SolSpec推出防止管道爆炸的滑坡预测模型

对于石油和天然气管道公司而言,快速浏览一下最新消息表明,由于佛罗伦萨飓风带来的最新威胁以及宾夕法尼亚州比弗市发生的山体滑坡造成的实际管道爆炸,山体滑坡对该行业具有潜在的危险。火焰在空中150英尺高,导致许多家庭被疏散。 这留下了如何防止山体滑坡的明显问题? 好消息是尖端技术可以提供高度准确且具有成本效益的滑坡预测模型。 进入航空分析公司SolSpec,该公司提供易于理解且值得信赖的潜在滑动报告。 经过行业验证的历史,他们的服务热情高涨,尤其是在佛罗伦萨之后。在佛罗伦萨,现在东海岸上下有滑坡的威胁,对滑坡的报道迫切需要。 有关SolSpec如何防止滑坡的更多信息,请访问https://www.solspec.solutions。 “我们了解到,滑坡可能导致潜在的灾难性管道完整性问题。 好消息是,可以通过主动监控来解决和预防这些问题。” SolSpec的Robert Blank评论道。 “我们的滑坡预测模型得到了如此迅速的应用,因为石油和天然气公司正在大力推动承包商进行优质建设。 对环境和安全的重视推动了质量建设的推动。 我们以能够成为这一领域的专家而感到自豪,海狸和佛罗伦萨飓风的爆炸都显示了我们对解决方案的真正需求。 我们坚信,在提供预测模型以及暴风后滑坡缓解,滑坡缓解或滑坡预测模型方面,没有比我们提供的解决方案更好的解决方案。” 根据SolSpec的说法,在查看某个地区的滑坡潜力时,他们采取了多层方法。 这包括使用装备有相机和传感器的最佳无人机拍摄的航空影像,与影像相结合的土壤数据以预测滑坡活动,以及有关这些潜在灾难事件性质的专业人类知识。 所有这些数据都是通过SolSpec的高级滑动电势算法进行编译和运行的。 在成功检测并识别出将近1000张纸条后,该公司正在使用历史数据来训练其算法,以进一步提高其预测模型的准确性。…

人工智能和预测分析如何提高您的业务绩效?

从技术上讲,每当您使用计算机执行“智能”任务时,就会发生人工智能(AI)。 最早做到这一点的人可能是图灵和他的团队,他们使用一台名为Enigma的巨型大型计算机在第二次世界大战期间破坏了德国代码。 从计算的角度出发,这引出了什么是智能的问题。 我们可以将智力视为学习能力。 Enigma能够通过数百万次解码尝试来“学习”什么是代码,哪些则没有。 随着AI的使用扩展,机器学习的并行领域也随之发展。 为了存在人工智能,机器需要学习。 机器如何学习? 他们能够以以前人类无法达到的水平挖掘数据。 该领域的许多研究是由希望从收集到的大量数据中弄清楚的企业发起的-许多数据是非结构化的,以前对它们没有什么价值。 企业相信,如果他们可以从他们和他们的客户产生的数据狂欢中获得价值,那么他们就可以在竞争者之上创造优势。 他们一直在寻找下一个大趋势,以便在竞争对手意识到之前做好准备。 数据挖掘的主要目的是预测消费者行为。 最终,人工智能的主要目标是开发复杂的软件,以使机器更好地预测行为。 人工智能和机器学习可以带来更好的预测分析 尽管预测分析不仅使用数据挖掘技术,而且还使用了更广泛的技术,但其意图与AI大致相同。 预测分析还旨在更准确地预测未来行为。 Gartner认为预测分析具有四个关键组成部分:…

企业家精神—功能控制的观点

首先,免责声明:本文中提及的所有促销性术语和技术均由其各自所有者拥有,销售和运营。 我对其内容无任何权利。 首先,让我提出一种方法来处理与公司(一般来说是任何一家公司)有关的方面,以及如何就“功能”进行可视化。 像我平常的帖子一样,这个想法也基于一个又一个的想法,直到最终我们有了一个整体。 然后,我们可以尝试看看在哪里适用。 我们首先要在成为企业家的意义范围内建立“社会意义”的基础,然后讨论当前的IT集成技术,最后讨论预测分析。 最后,我讨论了最重要的要素(即人),我认为我们在追求进步的努力中缺少这些要素。 在三大洲开展工作之后,我了解到,公司只能通过两种方式获利-要么专注于“拥有的利润”,要么就不考虑我们实现这些目标所需的其他一切。 或者,公司可以有机地实现目标,使每个人都与旅程保持联系,并最终通过他们辛勤的工作,实力,纪律和勇气相结合而获得利润。 我喜欢相信,总体而言,市场竞争激烈,尽管在不同程度上取决于所讨论的产品。 但是,我们经常忽略的是它们之间也紧密相连。 我认为竞争和联系是好事。 竞争会孕育人才,真正的人才会赢得胜利。 但是,这还不是全部。 众所周知,至少有些公司不能仅仅靠才能和辛勤工作来取胜。 这是连接变得重要的地方。 我倾向于认为这是必不可少的,尤其是要使整个系统保持平衡并受到检查。 就本文而言,我的重点是那些公平竞争,公平获胜的公司,组织和公司,而这些获胜通常会给参与公司的每个人带来好处。…

为什么机器比人类做出更好的决策(哦,为什么我讨厌Simon Sinek)

上周我的提要中提到了这一点,这促使我分享自己的2美分,以了解为什么机器比人类更擅长做出决策 欺骗您的大脑的认知偏见 科学表明,我们很难自欺欺人。 我们能做些什么吗? 我盯着一张…的照片 www.theatlantic.com 您是否知道维基百科的认知偏见列表包含185个条目? 这篇精疲力尽的文章以令人难以置信的细节偏见进行了介绍,我不知道这种偏见可能会存在,并得出结论,不管您一生中参加了多少无意识的偏见训练,这些偏见都是无法改变和固定的。 我被问到很多关于我如何在一家销售依靠“机器”做出人为决定的技术的公司工作的信息。 我将保持简单..2的原因 因为如上所述,我们的偏见是如此根深蒂固,几乎看不见,所以我们暂时无法自我检查以应对这些偏见。 (我宁愿雇用女性,最好是妈妈,她们喜欢与我相同的播客系列,如果她们喜欢拉里·戴维幽默,请直接上演舞台) 机器可以被“训练”……人类不能像轻松或有效地那样 但是,关于“算法偏差”的无数且不断出现的新闻报道已将所有机器学习都归结为“不信任机器”的一大堆字母! 真? 我们现在也偏爱机器吗? 我也看到了终结者2,并担心机器将接管世界……但是,这与将数据,客观数据纳入您作为人事领袖(要聘请人)所做出的最关键决定的实践相比有了很大的飞跃。 离婚率对我来说是人类在做出重要的人的决定时所吮吸的证据。…