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调查显示,各个级别上的经理和高管花一半以上的时间都浪费在了行政事务以及具有控制职能的琐碎工作上。举个例子好了,一个普通的商店经理一天大部分时间是来审批各种申请,比如成员生病了,突然要报一笔费用了,突然要外出办公了。这些并不重要,但是在层级结构中却必不可少的工作每天都耗散着管理人员大部分的精力,他们无法真正将精力用在最具有价值的工作上:即不断地去理顺、优化整个商业流程。除了各种烦不胜烦的审批外,摆在管理人员面前的第二个难题就是摞成小山一样的报告了。每天没完没了的报告,涵盖了不同的营运时间段,给不同的上级去看。然而当人工智能介入到管理领域之后,管理的负担会大大降低,现在有很多 SaaS 产品已经开始逐渐拥有了一些人工智能特点,它们能自动地生成(有些是实时查阅)各种报告,有的甚至会给出相应的分析结论。最近,数据分析公司 Tableau 宣布跟 Narrative Science 合作,后者是一家来自芝加哥的公司,专门负责提供各式各样的自然语言生成工具。
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要同时测量多分量力与力矩,就需要用到多维力传感器,也就不可避免地要在使用前进行校准(标定),否则将无法完成电信号至力学量值的转换。校准一般采用砝码进行,因为砝码具备非常高的稳定性和精准度,依靠重力及垂直向下的方向性,这种简单标准载荷的可靠性超过了很多施力装置。也有利用力发生器及高精度力传感器实现自动加载与测量的,然而实现起来相当困难,并且这样的成套装置仍然必须通过砝码进行首次校准与调试。使用时,根据校准获得的数学关系,可以计算出未知载荷。任何力传感器使用前都需要校准。对于多维力传感器,校准是一件复杂的工作,数据处理方法也是多种多样的。力传感器性能的好坏与校准设备及方法密切相关。