匹配的只是只是在他们错误判断某些问题有多难的程...

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Spring

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Spring框架(Spring Framework)是由Rod Johnson于2002年提出的开源Java企业级应用框架,旨在通过使用JavaBean替代传统EJB实现方式降低企业级编程开发的复杂性。该框架基于简单性、可测试性和松耦合性设计理念,提供核心容器、应用上下文、数据访问集成等模块,支持整合Hibernate、Struts等第三方框架,其适用范围不仅限于服务器端开发,绝大多数Java应用均可从中受益。

Rocky Linux

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Rocky Linux(中文名:洛基)是由Gregory Kurtzer于2020年12月发起的企业级Linux发行版,作为CentOS稳定版停止维护后与RHEL(Red Hat Enterprise Linux)完全兼容的开源替代方案,由社区拥有并管理,支持x86_64、aarch64等架构。其通过重新编译RHEL源代码提供长期稳定性,采用模块化包装和SELinux安全架构,默认包含GNOME桌面环境及XFS文件系统,支持十年生命周期更新。