Уважаемые партнеры! Приглашаем вас принять участие в маркетинговой акции Yealink «Бонус на связи!». Период действия акции: 01 декабря 2025 г. – 31 декабря 2025 г. – За закупку IP-телефонов и гарнитур Yealink вам будут начисляться бонусы. – Для каждой модели предусмотрен ...
Уважаемые партнеры! Treolan предлагает вам принять участие в программе по продукции Netac. Совершая покупку продукции Netac в Treolan, вы можете получить подарочные сертификаты федеральных сетей на ваш выбор. Для участия в программе необходимо зарегистрироваться
Предновогодняя распродажа Datalogic стартовала! Специальное предложение до конца 2025 года — на ручные и стационарные сканеры Datalogic действуют эксклюзивные цены! Прямо сейчас к оперативной отгрузке со склада PROWAY доступны: Ручной беспроводной сканер Datalogic QuickScan QBT2500-BK-BTK1 Данная ...
Получите кешбэк 5% на закупку новых моделей корпусов CBR до 8 декабря: CBR V201 — 260 x 165 x 353 мм, 2×HDD + 2×SSD, видеокарта до 250 мм, 2×USB 2.0; CBR V203 — 260 x 165 x 353 мм, 2×HDD + 2×SSD, видеокарта до 250 мм, USB 2.0, USB 3.0; CBR V205 — 260 x 165 x ...
Уважаемые партнеры! Приглашаем вас принять участие в промопрограмме по продукции НИИ «Масштаб». Покупая хотя бы одну лицензию виртуализации, а также любые другие решения НИИ Масштаб в Treolan, вы получаете подарочный сертификат на ваш выбор. Для участия в программе необходимо зарегистрироваться
«Инфосистемы Джет» реализовала для гипермаркета «Утконос» пилотный ML-проект (Machine Learning) по предсказанию объема выкупа скоропортящихся товаров. Точность прогноза по различным категориям составила в среднем 75–80% при горизонте планирования в 2 дня (такова регулярность поставок на склад). Используемая компанией «Утконос» аналитическая система с высокой точностью предсказывает выкуп товаров на неделю. Однако там, где необходим более короткий горизонт планирования, ее точность заметно снижается, что влечет потенциальные убытки. В отличие от классических BI-систем, решения на базе машинного обучения позволяют учитывать большее число факторов, а значит, дают больше возможностей для аналитики. «Нам крайне важно с одной стороны не разочаровать своих покупателей отсутствием нужного им товара, а с другой — не закупить избыток у поставщиков, особенно если речь о скоропортящихся продуктах. Данный пилотный проект продемонстрировал нам возможности машинного обучения в сфере прогнозирования спроса, а также выявил ряд интересных закономерностей, влияющих на поведение покупателей», — комментирует Дмитрий Сухоруков, руководитель управления планирования и товародвижения компании «Утконос». Эксперты «Инфосистемы Джет» построили математическую модель и обучили ее на исторических данных о покупках в «Утконосе» за 2 года. При этом была учтена информация не только по товарным остаткам, но и производственный календарь с выходными и праздничными днями, а также данные о погодных условиях. На ... читать далее.
