Monthly Archives: October 2024

この道筋の一例として、NTT データと Microsoft がヨーロッパ最大の食品会社のために実施したプロジェクトを挙げることができます。この会社は最近、生産モデルと販売時点への注文および配送の仕組みを最適化し、同期させるための変革プロジェクトを展開しました。 これを実現するために、同社は販売時点の在庫レベルを維持して十分な供給を確保することに注力し、期限切れによる返品量を減らし、在庫不足による販売損失を回避しました。同社はまた、プロモーション、価格変更、製品発売などをネットワーク内の数千の販売時点に同期的かつ簡単に即座に開始できるシステムを導入しました。 このプロジェクトの開発に使用さ れたテクノロジーは Microsoft Dynamics 365 に基づいています。これは、ビジネス ニーズを実装するために必要な俊敏性を提供し、会社内に以前から存在していたシステムやプラットフォームとのやり取りも可能にします。 この場合、変革により、はるかに効率的な注文管理システム、販売時点の行動に関するより優れた知識、販売コールセンタースタッフの運用コストの 電話番号ライブラリ 削減、マーケティングキャンペーンの効果の大幅な改善が可能になりました。 道筋が描かれています 絶え間なく進化する世界では、組 織のあらゆる領域で革新を起こす変革だけが成功する対応策です。企業が必要とする変化は、日々描かれている一定の道筋であり、生み出された足跡から学び、将来にもたらされる課題と機会を見据えています。そして、これらすべてを、日々提供されるサービスの卓越性を維持しながら、「実行しながら変革する」という哲学に従い、常に顧客満足 почтаи электронӣ хуш омадед を追求しています。これが最大の成功の尺度です。 高度なデータキャプチャ方法とは何ですか? さまざまな種類の情報構造に適応するデータキャプチャ用の複数のアプリケーションがあります。NTTデータのDolffiaソリューションの場合、さまざまな種類 atb directory の情報キャプチャ用に次のモジュールが用意されており、市場で最も完全なものの1つとなっています。

概念の曖昧性の解消 概念の曖昧性の解消は、自然言語処理 (NLP) システムの主な課題の 1 つです。語彙や意味の曖昧さから、メタファーなどのより複雑な構造まで多岐にわたります。 概念的には、曖昧性の解消とは、特定の文の最も可能性の高い意味を決定するプロセスです。 これらは、データ収集アプリケーションの機能の一部です。実際には、すべてのセクターや企業がこれらすべての機能を必要とするわけではなく、そのビジネスの特異性によって定義された機能のみを必要とします。しかし、データ分析のスピードと進歩により、今日必要でないものでも明日必要になる可能性があることも予測できます。また、どのデータ収集システムでも、このデータを分析するためのパラメーターを定義する事前の実装が必要です。 Dolffia: オールインワンのコグニティブ デ ータ キャプチャ ソリューション Dolffia は、AI に基づいて非構造化情報を処理する NTT データのプラットフォームです。情報を理解し、そこから学習し、この 2 つの基本ステップに基づいて、情報を使用する個人または企業の意思決定を支援します。 Dolffia は、各クライアントまたは各ユース ケースに適応するさまざまなデータ キャプチャ サービスを提供します。つまり、これはクローズド ソリューションではなく、言語機能を備えたプラットフォームであり、言語ベースのタスクを自動的に実行できるため、業種に関係なく、あらゆる企業のデータ キャプチャを解決できます。 Dolffia は、市場で最も汎用性の高いデータ キャプチャおよび処理ソフトウェアの 1 つであり、NTT データの Syntphony の一部です。Syntphony は、医療、銀行、自 2024年携帯電話番号リードを更新 動車、公共部門など、さまざまな分野でコストを削減し、製品やサービスの発売時間を短縮できる ICT ソリューションの技術エコシステムです。 NTTデータは、2022年のコーポ レートバンキングの主要優先事項 を分析するウェビナーを開催しました。この概要では、非常に話題になっている2つの問題を取り上げます。 コーポレートバンキングの急速に進化するすべての主要な側面の中で、2022年に際立つ2つの主要なトレンドがあります。これらのトレンドは、Alte-Novaricaと共同で開 Почтаи электронӣ як канали олиҷанобест […]

光学文字認識 (OCR) 光学文字認識は、活字画像を機械で読み取れるテキスト形式に変換できるプロセスです。つまり、画像はその内容をテキスト データとして含む文書に変換されます。 OCR システムは、管理と保管に通常長い時間を要する大量の文書を扱うさまざまな垂直セクターの部門に強く推奨されます。印刷されたフォーム、請求書、スキャンされた法的文書、印刷された契約書などです。 パターン認識は、非標準文字の処 理を伴うため特に複雑な手書き認識などの分野をカバーします。たとえば、2 人の異なる人が書いた同じ文字は、同じ値または意味を持ちますが、視覚的 海外リード には非常に異なる場合があります。 オントロジー 情報システムは、異種、非構造化、または 不完全な、増え続けるデータに対処する 必要があります。データを調整して完了させるために、システムはオントロジーの形式で提供される分類法と事前知識に頼ることができます。オントロジーとは、階層、クラス、範囲を含む概念のエコシステムを作成し、さまざまな要素を自動的に相互に関連付けることです。たとえば、インターネットで「近くの」を検索する場合などです。 マイクロサービス アーキテクチャ マイクロサービス アーキテクチャは、ソフトウェア アプリケーションを柔軟に開発できる手法であり、その名前が示すように、小さな自律的かつ補完的なサービスの構造で機能します。これらの各サービスは、他のサービスとは独立して動作する why are they needed and how to use them correctly 特定の機能を実行しますが、同時に相互に通信します。 これにより、問題やインシデントを解 atb directory 決するために、シンプルなインターフェイスを介して相互に通信する、より小さな独立した部分を分析できます。 たとえば、支払い処理と注文管理を独立したサービス ユニットとして分離できます。この分離により、請求に問題があっても支払いは引き続き受け入れられます。