VertiGIS通过收购SynerGIS GIS & FM Solutions而继续发展壮大

VertiGIS宣布完成对SynerGISGIS&FMSolutions的收购,加强其在地理信息系统(GIS)领域的市场地位。SynerGIS的GeoOffice、WebOffice和ProOffice产品将与VertiGIS的AED-SICAD业务部门整合,服务于全球超过1.2万家用户。

慕尼黑--(美国商业资讯)--VertiGIS今天宣布完成对位于奥地利因斯布鲁克的SynerGIS GIS & FM Solutions GmbH的收购。SynerGIS GIS & FM Solutions GmbH为各种细分市场开发地理信息系统(GIS)软件,包括本地和地区政府、公用事业、勘探和工业领域的用户。在通过双方共有的子公司AED-SYNERGIS进行了十多年的商业合作后,SynerGIS GIS & FM Solutions将正式加入VertiGIS的AED-SICAD业务部门。SynerGIS GIS & FM Solutions和AED-SYNERGIS现在是VertiGIS的德语地区(DACH)解决方案集合的一部分,该集合包含AED-SICAD、Geocom和Dynamic Design三家子公司。

 

每天有成千上万的客户使用SynerGIS的解决方案GeoOfficeWebOfficeProOffice。这些产品使用了Esri市场领先的ArcGIS®平台,因此与当前所有的IT基础架构高度兼容。SynerGIS应用程序在现有企业流程中的快速有效集成可极大地促进信息和规划安全性,也有助于推动客户组织内地理空间情报的发展。

 

SynerGIS首席执行官Peter Remesch解释说:“我们对于我们的产品和解决方案加入VertiGIS后的合作和新机会充满期待。对于我们的客户而言,这意味着长期保护他们的投资,并与DACH地区领先的Esri合作伙伴合作。”

 

AED-SICAD首席执行官Holger Schade博士表示:“在VertiGIS看来,这是我们实施增长战略的下一个合乎逻辑的步骤。收购SynerGIS GIS & FM Solutions有助于我们扩大市场范围和优化我们共同的开发、销售和营销工作。SynerGIS GIS & FM Solutions与我们能够完美融合,因为我们的市场方法、技术基础和企业文化非常相似。”

 

扩大后的VertiGIS将为全球逾1.2万家用户提供服务。其主要产品品牌包括UT for ArcGIS、LM for ArcGIS、Geocortex、GEONIS、ConnectMaster、GeoOffice、WebOffice和ProOffice。

 

关于VertiGIS

 

VertiGIS是地理信息系统领域的领先解决方案提供商和软件开发商。公司主要为公用事业、土地管理、政府和工业细分市场开发软件解决方案和服务。其产品组合被逾12,000家私营公司和政府机构使用。除了通过Geocortex在北美经营之外,VertiGIS还通过其子公司AED-SICAD、Dynamic Design Group、SynerGIS GIS & FM Solutions和Geocom在DACH地区保持着强大的影响力。更多信息请访问www.vertigis.com

 

关于Battery Ventures

 

Battery致力于对市场中重塑行业的尖端业务进行投资,包括软件和服务、网络基础设施、消费者互联网、移动和工业技术。该公司成立于1983年,为从种子到私募股权等各个阶段的公司提供支持,通过位于波士顿、旧金山湾区、伦敦、以色列和纽约的办事处进行全球投资。欢迎在Twitter上关注@BatteryVentures,访问我们的网站www.battery.com,或在此查看Battery投资组合公司的完整列表。

 

关于SynerGIS GIS & FM Solutions:

 

SynerGIS GIS & FM Solutions拥有GeoOffice、WebOffice和ProOffice产品,是Esri在奥地利和斯洛伐克的官方分销商SynerGIS Informationssysteme GmbH的子公司。SynerGIS GIS & FM Solutions由1989年在因斯布鲁克成立的前SynerGIS CAD-Info-Systeme,在维也纳的WebOffice开发以及位于波恩的AED-SYNERGIS GmbH 50%股份组成。GeoOffice、WebOffice和ProOffice产品已被主要位于DACH地区的逾2,000家用户使用。更多信息请访问www.mysynergis.com

标题SpringBoot智能在线预约挂号系统研究AI更换标题第1章引言介绍智能在线预约挂号系统的研究背景、意义、国内外研究现状及论文创新点。1.1研究背景与意义阐述智能在线预约挂号系统对提升医疗服务效率的重要性。1.2国内外研究现状分析国内外智能在线预约挂号系统的研究与应用情况。1.3研究方法及创新点概述本文采用的技术路线、研究方法及主要创新点。第2章相关理论总结智能在线预约挂号系统相关理论,包括系统架构、开发技术等。2.1系统架构设计理论介绍系统架构设计的基本原则和常用方法。2.2SpringBoot开发框架理论阐述SpringBoot框架的特点、优势及其在系统开发中的应用。2.3数据库设计与管理理论介绍数据库设计原则、数据模型及数据库管理系统。2.4网络安全与数据保护理论讨论网络安全威胁、数据保护技术及其在系统中的应用。第3章SpringBoot智能在线预约挂号系统设计详细介绍系统的设计方案,包括功能模块划分、数据库设计等。3.1系统功能模块设计划分系统功能模块,如用户管理、挂号管理、医生排班等。3.2数据库设计与实现设计数据库表结构,确定字段类型、主键及外键关系。3.3用户界面设计设计用户友好的界面,提升用户体验。3.4系统安全设计阐述系统安全策略,包括用户认证、数据加密等。第4章系统实现与测试介绍系统的实现过程,包括编码、测试及优化等。4.1系统编码实现采用SpringBoot框架进行系统编码实现。4.2系统测试方法介绍系统测试的方法、步骤及测试用例设计。4.3系统性能测试与分析对系统进行性能测试,分析测试结果并提出优化建议。4.4系统优化与改进根据测试结果对系统进行优化和改进,提升系统性能。第5章研究结果呈现系统实现后的效果,包括功能实现、性能提升等。5.1系统功能实现效果展示系统各功能模块的实现效果,如挂号成功界面等。5.2系统性能提升效果对比优化前后的系统性能
在金融行业中,对信用风险的判断是核心环节之一,其结果对机构的信贷政策和风险控制策略有直接影响。本文将围绕如何借助机器学习方法,尤其是Sklearn工具包,建立用于判断信用状况的预测系统。文中将涵盖逻辑回归、支持向量机等常见方法,并通过实际操作流程进行说明。 一、机器学习基本概念 机器学习属于人工智能的子领域,其基本理念是通过数据自动学习规律,而非依赖人工设定规则。在信贷分析中,该技术可用于挖掘历史数据中的潜在规律,进而对未来的信用表现进行预测。 二、Sklearn工具包概述 Sklearn(Scikit-learn)是Python语言中广泛使用的机器学习模块,提供多种数据处理和建模功能。它简化了数据清洗、特征提取、模型构建、验证与优化等流程,是数据科学项目中的常用工具。 三、逻辑回归模型 逻辑回归是一种常用于分类任务的线性模型,特别适用于二类问题。在信用评估中,该模型可用于判断借款人是否可能违约。其通过逻辑函数将输出映射为0到1之间的概率值,从而表示违约的可能性。 四、支持向量机模型 支持向量机是一种用于监督学习的算法,适用于数据维度高、样本量小的情况。在信用分析中,该方法能够通过寻找最佳分割面,区分违约与非违约客户。通过选用不同核函数,可应对复杂的非线性关系,提升预测精度。 五、数据预处理步骤 在建模前,需对原始数据进行清理与转换,包括处理缺失值、识别异常点、标准化数值、筛选有效特征等。对于信用评分,常见的输入变量包括收入水平、负债比例、信用历史记录、职业稳定性等。预处理有助于减少噪声干扰,增强模型的适应性。 六、模型构建与验证 借助Sklearn,可以将数据集划分为训练集和测试集,并通过交叉验证调整参数以提升模型性能。常用评估指标包括准确率、召回率、F1值以及AUC-ROC曲线。在处理不平衡数据时,更应关注模型的召回率与特异性。 七、集成学习方法 为提升模型预测能力,可采用集成策略,如结合多个模型的预测结果。这有助于降低单一模型的偏差与方差,增强整体预测的稳定性与准确性。 综上,基于机器学习的信用评估系统可通过Sklearn中的多种算法,结合合理的数据处理与模型优化,实现对借款人信用状况的精准判断。在实际应用中,需持续调整模型以适应市场变化,保障预测结果的长期有效性。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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