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Le dilemme des données dans l'environnement informatique de pointe du commerce de détail actuel
Le dilemme des données dans l'environnement informatique de pointe du commerce de détail actuel
Les détaillants sont inondés de nombreuses technologies en évolution dans lesquelles ils ont investi ou envisagent d'acheter, notamment les points de vente (POS), l'intelligence artificielle et l'analyse, l'automatisation, la réalité augmentée et virtuelle, l'IoT, la vidéosurveillance et bien plus encore, pour permettre magasins Les opérations sont plus complexes.
Aujourd'hui, les détaillants sont aux prises avec des défis croissants en matière de gestion des données. Ils doivent maintenir les systèmes informatiques critiques de l'entreprise en ligne 24h/24 et 7j/7 pour garantir la continuité des opérations commerciales et la disponibilité des applications client, tout en gérant séparément des ensembles de données tout aussi importants et les séquences de vidéosurveillance en magasin.
Toutes ces données sont créées et gérées sur des dizaines, des centaines ou des milliers de sites individuels appelés « edge computing ». Explorons les problèmes actuels de l'informatique de pointe et identifions les moyens par lesquels les responsables informatiques du commerce de détail peuvent acheter la solution idéale pour les environnements multi-magasins.
Le dilemme des données des détaillants
Les détaillants sont inondés de nombreuses technologies en évolution dans lesquelles ils ont investi ou envisagent d'acheter, notamment les points de vente (PDV), l'intelligence artificielle et l'analyse, l'automatisation, la réalité augmentée et virtuelle et l'Internet des Choses, vidéosurveillance, etc., rendant les opérations des magasins plus complexes. Compte tenu de l’essor du BOPIS et des produits similaires, de nombreuses entreprises doivent intégrer leurs opérations de commerce électronique et en magasin.
Les grandes chaînes de magasins comptant des centaines ou des milliers d'emplacements peuvent rapidement se heurter à des problèmes de contrôle des coûts et de complexité liés à la gestion des données pour chaque emplacement. Les sites tels que les PME et les petites franchises, ainsi que les petits détaillants doivent toujours protéger les données générées dans leurs magasins, mais ils ont tendance à disposer de budgets et d'un personnel informatique plus réduits que les grands détaillants.
Avec l'évolution rapide des solutions technologiques, les détaillants lancent aujourd'hui de nombreux nouveaux produits pour aider à réduire les coûts et à maximiser l'utilisation des ressources. Aujourd'hui, les responsables informatiques du commerce de détail peuvent éliminer les systèmes obsolètes pour optimiser plusieurs environnements. Un système de stockage à connexion directe (DAS) utilisant des disques de serveur ou des boîtes de jonction externes (JBOD) peut être une solution simple pour les détaillants, qui peuvent offrir une certaine normalité en exploitant les cartes RAID internes des serveurs d'exécution de chaque magasin.
Mais DAS a ses limites et ses coûts supplémentaires, car il existe un point de défaillance unique dans le déploiement d'un magasin, et les pannes d'infrastructure, telles que la perte d'un serveur ou de plusieurs disques durs, peuvent empêcher l'accès aux données ou aux applications pour continuer à fonctionner. .
L'HCI d'aujourd'hui, ainsi que les serveurs et systèmes de stockage virtualisés, offrent d'énormes capacités sur site dans chaque magasin, en particulier là où la disponibilité et la protection des données restent des facteurs de risque. Des clusters de calcul et de stockage à haute disponibilité dans le magasin lui-même peuvent résoudre ces problèmes.
Flexibilité et haute disponibilité pour la disponibilité des détaillants
Comme nous l'avons vu dans d'innombrables titres, les temps d'arrêt sont l'une des plus grandes craintes dans le monde informatique. Lorsqu'un magasin « fait faillite », non seulement les revenus de l'entreprise sont affectés, mais la fidélité des clients et la réputation de la marque sont également menacées. Cela fait de la haute disponibilité et de l'absence de points de défaillance uniques une priorité clé pour les détaillants du monde entier, car ils sont chargés de maintenir une disponibilité 24 heures sur 24 en magasin.
Les attributs généraux qui augmenteront encore les coûts de stockage des détaillants incluent la facilité d'utilisation, la robustesse et la flexibilité. Le stockage doit être facile à déployer et à gérer à partir d’un ou plusieurs emplacements. La solution doit être indépendante du matériel, de l'hyperviseur et du logiciel afin de pouvoir se connecter à tout environnement existant ou nouveau et être compatible avec les produits de tous les principaux fournisseurs. Cette flexibilité permettra aux responsables informatiques du commerce de détail de personnaliser les produits matériels et logiciels existants, préférés ou futurs, pérennisant ainsi l'environnement et protégeant l'investissement initial.
Créez un environnement de stockage de séquences de vidéosurveillance évolutif et abordable
En plus des données en magasin générées par les systèmes de point de vente et d'autres applications, de nombreux détaillants capturent également des séquences de vidéosurveillance. Cette capture vidéo existe pour l'une des deux raisons suivantes : premièrement, pour la sécurité en magasin et deuxièmement, pour des informations commerciales.
Bien que les données vidéo puissent être extrêmement précieuses, ces fichiers sont volumineux et peuvent nécessiter des solutions de stockage volumineuses et coûteuses. Les détaillants doivent également s’assurer qu’ils respectent les dernières exigences légales et réglementaires en matière de légalité et de conservation des vidéos et autres données client. Il est préférable de séparer complètement votre infrastructure informatique de vidéosurveillance de votre environnement de stockage de données d'entreprise.
Pour protéger les budgets, les capacités de stockage de vidéosurveillance doivent être optimisées pour répondre aux attentes constantes d'un nombre croissant de caméras générant toujours plus de données dans davantage d'endroits, à des résolutions plus élevées et à des fréquences d'images. Une stratégie définie pour le stockage, la conservation et l'accès aux vidéos est nécessaire, y compris des politiques définies et une automatisation pour rendre la gestion vidéo réellement gérable.
Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!
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Bytedance Cutting lance le super abonnement SVIP : 499 yuans pour un abonnement annuel continu, offrant une variété de fonctions d'IA
Jun 28, 2024 am 03:51 AM
Ce site a rapporté le 27 juin que Jianying est un logiciel de montage vidéo développé par FaceMeng Technology, une filiale de ByteDance. Il s'appuie sur la plateforme Douyin et produit essentiellement du contenu vidéo court pour les utilisateurs de la plateforme. Il est compatible avec iOS, Android et. Windows, MacOS et autres systèmes d'exploitation. Jianying a officiellement annoncé la mise à niveau de son système d'adhésion et a lancé un nouveau SVIP, qui comprend une variété de technologies noires d'IA, telles que la traduction intelligente, la mise en évidence intelligente, l'emballage intelligent, la synthèse humaine numérique, etc. En termes de prix, les frais mensuels pour le clipping SVIP sont de 79 yuans, les frais annuels sont de 599 yuans (attention sur ce site : équivalent à 49,9 yuans par mois), l'abonnement mensuel continu est de 59 yuans par mois et l'abonnement annuel continu est de 59 yuans par mois. est de 499 yuans par an (équivalent à 41,6 yuans par mois) . En outre, le responsable de Cut a également déclaré que afin d'améliorer l'expérience utilisateur, ceux qui se sont abonnés au VIP d'origine
Assistant de codage d'IA augmenté par le contexte utilisant Rag et Sem-Rag
Jun 10, 2024 am 11:08 AM
Améliorez la productivité, l’efficacité et la précision des développeurs en intégrant une génération et une mémoire sémantique améliorées par la récupération dans les assistants de codage IA. Traduit de EnhancingAICodingAssistantswithContextUsingRAGandSEM-RAG, auteur JanakiramMSV. Bien que les assistants de programmation d'IA de base soient naturellement utiles, ils ne parviennent souvent pas à fournir les suggestions de code les plus pertinentes et les plus correctes, car ils s'appuient sur une compréhension générale du langage logiciel et des modèles d'écriture de logiciels les plus courants. Le code généré par ces assistants de codage est adapté à la résolution des problèmes qu’ils sont chargés de résoudre, mais n’est souvent pas conforme aux normes, conventions et styles de codage des équipes individuelles. Cela aboutit souvent à des suggestions qui doivent être modifiées ou affinées pour que le code soit accepté dans l'application.
Le réglage fin peut-il vraiment permettre au LLM d'apprendre de nouvelles choses : l'introduction de nouvelles connaissances peut amener le modèle à produire davantage d'hallucinations
Jun 11, 2024 pm 03:57 PM
Les grands modèles linguistiques (LLM) sont formés sur d'énormes bases de données textuelles, où ils acquièrent de grandes quantités de connaissances du monde réel. Ces connaissances sont intégrées à leurs paramètres et peuvent ensuite être utilisées en cas de besoin. La connaissance de ces modèles est « réifiée » en fin de formation. À la fin de la pré-formation, le modèle arrête effectivement d’apprendre. Alignez ou affinez le modèle pour apprendre à exploiter ces connaissances et répondre plus naturellement aux questions des utilisateurs. Mais parfois, la connaissance du modèle ne suffit pas, et bien que le modèle puisse accéder à du contenu externe via RAG, il est considéré comme bénéfique de l'adapter à de nouveaux domaines grâce à un réglage fin. Ce réglage fin est effectué à l'aide de la contribution d'annotateurs humains ou d'autres créations LLM, où le modèle rencontre des connaissances supplémentaires du monde réel et les intègre.
Sept questions d'entretien technique Cool GenAI et LLM
Jun 07, 2024 am 10:06 AM
Pour en savoir plus sur l'AIGC, veuillez visiter : 51CTOAI.x Community https://www.51cto.com/aigc/Translator|Jingyan Reviewer|Chonglou est différent de la banque de questions traditionnelle que l'on peut voir partout sur Internet. nécessite de sortir des sentiers battus. Les grands modèles linguistiques (LLM) sont de plus en plus importants dans les domaines de la science des données, de l'intelligence artificielle générative (GenAI) et de l'intelligence artificielle. Ces algorithmes complexes améliorent les compétences humaines et stimulent l’efficacité et l’innovation dans de nombreux secteurs, devenant ainsi la clé permettant aux entreprises de rester compétitives. LLM a un large éventail d'applications. Il peut être utilisé dans des domaines tels que le traitement du langage naturel, la génération de texte, la reconnaissance vocale et les systèmes de recommandation. En apprenant de grandes quantités de données, LLM est capable de générer du texte
Afin de fournir un nouveau système de référence et d'évaluation de questions-réponses scientifiques et complexes pour les grands modèles, l'UNSW, Argonne, l'Université de Chicago et d'autres institutions ont lancé conjointement le cadre SciQAG.
Jul 25, 2024 am 06:42 AM
L'ensemble de données ScienceAI Question Answering (QA) joue un rôle essentiel dans la promotion de la recherche sur le traitement du langage naturel (NLP). Des ensembles de données d'assurance qualité de haute qualité peuvent non seulement être utilisés pour affiner les modèles, mais également évaluer efficacement les capacités des grands modèles linguistiques (LLM), en particulier la capacité à comprendre et à raisonner sur les connaissances scientifiques. Bien qu’il existe actuellement de nombreux ensembles de données scientifiques d’assurance qualité couvrant la médecine, la chimie, la biologie et d’autres domaines, ces ensembles de données présentent encore certaines lacunes. Premièrement, le formulaire de données est relativement simple, et la plupart sont des questions à choix multiples. Elles sont faciles à évaluer, mais limitent la plage de sélection des réponses du modèle et ne peuvent pas tester pleinement la capacité du modèle à répondre aux questions scientifiques. En revanche, les questions et réponses ouvertes
Cinq écoles d'apprentissage automatique que vous ne connaissez pas
Jun 05, 2024 pm 08:51 PM
L'apprentissage automatique est une branche importante de l'intelligence artificielle qui donne aux ordinateurs la possibilité d'apprendre à partir de données et d'améliorer leurs capacités sans être explicitement programmés. L'apprentissage automatique a un large éventail d'applications dans divers domaines, de la reconnaissance d'images et du traitement du langage naturel aux systèmes de recommandation et à la détection des fraudes, et il change notre façon de vivre. Il existe de nombreuses méthodes et théories différentes dans le domaine de l'apprentissage automatique, parmi lesquelles les cinq méthodes les plus influentes sont appelées les « Cinq écoles d'apprentissage automatique ». Les cinq grandes écoles sont l’école symbolique, l’école connexionniste, l’école évolutionniste, l’école bayésienne et l’école analogique. 1. Le symbolisme, également connu sous le nom de symbolisme, met l'accent sur l'utilisation de symboles pour le raisonnement logique et l'expression des connaissances. Cette école de pensée estime que l'apprentissage est un processus de déduction inversée, à travers les connaissances existantes.
Les performances de SOTA, la méthode d'IA de prédiction d'affinité protéine-ligand multimodale de Xiamen, combinent pour la première fois des informations sur la surface moléculaire
Jul 17, 2024 pm 06:37 PM
Editeur | KX Dans le domaine de la recherche et du développement de médicaments, il est crucial de prédire avec précision et efficacité l'affinité de liaison des protéines et des ligands pour le criblage et l'optimisation des médicaments. Cependant, les études actuelles ne prennent pas en compte le rôle important des informations sur la surface moléculaire dans les interactions protéine-ligand. Sur cette base, des chercheurs de l'Université de Xiamen ont proposé un nouveau cadre d'extraction de caractéristiques multimodales (MFE), qui combine pour la première fois des informations sur la surface des protéines, la structure et la séquence 3D, et utilise un mécanisme d'attention croisée pour comparer différentes modalités. alignement. Les résultats expérimentaux démontrent que cette méthode atteint des performances de pointe dans la prédiction des affinités de liaison protéine-ligand. De plus, les études d’ablation démontrent l’efficacité et la nécessité des informations sur la surface des protéines et de l’alignement des caractéristiques multimodales dans ce cadre. Les recherches connexes commencent par "S
SK Hynix présentera de nouveaux produits liés à l'IA le 6 août : HBM3E à 12 couches, NAND à 321 hauteurs, etc.
Aug 01, 2024 pm 09:40 PM
Selon les informations de ce site le 1er août, SK Hynix a publié un article de blog aujourd'hui (1er août), annonçant sa participation au Global Semiconductor Memory Summit FMS2024 qui se tiendra à Santa Clara, Californie, États-Unis, du 6 au 8 août, présentant de nombreuses nouvelles technologies de produit. Introduction au Future Memory and Storage Summit (FutureMemoryandStorage), anciennement Flash Memory Summit (FlashMemorySummit) principalement destiné aux fournisseurs de NAND, dans le contexte de l'attention croissante portée à la technologie de l'intelligence artificielle, cette année a été rebaptisée Future Memory and Storage Summit (FutureMemoryandStorage) pour invitez les fournisseurs de DRAM et de stockage et bien d’autres joueurs. Nouveau produit SK hynix lancé l'année dernière
