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为了支持行业转型，应该为引入所谓的气候保护差别协议奠定法律基础。该工具更广为人知的英文名称是“碳差价合约”。简单地说，公司可以与国家签订这些合同，以补偿二氧化碳避免成本和二氧化碳避免利润之间的差额。如果二氧化碳避免成本（例如能源效率方面的投资措施）高于二氧化碳避免收益（避免的二氧化碳证书支出），国家将承担差额。相反的情况，公司必须支付差额。

氢现在是每个人都在谈论的话题。 BMWK 也依赖氢技术，并希望将之前计划的产能提高一倍。为此，应修订国家氢能战略并启动相应的资助计划。

突破音障时请系好安全带
在气候保护评估开幕之际，联邦经济部长明确表示，要实现气候目标还有很多工作要做。宣布的目标和措施雄心勃勃。尤其是宣布所有必要的法律项目将于今年完成的消息可能令人震惊。

能源系统的转型给能源行业带来了许多重大挑战——这并不是什么新鲜事。然而，如果上述目标真的按照宣布的措施得到落实，事情可能会变得动荡。 3 马赫数已经公布 - 让我们系好安全带。

您可以在我们的网站上找到有关我们在能源行业的服务的更多信息。我们的专家为您的数字化项目带来技术专业知识和深入理解的正确组合。我们将我们的专业知识与来自众多成功完成的客户项目的跨行业经验相结合。专业知识和 酒店电邮清单 将经验应用于您的问题的机会的结合使我们成为您 IT 系统咨询、构思和实施的完美战略合作伙伴。

您可以在我们之前发布的博客文章中找到来自 adesso 世界的更多令人兴奋的主题。银行界使用人工智能（AI）的总体考虑
在我们的人工智能研究中，有一个观点很明确：未来五年投资人工智能的人将拥有竞争优势。因此，这与我们所有的客户相关。


从根本上来说，在银行业使用人工智能时，内容识别被认为是最相关的。以前处理文档形式的结构化和非结构化信息的方法需要大量的手动工作。扫描路线通常由人工监控，传入的客户通信是手动评估和处理的。

手动利用这些信息不仅速度慢，而且也是可避免错误的根源。简单的地址输入错误可能会导致未来的客户沟通陷入停滞。借助文本提取可以显着优化此过程。通过使用现代机器学习算法，我们减少了人工工作量，提高了信息处理的质量并显着提高了速度。机器可以以可扩展的方式使用，因此可以动态地适应容量。

文本提取作为支撑力量
在客户情况下，我们在交互室中制定当前流程的流程大纲：客户文档到达哪里，如何处理以及输出信息或格式是什么？创建程序清晰度后，设计目标图像。这意味着未来流程可能会是什么样子，即在人工智能为我们提供的可能性的帮助下进行优化之后。在概念验证 (PoC) 中，我们构建了一个用于文本提取的神经网络（通常是 SpaCy 或 Flair）。这可以识别文本中的实体（特定术语）和意图（关注点）。例如，这包括以下实体：人员、组织、城市、产品、地址等等。


该图显示了如何读入复杂的文档，并且仅读出与进一步处理相关的信息。

因此，例如“Müller”这个词在文本中可以有多种含义。文本提取的核心能力是通过将名称和单词链接到知识库中适当的实体和概念来解决名称和单词中的歧义。那么这意味着什么呢？根据上下文，“Müller”这个词可以描述Müller的职业、连锁药店Müller或足球运动员Thomas Müller等。使用文本提取，我们的解决方案可以轻松找出传输的数据或文本包含哪些详细信息。 AI文本提取元素通过比较适合公司的知识库，将名称和单词分配给它们的真实含义。还可以使用同义词对实体进行分组。 “奥迪”、“宝马”和“大众”等术语都可以被识别为“汽车”的同义词并相应地分配。

因此，文本提取方法可以以多种方式应用，并且可以将非结构化文档转变为结构化信息。借助OCR等其他技术，手写文档也可以被数字化、处理并传输到外围系统。

文本提取 – 减少文档管理中的手动工作
我们与客户一起实施基于现代方法的解决方案，减少或取代手动处理步骤。这样就能比人类更快、更可靠地提供更高的质量。该解决方案是透明的、可定制的和可扩展的。通过这种方式，可以解析大量非结构化数据，并通过文本提取使其可编辑。

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