Билеты по темам новые: Билеты пдд по темам (новые)

Правила Дорожного Движения 2021 — теория, учебник, уроки. Ваша бесплатная онлайн автошкола ПДД дома

Новые билеты ПДД 2016 в PDF с комментариями и иллюстрациями

Для успешной сдачи экзамена на права в ГИБДД и получения водительского удостоверения необходимо успешно ответить на вопросы теоретической части. В подготовке к этому испытанию вам помогут билеты ПДД 2016 года для России для категория A, B, C, D.

Полный перечень всех существующих вопросов с вариантами ответов, которые могут попасться. Все они сгруппированы по темам. Для каждого вопроса есть правильный ответ с подробными пояснениями и ссылками на соответствующие пункты правил дорожного движения РФ.

Официальный текст с цветными иллюстрациями для России в удобном формате PDF. Пункты Правил дорожного движения, измененные полностью или частично согласно постановлению Правительства Российской Федерации № 316 от 29 июля 2016 г., выделены в тексте жёлтым фоном. Содержит все самые новые изменения на 2016 год. Материалы книги удобно разбиты по разделам в соответствие с билетами для экзамена в ГИБДД. И что самое главное – комментариями к самым непонятным и сложным разделам этого документа.

Во время подготовки старайтесь не вызубрить правильные ответы, а вникнуть в вопрос, осознать его сущность. Удачи Вам на дорогах! И запомните, незнание правил не освобождает вас от ответственности.

Учебная программа «Билеты ПДД 2016» на компьютер

Пробовать свои силы очень удобно в специальной программе для компьютера «Билеты ПДД 2016», которая содержит скомпонованные тесты, состоящие из 20 вопросов из разных тем. Именно один из этих билетов может попасться вам на экзамене в ГИБДД. Поэтому, решив все представленные билеты и пройдя работу над ошибками, вы с легкостью сдадите теоретический экзамен по ПДД.

Особенно стоит отметить, что на нашем сайте представлены самые новые вопросы с ответами за 2016 год. Это особенно важно, так как ежегодно вносятся изменения в правила дорожного движения, а также меняется перечень вопросов.

Решать билеты можно в случайном порядке, по выбранным темам или в режиме экзамена. В последнем случае вам предлагается 20 вопросов, на которые надо ответить за определенное время. При этом свой результат вы узнаете только в конце тестирования. Экзамен считается сданным, если совершено не более 2 ошибок.

Предусмотрено 2 режима подготовки:

Режим тренировки
Здесь вы можете посмотреть комментарий к каждому вопросу, при даче неправильного ответа система сообщит вам об этом и попросит дать правильный ответ.
Режим экзамена

Внимание. В режиме экзамена при ответе на вопрос надпись «ОК» вовсе не значит, что вы ответили верно. Это означает, что вы просто дали ответ на этот вопрос. Результаты станут известны только после завершения экзамена.

Скачать бесплатно учебную тест-программу «Билеты ПДД 2016» на компьютер или ноутбук без регистрации Portable-версию:

Вы можете скачать совершенно бесплатно Экзаменационные билеты ПДД 2016 на высокой скорости через торрент:

• Дата обновления: 01.11.2019
• Лицензия: Бесплатно
• Русский язык: Есть
• Безопасность: Проверен в VirusTotal
• Разработчик: FatalSoft
• Версия: portable
• ОС: линейка Windows

Обучение в автошколе, во-первых, потребует от Вас выделить 4-е часа в неделю только на посещение теоретической части и изучение ПДД, которые вы можете выучить и самостоятельно с помощью нашего сайта. Там Вам расскажут не только о правилах как таковых, но и досконально объяснят все тонкости возможных ситуаций на дорогах. Помимо теории, еще 3-4 часа в неделю непосредственной практики управления автомобилем. Обычно занятие длится 1 час, и от вас требуется непрекословно слушаться инструктора и исполнять его команды.

Прежде всего, инструктор расскажет об управляющей составляющей автомобиля. После чего вы проедите свои первые метры. Не пугайтесь, слушайте инструктора, не отпускайте резко педаль сцепления и не выжимайте тормоза в пол. Прислушайтесь к машине, почувствуйте рулевое управление. Как машина отзывается на вращение рулем. Помните, чем выше Ваша скорость, тем быстрее необходимо вращать руль. Билеты пдд онлайн – представлены в виде 40-ка билетов по 20 вопросов каждый, 800 вопросов всего. Количество вопросов огромно, но не стоит пугаться, многие вопросы практически повторяются или сводятся к порядку и очередности проезда перекрестков. В билетах отдельно следует уделить вниманию вопросам, касающимся скорой медицинской помощи, КОАПП и техническое состояния автомобиля при котором разрешается или запрещается эксплуатация, здесь следует запомнить порядок оказания первой помощи и возможные санкции со стороны ГИБДД за нарушения правил дорожного движения. По остальным вопросам билетов ПДД легко ориентироваться и всегда есть возможность, не заучивая наизусть, дать точный ответ. Во-первых, следует ориентироваться на основные правила дорожного движение. Такие как движение в населенных пунктах и вне, их скоростной режим и расстояние до начала действия знаков. В условиях населенного пункта это 50-100м., вне населенных пунктов знаки устанавливаются за 150-300м. А так же, не путать «остановку» со «стоянкой» и «поворота» с «разворотом». Еще одно основное правило – при пересечении нерегулируемых перекрестков необходимо уступать дорогу ТС приближающимся справа. Помните, что обгоны на перекрестках разрешены только на нерегулируемых, двигаясь по главной дороге. Еще один момент это стоянка у железнодорожных переездов, она разрешена только на расстоянии 50м от переезда. В билетах будет два вопроса на эту тему. В первом будет вопрос про стоянку, другой про остановку. Все что требуется — быть внимательным.

Надеемся, данные подсказки помогут Вам в более легком освоении правил дорожного движения и способствуют сдачи экзамена. Для укрепления знаний ПДД воспользуйтесь нашим ПДД тестером. Так же вы можете скачать и распечатать билеты, которые представлены ниже. Все представленные билеты соответствуют официальным на 2021 год.

Действующие экзаменационные билеты для кандидатов на водительские права вызвали массу споров — Российская газета

Действующие экзаменационные билеты для кандидатов на водительские права и последние дополнения к ним неожиданно вызвали массу споров, нареканий и претензий.

На заседании рабочей группы «Безопасные дороги» партии «Единая Россия» эксперты заявили, что билеты, по которым кандидаты сдают теоретический экзамен на права, составлены с ошибками. Соответственно, молодых водителей приучают нарушать правила еще в процессе обучения.

В списке претензий 37 экзаменационных вопросов по различным темам. По мнению автора замечаний, эксперта общественного движения автомобилистов «Свобода выбора» Наума Дымшица, в большинстве своем ошибки кроются в некорректных иллюстрациях к вопросам, а также в некорректной постановке самих вопросов. Например, 11-й вопрос 3-го билета звучит так: «В каком случае вы можете начать обгон с выездом на полосу встречного движения?» Три варианта ответа: 1. Только если полоса встречного движения свободна на достаточном для обгона расстоянии. 2. Только если вас никто не обгоняет. 3. В случае, если выполнены оба этих условия. По условиям задачи правильный ответ — третий. А по мнению эксперта, такой ответ — неточный.

А как же быть с разметкой, знаками «обгон запрещен», условиями достаточной или тем паче недостаточной видимости, перекрестками, путепроводами и прочими ситуациями, при которых обгон разрешен или запрещен?

Или вопрос 11 из второго билета: «Разрешен ли обгон мотоциклиста на указанном перекрестке? (см. фото 1)». Автор замечаний утверждает, что информация на картинке недостаточна. Откуда экзаменуемый узнает, что это за пересечение, у кого главная дорога, или, возможно, это выезды с прилегающих территорий?

Большие претензии у экспертов и к вопросам, касающимся реверсивного движения. Речь идет о полосах, которые в зависимости от интенсивности автомобильных потоков используются для движения в обоих направлениях. Дымшиц заявил, что разметки, изображенной на рисунках, приведенных в билетах, вообще не существует в Правилах дорожного движения.

На некоторых картинках некорректно указаны расстояния: например, расстояние до остановки известно, а до пешеходного перехода — нет. Вопрос в билете: «Можно ли в этой ситуации поставить автомобиль на стоянку»? Под знаком, запрещающим стоянку, висит табличка с указанием расстояния, на котором этот знак действует, а сколько метров от знака до места, где машина собирается остановиться, — непонятно.

На эту отповедь экзаменационным билетам в департаменте обеспечения безопасности дорожного движения МВД России в удивлении развели руками и сообщили, что в общем и целом билеты соответствуют Правилам дорожного движения и новым методикам подготовки начинающих водителей. Однако дали поручение авторам — разработчикам билетов еще раз проработать этот вопрос.

Авторы уже прислали свой ответ на замечания в департамент. Суть этого документа в том, что основные претензии Дымшица не столько к самим билетам, сколько к Правилам дорожного движения. Например, для того чтобы уступить дорогу, необязательно останавливаться у стоп-линии, если вы не создадите помех движению других машин и если это не предписано соответствующим знаком.

Если перед перекрестком не установлено знаков приоритета, указывающих, у кого главная дорога, а у кого второстепенная, значит, это перекресток равнозначных дорог.

В ГИБДД не согласились и с претензиями к вопросу в билетах о реверсивном движении.

— Что значит нет такой разметки? — говорит о реверсивном движении заместитель начальника ДОБДД Владимир Кузин. — Она просто большая редкость на наших дорогах. Но ведь собирались организовывать реверсивное движение и в Москве, и в Московской области, только это требует больших вложений. В правилах и в приложениях к ним эта разметка прописана. Там говорится, что если она разделяет транспортные потоки, то пересекать ее при выключенных реверсивных светофорах запрещается (по аналогии с двойной сплошной).

Один из авторов — разработчиков билетов директор учебного центра Геннадий Громоковский пояснил «РГ» и тонкости других вопросов. Так, например, мне, учившемуся еще по старым методикам, совершенно непонятен 18-й вопрос 33-го билета: «Безопасной дистанцией при движении по сухой дороге на легковом автомобиле можно считать расстояние, которое автомобиль пройдет не менее чем за: 1, 2, 3 секунды». Казалось, что безопасное расстояние гораздо эффективней оценивать все-таки в метрах. Для этого даже существовал некий грубый расчет: скорость вашего автомобиля разделить пополам — получите безопасную дистанцию в метрах. Однако, как рассказал Громоковский, практика показывает, что более половины водителей плохо оценивают расстояние на глаз. 30 процентов в полтора раза завышают расстояние, а 30 процентов — на столько же занижают. Более эффективна временная оценка: сколько секунд потребуется водителю, чтобы затормозить, избежав столкновения. Эта методика впервые появилась в США, а сейчас распространена в Европе. Новые учебные программы тоже предусматривают такую оценку безопасной дистанции наряду со старым добрым подсчетом в метрах.

В общем, из всей массы рекомендаций, предложенных экспертами, приняты к рассмотрению лишь некоторые.

Володина засыпали мнениями о QR-кодах

Спикер Госдумы Вячеслав Володин сообщил, что не ожидал столь бурной реакции от людей на свое предложение прокомментировать правительственные законопроекты о введении QR-кодов. По словам депутата, одному справиться с таким количеством комментариев у него не получится.

«Постараюсь организовать эту работу, чтобы ознакомиться со всеми комментариями, прозвучавшими от вас за это время. Для нас важно, чтобы все конструктивные предложения были изучены и учтены. Спасибо, что высказали свою позицию», – написал Вячеслав Володин в своем Telegram-канале.

Он также добавил, что и в дальнейшем планирует по важным темам получать обратную связь.

Вечером 24 ноября Володин разместил в Telegram пост о готовящихся законах о QR-кодах и предложил россиянам высказать свое мнение по этому поводу. Предполагается, что новые законы обяжут россиян предъявлять QR-код о вакцинации от COVID-19 или перенесенном заболевании при посещении кафе и ресторанов, театров, массовых мероприятий и других мест, а также при поездках на поездах и самолетах.

За первые сутки под этим постом набралось более 300 тысяч комментариев, а на данный момент пользователи оставили уже более 600 тысяч комментариев, и их количество постоянно растет. Большинство из них – от противников принятия документов. В частности, люди указывают, что введение QR-кодов во многом нарушает права непривитых граждан (на свободу передвижения, на получение товаров и услуг и т.д.), а вакцинация должна быть добровольным выбором способа профилактики заболевания, и за ее отсутствие нельзя «наказывать» лишением прав, предусмотренных Конституцией. Кроме того, многие указывают, что необходимость предъявлять такой QR-код полностью разрушает понятие медицинской тайны.

Первое чтение правительственных законопроектов о QR-кодах в Госдуме запланировано на 16 декабря. До 6 декабря инициативы обсуждаются в региональных заксобраниях. С 6 по 11 декабря законопроекты будут обсуждаться во фракциях с участием официальных представителей правительства.

Ростуризм озаботился Египтом | Туристические новости от Турпрома

Решить ситуацию с многочасовыми очередями российских туристов в аэропортах Хургады и Шарм-эль-Шейха призвала глава Ростуризма Зарина Догузова египетского министра туризма Халеда Эленани. Согласно заявлению пресс-службы Ростуризма, именно многочисленные жалобы туристов на многочасовые очереди во время прохождения досмотров стали основной темой телефонного разговора, предпринятого по инициативе российской стороны.

«Из-за длительного ожидания многие туристы опаздывают на свои рейсы и вынуждены приобретать новые билеты. Российские граждане также недовольны условиями пребывания в аэропортах: зоны ожидания не оборудованы достаточным количеством посадочных мест, отсутствует питьевая вода, не соблюдается социальная дистанция», — сообщили в пресс-службе ведомства.

Зарина Догузова подчеркнула, что ситуацию необходимо решать оперативно – так как зимой турпоток из России на египетские курорты увеличится в разы. «Мы понимаем, что очереди в аэропортах обусловлены тщательным досмотром в интересах безопасности наших туристов, что является абсолютным приоритетом. Я попросила своего египетского коллегу взять ситуацию под личный контроль и оказать содействие в создании комфортных условий для наших туристов. Предложила несколько решений, включая возможное перераспределение пассажиропотока, задействование дополнительных выходов на посадку, а также оборудование мест ожидания и отдыха для российских туристов», — заявила глава Ростуризма.

Египетский минист туризма в свою очередь сообщил «что в курсе проблемы и участвует в работе по ее решению». На данный момент, по его словам, рассматривается возможность увеличения пропускной способности пунктов досмотра в аэропортах египетских курортов и изменения графика полетов.

Тем временем, напомним, российские туристы стоят в очередях на досмотры по шесть часов, причём такой мере подвергаются только российские туристы. Фактически, для вылета туристам приходится отстоять несколько очередей – на вход, на паспортный контроль и на личный досмотр. «Ни о какой коронавирусной безопасности никто не слышал. Причем так сгоняют только россиян. Все иностранцы проходят без задержек», — возмущаются туристы. При этом также они отмечают «безразличие или откровенную враждебность», с которой к их жалобам относятся сотрудники службы досмотра – подробности читайте по ссылке. В итоге уже раздаются призывы «закрыть Египет» — о них в материале «МИД России призвали запретить рейсы в Египет».

Для тех, кому важен здоровый образ жизни, рекомендуем прочитать: «Врачи рассказали, сколько времени надо принимать антибиотики».

➔ Смотрите новости на смартфоне? Подпишитесь на новости туризма от Турпрома в Google News или Google Discover: это свежие идеи для путешествий, туристические новости и подборки по распродажам туров и авиабилетов! Либо подпишитесь на канал туристических новостей на ЯНДЕКС.ДЗЕН или на PULSE.MAIL.RU. Также рекомендуем подписаться на наш Канал новостей в Telegram: https://t.me/tourprom

Новые цифровые услуги для пассажиров и внедрение ИИ в управление: luckyea77 — LiveJournal

Евгений Чаркин на TAdviser SummIT

В рамках стратегии цифровой трансформации РЖД придерживается платформенного подхода. В компании 7 платформ находятся в работе, рассказал Евгений Чаркин. Они охватывают все сегменты деятельности РЖД, и на их базе создаются сервисы, которые должны приносить и приносят экономический эффект, заложенный в стратегию, с точки зрения увеличения доходов, выручки, формирования новых рыночных сегментов, оптимизации расходов, увеличения производительности труда.


Слайд из презентации Евгения Чаркина

В числе итогов цифровой трансформации 2021 года с точки зрения грузовых перевозок – увеличение доли клиентов, которые полностью перешли на безбумажное взаимодействие с РЖД. Таковых уже более 90%. Чаркин подчеркнул, что для РЖД это важно, и что в данном случае пандемия дала толчок в этой деятельности.

Серьезное развитие получил один из флагманских проектов РЖД – электронная торговая площадка грузовых перевозок. Интенсивно развивается и интегрированная система взаимодействия с клиентами – CRM-система, где были запущены два новых модуля, внедрены механизмы ИИ, позволяющие без участия человека распознавать объекты. Также был внедрен сервис мониторинга исполнения договорных обязательств на основе смарт-контрактов. А в рамках проекта «Цифровая железнодорожная станция» на 66 станциях реализованы модули планирования контроля исполнения.

Что касается пассажирского блока, здесь также высокий запрос на безбумажное взаимодействие и наблюдается рост электронных продаж. Доля таковых приближается к 70%, привел данные заместитель гендиректора РЖД. В увеличении этого показателя помогает и клиентское мобильное приложение, и новый портал, на котором в 2021 году появилась возможность заказать туристические услуги, и был реализован конфигуратор путешествий.

«Со стороны наших клиентов есть серьезный запрос на подобные дополнительные сервисы, — отметил Евгений Чаркин.»

Одним из интересных проектов 2021 года топ-менеджер РЖД назвал проект в Самарской области. Речь идет о технологии «MaaS билетные решения», позволяющей приобретать билеты на все виды транспорта. Ее планируется расширять на другие регионы. Здесь важно, чтобы все участники транспортного рынка двигались в одном темпе, чтобы предлагать комплексную услугу рынку, отметил Чаркин.

Важным треком в 2021 году для РЖД заместитель гендиректора компании назвал экологию.

«Серьёзный задел мы сделали в этом году совместно с коллегами из ФОИВ, министерств. Реализован сервис контроля и мониторинга экологической обстановки, состояния опасных производственных объектов, пожарной безопасности, — рассказал Евгений Чаркин.»

Большую работу РЖД проводит и по искусственному интеллекту. В частности, реализованы речевые сервисы для планирования работы локомотивных бригад. И крайне важный для компании вектор – это уход от человеческого фактора в диагностике своей инфраструктуры. Технологии в этой области РЖД продолжит развивать.

Что касается приоритетов в 2022 году, во-первых, это реализация сквозного процесса управления жизненным циклом инвестпроектов. «Колоссальный эффект», который здесь видят в РЖД – возможность увидеть, как можно серьезно оптимизировать затраты за счет внедрения цифровых сервисов по всему циклу, начиная от проектирования до эксплуатации и вывода из эксплуатации. По сути это дальнейшее развитии технологии BIM, пояснил Евгений Чаркин.

В числе приоритетов для компании также оптимизации принятия управленческих решений и планирования.

«Мы оцифровываем с точки зрения экономического эффекта любое принимаемое у нас управленческое решение: как это повлияет на себестоимость, на доходную составляющую, — говорит заместитель гендиректора РЖД.»

снижение дипотношений с Литвой, Пэн Шуай на публике и китаец в «Формуле-1»

Пекинская фондовая биржа открыла торги. Китайские госСМи доказывают, что с теннисисткой Пэн Шуай все в порядке. Лидеры Китая и США провели онлайн-встречу. В «Формуле-1» впервые примет участие китайский пилот. Китай понизил дипотношения с Литвой. Китаец хотел заставить иностранца надеть маску в Starbucks, но стал героем мемов. Главные новости Китая за неделю в ЭКДайджесте.

Коронавирус в материковом Китае: по данным за 20 ноября выявлено 4 новых локальных случая заражения Covid-19. Три в городе Далянь провинции Ляонин и один в провинции Юньнань.

15 ноября начала работу третья фондовая биржа на территории материкового Китая BEST (Beijing Stock Exchange). Сразу после начала торгов акции всех торгуемых компаний выросли более чем на 30%.

На BEST торгуются акции малых и средних предприятий, работающих в сфере инноваций и высоких технологий. В первый день на площадке прошли торги акциями 81 предприятия, в будущем их количество будет стремительно расти: сегодня позволяющим выйти на пекинскую биржу статусом «высококачественного инновационного предприятия» по Китаю обладают 4922 средних и малых компании.

Подробнее в отдельном материале о бирже BEST.

Об этом заявил заместитель министра спорта РФ Алексей Морозов. Освобождение от 21-дневной изоляции получат прошедшие полный курс вакцинации любым препаратом от Covid-19 российского производства.

Ранее сообщалось, что на Олимпийские игры-2022 допустят только болельщиков, проживающих в Китае. Купить билеты на соревнования в Пекине смогут только жители материковой части страны, сообщается на сайте Международного олимпийского комитета (МОК). Зрители также должны будут соответствовать требованиям противоэпидемических положений. Зимние Олимпийские игры пройдут с 4 по 20 февраля в Пекине, который станет первым городом, принимавшим Летнюю и Зимнюю Олимпиады.

Ни США, ни Китай не намерены идти на открытый конфликт друг с другом. Это подтвердили 16 ноября высшие руководители двух стран в ходе длившегося более трех часов онлайн-саммита.

Нынешний телемост — первая встреча двух лидеров с момента вступления Джо Байдена в должность президента США в январе 2021 года. Главным итогом онлайн-встречи в верхах стало подтверждение готовности остудить небывалый накал в двусторонних отношениях, повысить уровень «кризис-менеджмента» во избежание полномасштабных конфликтов, которые могут аукнуться не только двум странам, но и всему миру.

После онлайн-встречи Китай и США согласились ослабить визовые ограничения для журналистов. Согласно условиям соглашения, США будут выдавать годовые многократные визы для китайских журналистов. Китай должен ответить таким же снижением преград и поддержать работу американских журналистов в стране.

Китай понизил дипломатические отношения с Литвой

Сейчас отношения Китая с Литвой понижены до уровня поверенного в делах. Это связано с тем что Вильнюс одобрил открытие представительства Тайваня. В заявлении МИД КНР уточняется, что, несмотря на решительные протесты со стороны Китая, Литва одобрила создание тайваньской администрацией так называемого «представительства Тайваня в Литве».

Напомним, в августе КНР объявила, что отзовет из Литовской Республики своего посла, и потребовала от литовской стороны отозвать посла из Китая. Ранее власти Литвы разрешили Тайваню открыть в стране свое представительство, а КНР назвала это грубым нарушением духа двух коммюнике об установлении дипотношений. Пекин считает Тайвань одной из провинций КНР и неотделимой частью страны. Легитимность Китайской Республики сегодня не признается большинством стран.

Гонщик Чжоу Гуаньюй войдет в команду «Альфа-Ромео» и заменит итальянца Антонио Джовинацци. 22-летний спортсмен станет партнером финского гонщика Валттери Боттаса, который в этом сезоне выступает за Mercedes. Генеральный директор «Формулы-1» Стефано Доменикали заявил, что подписание контракта было фантастическим успехом для гонок и миллионов китайских болельщиков, у которых появился национальный герой.

Случай произошел в городе Шанжао. Противоэпидемиологические отряды с особой жестокостью убили собаку, хозяин которой проходил карантин в отеле, где не разрешалось содержание домашних животных. В интернете распространилось видео, где сотрудники бьют собаку железными прутьями. Видео вызвало жесткую реакцию общественности. Еще больший гнев людей спровоцировала реакция властей и государственных СМИ. Они назвали расправу «безвредной утилизацией».

По данным Шанхайского совета потребителей, была проанализирована деятельность 10 поставщиков услуг. Выяснилось, что все собирают личную информацию пользователей без их согласия через такие платформы, как WeChat и Alipay. Более того, эти компании оказались подвержены потенциальным рискам утечки информации и ее злонамеренного использования третьими лицами из-за наличия технических лазеек. Что касается других жалоб на услуги аренды портативных зарядных устройств, 40% потребителей отметили, что плата за использование продолжала начисляться даже после возвращения аккумуляторов.

1 ноября 2021 года в Китае вступил в силу первый закон о защите персональных данных. Главная цель документа — предотвратить сбор конфиденциальной информации, а также установить меры борьбы с онлайн-мошенничеством и кражей данных. Согласно новому закону, физические лица и организации, которые работают с гражданами, должны свести к минимуму сбор личной информации. Они также обязаны получить предварительное согласие на обработку данных, особенно касающихся биометрии, состояния здоровья, финансовых счетов и истории перемещений.

12 ноября жительница уезда Мэнчэн провинции Аньхой покончила жизнь самоубийством, спрыгнув с четвертого этажа. 24-летний пожарный Чэнь Цзяньцзюнь прыгнул за ней, чтобы спасти ее. Оба они погибли, несмотря на усилия медиков. Чэнь участвовал в более чем 1300 тушениях пожара и спас более 100 человек. Чэнь был посмертно награжден Медалью 4 мая провинции Аньхой. Похороны пожарного состоялись 15 ноября.

16 ноября многие иностранцы в Китае пожаловались, что не могут пользоваться сервисом WeChat Pay. Приложение обновило систему безопасности и потребовало от пользователей привязать еще одну банковскую карту. Как объяснили англоязычные СМИ для экспатов в Китае, вернуть доступ к сервису без дополнительной банковской карты можно было через отключение и перенастройку аккаунта WeChat Pay.

Если проблема коснулась вас, посмотрите нашу статью с последовательной инструкцией по восстановлению доступа к WeChat-кошельку.

Оно расположится в одном здании с Главным государственным управлением по контролю за рынками КНР в Пекине. Руководить ведомством будет Гань Линь. Раньше она занимала должность заместителя главы Госуправления по контролю за рынками. Согласно заявлению председателя КНР Си Цзиньпина на заседании парткома по всестороннему углублению реформ, Китай будет активно сдерживать монополизацию рынка и защищать интересы малого и среднего бизнеса. Он подчеркнул, что компетентные органы страны должны содействовать формированию высокоэффективных механизмов рыночной экономики социалистического типа в Китае.

Об этом сообщило управление образования острова. Соответствующий документ будет направлен на рассмотрение в Центральный эпидемический командный пункт. Те, кто планирует учить китайский язык в течение полугода и более, но не получил стипендию, смогут приехать на Тайвань начиная с марта 2022 года.

В мае 2021 власти острова запретили въезд всем иностранцам без вида на жительство из-за вспышки Covid-19. В августе Тайвань разрешил въезд для иностранных студентов. Большинство колледжей и университетов острова приступили к очно учебе в середине или конце сентября. При посадке в самолет студенты должны были предъявить отрицательный ПЦР-тест, полученный в течение трех суток до вылета. Каждого въезжающего также обязали пройти двухнедельный карантин в заранее забронированном отеле.

Подробнее о въезде на Тайвань во время эпидемии Covid-19 можно узнать в материале автора ЭКД и студента Государственного университета Чжэнчжи Андрея Дагаева.

Несколько видео с Пэн Шуай на юношеском теннисном матче, а также за ужином с тренером и друзьями выложил главный редактор издания Global Times Ху Сицзинь в своем Твиттер-аккаунте. Ху Сицзинь также заявил, что спортсменка находилась в своем доме и не хотела, чтобы ее беспокоили. Информацию он подтвердил через проверенные источники. Представители Женской теннисной ассоциации и западные СМИ высказывают опасения, что видео и фото могли быть инсценированы, а Пэн на самом деле не может принимать решения самостоятельно.

Peng Shuai showed up at the opening ceremony of a teenager tennis match final in Beijing on Sunday morning. Global Times photo reporter Cui Meng captured her at scene. pic.twitter.com/7wlBcTMgGy

— Hu Xijin 胡锡进 (@HuXijin_GT) November 21, 2021

До публикации видео Пэн Шуай не появлялась на публике с тех пор, как выдвинула обвинения в сексуальном насилии против бывшего вице-премьера Госсовета КНР Чжан Гаоли. Из-за этого ООН потребовала предъявить доказательства местонахождения и благополучия китайской звезды тенниса. Управление ООН по правам человека призвало провести полностью прозрачное расследование претензий теннисистки к Чжан Гаоли.

Об инциденте звезда спорта заявила в своем аккаунте Weibo. Запись Пэн была удалена в течение нескольких минут, однако скриншоты поста распространили в интернете. На данный момент непонятно, кто удалил текст: сама теннисистка или китайские цензоры. В посте женщина указала, что у нее был сексуальный контакт с Чжаном по обоюдному согласию несколько раз за последние 10 лет, но один из этих случаев произошел по принуждению. Предоставить доказательств Пэн не смогла.

Иностранец в Гонконге подал в суд на бывшего работодателя из-за «расистского» оскорбления

Фрэнсиса Уильяма Хэйдэна уволили из компании Leighton Contractors (Asia) 28 февраля 2017 года за нарушение регламента и конфликты с коллегами. В 2018 году Хэйдэн подал на компанию в суд за дискриминацию по расовому признаку. По его словам, коллеги и начальство постоянно называли его оскорбительным словом «куайлоу».

Слово «куайлоу» 鬼佬 (gwai2 lou2, на английском также gweilo) — это вариант обозначения иностранца на кантонском диалекте китайского языка. Оно переводится как «черт» или «призрак», однако в провинции Гуандун и Гонконге так часто называют иностранцев. Слово существует в кантонском с 16 века, когда местные жители впервые познакомились с белокожими европейцами. Сегодня его используют и сами экспаты, но некоторые считают его оскорбительным.

Судебное разбирательство продолжается.

В соцсети выложили видео из Starbucks, где китайский посетитель на английском настаивает, чтобы клиент европейской внешности надел маску. Иностранец объясняет, что еще не закончил пить кофе, но китайца это не волнует. Вмешательство сотрудника кофейни также не решает ситуацию.

Иностранец пытается поставить китайца на место и говорит, что в его стране он не вел бы себя так же смело. Одна из последних фраз китайца звучит так: «Когда мне было 16, я как-то чуть не подрался с русским. Поэтому не учи меня, когда и где быть храбрым». Именно из-за нее китаец стал героем множества англоязычных мемов.

Видео и мемы можно найти в нашей статье по ссылке.

Тюремных срок составит от года и двух месяцев до двух лет, сообщил суд города Ханчжоу (восточная провинция Чжэцзян). В мае 2021 года смотрителя сафари-парка нарушили рабочую инструкцию во время кормления леопардов, из-за чего животные сбежали на волю. Трое руководителей в свою очередь скрыли происшествие от общественности, чтобы избежать экономических и репутационных потерь.

Двух леопардов поймали практически сразу после сообщения о побеге, местоположение третьего неизвестно до сих пор. После заведения уголовного дела все обвиняемые обратились в полицию и признались в содеянном.

Число недели: 13

Столько раз 33-летний Тан Шанцзюнь не смог поступить в престижный Университет Цинхуа. Тан родом из Гуанси-Чжуанского автономного района на юго-западе Китая. Чтобы поступить в университете своей мечты, Тану нужно сдать единый китайский выпускной экзамен гаокао. Пока набранные баллы позволяют ему поступить только в университет родного региона.

У ЭКД есть аккаунт в Инстаграме, и там уже более 12 тыс. подписчиков. Мы публикуем ваши фотографии из Китая, а в Историях много интересных видео и фото. Подписывайтесь!

Также подписывайтесь на канал ЭКД в Телеграме, там мы публикуем все дайджесты и самые интересные истории.

Жители Республики Алтай смогут принять участие в онлайн-зачете по финансовой грамотности

Жители региона смогут проверить, насколько хорошо они ориентируются в финансовых вопросах, и получить индивидуальные рекомендации с 30 ноября по 16 декабря 2021 года.

Впервые в этом году можно принять участие не только в личном зачете и самостоятельно отвечать на вопросы, но и собрать друзей или коллег и попробовать силы в командном соревновании, сообщает пресс-служба Отделения – Национального банка по Республике Алтай Сибирского главного управления Центрального банка Российской Федерации.

«Когда финансовых инструментов становится все больше, а сами они – все сложнее, разобраться в них бывает непросто. Поэтому участники зачета смогут не только проверить свои знания, но и сразу получить подсказки, которые позволят свободнее ориентироваться в мире финансов», – отметила управляющий Отделением – Национальным банком по Республике Алтай Надежда Донских.

Помимо инвестирования и защиты от мошенников, вопросы зачета касаются платежных карт, вкладов, кредитов, пенсий, страхования, налогов. Отдельная часть для предпринимателей посвящена различным инструментам финансирования и государственным мерам поддержки.

Онлайн-зачет традиционно разделен на два уровня сложности: базовый предназначен для тех, кто только начинает разбираться в финансах, продвинутый – для тех, кто уже получил опыт использования разных финансовых продуктов и услуг.

В каждом уровне по 30 вопросов, при правильном ответе на 20 и более из них участник получит именной сертификат и возможность поделиться своими результатами в соцсетях. Помимо этого, каждый участник получит анализ вопросов, по которым он дал неправильные ответы, с рекомендацией дополнительных обучающих материалов по этим темам. На прохождение испытания дается один час. Пройти индивидуальный зачет можно несколько раз – количество попыток неограниченно. Для участия необходимо зарегистрироваться на сайте. http://finzachet2021.ru/

Всероссийский онлайн-зачет по финансовой грамотности проводят Банк России и Агентство стратегических инициатив.

Поиск билетов — Zendesk help

 создано> 2014-08-01T10: 30: 00Z создано <2014-08-01T12: 00: 00Z 

 запросчик: [email protected] 

 тема: "обновить аккаунт" 

 приоритет> низкий 

 теги: важные теги: срочно 

 марка: Nordstrom 

: «Банановая республика» 

  has_attachment: true  

  has_attachment: false  

  форма: "стандартная форма заявки"  

  форма: юридическая  

  получатель: support @  yoursubdomain  .zendesk.com  

Электронное письмо с новым билетом не отправлять на адрес электронной почты агентов

Здравствуйте,
Перейдите в раздел «Поддержка»> «Уведомления по электронной почте»> «Уведомления о билетах», отредактируйте шаблон уведомления «Новый билет» и убедитесь, что вы выбрали правильного получателя.

Здравствуйте,

Я уже сделал это, но до сих пор не получил уведомления по электронной почте.

Спасибо

Это хороший плагин, но я обнаружил следующее:
1) Очень сложно назначить агентам билет.
2) Оповещения по электронной почте не работают
3) Поддержка ужасная, они никогда не отвечают
4) Не подходит для мобильных устройств
5) Трудно удалить билеты

Привет @ hanamichi07,
Нет проблем, не могли бы вы создать билет на нашем веб-сайте, чтобы наш агент изучил его на вашем веб-сайте.

Привет @ moyo9000,

1) Очень сложно назначить агентам билет.

Вы можете назначать заявки двумя способами: один - это отредактировать виджет «Назначенный агент» и назначить туда агентов на открытом экране заявки. Другой способ - выбрать несколько заявок в списке заявок и щелкнуть «Назначить агента» на панели действий.

2) Оповещения по электронной почте не работают

Убедитесь, что у вас установлен плагин smtp. Если по-прежнему не работает, создайте заявку на нашем сайте.

3) Поддержка ужасная, никогда не отвечают

Не могли бы вы поделиться созданными вами идентификаторами билетов, чтобы мы могли их проверить? Мы всегда стараемся отвечать на каждый тикет, но иногда можем пропустить тикет. Приносим извинения за причиненные неудобства.

4) Не подходит для мобильных устройств

Для этого нам нужно заглянуть на ваш сайт. Он может конфликтовать с вашей темой, иначе он будет реагировать на все устройства. Вы можете проверить, изменив тему на тестовом сервере.

5) Трудно удалить билеты

Как и в случае с агентом назначения, есть также два способа удаления заявок. Один - из открытого экрана билетов, а другой - выбрать несколько билетов и удалить.

Здравствуйте,

Я создал заявку в службу поддержки. Мне понравился этот плагин, я надеюсь, что это можно решить.

Спасибо

Здравствуйте,

Спасибо за создание заявки. Я пока закрываю эту тему.Мы рассмотрим проблему в заявке.

Автоматизировать статус заявки и действия

Настройте автоматизацию заявок, чтобы поддерживать актуальность статусов заявок в HubSpot и помочь представителям службы понять, что следует предпринять с заявкой. Вы также можете автоматизировать определенные действия, такие как автоматическая отправка электронного письма при первом создании заявки или при закрытии заявки. Узнайте больше о создании и настройке билетов.

Автоматизировать статус заявки

Вы можете создавать тикеты для новых разговоров по электронной почте или редактировать существующий статус тикета при отправке или получении нового электронного письма.

• В своей учетной записи HubSpot щелкните значок настроек значок настроек на главной панели навигации.
• В меню левой боковой панели перейдите к Объекты > Тикеты .
• Щелкните вкладку Трубопроводы .
• В разделе Выберите конвейер щелкните раскрывающееся меню , затем выберите конвейер заявок , который вы хотите автоматизировать.
• Щелкните вкладку Автоматизация .
• Вы можете просмотреть и отредактировать следующие настройки:
  
  • Подключенные каналы: тикет будет создан для всех новых входящих сообщений, отправляемых на перечисленные каналы.К этим билетам будет применяться автоматизация билетов. Если вы не хотите, чтобы тикет создавался для сообщений, отправляемых на канал, щелкните канал , имя , чтобы отключить автоматизацию тикетов в настройках канала.
  • Обновить статус заявки: статус заявки будет обновлен с помощью триггеров по умолчанию, Электронное письмо отправлено клиенту и Клиент отвечает на электронное письмо.
    • Электронное письмо отправлено клиенту: статус тикета изменится, когда пользователь отправит электронное письмо контакту из записи тикета.Электронные письма, отправленные из записи контакта, не вызовут изменения статуса заявки.
    • Клиент отвечает на электронное письмо: статус заявки изменится, когда клиент ответит в том же потоке, в котором была создана заявка. Если билет был закрыт, а затем снова открыт, любые новые потоки в заявке также обновят статус заявки. Переадресованные электронные письма, ответы на переадресованные электронные письма или любые другие электронные письма, отправленные контактом, не повлекут за собой изменение статуса заявки.
  • Чтобы отключить триггер, снимите флажок слева от названия триггера.
  • Чтобы изменить действие, наведите указатель мыши на таблицу и нажмите Изменить действие. На правой панели щелкните раскрывающееся меню , чтобы выбрать статус заявки, затем щелкните Сохранить .
  • Service Hub Professional и Enterprise Пользователи с разрешениями рабочего процесса могут навести указатель мыши на таблицу и щелкнуть Просмотреть рабочий процесс , чтобы просмотреть автоматизацию в редакторе рабочего процесса.

Автоматизировать действия с билетами

• В своей учетной записи HubSpot щелкните значок настроек значок настроек на главной панели навигации.
• В меню левой боковой панели перейдите к Объекты > Тикеты .
• Щелкните вкладку Трубопроводы .
• В разделе Выберите конвейер щелкните раскрывающееся меню , затем выберите конвейер заявок , который вы хотите автоматизировать.
• Перейдите на вкладку Автоматизация , затем щелкните Дополнительная автоматизация статуса , чтобы развернуть дополнительные параметры автоматизации.
• В разделе "Действия триггера ", когда заявка достигает определенного статуса , щелкните значок плюс добавить, чтобы автоматизировать действия для каждого статуса заявки.

• Чтобы отправить электронное письмо при открытии или закрытии заявки, на правой панели выберите Отправить электронное письмо , затем выберите переключатель Билет получен или Билет закрыт , чтобы выбрать шаблон электронной почты, созданный HubSpot.Как только электронное письмо будет отправлено, вы будете уведомлены в своем почтовом ящике разговоров со ссылкой и отметкой времени.

Обратите внимание: автоматические электронные письма по умолчанию имеют брендинг HubSpot. Только аккаунты с подписками , Marketing Hub, , , Starter, и выше, могут удалить брендинг.

• Чтобы отправить внутреннее уведомление вашей группе, когда заявка достигает определенного статуса, на правой панели выберите Отправить внутреннее уведомление по электронной почте .Вы можете отправить это уведомление определенному пользователю, команде или владельцу.
• Чтобы управлять существующим действием рабочего процесса, в правом верхнем углу всплывающего окна действия щелкните раскрывающееся меню Действия :
  • Чтобы оставить комментарий для других пользователей в аккаунте, выберите Комментарий . Введите свой ответ и нажмите Сохранить .
  • Чтобы изменить сведения о действии, выберите Изменить . На боковой панели обновите информацию и нажмите Сохранить .
  • Чтобы удалить действие, наведите указатель мыши на параметр Удалить . Выберите Это действие , чтобы удалить только выбранное действие, или выберите Это действие и все после это , чтобы удалить выбранное действие и любые действия, следующие за ним.

• Если у вас есть учетная запись Service Hub Professional или Enterprise , вы также можете добавить сюда другие действия рабочего процесса на основе заявок, включая параметры клонирования или перемещения.Щелкните Открыть в рабочих процессах , чтобы перейти к построителю рабочего процесса, где вы можете добавить дополнительные действия и изменить настройки рабочего процесса.

Обратите внимание: Если вы хотите изменить триггеры регистрации или разрешить повторную регистрацию, клонируйте исходный рабочий процесс, а затем удалите старый рабочий процесс, чтобы предотвратить неожиданные регистрации.

Обратите внимание: по умолчанию , вышеуказанные автоматические действия не применяются к живому чату или разговорам в Facebook Messenger. Чтобы автоматизировать тикеты для живого чата или мессенджера Facebook, вы можете создать и настроить рабочий процесс, а также настроить триггеры регистрации рабочего процесса, чтобы они включали разговоры, источник которых равен Chat .

Билеты

Категории билетов, Служба поддержки информационных технологий, ITarian

Категории билетов

• Билет категории - это темы поддержки, которые представлены пользователям, поэтому они могут легче выбирать площадь, с которой они нужна помощь.Например, ваш портал может быть меню, в котором говорится: «Пожалуйста, выберите область, в которой мы можем вам помочь. с ', и предлагать такие категории, как «Биллинг», «Изменение учетной записи», «Техническая поддержка» и т. Д.

• Вы можно связать категорию заявки с настраиваемой формой, чтобы собрать больше целевая информация от пользователя. Например, вам может понадобиться различную информацию от пользователя, если ему нужна помощь с вопрос об аккаунте, чем если бы у них возникли проблемы с их принтер.

• Билет категории могут использоваться для направления билетов в конкретный отдел или сотрудник, если требуется. Вы также можете создать собственный автоответчики и страницы с благодарностью в зависимости от категории заявки выбранный вашим пользователем.

Категории билетов

• Открыть панель администратора (см. последнюю ссылку слева)

• Нажмите 'Управление'> 'Категории билетов'

• Категория - Название раздела справки.Эти темы представлены конечных пользователей, чтобы они могли выбрать область, в которой они нуждаются помощь. Темы, которые вы создаете, зависят от служб поддержки, которые вы предложение. Примеры категорий, которые вы можете рассмотреть: "Общие Запрос »,« Проблема с выставлением счетов »,« Проблема с сервером »,« Интернет. проблема с подключением »,« Сообщить об ошибке »и т. д.

• Нажмите по названию категории для редактирования Это.

• Этапы - количество этапов в билетах, принадлежащих данной категории.А билет может состоять из нескольких шагов, если он должен переходить от одного отдела / сотрудника к следующему.

• Статус - Показывает, активен или неактивен раздел справки. Пользователи и сотрудники могут создавать заявки только в активных темах помощи.

• Тип - показывает, является ли раздел справки общедоступным или частным:

• Общедоступный - Доступен как для конечных пользователей, так и для персонала.Конечные пользователи могут выбрать раздел помощи при создании заявки на портале поддержки. Персонал может выберите тему, когда они создают заявку от имени пользователя.

• Частный / Внутренний - Тема доступна только для сотрудников. Сотрудники можете выбрать эту тему при создании или редактировании заявки.

• Priority - Уровень срочности билетов данной категории. Смотри Приложение 2 - Приоритеты билетов, если вы хотите общие советы по приоритетам билетов.

• Отдел - Отдел, присвоенный билетам этой категории.

• Последняя Обновлено - Дата и время, когда категория была последней обновлено.

Интерфейс позволяет:

Сортировать товары

По умолчанию используется режим сортировки «По алфавиту». Сортировка вручную позволяет перетаскивать и изменять порядок строк по мере необходимости:

Добавить билет новой категории

• Открыть панель администратора (см. последнюю ссылку слева)

• Нажмите 'Управление'> 'Категории билетов'

Информация о категории

• Категория : Введите уникальное имя для категории билетов.Это должно быть тему поддержки, которую вы хотите представить конечным пользователям для выбора. Например, "Запросы по счетам", "Техническая поддержка", "Принтер". Выпуск »и др.

• Статус : Выберите, активна ли категория билетов. Пользователи и персонал может создавать заявки только в активных категориях помощи. Ты можешь измениться статус в любое время на экране «Категории билетов»:

• Нажмите «Панель администратора»> «Управление»> «Категории билетов»

• Выбрать категорию с помощью флажков слева

• Использование кнопки «Включить» / «Отключить» над таблицей, чтобы активировать или деактивировать категорию

• Тип : Выберите, будет ли категория видна конечным пользователям или только в наличии для персонала

• Общедоступный - Категория публикуется на вашем клиентском портале для пользователей. выбрать, когда они создают заявку.Он также доступен для персонала выбрать при создании билета

• Частный / Внутренний - В категории доступен только персонал. Персонал может выберите эту категорию при создании заявки в панели персонала

• Родительский Категория : (необязательно). Выберите основную категорию для этой темы. Выбор родителя означает, что эта категория становится дочерней, или подраздел родительского.Например, «Проблемы с оборудованием» могут быть вашей родительской категорией, а «Проблемы с принтером» - вашей подкатегорией

• Нажмите «Панель администратора»> «Управление»> «Формы» для просмотра и редактирования. и создавать собственные формы.

• См. Формы, если вы хотите узнать больше о формах

• Спасибо Страница : выберите страницу подтверждения, которую пользователи увидят после отправка заявки в этой категории.Страница отображается гостю только для пользователей.

• Автоответчик : Выберите, следует ли отправлять электронное письмо с подтверждением пользователю после того, как он отправить заявку в эту категорию. Этот параметр имеет приоритет над глобальными и настройки автоответчика на уровне отдела.

Варианты оформления заявки

• Включить оповещения на этапе билетов : отправляет уведомление пользователя, когда тикет переходит с одного этапа на следующий.Этот параметр применим только к многоступенчатому Билеты.

• Этап Электронная почта для передачи : выберите шаблон, который вы хотите использовать для этап передачи электронной почты.

• The элемент, который вы выбираете здесь, представляет собой "набор" шаблонов, а не просто индивидуальная почта.

• Вы может просматривать и редактировать содержание отдельного письма следующим образом:

• Нажмите "Панель администратора"> "Электронная почта"> "Шаблоны"

• Нажмите на «Шаблоны электронной почты по умолчанию (по умолчанию в системе)»

• Свиток в раздел "Шаблоны конечных пользователей".

• Нажмите на «Шаблон билета этапа»

• Править содержание по мере необходимости

Билетные этапы

• Вы можно настроить билеты категории, чтобы иметь один этап или несколько этапы. Многоступенчатые билеты позволяют создать «пошаговый» процесс для решения конкретных типов проблем. Каждый этап определяет отдел, приоритет, SLA и правообладатель билета.

• Для Например, проблема с вашим сайтом может сначала обратиться в службу поддержки отдел для проверки, затем в отдел веб-разработки. развернуть исправление. Билет переходит в соответствующий отдел / персонал член в конце каждого этапа.

Щелкните Полоса Stage для добавления / редактирования следующих настроек:

• Этап Имя : Создайте ярлык для этапа
заявки.

• Отдел : Отдел, которому присвоен билет на данном этапе.

• Приоритет : Серьезность билета на данном этапе. Возможные варианты: Низкий, Нормальный, Высокий и критический. Обратите внимание, что персонал, обслуживающий билет можно изменить приоритет. Смотри Приложение 2 - Приоритеты билетов для общих руководство по уровням приоритета.

• SLA План : Соглашение об уровне обслуживания, которое применяется к билету на этот этап.

• Автоматическое назначение Кому : Сотрудник, которому должен быть назначен билет на этот этап.Цессионарий может переназначить билет другому персоналу. член, если требуется.

• Администратор Примечания : Добавьте комментарии о категории. Это внутренние и не отображается на клиентском портале.

• Нажмите кнопку «Добавить категорию» для сохранения категории

Включение / отключение категории билетов

• Открыть панель администратора (см. последнюю ссылку слева)

• Нажмите 'Управление'> 'Категории билетов'

• Выбрать категория билета, которую вы хотите активировать / деактивировать

• Нажмите «Включить» или «Отключить» вверху:

• Нажмите 'Да, сделай это!' для подтверждения вашего действия

Изменить категорию билета

• Открыть панель администратора (см. последнюю ссылку слева)

• Нажмите 'Управление'> 'Категории билетов'

• Нажмите на названии категории билетов, которую вы хотите отредактировать.

• Править настройки по необходимости

• The процесс обновления аналогичен добавлению новой категории. См. Выше описание различных настроек.

• Нажмите «Сохраните изменения», чтобы изменения вступили в силу

Удалить категорию билета

• Открыть панель администратора (см. последнюю ссылку слева)

• Нажмите 'Управление'> 'Категории билетов'

• Выбрать категории, которые вы хотите удалить, и нажмите "Удалить" вверху:

• Нажмите 'Да, сделай это!' для подтверждения удаления.

Создание новых заявок - справка SmarterTrack

Агенты могут создавать как входящие, так и исходящие билеты в интерфейсе управления. Например, если клиент звонит по телефону и запрашивает дополнительную информацию о продукте или услуге, агент может отправить информацию в исходящем билете, который отправляется клиенту по электронной почте. С другой стороны, агенту может потребоваться создать входящий билет от имени клиента.Например, если клиент звонит и должен отправить проблему в конкретный отдел, агент может создать новую заявку, пометить ее как входящую и заполнить сообщение, как если бы это был клиент, отправляющий запрос. Автоответчик отдела будет отправлен на адрес клиента (если он настроен), и агенты в этом отделе могут работать с клиентом, чтобы предоставить решение проблемы.

Чтобы создать новый билет, войдите в интерфейс управления и щелкните значок New Item , а затем щелкните Ticket .Кроме того, агент может нажать кнопку Новый на панели содержимого заявки. (Если на панели навигации выбрана определенная группа, эта группа будет автоматически выбрана для нового тикета.) Независимо от используемого метода откроется новое окно тикета, которое агент будет использовать для составления электронного письма. клиенту или в систему продажи билетов.

Составление билетного сообщения

Окно создания заявки содержит несколько вкладок для отображения соответствующей информации о заявке.Наряду с вкладкой «Составить», которая используется для составления сообщения тикета, можно найти вкладки для отображения связанных комментариев, вложений, журналов времени, связанных элементов и настраиваемых полей.

В заголовке заявки появятся следующие поля:

• Бренд - основной бренд, для которого должен быть создан билет.
• Группа - Группа, которой назначается билет. Несмотря на то, что группа является обязательной, билет может быть автоматически назначен агенту с использованием любого метода распространения, применяемого для группы.
• Агент - Агент, которому будет назначен билет в этой Группе.
• Входящий билет - Выберите этот параметр, чтобы создать входящий билет. Для входящих заявок поля «Кому» и «От» по существу поменяны местами, поэтому создается впечатление, что заявка исходит от клиента, а не от агента службы поддержки. Входящие билеты будут отправлены автоответчиком отдела на адрес электронной почты, введенный в поле От, если он включен.
• Кому - адрес электронной почты получателя сообщения. Если агент отвечает к тикету, SmarterTrack должен автоматически заполнить это поле. Если билет будет отправлен для нескольких людей, разделяйте адреса электронной почты точкой с запятой.
• Cc - адрес электронной почты всех лиц, которые должны получить копию ответ на тикет. Если билет будет скопирован нескольким людям, отдельное письмо адреса с точкой с запятой.
• Bcc - адрес электронной почты всех лиц, которые должны получить слепую копию копия ответа на билет. Если билет будет слепым копированием копии на несколько люди, разделяйте адреса электронной почты точкой с запятой.
• Тема - Тема сообщения. Если агент отвечает на заявку, SmarterTrack должен автоматически заполнить это поле.

Введите текст ответа на заявку в большом поле редактирования под заголовком заявки.Агенты могут изменять форматирование с помощью редактора WYSIWYG.

На панели инструментов окна ответа на заявку доступны следующие параметры:

• Отправить - Чтобы отправить ответ на билет, выберите соответствующий вариант: Отправить и Отметить как активный; Отправить и пометить как ожидающие; Отправить и пометить как закрытое; Отправить и пометить как закрытое и Заблокировано; или отправить и запланировать последующие действия. Для дополнительной информации о различных вариантах см. Обзор заявок.
• Attach Files - Добавляет вложение к ответу на запрос, который отправляется клиенту.
• Добавить - Добавляет комментарий, разрешение, задачу, журнал времени, журнал вызовов или другой связанный элемент к билету. Для получения дополнительной информации о различных вариантах см. Просмотр билетов.
• Действия (...) - Нажмите эту кнопку и выберите соответствующий вариант:
• Приоритет - Чтобы изменить уровень приоритета заявки, выберите соответствующий вариант.Для получения информации о различных уровнях приоритета см. Обзор билетов.
• PIN-код - Чтобы изменить статус PIN-кода заявки, выберите соответствующий параметр. Для дополнительной информации о различных вариантах см. Обзор заявок.
• Вставить шаблонный ответ - позволяет агенту выбирать из списка шаблонных ответов. Чтобы выбрать шаблонный ответ, просто дважды щелкните нужный ответ, и он будет автоматически вставлен в начало ответа на тикет.

(c) 2002-2021 SmarterTools Inc.

Прогнозирование обращений в службу поддержки ИТ с помощью машинного обучения и NLP | by Garrett Eichhorn

Остальные категории будут использоваться в качестве ярлыков для обучения / тестирования модели. Сохраним их в виде списка:

  category_labels = list (df_classifiers [classifier] .value_counts (). Index)  

Теперь, когда у нас есть category_labels , нам нужно лучше понять текстовые шаблоны для каждого типа билета. .Заглянув в платформу ServiceNow, я могу быстро собрать несколько тем по категориям: GSS обрабатывает множество сбросов паролей и аппаратных проблем; Business Intelligence охватывает функции отчетности и вопросы данных; Клиент работает с SalesForce и другими клиентскими приложениями; Безопасность SAP S / 4 управляет всем доступом / настройкой ERP. Если вы раньше работали на этой корпоративной арене, эти мотивы покажутся вам знакомыми. Человеку легко определить несколько ключевых слов для каждой категории, изучая данные - давайте посмотрим, сможет ли это сделать и компьютер!

Запустив код, мы можем проверить вывод:

К сожалению, здесь немного, так как наиболее распространенные слова практически не различаются по категориям.Я исследовал и обнаружил, что на электронные письма приходится более 75% подачи заявок; у всех внутренних сотрудников есть какая-либо версия уведомления о конфиденциальности под своей подписью, что искажает существенные различия между категориями. Мы можем попробовать изменить N, чтобы увидеть, появляются ли другие шаблоны «в дальнейшем», или жестко закодировать подпись электронной почты в переменной STOPLIST, чтобы предотвратить ее отображение, но это не устранит основную причину. Вместо мы хотим найти слова / фразы, которые соотносят с каждым ярлыком в нашем списке категорий.Это называется отбором терминов и может помочь нам определить наиболее релевантные термины по метке для нашего набора данных.

Давайте рассмотрим некоторые решения машинного обучения для измерения и оценки корреляции!

Обработка естественного языка (NLP) находится на стыке информатики и лингвистики, определяя решения того, как машинный и человеческий языки могут взаимодействовать друг с другом. Функционально НЛП использует человеческий язык, анализируя данные (часто в форме текста) и манипулируя ими для извлечения смысла.Для этого нам нужно преобразовать данные, передаваемые между людьми, в числовой формат, который можно считать машиночитаемым. Этот процесс кодирования текста называется Векторизация и катализирует вычислительные процессы, такие как применение математических правил и выполнение матричных операций, которые могут дать ценную информацию.

Несмотря на то, что есть несколько супер крутых, быстро растущих методов векторизации текстовых данных для НЛП, таких как Transfer Learning и продвинутые нейронные сети, мы собираемся использовать более упрощенный метод под названием Term Frequency - Inverse Document Frequency .Значения tf-idf увеличиваются пропорционально количеству раз, когда слово / фраза (н-грамм) появляется в документе, с учетом общего количества документов. Хотя это звучит сложно, в основном это отражает важность н-грамма для документа, не отдавая предпочтение словам, которые встречаются чаще. Это особенно эффективно для обработки текстовых документов, где существует дисбаланс классов, как у нас! Вы можете использовать Count Vectorizer, если ваш текст хорошо сбалансирован.

Теперь, когда мы понимаем, как компьютеры используют текстовые данные, мы можем экспериментировать с различными моделями! Вот начальный код для проверки нескольких вариантов:

Давайте использовать логистическую регрессию как нашу модель наилучшего соответствия.Как специалист по данным, вы должны уметь применять к проекту несколько методов и выбирать тот, который лучше всего подходит для данной возможности. По моему опыту, человеческая психология играет важную роль в успехе варианта использования; Чтобы научить предприятие принимать новые прорывные технологии, нужно время и силы! Продвигать, брендировать и продавать свое решение так же важно, как и создать элегантный алгоритм. Построим нашу модель!

В этом проекте у меня было достаточно возможностей для методического общения концепций, чтобы отвечать на вопросы в режиме реального времени.Важной частью критерия успеха my для этого варианта использования было стремление руководства понять и распространить эти концепции науки о данных в контексте. Поскольку существует множество других алгоритмов / моделей, которые могут оптимизировать производительность модели на основе данных, я рекомендую вам поэкспериментировать.

Когда пользователь отправляет заявку, легко взять текст и прокачать его по модели. При этом мы можем определить…

a) если модель находит релевантный текст

b) какая категория лучше всего соответствует тексту

 # Сохраните модель в переменной 'model' 
 model = pipe.fit (X_train, y_train) # Сохранить массив прогнозов для данного ТЕКСТА 
 pred_category = model.predict (TEXT) # Сохранить массив вероятностей прогнозов для данного ТЕКСТА 
 pred_probability = model.predict_proba (TEXT) 

Обе наши переменные, которые предсказывают вернет массив чисел, пропорциональный длине списка категорий. Если мы напечатаем pred_category, мы ожидаем, что массив из 8 чисел, которые соответствуют нашим 8 категориям, с 0 или 1 для представления релевантности.Если текстовой строкой было «Мне нужен новый корпоративный ноутбук», то мы должны ожидать массив из 0, за исключением 1 в n-й позиции, что соответствует «Global Support Services». Мы можем использовать «pred_probability», чтобы увидеть, насколько сильным является результат предсказания для GSS в контексте; при 98% для этой конкретной текстовой строки можно с уверенностью сказать, что мы доверяем модели 😃.

Мы можем использовать тот же API таблиц, который мы использовали для очистки данных, заменив наш ответ GET на запрос PUT, чтобы обновить билет в ServiceNow.В режиме реального времени пользователь отправляет заявку, и модель обновляет ServiceNow с прогнозируемой категорией менее чем за минуту. Давайте похвалим себя за внедрение эффективного решения для машинного обучения!

Устранение неисправностей с помощью машинного обучения

Поставщики услуг приложений управляют огромными и сложными инфраструктурами. Как и в любой сложной системе, время от времени что-то может пойти не так по разным причинам (например, проблемы с ответом на сетевое соединение, ограничения ресурсов инфраструктуры, проблемы с программным обеспечением и т. Д.).В результате вопрос о том, как быстро решать проблемы, когда они возникают, становится критически важным для повышения удовлетворенности клиентов и их удержания.

------------------------------------------------- ------------------------------------------

Примечание. Показатели производительности, указанные в этом посте, основаны на общедоступных наборах данных и не относятся к конкретному проекту или организации.

------------------------------------------------- ------------------------------------------

В последнее время быстрое развитие алгоритмов обработки естественного языка (NLP) помогло решить многие практические проблемы путем анализа текстовой информации.Были разработаны мощные алгоритмы для интерпретации человеческого языка и получения прогнозов. Ансамблевые модели также хорошо подходят для дальнейшего повышения производительности, поскольку они могут лучше исследовать скрытое пространство, чтобы воспользоваться преимуществами функций / весов, обнаруженных из группы обученных моделей.

В этом сообщении блога мы представляем эффективный алгоритм машинного обучения, который поможет поставщикам услуг приложений управлять и автоматически решать проблемы, связанные с обращениями, а также значительно улучшить взаимодействие с пользователем и эффективность работы.Мы представим гибридный подход, который использует как подход неконтролируемой кластеризации, так и контролируемое встраивание глубокого обучения, чтобы максимизировать изучение функций и эффективность обучения. Затем несколько оптимизированных моделей объединяются для создания механизма рекомендаций. Такой подход помогает включить наиболее актуальную информацию, лучше исследует корпус для данной проблемы и приводит к более последовательным и надежным прогнозам.

Обычная обработка билетов

Обработка заявок на устранение неисправностей - трудоемкий и утомительный процесс.Традиционно он в значительной степени полагается на человеческие знания. Это также очень технологично и трудоемко. На рисунке 1, например, показан жизненный цикл типичного процесса разрешения проблемных заявок. С момента сообщения об инциденте до момента успешного закрытия проблемы будет выполнено множество повторяющихся шагов.

Сначала билет будет распределен по категориям и назначен конкретной команде. Затем начинается процесс сортировки, когда несколько человек выполняют множество шагов, чтобы определить дополнительную информацию, выполнить процедуры устранения неполадок до того, как будет получено разрешение.Во время этого трудоемкого процесса в систему может быть введена дополнительная информация рабочего журнала, которая предоставляет дополнительную информацию для дальнейшего устранения неполадок. Даже при интенсивном обучении конкретный человек в сервисной группе, назначенной для разрешения заявки, не сможет охватить все разнообразие вопросов, проблем и их решения, не говоря уже о том, чтобы решать их эффективно.

Часто может произойти неправильная сортировка, что может привести к повторному открытию проблемы и увеличению времени для решения.Повторное открытие заявки и длительное время до ее разрешения значительно влияют на удовлетворенность клиентов, что может вызвать нежелательный потенциальный отток. Более того, человеческие знания, полученные в результате обширных проб и ошибок, и многолетний опыт могут быть легко потеряны при смене персонала.

Рис. 1. Процесс обработки заявок на устранение неисправностей (ручное или машинное обучение) - любезно предоставлено Шайлешем Шриваставой.

Мы можем заменить утомительный и трудоемкий процесс сортировки интеллектуальными рекомендациями и подходом с использованием искусственного интеллекта.Ожидается, что время разрешения будет значительно сокращено (до 75 процентов) без повторного открытия нескольких заявок и длительной сортировки.

Как показано на рисунке 1, модель, обученная с использованием исторических данных и прошлых разрешений, может быть использована для сопоставления и кодирования билетов с наиболее релевантными разрешениями, ранжированными в соответствии с сходством между новыми входящими билетами и любыми существующими билетами в системе. После этого обслуживающий персонал сможет составить ранжированный список наиболее вероятных разрешений, основанный на исторических данных с высокой точностью, и использовать эту информацию для быстрой сортировки и назначения.

Как реализовать модели естественного языка для обработки запросов о неисправностях

Для обработки заявок на устранение неисправностей их необходимо преобразовать в формат, понятный машине. Обработка естественного языка (NLP) - это набор процессов для перевода естественных языков (слов и предложений) в то, что машина может понять и интерпретировать. Прежде чем естественный язык можно будет преобразовать в числовые представления (которые понимает машина), должен произойти ряд шагов предварительной обработки, например, выделение корней, удаление стоп-слов, лемматизация, токенизация и т. Д.Затем язык необходимо сгруппировать и закодировать для получения интерпретаций. Мы можем кодировать частоту (векторизатор подсчета, TF-IDF) или внутреннее значение (встраивание слов) или внутреннее значение последовательности слов (LSTM или Long Short Term Memory, LSTM с вниманием).

В следующих разделах описывается наш подход к кодированию заявок на устранение неисправностей.

Тематическое моделирование

Тематическое моделирование - это метод неконтролируемого машинного обучения для обнаружения абстрактных «тем», встречающихся в коллекции документов.Скрытое распределение Дирихле (LDA) является примером тематического моделирования и используется для кластеризации текста в документе по определенным темам.

LDA был впервые применен для кластеризации текстового корпуса по нескольким темам и представляет собой неконтролируемый подход. Требуется частая переподготовка, чтобы отразить дрейф данных. Однако обнаруженные темы могут обеспечить хорошее начальное сопоставление с кластерами. При выводе каждый новый билет сопоставляется с определенным кластером, который был обучен, и затем можно рекомендовать наиболее частые решения, связанные с кластером билетов.На рисунке 2 показан результат тематического моделирования.

Рисунок 2-1: Тематическая кластеризация.

Рисунок 2-2: Тематическая кластеризация: наиболее актуальные темы после обучения.

Вложение слов с помощью глубоких нейронных сетей

В нашей реализации языкового моделирования мы использовали несколько глубоких нейронных сетей, чтобы помочь кодировать ввод текста в сообщениях о неисправностях (рисунок 3). Используя обучаемость нейронных сетей, мы можем фиксировать не только частоту слов, но также последовательность и глубокую внутреннюю информацию текста в пространстве скрытых признаков.

В идеале, хорошо спроектированная нейронная сеть может отображать текст, представленный в виде функций, в скрытое пространство, чтобы создать лучшие меры сходства для последующего классификатора или рекомендателя. Например, в нашем случае мы хотим, чтобы нейронная сеть изучала отображение, чтобы аналогичные проблемы отображались в одном и том же правильном разрешении. Это отображение называется вложением (рисунок 3). В скрытом пространстве похожие проблемы должны быть ближе друг к другу, чтобы мы могли легко отделить их от других проблем с помощью классификатора или рекомендателя.

Рис. 3. Использование глубоких нейронных сетей для отображения текста в скрытом пространстве для лучшего измерения сходства.

Для решения проблемы развивающегося корпуса, возникшего в результате вариаций стилей и выражений описания проблем или даже изменений в системе, вызванных обновлениями программного обеспечения, мы создали наше индивидуальное встраивание, обогатив предварительно обученное встраивание накопленным текстом и рабочими журналами, информацией и знаниями. захвачено сверхурочно.

Модель обучается с помощью 3 различных методов сопоставления, применяемых для подключения заявки о неисправности к известному разрешению с использованием исторических данных (рисунок 4). В частности, индексное кодирование, кодирование LSTM и однократное кодирование. Для каждого из этих подходов положительные пары (правильно сопоставленный билет к разрешению) и отрицательные пары (неправильно сопоставленный билет к разрешению) генерируются из существующего корпуса для обучения модели.

Модель индекса предназначена для кодирования совпадающих пар на основе ранее решенных проблем и изучения скрытой кодировки для представления этого совпадения.Во время обучения это рассматривается как проблема двоичной классификации, когда положительные пары имеют положительные метки (например, 1), а отрицательные пары имеют другую метку (например, 0). Кодировка LSTM учитывает последовательность слов в данном тексте и пытается ее представить. Аналогичный подход используется во время обучения для обучения сети как задачи бинарной классификации. После обучения скрытое кодирование, полученное от обученной нейронной сети, сможет представлять характеристики из шаблонов, представленных в последовательности слов длинных предложений.

В случае кодирования одного кадра для данного билета используется триплет, образованный положительным совпадением разрешения (правильное разрешение) и отрицательным совпадением разрешения (генерируется случайным образом из данных). Расстояние между положительной парой минимизируется с помощью нейронной сети, а расстояние между отрицательной парой и нейронной сетью той же архитектуры максимально. Настроенная функция потерь предназначена для одновременного достижения обоих. Таким образом, мы учим нейронную сеть генерировать вложения, которые представляют билеты, чтобы различать сопоставление для правильного и неправильного разрешения.

Рисунок 4. Языковые модели на основе глубоких нейронных сетей.

Как работает рекомендатель ансамбля?

По сути, рекомендатель - это механизм ранжирования для ранжирования и выбора элементов с наибольшей вероятностью. Вероятность может быть определена на основе сходства, некоторого расстояния или комбинации многих факторов (например, частоты, давности и т. Д.). Из четырех моделей, описанных в предыдущем разделе, мы сможем получить лучшие рекомендации для каждой модели, выбрав разрешения наивысшего ранга на основе метрики расстояния (например, косинусного подобия).Затем мы используем механизм наложения для создания новых функций на основе всех рекомендаций четырех моделей (рисунок 5). Затем подходящая модель машинного обучения может использовать эти функции и улучшать рекомендации с помощью простого мультиклассового классификатора, поскольку количество возможных решений значительно сократилось после прохождения первого раунда процесса рекомендации.

Рисунок 5: Обучение и выводы для рекомендателя.

Результат эксперимента с использованием данных Bitex [1] показал преимущество комбинирования различных подходов, как обучения без учителя, так и обучения с учителем, для получения более согласованных и надежных прогнозов с помощью механизма рекомендаций (таблица 1).

Таблица 1: Результат эксперимента.

Темы и шаблоны, обнаруженные посредством тематического моделирования с использованием подхода к обучению без учителя, обеспечивают очень стабильную начальную основу, когда количество тем настроено должным образом. Различные подходы к глубокому обучению, проиллюстрированные в этой статье, способны решать различные аспекты проблем языковой интерпретации в контексте решения проблемных вопросов. В частности, нейронная сеть на основе индексов способна изучать скрытое кодирование на основе согласованных пар тикет-разрешение с относительно низкими требованиями к вычислительным ресурсам.

LSTM может кодировать более подробную информацию из последовательностей слов в описании из положительных и отрицательных пар совпадений разрешения билетов. Однако потребление вычислительных ресурсов LSTM огромно по сравнению с другими подходами [2] и настраиваемой функцией потерь. Гибридный подход, объединяющий эти алгоритмы, может дать хороший прирост производительности с точки зрения точности (или ошибки) по сравнению с тем, что может достичь каждая отдельная модель.

Учитывая требования к вычислительным ресурсам для LSTM, для облегченной реализации ресурсов ансамбль с LDA, индексным кодированием и однократным кодированием может обеспечить очень хорошую производительность.Для любой реализации, которая может позволить себе более длительное обучение / повторное обучение, добавление LSTM в смесь для ансамбля может обеспечить превосходную производительность.

Мы также наблюдали в практических сценариях при применении алгоритмов обучения, что знания предметной области, представленные тем, как описание курируется и организовано, играют важную роль. Эти неотъемлемые знания сами по себе при правильном обращении и последовательном контроле в течение долгого времени обеспечат большой потенциал для дальнейшего совершенствования алгоритмов обучения.

В результате этого дизайна и объединения нескольких моделей, каждая из которых фиксирует определенный аспект данных, мы хотели бы закодировать (например, шаблоны конкретных тем, различие между правильно и неправильно сопоставленными разрешениями, а также последовательность слов в предложение), наша рекомендательная система способна автоматически разрешать заявки на устранение неисправностей и сокращать среднее время ремонта (MTTR) примерно более чем на 40 процентов.

Как выглядит полное решение?

Наш механизм рекомендаций предназначен для сопоставления нового билета с правильным разрешением с использованием наших предварительно обученных моделей.Механизм рекомендаций интегрирован с клиентским приложением с помощью API REST (передача репрезентативного состояния). Когда создается новый билет, необработанная информация передается нашему движку через конечную точку прогнозирования. Билет сначала проходит через предпроцессор. Основное внимание здесь уделяется тому, чтобы на следующий шаг была перенесена только соответствующая информация. Информация, связанная с проблемой, в сообщении о неисправности часто скрывается из-за большого количества нерелевантного контента. Любой такой контент в заявке, который не добавляет ценности задаче, считается шумом.Необходимо устранить шум, который смешивается с данными. В NLP это делается с помощью различных методов, таких как сопоставление регулярных выражений, удаление тегов HTML, исправление орфографии, сопоставление ключевых слов и т. Д.

Очищенные данные затем поступают в механизм рекомендаций, где обученная модель глубокого обучения встраивает текстовую информацию и сопоставляет ее с разрешением, основанным на вероятности. Эта рекомендация для билета отправляется обратно в клиентское приложение. Сотрудник службы поддержки, работающий над заявкой, получит рекомендованное решение, позволяющее быстрее решить проблему.Для четко определенных шагов разрешения рекомендация может быть связана с набором автоматических сценариев, в которых определенный процент заявок может даже быть автоматически разрешен без какого-либо вмешательства человека.

Прогнозы нашего рекомендателя хранятся в кеш-памяти в памяти. Эта интеграция гарантирует, что разрешение может быть легко получено без использования рекомендателя для ранее спрогнозированных билетов, если содержимое билета остается неизменным. Если тикет обновляется дополнительными данными, рекомендатель вызывается снова, так как теперь у нас есть больше информации, которая потенциально может помочь сопоставить тикет с более точным разрешением.

Рис. 6. Комплексное рекомендательное решение.

Качество прогнозов любой модели машинного обучения зависит от данных, на которых она была обучена. Каждой заявке на неисправность сопоставляется ее правильное разрешение (метка) путем обучения модели на исторических заявках и их соответствующем статусе разрешения. Алгоритм изучает внутреннюю взаимосвязь между атрибутами билета и метками и применяет эту изученную логику к новым невидимым билетам.Однако это обучение - повторяющийся процесс. По мере того, как мы представляем нашу модель глубокой нейронной сети большему количеству данных, алгоритм сможет предоставлять рекомендации с большей уверенностью.

Для этого мы возвращаем подтвержденные человеком предсказания каждого билета в модель, используя цикл обратной связи. Когда инженер службы поддержки закрывает заявку, они обновляют основную причину (метку) заявки. Эта информация вместе с заявкой возвращается в наш механизм рекомендаций через конечную точку обратной связи.По сути, мы даем модели возможность извлечь уроки из того, что она уже знает, усилив обучение и настроив параметры для получения лучших рекомендаций.

Цикл обратной связи обновляет историческую базу данных билетами вместе с их метками и повторно обучает глубокую нейронную сеть на этих дополнительных данных. Этот непрерывный цикл обучения модели, прогнозирования разрешения и повторного обучения модели с дополнительными данными гарантирует, что модель автоматически учится на любых изменениях в характере заявки о неисправности, тем самым постоянно улучшаясь с течением времени.

Будущие работы

В будущем мы планируем расширить существующую структуру для подключения нескольких источников контента и систем продажи билетов, чтобы обогатить корпус, специфичный для телекоммуникаций. Это позволит лучше встраивать и лучше отображать, таким образом, дальнейшее обобщение текущих моделей и повышение производительности.

Благодарности

Эта статья является результатом вклада следующих членов команды в различных организациях Ericsson: Венката Снехит, Редди Говинда Редди, Луле Ю, Сюаньченг Фан, Николас Ферланд, Никита Бутаков, Цзененг Янг, Йи Ли, Чжаоджи Хуанг, Ашиш Сингх М., Шайлеш Шривастава, Снеха Вадхва, Грегори Дютрие, Юэ Джу, Манодж Намбьяр, Салман Мемон.

Список литературы

1. «Набор данных службы поддержки Bitext». https://blog.bitext.com/freecustomer-support-dataset, 2015.
.
2. Кох, Р. Земель, Р. Салахутдинов, «Сиамские нейронные сети для однократного распознавания изображений», 2015.

Узнать больше

Прочтите сообщение в нашем блоге о том, как создавать надежные детекторы аномалий с помощью машинного обучения.

Подробнее о сетевой архитектуре, управляемой данными.

Подключиться к Алке и войти в LinkedIn.