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使用深度学习进行时间序列预测的论文、代码和实验列表
使用Python的进化算法，莫烦Python人工智能中文教程
利用AI智能体和Langgraph自动化潜在客户的研究、资格认定和拓展工作，创建个性化信息，并与您的CRM系统（HubSpot、Airtable、Google Sheets）连接。
一款利用LangGraph和Firecrawl技术自动进行公司调研和潜在客户挖掘的AI代理
一个高度可扩展的、云原生的全栈机器学习系统，用于实时数据流的需 求预测，包含推理、再训练循环等功能。
利用时间序列分解技术和随机森林算法分析销售数据
一款销售AI智能客服，可以与您的客户沟通，推荐产品，预约咨询，并处理Stripe支付。
这款应用利用生成式人工智能智能管理您的销售邮箱和客户关系管理系统（CRM），根据您的销售策略和公司品牌自动起草回复邮件，以及更多功能。
基于深度学习和机器学习的沃尔玛销售数据时间序列预测
一款语音AI助手，可通过个性化电话重新激活冷客户，利用AI智能评估客户兴趣，并将洞察直接同步到您的客户关系管理系统（CRM）
利用AI驱动洞察提升营收的销售转化率优化MLOps方案。该方案包含H2O AutoML、ZenML管道、Neptune.ai追踪、数据验证、漂移分析、CI/CD、Streamlit应用、Docker和GitHub Actions。还包括电子邮件提醒、Discord/Slack集成和SHAP可解释性功能。简化机器学习工作流程，提升销售业绩。
利用人工智能分析消费者购买模式并预测销售额
基于区块链的供应链管理系统，结合机器学习进行销售预测。简化了供应商与员工间的交易和库存管理。采用MERN技术栈、Solidity和Flask构建。
一款AI潜在客户生成代理，能够自动从Quora发现并筛选合格的潜在客户。它利用Firecrawl进行智能网页抓取，Phidata进行代理协调，Composio进行Google Sheets集成，从而创建一个能够持续生成和整理合格潜在客户的系统，且人工干预最少！
基于Scikit-learn (Sklearn)、Python和SQL的机器学习项目——利用管道数据预测公司销售额
构建一个机器学习模型，预测每周销售额，准确率达到97.4%。集成了探索性数据分析工具，用于分析趋势、模式和可行性洞察。该方案能够进行详细的销售对比，评估特征的影响和范围，并识别业绩最佳者，从而极大提升零售行业的决策能力。
使用亚马逊Forecast进行销售需求预测
一款基于OpenAI GPT-4的命令行工具，可以生成多种语言引人入胜的销售宣传文案。支持多种销售框架，并提供了一个使用Spectre.Console构建的友好用户界面。非常适合希望轻松创建有影响力的宣传文案的销售专业人员和营销人员。
? AI-powered tool to analyze GitHub stargazers, identify companies, and evaluate them as potential customers for AI scraping infrastructure
A visually interactive AI-powered sales forecasting dashboard using Streamlit, Plotly, and Python. Visualize KPIs, trends, and export filtered data with ease.
