提起古代最为高效的送货方式,非驿骑莫属,一骑绝尘,倍道而进,把物件送往四面八方。随着各类技术不断发展,当下物流行业以安全高效送达为准则,对传统物流行业提出了更高要求。首先要解决货与人、人与配送路线及时间的信息采集与流程管理,其次需要构建规范化平台,透明化、安全保障下运输,最后是降低运营成本,超高效配送。因此,智慧物流、可视化追踪成为当下物流行业发展的关键点。
福建大道成物流科技有限公司旗下的“超好运”APP应运而生,依托互联网平台整合配置运输资源,在网络货运行业迅速成长为行业翘楚。
安全可信的数据底座,为智慧物流夯实基础
网络货运行业智慧物流的建设离不开以云计算为基础的数据底座,数据库作为数据的载体,其建设更是重中之重。传统数据库由于存在无法弹性扩展、运维成本高、数据安全难保障等问题,无法顺利支撑智慧物流的建设,福建大道成物流科技有限公司携手华为云数据库寻求数字化转型。
·业务快速上线,降本增效
针对移动APP应用程序,华为云数据库PostgreSQL提供可靠且经济高效的数据存储,客户只需支付PostgreSQL实例费用,无需购买和安装任何软硬件,降低使用成本。客户可根据业务情况一键按需购买,分钟级即可搭建起部署任务,在线分钟级完成计算和存储资源扩容,实时监控告警,高效运维,是互联网场景应用首选。
·数据中立,安全可信
数据是企业的重要战略资源,对于黑客来说同样意味着巨大价值,华为云恪守数据中立原则,为客户打造安全可信的服务。在数据防护层面,华为云数据库具备全套安全解决方案,提供完善的安全管控机制和审计追踪,高可用的异地容灾环境,定期备份恢复和回收站功能等能力,全方位保障数据的安全可靠,杜绝数据丢失风险,同时帮助客户免予黑客勒索。
·免运维,聚焦核心业务发展
华为云数据库PostgreSQL具备监控报警能力,可自定义监控目标与通知策略,及时了解云数据库 PostgreSQL服务运行状况。同时搭配使用华为云数据管理服务 DAS,可全方位对数据库进行智能监控与诊断优化,实现智能运维。
智能货运规划节约成本,效率大幅提升
基于安全可靠的华为云数据底座,“超好运”APP构建了一站式生态物流平台,通过科技手段让平台的货主根据需要去找到合适范围内的司机,同时货车司机也能在全国范围内找到全国物流货源市场,最终实现司机、货主在平台上自由自主交易。同时,实现物流行业在“人、车、物、网、链”五个环节都能合理有效地整合各自优势的资源。大大节约了时间成本、人力成本,在一定程度上也降低了运输风险,规范了运输流程。
未来,网络货运将是物流市场的主体模式,“超好运”APP通过物流大数据,为各行业的生产和服务,提供精准建议,既满足日常消费,又能引导创新消费,延伸产业链,拓宽服务链。
数字化时代,云计算、大数据为物流行业提供了庞大的数据信息整合技术,而人工智能和大数据分析技术的联动,是新一轮产业变革的核心驱动力,将提升物流行业识别、运营、调度、决策的智能水平,实现物流全过程的智慧作业。华为云数据库将持续为智慧物流行业提供高效稳定、安全可靠、免运维的便捷服务,从而推动物流行业的快速发展。
值此华为云828企业上云节,云数据库MySQL、PostgreSQL低至8.28元,全场包年2折起,助力企业降本增效、加速上云,消费满额送华为Mate 40,更有8280元上云大礼包等你领取,更多优惠详情请移步华为云数据库分会场。
华为将于2021年9月23-25日在上海世博中心&世博展览馆举办华为全联接2021,以“深耕数字化”为主题,汇聚业界思想领袖、商业精英、技术大咖、先锋企业、生态伙伴、应用服务商以及开发者等各方,探讨如何深入行业场景,把数字技术与行业知识深度结合,真正融入政企的主业务流程,解决核心业务问题,催生体验提升、效率提升以及模式创新;并发布场景化的产品与解决方案,分享客户伙伴的最新成果与实践,构筑开放共赢的健康生态。了解更多信息,请访问华为官网。
好文章,需要你的鼓励
新加坡国立大学研究团队开发了名为IEAP的图像编辑框架,它通过将复杂编辑指令分解为简单原子操作序列解决了当前AI图像编辑的核心难题。研究发现当前模型在处理不改变图像布局的简单编辑时表现出色,但在需要改变图像结构时效果差。IEAP框架定义了五种基本操作,并利用思维链推理技术智能分解用户指令,实验证明其性能显著超越现有方法,尤其在处理复杂多步骤编辑时。
Character AI的研究者开发出TalkingMachines系统,通过自回归扩散模型实现实时音频驱动视频生成。研究将预训练视频模型转变为能进行FaceTime风格对话的虚拟形象系统。核心创新包括:将18B参数的图像到视频DiT模型改造为音频驱动系统、通过蒸馏实现无错误累积的无限长视频生成、优化工程设计降低延迟。系统可让多种风格的虚拟角色与人进行自然对话,嘴型与语音同步,为实时数字人交互技术开辟了新可能。
这项由中国人民大学高瓴人工智能学院研究团队发表的研究解决了大语言模型评判中的自我偏好问题。研究提出了DBG分数,通过比较模型给自身回答的分数与黄金判断的差异来测量偏好度,有效分离了回答质量与自我偏好偏差。实验发现,预训练和后训练模型都存在自我偏好,但大模型比小模型偏好度更低;调整回答风格和使用相同数据训练不同模型可减轻偏好。研究还从注意力分析角度揭示了自我偏好的潜在机制,为提高AI评判客观性提供了重要指导。
这篇研究提出了DenseDPO,一种改进视频生成模型的新方法,通过三大创新解决了传统方法中的"静态偏好"问题:使用结构相似的视频对进行比较,采集细粒度的时序偏好标注,并利用现有视觉语言模型自动标注。实验表明,DenseDPO不仅保留了视频的动态性,还在视觉质量方面与传统方法相当,同时大大提高了数据效率。这项技术有望推动AI生成更加自然、动态的视频内容。