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包装容器时,每平方英寸的空间是一个金钱的损失,对你或你的公司。在仓储和物流,商品装进集装箱尽可能紧彼此减少集装箱的数量是一个很大的交易。实验室决定自己承担起责任,找出技术将有助于使包装更快、更高效。,了解更多关于项目及其结果。

在许多情况下,它是理想的整合训练机器学习(ML)模型到仿真模型。现在,由于一个新的AnyLogic库,使用ONNX毫升模型更容易和更有效。

通过将这个插件库纳入AnyLogic环境,您的模型可以访问它的功能,就像任何其他内置库。它只是一种辅助对象添加到您的模型和配置它。了解更多信息,请继续阅读。

自动化系统已经发展到了极限,而公司要进一步加强业务流程还需要人工智能(AI)技术,像机器学习(ML)。AnyLogic车间,微软自治系统主要项目经理Kence安德森探索先进的决策的可能性毫升和展示了微软的机器教学理念是实现更快的训练时间。

方便车间会议提供了一个高层次的概述人工智能的最先进的例子来自微软和DeepMind研究,以及说明空手道孩子类比。

Pathmind是一个平台,使AnyLogic用户强化学习融入AnyLogic模拟。这个网络研讨会演示了如何设置Pathmind强化学习在一个AnyLogic模型和训练一个AI政策Pathmind web应用程序。我们也分享两个示例模型展示强化学习如何超越基准启发式和其他优化工具。

了解更多,请参阅会议记录,从模型的例子。

一个新的实验AnyLogic 8.7.4 Pathmind链接的强化学习(RL)平台,帮助人工智能仿真建模者和实践者杆模拟和人工智能之间的协同作用。大规模的复杂系统,解决方案利用Pathmind RL平台完善的表现优于启发式。

blogpost突显出这两个工业案例研究从工程集团使用Pathmind RL平台,介绍了集成AnyLogic Pathmind实验。

埃森哲与旧金山AI公司Pathmind调查潜在的新的强化学习(RL)在模拟的机会。

获得的结果非常好。方法产生等待时间超过4 x短于最近的代理启发式。

在这个博客中,奥古斯汀•Albinati总结了模型,介绍了三个关键因素在定义神经网络,并给出了他的团队的调查的结果。链接的博客是一个一步一步与Pathmind指南。继续读下去!

随着COVID-19疫苗可用,需要解决许多挑战。至少,确保足够的供应和有效分配。

在我们的网络研讨会,2021年3月,纽约大学的客座主持人阿里Asgary博士,加拿大,给洞察得来速”质量COVID-19接种疫苗的开发和使用模拟。他提供详细的机器学习模型和在线应用程序,包括公共部门如何使用疫苗接种的结果的发布。下面是会议细节,记录和问答答案。

模拟和人工智能(AI)的交集AnyLogic的AI研讨会的主题是2020年冬季模拟会议。这个十字路口是惠及自己的技术,为企业提供新的见解和决策支持。

阅读摘要,并观看车间记录更多地了解所涉及的技术和概念结合模拟和人工智能。

在本文中,我们介绍了广泛领域的预测分析,与机器学习,如何模拟预测分析技术。

为什么使用预测分析?好问题。预测分析是根据历史数据做出预测。从业者分析过去的事件与概率统计算法和机器学习技术生产和预测系统的未来。几乎每个人都接受,可能受益于预测分析。了解更多…

这是我们的会议记录和相应的资源,介绍使用项目的关键概念和工作流盆景和AnyLogic仿真。

在研讨会之前AnyLogic和微软联手将强化学习和机器教学业务应用程序。观看视频和尝试的示例模型。