9、迈向端到端业务流程自动化:RPA 组合与编排

迈向端到端业务流程自动化:RPA 组合与编排

1. 引言

在数字化转型时代,机器人流程自动化(RPA)成为了主要驱动力之一。它为那些因升级遗留软件成本高昂而不愿采用自动化的企业提供了一种低成本的解决方案,无需对软件进行全面改造。RPA 通过学习用户日志或任务的自然语言描述,实现了用户界面中高度重复的简单任务的鼠标点击自动化。

RPA 的成功推动了数字化转型,并促使人们进一步研究如何实现低成本的端到端业务流程自动化。为此,人们开发了基于机器学习算法的无人辅助 RPA(RPA 2.0),以减少对人工培训的依赖并提高其泛化能力。不过,目前基于机器学习的 RPA 尚未成熟到可以广泛应用的程度,但它是一个很有前景的研究方向。

大多数 RPA 主要专注于自动化数据录入和管理等任务,而涉及决策和执行的更复杂任务的自动化也是业务流程自动化的一个重点领域。将 RPA 组合成更强大的机器人,使其能够协作完成这些复杂任务,可能是解决问题的关键。

组合是计算机科学中一种常见的方法,它允许从简单的组件创建复杂的结构。将这种方法应用于 RPA 可以解决 RPA 的一些局限性,如泛化和协作困难。本文将讨论三种类型的组合:基于规则的组合、自动化离线组合和自动化在线组合(编排)。

2. 背景知识
2.1 业务流程

业务流程是为实现特定业务目标(如为客户提供服务或产品)而按特定顺序执行的一系列任务。业务流程中的任务通常分配给特定的角色,其复杂程度从新手级到专家级不等。业务流程通常用业务流程模型符号(BPMN)以图形方式表示,其中事件用圆形表示,活动用圆角矩形表示,网关用菱形表示,用于条件性地合并或分叉路径。

AI 代码审查Review工具 是一个旨在自动化代码审查流程的工具。它通过集成版本控制系统(如 GitHub 和 GitLab)的 Webhook,利用大型语言模型(LLM)对代码变更进行分析,并将审查意见反馈到相应的 Pull Request 或 Merge Request 中。此外,它还支持将审查结果通知到企业微信等通讯工具。 一个基于 LLM 的自动化代码审查助手。通过 GitHub/GitLab Webhook 监听 PR/MR 变更,调用 AI 分析代码,并将审查意见自动评论到 PR/MR,同时支持多种通知渠道。 主要功能 多平台支持: 集成 GitHub 和 GitLab Webhook,监听 Pull Request / Merge Request 事件。 智能审查模式: 详细审查 (/github_webhook, /gitlab_webhook): AI 对每个变更文件进行分析,旨在找出具体问题。审查意见会以结构化的形式(例如,定位到特定代码行、问题分类、严重程度、分析和建议)逐条评论到 PR/MR。AI 模型会输出 JSON 格式的分析结果,系统再将其转换为多条独立的评论。 通用审查 (/github_webhook_general, /gitlab_webhook_general): AI 对每个变更文件进行整体性分析,并为每个文件生成一个 Markdown 格式的总结性评论。 自动化流程: 自动将 AI 审查意见(详细模式下为多条,通用模式下为每个文件一条)发布到 PR/MR。 在所有文件审查完毕后,自动在 PR/MR 中发布一条总结性评论。 即便 AI 未发现任何值得报告的问题,也会发布相应的友好提示和总结评论。 异步处理审查任务,快速响应 Webhook。 通过 Redis 防止对同一 Commit 的重复审查。 灵活配置: 通过环境变量设置基
【直流微电网】径向直流微电网的状态空间建模线性化:一种耦合DC-DC变换器状态空间平均模型的方法 (Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了径向直流微电网的状态空间建模线性化方法,重点提出了一种基于耦合DC-DC变换器的状态空间平均模型的建模策略。该方法通过数学建模手段对直流微电网系统进行精确的状态空间描述,并对其进行线性化处理,以便于系统稳定性分析控制器设计。文中结合Matlab代码实现,展示了建模仿真过程,有助于研究人员理解和复现相关技术,推动直流微电网系统的动态性能研究工程应用。; 适合人群:具备电力电子、电力系统或自动化等相关背景,熟悉Matlab/Simulink仿真工具,从事新能源、微电网或智能电网研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①掌握直流微电网的动态建模方法;②学习DC-DC变换器在耦合条件下的状态空间平均建模技巧;③实现系统的线性化分析并支持后续控制器设计(如电压稳定控制、功率分配等);④为科研论文撰写、项目仿真验证提供技术支持代码参考。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码逐步实践建模流程,重点关注状态变量选取、平均化处理和线性化推导过程,同时可扩展应用于更复杂的直流微电网拓扑结构中,提升系统分析设计能力。
内容概要:本文介绍了基于物PINN驱动的三维声波波动方程求解(Matlab代码实现)理信息神经网络(PINN)求解三维声波波动方程的Matlab代码实现方法,展示了如何利用PINN技术在无需大量标注数据的情况下,结合物理定律约束进行偏微分方程的数值求解。该方法将神经网络物理方程深度融合,适用于复杂波动问题的建模仿真,并提供了完整的Matlab实现方案,便于科研人员理解和复现。此外,文档还列举了多个相关科研方向和技术服务内容,涵盖智能优化算法、机器学习、信号处理、电力系统等多个领域,突出其在科研仿真中的广泛应用价值。; 适合人群:具备一定数学建模基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事计算物理、声学仿真、偏微分方程数值解等相关领域的研究人员; 使用场景及目标:①学习并掌握PINN在求解三维声波波动方程中的应用原理实现方式;②拓展至其他物理系统的建模仿真,如电磁场、热传导、流体力学等问题;③为科研项目提供可复用的代码框架和技术支持参考; 阅读建议:建议读者结合文中提供的网盘资源下载完整代码,按照目录顺序逐步学习,重点关注PINN网络结构设计、损失函数构建及物理边界条件的嵌入方法,同时可借鉴其他案例提升综合仿真能力。
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