Покупайте материнские платы Gigabyte из списка на сайте NETLAB и получайте кешбэк по схеме: 50 000 – 99 999 - 5,5% 100 000 – 299 999 - 6,5% от 300 000 и более - 7% Внимание! Бюджет программы ограничен, акция может быть закончена раньше заявленного срока. Чтобы получить ...
Уважаемые партнеры! Treolan приглашает вас принять участие в новой маркетинговой программе по мониторам Acer. Покупая мониторы Acer в Treolan, вы накапливаете баллы, которые сможете обменять на электронные подарочные сертификаты на ваш выбор. Для участия в программе необходимо зарегистрироваться
Уважаемые партнеры! Treolan приглашает вас принять участие в маркетинговой программе. Закупая участвующие в акции ноутбуки, вы получаете сумку для ноутбука IRBIS в подарок. Для участия в программе необходимо зарегистрироваться
«Северсталь» автоматизировала управление данными справочников контрагентов и материально-технических ресурсов на базе SAP MDG. Проект был реализован силами подразделения SAP Digital Business Services. Кроме того, в рамках проекта была проведена нормализация справочников, то есть приведение их к стандартному виду, в том числе с использованием технологии машинного обучения для быстрой обработки данных. Технологическим партнером ПАО «Северсталь» по нормализации справочников выступила компания IBS. Кейс «Северсталь»: проблема справочных данных Справочники материально-технических ресурсов (МТР) и контрагентов позволяют планировать потребности и складские запасы, контролировать точность выполнения поставок ПАО «Северсталь». Со временем в справочниках накапливаются неточности, и для улучшения качества ключевых бизнес-процессов записи должны быть нормализованы — приведены к стандартизованному виду. С такой задачей столкнулась компания «Северсталь». Ситуацию осложнял объем данных в компании (410 тыс. материалов и контрагентов), кроме того, часть записей велась на английском и французском языках. Решение: machine learning и «умное» согласование По итогам открытого тендера партнером проекта стала компания IBS. Для того чтобы уменьшить стоимость и сроки проекта и улучшить качество обработки данных, команда IBS применила технологии машинного обучения. «Алгоритмы machine learning взяли на себя рутину: обработку текстовых наименований МТР, определение характеристик, заполнение шаблонов ... читать далее.
Мы используем cookie-файлы, возможности LiveInternet, Яндекс.Метрики и SberAds для наилучшего представления нашего сайта в соответствии с Политикой обработки персональных данных. Если Вы согласны с этим, пожалуйста, нажмите кнопку «Принять». Продолжая пользоваться сайтом, Вы подтверждаете, что были проинформированы об использовании сайтом cookie-файлов, LiveInternet, Яндекс.Метрики и SberAds, и согласны с Политикой обработки персональных данных.