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大规模运行和亚秒响应的缩放AnyLogic模型


大规模运行和亚秒响应的缩放AnyLogic模型

更多的运行,更多的用户,更多的模型。随着客户端分析更多的场景、扩展用户访问和更详细的建模,对仿真模型的需求也越来越大。如何扩大和满足这些需求?

普华永道新兴技术高级经理Sindy Ma是规模模拟方面的专家。她在2021年AnyLogic大会上的演讲展示了三个真实的项目案例研究,这些项目应对了针对更多场景、更多用户和更多模型扩展模拟的挑战。了解更多…

如果没有这个,不要尝试深度强化学习


如果没有这个,不要尝试深度强化学习

自动化系统已经达到了极限,希望进一步增强业务流程的公司正在转向机器学习(ML)等人工智能(AI)技术。在AnyLogic研讨会上,微软自主系统首席项目经理Kence Anderson探索了机器学习的高级决策可能性,并展示了微软的机器教学概念如何实现更快的训练时间。

这个易于访问的研讨会通过微软和DeepMind研究的例子,以及说明性的空手道小子类比,对人工智能的艺术状态进行了高层次的概述。

电动汽车:机遇与规划


电动汽车:机遇与规划

商业、市政和个人车队的电气化正在迅速发生。在不到三年的时间里,伦敦金融城(City of London)和挪威计划逐步淘汰内燃机汽车的销售。到2030年,世界上很大一部分国家的计划都是如此。商业和公共组织将需要洞察力和明智的计划,以顺利度过这一重大变革的时期,并充分利用其机会。

以下是一些案例研究和研究,展示了仿真建模如何帮助组织适应汽车电气化。

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