54、工作流建模与分析:从约束到行为相似度

工作流建模与分析:从约束到行为相似度

在当今企业中,业务流程模型的管理、复用和分析至关重要。工作流建模与分析涉及多个方面,包括约束的设计与运行时监控,以及业务流程模型之间行为相似度的度量。下面将详细介绍相关内容。

工作流约束的设计与运行时监控

工作流设计时,约束的使用有助于确保模型满足特定要求。例如,给定的工作流示例展示了在设计阶段如何应用约束。框架会通过突出显示违反的约束来支持工作流设计人员,但这仍需要设计人员具备检测潜在问题的技能。当前的工作致力于更好地支持设计人员找到满足所有指定约束的工作流模型。

在运行时,ART框架可用于约束监控。任务执行由具有相应动作、资源和时间参数的长方体表示。运行时的长方体代表指定任务的实例化,它应始终出现在任务规范长方体内。违反此规则表示负责执行工作流的引擎存在错误。运行时环境的变化会反映在ART空间中,例如资源不可用会禁用对应资源和时间的ART空间区域,表明该区域不能进行任务实例化。此外,当约束区域达到最大计数时,其余区域将被禁用,可用于监控资源的独占使用。同时,ART框架的运行时使用允许组合和分析不同的工作流实例,实现跨工作流和跨实例的约束监控。

相关工作主要分为业务流程可视化和业务流程约束建模两类。在业务流程可视化方面,不同方法各有特点:
- BPMN :提供了业务流程图形化表示的标准方法,被广泛接受,但主要用于不同方之间的知识可视化交流,缺乏对流程的深入分析功能。
- POPM :提出了面向视角的过程建模方法,定义了不同的视角,可生成业务流程的不同视图,其分层元模型支持视角的可扩展性。
- 其他可

内容概要:本文介绍了ENVI Deep Learning V1.0的操作教程,重点讲解了如何利用ENVI软件进行深度学习模型的训练应用,以实现遥感图像中特定目标(如集装箱)的自动提取。教程涵盖了从数据准备、标签图像创建、模型初始化训练,到执行分类及结果优化的完整流程,并介绍了精度评价通过ENVI Modeler实现一键化建模的方法。系统基于TensorFlow框架,采用ENVINet5(U-Net变体)架构,支持通过点、线、面ROI或分类图生成标签数据,适用于多/高光谱影像的单一类别特征提取。; 适合人群:具备遥感图像处理基础,熟悉ENVI软件操作,从事地理信息、测绘、环境监测等相关领域的技术人员或研究人员,尤其是希望将深度学习技术应用于遥感目标识别的初学者实践者。; 使用场景及目标:①在遥感影像中自动识别和提取特定地物目标(如车辆、建筑、道路、集装箱等);②掌握ENVI环境下深度学习模型的训练流程关键参数设置(如Patch Size、Epochs、Class Weight等);③通过模型调优结果反馈提升分类精度,实现高效自动化信息提取。; 阅读建议:建议结合实际遥感项目边学边练,重点关注标签数据制作、模型参数配置结果后处理环节,充分利用ENVI Modeler进行自动化建模参数优化,同时注意软硬件环境(特别是NVIDIA GPU)的配置要求以保障训练效率。
内容概要:本文系统阐述了企业新闻发稿在生成式引擎优化(GEO)时代下的全渠道策略效果评估体系,涵盖当前企业传播面临的预算、资源、内容效果评估四大挑战,并深入分析2025年新闻发稿行业五大趋势,包括AI驱动的智能化转型、精准化传播、首发内容价值提升、内容资产化及数据可视化。文章重点解析央媒、地方官媒、综合门户和自媒体四类媒体资源的特性、传播优势发稿策略,提出基于内容适配性、时间节奏、话题设计的策略制定方法,并构建涵盖品牌价值、销售转化GEO优化的多维评估框架。此外,结合“传声港”工具实操指南,提供AI智能投放、效果监测、自媒体管理舆情应对的全流程解决方案,并针对科技、消费、B2B、区域品牌四大行业推出定制化发稿方案。; 适合人群:企业市场/公关负责人、品牌传播管理者、数字营销从业者及中小企业决策者,具备一定媒体传播经验并希望提升发稿效率ROI的专业人士。; 使用场景及目标:①制定科学的新闻发稿策略,实现从“流量思维”向“价值思维”转型;②构建央媒定调、门户扩散、自媒体互动的立体化传播矩阵;③利用AI工具实现精准投放GEO优化,提升品牌在AI搜索中的权威性可见性;④通过数据驱动评估体系量化品牌影响力销售转化效果。; 阅读建议:建议结合文中提供的实操清单、案例分析工具指南进行系统学习,重点关注媒体适配性策略GEO评估指标,在实际发稿中分阶段试点“AI+全渠道”组合策略,并定期复盘优化,以实现品牌传播的长期复利效应。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值