Wie Computer Vision den Einzelhandel verändert
Computer Vision im Einzelhandel ermöglicht es Computern, kritische Daten zu sehen, zu analysieren und daraus Erkenntnisse zu gewinnen. Wenn es auf den Einzelhandelsprozess angewendet wird, kann es zu einem Paradigmenwechsel in der Art und Weise führen, wie der traditionelle Einzelhandel funktioniert.
Wenn künstliche Intelligenz Computern das Denken ermöglicht, dann ermöglicht Computer Vision Computern das Sehen, Analysieren und Verstehen. Als Teilbereich der künstlichen Intelligenz ermöglicht Computer Vision es Computern und Systemen, aus digitalisierten Bildern, Videos und anderen visuellen Hilfsmitteln aussagekräftige Informationen zu extrahieren.
Es gibt Empfehlungen und ergreift bestimmte Maßnahmen basierend auf den erhaltenen Daten. Dank seiner revolutionären Lösungen wird der globale Computer-Vision-Markt bis 2027 voraussichtlich 73,7 Milliarden US-Dollar erreichen. In den letzten Jahren planen immer mehr Einzelhandelsunternehmen, Computer Vision in ihre Abläufe zu integrieren.
Bis 2028 wird die Marktgröße der künstlichen Intelligenz im globalen Einzelhandel voraussichtlich 31,18 Milliarden US-Dollar erreichen. Von der Analyse des Verbraucherverhaltens bis hin zur Überwachung des Gesundheitszustands im Geschäft kann Computer Vision im Einzelhandel dazu beitragen, den Umsatz des Einzelhändlers und das allgemeine Einkaufserlebnis der Kunden zu verbessern.
Vorteile von Computer Vision im Einzelhandel
Computer Vision im Einzelhandel hat das Potenzial, die Branche zu verändern, indem das allgemeine Einkaufserlebnis für Kunden und der ROI für Einzelhändler verbessert werden.
1. Heatmap-Mapping im Einzelhandel
Eine Heatmap ist eine grafische Darstellung von Daten, bei der verschiedene Farben zur Darstellung unterschiedlicher Werte verwendet werden. Es kann helfen, die Dichte zu visualisieren. Im Einzelhandel helfen Heatmaps Benutzern dabei, das Verbraucherverhalten und die Geschäftsfunktionalität zu erkennen und zu verstehen. Die Heat-Mapping-Technologie im Einzelhandel bietet Echtzeitbilder, um die Aktivität zu überwachen und dem Verbraucherverkehr auf jeder Etage oder in jedem Bereich unterschiedliche Farben zuzuweisen. Branchenriesen wie Sephora, Samsonite und ATU Duty Free haben Heatmaps in ihren Filialen eingesetzt, um neue Verkaufsstrategien zu testen, mit Layouts zu experimentieren und die Kundenaktivitäten im Geschäft zu verstehen.
2. Virtueller Spiegel
Der virtuelle Spiegel ist ein Zwei-Wege-Spiegel, der eine elektronische Anzeige hinter dem Glas anzeigt. Die meisten dieser Spiegel sind mit Computer Vision ausgestattet, die visuelle Muster überwachen und analysieren kann. Der virtuelle Spiegel nutzt Sensoren, Kameras und Displays, die mit Computer Vision ausgestattet sind, um Kunden basierend auf aktuellen Trends und gesammelten Daten unterschiedliche Outfitvorschläge zu unterbreiten.
Käufern die Möglichkeit zu geben, mehrere Kleidungsstücke anzusehen und virtuell anzuprobieren, hilft ihnen, Zeit zu sparen, da sie nicht in der Schlange stehen müssen, und verbessert das Einkaufserlebnis insgesamt. Mit Computer Vision eingesetzte Kameras helfen dabei, die Form und Größe des Benutzers zu erfassen und ihm auf dieser Grundlage verschiedene Optionen basierend auf Modetrends anzubieten. Die Implementierung virtueller Spiegel in Einzelhandelsgeschäften kann dazu beitragen, die Arbeitsbelastung des Verkaufspersonals zu verringern und das Markenerlebnis zu verbessern.
3. Erkennung des Ladenverkehrs
Computer-Vision-Kameras und Sensoren für Kundenanalysen helfen, den Verkehr und Datenmuster im Geschäft zu erkennen und zu identifizieren. Dies ermöglicht die Trennung der Käuferrouten im gesamten Geschäft und die Erfassung der Pass-Through-Verkehrsraten. Dies hilft Einzelhändlern zu erkennen, welche Werbeaktionen das Nutzerengagement steigern und welche weniger gut ankommen.
KI-Einzelhandelsanalysen umfassen auch Mitarbeiter- und Kundeninteraktionen und beschränken sich nicht nur auf die Beobachtung des Kaufverhaltens der Käufer. Es bietet Echtzeit-Einblick in das Service-Engagement im Geschäft und trägt dazu bei, personalisierte Nachrichten und Marketingkampagnen voranzutreiben.
Samsung nutzt beispielsweise Computer Vision, um das Verhalten der Kunden im Geschäft zu quantifizieren. Mithilfe mehrerer In-Store-Kameras und fortschrittlicher Computer-Vision-Algorithmen werden Verkehrs-, Bevölkerungs- und Verweildauerdaten erfasst, die ein klares Verständnis der Leistung des Stores und vorläufige Leistungsmessungen ermöglichen.
4. Schadensverhütung
Computer Vision wird als die Augen des Computers bezeichnet und ist daher von entscheidender Bedeutung, um Diebstahlschäden in Einzelhandelsgeschäften zu verhindern. Algorithmen für maschinelles Lernen in der Bildverarbeitung helfen dabei, das Kundenverhalten zu beobachten, Muster zu erkennen und zu identifizieren und auf der Grundlage dieser Eingaben erforderliche Entscheidungen zu treffen. Dies hilft dabei, verdächtige Aktivitäten von Käufern zu erkennen.
Probleme wie das Verschenken kostenloser oder vergünstigter Produkte durch Mitarbeiter an Personen, die sie kennen, wurden durch die Implementierung von Computer Vision reduziert. Da die Technologie jeden Artikel im Kassenbereich identifizieren und mit einer Transaktion verknüpfen kann, kann Computer Vision dazu beitragen, Diebstahlversuche von Mitarbeitern zu verhindern.
5. Bilderkennung
Computer Vision-gesteuerte Bilderkennungstechnologie wird in großem Umfang von Einzelhandels- und E-Commerce-Unternehmen eingesetzt. Davon profitieren sowohl Verbraucher als auch Händler. Durch den Einsatz von Deep Learning in der Bilderkennung kann es Einzelhändlern helfen, indem es Funktionen wie personalisierte Suche, Kunden- oder Käuferprofilierung, Fälschungserkennung, Analyse von Modetrends und mehr bereitstellt.
Mit den durch Bilderkennung gesammelten Daten können Einzelhändler diese umsetzen, effektive Marketingkampagnen entwerfen und die Kapitalrendite verbessern. Es kann auch das Erlebnis im Laden verbessern, da die Technologie Einzelhändlern helfen kann, Verkäufe von Kunden zu halten, die Preise lieber online über Smartphones oder andere Geräte vergleichen.
6. Bestandsverwaltung stärken
Bestandsverwaltungssysteme im Einzelhandel sollen die Bedürfnisse der Kunden erfüllen und Produkte liefern, ohne zu viele Produkte zu lagern, die möglicherweise ablaufen oder im Lager verschwendet werden, oder umgekehrt. was zur Erschöpfung des Lagerbestands führen wird.
Produktverfügbarkeit im Regal bezieht sich auf die Sichtbarkeit im Regal für die Kunden zum richtigen Ort, zur richtigen Zeit und zum richtigen Preis. Eine schlechte Verwaltung der Regalverfügbarkeit führt zu Verlusten für alle, da Kunden ein bestimmtes Einzelhandelsgeschäft verlassen und zu einem anderen Einzelhandelsgeschäft wechseln können, was langfristig zu einem Verlust der Kundenbindung und des Umsatzes führt.
Der Einsatz von Computer Vision und maschinellem Lernen kann dazu beitragen, Missmanagement bei der Verfügbarkeit in Regalen einzudämmen, indem jederzeit Lagerbestände überwacht und Chancen gewährt werden. Computer Vision ermöglicht die Datenerfassung in Echtzeit durch Videos und Bilder, die von Mobiltelefonen, Robotern und/oder fest installierten Kameras in Lagerhallen und Regalen gesammelt werden. Auf Computer Vision basierende Software hilft dabei, Mängel an falsch etikettierten Artikeln zu erkennen, den Lagerbestand zu verfolgen, die Nachfrage nach bestimmten Produkten außerhalb und zu Spitzenzeiten vorherzusagen und Bestellungen an Lieferanten weiterzuleiten.
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Bytedance Cutting führt SVIP-Supermitgliedschaft ein: 499 Yuan für ein fortlaufendes Jahresabonnement, das eine Vielzahl von KI-Funktionen bietet
Jun 28, 2024 am 03:51 AM
Diese Seite berichtete am 27. Juni, dass Jianying eine von FaceMeng Technology, einer Tochtergesellschaft von ByteDance, entwickelte Videobearbeitungssoftware ist, die auf der Douyin-Plattform basiert und grundsätzlich kurze Videoinhalte für Benutzer der Plattform produziert Windows, MacOS und andere Betriebssysteme. Jianying kündigte offiziell die Aktualisierung seines Mitgliedschaftssystems an und führte ein neues SVIP ein, das eine Vielzahl von KI-Schwarztechnologien umfasst, wie z. B. intelligente Übersetzung, intelligente Hervorhebung, intelligente Verpackung, digitale menschliche Synthese usw. Preislich beträgt die monatliche Gebühr für das Clipping von SVIP 79 Yuan, die Jahresgebühr 599 Yuan (Hinweis auf dieser Website: entspricht 49,9 Yuan pro Monat), das fortlaufende Monatsabonnement beträgt 59 Yuan pro Monat und das fortlaufende Jahresabonnement beträgt 499 Yuan pro Jahr (entspricht 41,6 Yuan pro Monat). Darüber hinaus erklärte der Cut-Beamte auch, dass diejenigen, die den ursprünglichen VIP abonniert haben, das Benutzererlebnis verbessern sollen
Kontexterweiterter KI-Codierungsassistent mit Rag und Sem-Rag
Jun 10, 2024 am 11:08 AM
Verbessern Sie die Produktivität, Effizienz und Genauigkeit der Entwickler, indem Sie eine abrufgestützte Generierung und ein semantisches Gedächtnis in KI-Codierungsassistenten integrieren. Übersetzt aus EnhancingAICodingAssistantswithContextUsingRAGandSEM-RAG, Autor JanakiramMSV. Obwohl grundlegende KI-Programmierassistenten natürlich hilfreich sind, können sie oft nicht die relevantesten und korrektesten Codevorschläge liefern, da sie auf einem allgemeinen Verständnis der Softwaresprache und den gängigsten Mustern beim Schreiben von Software basieren. Der von diesen Coding-Assistenten generierte Code eignet sich zur Lösung der von ihnen zu lösenden Probleme, entspricht jedoch häufig nicht den Coding-Standards, -Konventionen und -Stilen der einzelnen Teams. Dabei entstehen häufig Vorschläge, die geändert oder verfeinert werden müssen, damit der Code in die Anwendung übernommen wird
Sieben coole technische Interviewfragen für GenAI und LLM
Jun 07, 2024 am 10:06 AM
Um mehr über AIGC zu erfahren, besuchen Sie bitte: 51CTOAI.x Community https://www.51cto.com/aigc/Translator|Jingyan Reviewer|Chonglou unterscheidet sich von der traditionellen Fragendatenbank, die überall im Internet zu sehen ist erfordert einen Blick über den Tellerrand hinaus. Large Language Models (LLMs) gewinnen in den Bereichen Datenwissenschaft, generative künstliche Intelligenz (GenAI) und künstliche Intelligenz zunehmend an Bedeutung. Diese komplexen Algorithmen verbessern die menschlichen Fähigkeiten, treiben Effizienz und Innovation in vielen Branchen voran und werden zum Schlüssel für Unternehmen, um wettbewerbsfähig zu bleiben. LLM hat ein breites Anwendungsspektrum und kann in Bereichen wie der Verarbeitung natürlicher Sprache, der Textgenerierung, der Spracherkennung und Empfehlungssystemen eingesetzt werden. Durch das Lernen aus großen Datenmengen ist LLM in der Lage, Text zu generieren
Kann LLM durch Feinabstimmung wirklich neue Dinge lernen: Die Einführung neuen Wissens kann dazu führen, dass das Modell mehr Halluzinationen hervorruft
Jun 11, 2024 pm 03:57 PM
Large Language Models (LLMs) werden auf riesigen Textdatenbanken trainiert und erwerben dort große Mengen an realem Wissen. Dieses Wissen wird in ihre Parameter eingebettet und kann dann bei Bedarf genutzt werden. Das Wissen über diese Modelle wird am Ende der Ausbildung „verdinglicht“. Am Ende des Vortrainings hört das Modell tatsächlich auf zu lernen. Richten Sie das Modell aus oder verfeinern Sie es, um zu erfahren, wie Sie dieses Wissen nutzen und natürlicher auf Benutzerfragen reagieren können. Aber manchmal reicht Modellwissen nicht aus, und obwohl das Modell über RAG auf externe Inhalte zugreifen kann, wird es als vorteilhaft angesehen, das Modell durch Feinabstimmung an neue Domänen anzupassen. Diese Feinabstimmung erfolgt mithilfe von Eingaben menschlicher Annotatoren oder anderer LLM-Kreationen, wobei das Modell auf zusätzliches Wissen aus der realen Welt trifft und dieses integriert
Um ein neues wissenschaftliches und komplexes Frage-Antwort-Benchmark- und Bewertungssystem für große Modelle bereitzustellen, haben UNSW, Argonne, die University of Chicago und andere Institutionen gemeinsam das SciQAG-Framework eingeführt
Jul 25, 2024 am 06:42 AM
Herausgeber | Der Frage-Antwort-Datensatz (QA) von ScienceAI spielt eine entscheidende Rolle bei der Förderung der Forschung zur Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP). Hochwertige QS-Datensätze können nicht nur zur Feinabstimmung von Modellen verwendet werden, sondern auch effektiv die Fähigkeiten großer Sprachmodelle (LLMs) bewerten, insbesondere die Fähigkeit, wissenschaftliche Erkenntnisse zu verstehen und zu begründen. Obwohl es derzeit viele wissenschaftliche QS-Datensätze aus den Bereichen Medizin, Chemie, Biologie und anderen Bereichen gibt, weisen diese Datensätze immer noch einige Mängel auf. Erstens ist das Datenformular relativ einfach, die meisten davon sind Multiple-Choice-Fragen. Sie sind leicht auszuwerten, schränken jedoch den Antwortauswahlbereich des Modells ein und können die Fähigkeit des Modells zur Beantwortung wissenschaftlicher Fragen nicht vollständig testen. Im Gegensatz dazu offene Fragen und Antworten
Fünf Schulen des maschinellen Lernens, die Sie nicht kennen
Jun 05, 2024 pm 08:51 PM
Maschinelles Lernen ist ein wichtiger Zweig der künstlichen Intelligenz, der Computern die Möglichkeit gibt, aus Daten zu lernen und ihre Fähigkeiten zu verbessern, ohne explizit programmiert zu werden. Maschinelles Lernen hat ein breites Anwendungsspektrum in verschiedenen Bereichen, von der Bilderkennung und der Verarbeitung natürlicher Sprache bis hin zu Empfehlungssystemen und Betrugserkennung, und es verändert unsere Lebensweise. Im Bereich des maschinellen Lernens gibt es viele verschiedene Methoden und Theorien, von denen die fünf einflussreichsten Methoden als „Fünf Schulen des maschinellen Lernens“ bezeichnet werden. Die fünf Hauptschulen sind die symbolische Schule, die konnektionistische Schule, die evolutionäre Schule, die Bayes'sche Schule und die Analogieschule. 1. Der Symbolismus, auch Symbolismus genannt, betont die Verwendung von Symbolen zum logischen Denken und zum Ausdruck von Wissen. Diese Denkrichtung glaubt, dass Lernen ein Prozess der umgekehrten Schlussfolgerung durch das Vorhandene ist
SOTA Performance, eine multimodale KI-Methode zur Vorhersage der Protein-Ligand-Affinität in Xiamen, kombiniert erstmals molekulare Oberflächeninformationen
Jul 17, 2024 pm 06:37 PM
Herausgeber |. KX Im Bereich der Arzneimittelforschung und -entwicklung ist die genaue und effektive Vorhersage der Bindungsaffinität von Proteinen und Liganden für das Arzneimittelscreening und die Arzneimitteloptimierung von entscheidender Bedeutung. Aktuelle Studien berücksichtigen jedoch nicht die wichtige Rolle molekularer Oberflächeninformationen bei Protein-Ligand-Wechselwirkungen. Auf dieser Grundlage schlugen Forscher der Universität Xiamen ein neuartiges Framework zur multimodalen Merkmalsextraktion (MFE) vor, das erstmals Informationen über Proteinoberfläche, 3D-Struktur und -Sequenz kombiniert und einen Kreuzaufmerksamkeitsmechanismus verwendet, um verschiedene Modalitäten zu vergleichen Ausrichtung. Experimentelle Ergebnisse zeigen, dass diese Methode bei der Vorhersage von Protein-Ligand-Bindungsaffinitäten Spitzenleistungen erbringt. Darüber hinaus belegen Ablationsstudien die Wirksamkeit und Notwendigkeit der Proteinoberflächeninformation und der multimodalen Merkmalsausrichtung innerhalb dieses Rahmens. Verwandte Forschungen beginnen mit „S
GlobalFoundries erschließt Märkte wie KI und erwirbt die Galliumnitrid-Technologie von Tagore Technology und zugehörige Teams
Jul 15, 2024 pm 12:21 PM
Laut Nachrichten dieser Website vom 5. Juli veröffentlichte GlobalFoundries am 1. Juli dieses Jahres eine Pressemitteilung, in der die Übernahme der Power-Galliumnitrid (GaN)-Technologie und des Portfolios an geistigem Eigentum von Tagore Technology angekündigt wurde, in der Hoffnung, seinen Marktanteil in den Bereichen Automobile und Internet auszubauen Anwendungsbereiche für Rechenzentren mit künstlicher Intelligenz, um höhere Effizienz und bessere Leistung zu erforschen. Da sich Technologien wie generative künstliche Intelligenz (GenerativeAI) in der digitalen Welt weiterentwickeln, ist Galliumnitrid (GaN) zu einer Schlüssellösung für nachhaltiges und effizientes Energiemanagement, insbesondere in Rechenzentren, geworden. Auf dieser Website wurde die offizielle Ankündigung zitiert, dass sich das Ingenieurteam von Tagore Technology im Rahmen dieser Übernahme mit GF zusammenschließen wird, um die Galliumnitrid-Technologie weiterzuentwickeln. G
