19、AI时代:协作与混合角色塑造新职场格局

AI时代:协作与混合角色塑造新职场格局

一、客户与合作伙伴的影响力

在一些案例中,企业的客户和合作伙伴对人工智能系统解决方案的采用和成功实施有着重大影响。例如:
- 新加坡Jewel购物中心 :樟宜机场作为开发Jewel的合作伙伴,参与了Certis新安全方案的设计和审批。
- 波士顿MBTA :铁路系统运营商和维护提供商Keolis Commuter Services需认可使用机油分析人工智能系统。
- 新加坡城市铁路网络 :私营部门铁路运营商需接受使用政府交通部门基于人工智能的维护和资产管理工具。
- Lilt公司 :其计算机辅助翻译的客户Asics Digital指定了偏好的本地化翻译类型,Lilt的机器学习系统学会了持续使用这些类型。

二、复杂协作的挑战与应对

2.1 复杂协作的特点

人工智能算法和方法的发展迅速,但在现实工作场景中,将技术、人员、工作角色和组织单元整合在一起是一项复杂的任务。每个案例研究都代表了上述工作角色之间或部分角色之间的复杂协作。新的基于人工智能的系统、其支持平台和基础设施以及周围的工作流程不会轻易或快速实现。

2.2 系统部署与持续改进

从最初部署和运营人工智能系统及其相关工作流程是一项重大努力,但工作并未就此结束。还需要持续不断地迭代改进系统和工作流程的性能,以满足公司的目标和不断发展的期望。部署后需要持续进行系统训练,以跟进反馈并提高系统性能。随着公司业务环境、技术基础设施以及数据来源和流动的不断变化,

六自由度机械臂ANN人工神经网络设计:正向逆向运动学求解、正向动力学控制、拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程(Matlab代码实现)内容概要:本文档围绕六自由度机械臂的ANN人工神经网络设计展开,详细介绍了正向逆向运动学求解、正向动力学控制以及基于拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程的理论Matlab代码实现过程。文档还涵盖了PINN物理信息神经网络在微分方程求解、主动噪声控制、天线分析、电动汽车调度、储能优化等多个工程科研领域的应用案例,并提供了丰富的Matlab/Simulink仿真资源和技术支持方向,体现了其在多学科交叉仿真优化中的综合性价值。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,从事机器人控制、自动化、智能制造、电力系统或相关工程领域研究的科研人员、研究生及工程师。; 使用场景及目标:①掌握六自由度机械臂的运动学动力学建模方法;②学习人工神经网络在复杂非线性系统控制中的应用;③借助Matlab实现动力学方程推导仿真验证;④拓展至路径规划、优化调度、信号处理等相关课题的研究复现。; 阅读建议:建议按目录顺序系统学习,重点关注机械臂建模神经网络控制部分的代码实现,结合提供的网盘资源进行实践操作,并参考文中列举的优化算法仿真方法拓展自身研究思路。
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符  | 博主筛选后可见
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
 条评论被折叠 查看
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