Закупите продукцию брендов BEKO, Indesit, Hotpoint, Stinol за период проведения программы и получите главный приз – поездку на космодром Байконур на двоих! Станьте очевидцем запуска ТГК «Прогресс МС- 36»
Специальные цены на избранный ассортимент товаров для дома. Товары-участники: Бренды GORENJE, KORTING, ORAL-B, PANASONIC, REMINGTON, SAMSUNG, UFESA, ZELMER, БИРЮСА
Получите кешбэк 5% на закупку новых моделей сетевых фильтров CBR до 23 декабря: - 11111084 CBR Сетевой фильтр CSF SP-5-018M-B, 10A, 10A, 5 евророзеток, защита от детей, 3x0.75 мм2, медь, 1.8 м, чёрный - 11111085 CBR Сетевой фильтр CSF SP-5-030M-B, 5 евророзеток, защита от детей, 3x0.75мм2 ...
Уважаемые партнеры! Приглашаем принять участие в акции «Сделай Новый год ярче!». Вас ждет двойной бонус за закупку телевизоров Digma, Hyundai, Starwind. Период действия акции: 01.12 — 31.12.25 г. Условия акции: — Бонус до 5% начисляется за закупку любых телевизоров Digma, Hyundai, Starwind на ...
До конца 2025 года на всё оборудование BIXOLON со склада PROWAY действуют эксклюзивные цены! Рекомендуем обратить внимание на модели: • SLP-DX220DG – Компактный принтер прямой термопечати для курьеров и мобильной торговли. Разрешение печати: 203 dpi Скорость печати: 152 мм/с Интерфейс ...
Внедрение системы автоматической категоризации заявок на базе машинного обучения Azure Machine Learning позволило существенно сократить время на их обработку и, тем самым, высвободить более 70 рабочих часов в месяц. Международная картографическая компания 2GIS автоматизировала работу внутренней техподдержки за счет применения технологий машинного обучения. Система на базе Microsoft Azure Machine Learning автоматически сортирует все входящие заявки, благодаря чему специалистам не приходится делать это вручную. Освободившееся время уходит на выполнение более важных задач. Под брендом 2GIS работают 4500 тысячи специалистов. Среди них — пользователи разработанных внутри компании приложений для отрисовки карты, наполнения справочника, CRM и др. Каждый день служба внутренней поддержки компании получает от них в среднем 200 заявок, классификацией которых занимаются два специалиста. При ручной сортировке на каждый запрос у них уходило около минуты. Компании требовался инструмент, способный сократить время обработки каждой заявки, чтобы высвободить сотрудникам время для более важной работы. Для решения этой бизнес-задачи была разработана система на базе Azure Machine Learning для клиента Jira Service Desk, используемого в компании для ведения учета заявок. Благодаря машинному обучению происходит автоматическая классификация входящих заявок по 28 группам вопросов (классам). Система убирает лишние символы, нечитаемые кодировки, вычищает знаки препинания, а затем определяет класс, к ... читать далее.
