


Comment la vision par ordinateur change le commerce de détail
La vision par ordinateur dans le commerce de détail permet aux ordinateurs de voir et d'analyser des données critiques et d'en tirer une compréhension. Lorsqu’elle est appliquée au processus de vente au détail, elle peut créer un changement de paradigme dans le fonctionnement du commerce de détail traditionnel.
Si l'intelligence artificielle permet aux ordinateurs de penser, alors la vision par ordinateur permet aux ordinateurs de voir, d'analyser et de comprendre. En tant que sous-ensemble de l'intelligence artificielle, la vision par ordinateur permet aux ordinateurs et aux systèmes d'extraire des informations significatives à partir d'images numérisées, de vidéos et de toute autre aide visuelle.
Il fournit des recommandations et prend certaines actions en fonction des données qu'il obtient. Grâce à ses solutions révolutionnaires, le marché mondial de la vision par ordinateur devrait atteindre 73,7 milliards de dollars d'ici 2027. Ces dernières années, de plus en plus d’entreprises de vente au détail ont prévu d’intégrer la vision par ordinateur dans leurs opérations.
D’ici 2028, la taille du marché de l’intelligence artificielle dans le secteur mondial de la vente au détail devrait atteindre 31,18 milliards de dollars américains. De l’analyse du comportement des consommateurs à la surveillance de l’état de santé en magasin, la vision par ordinateur dans le commerce de détail peut contribuer à améliorer les revenus des détaillants et l’expérience d’achat globale des clients.
Avantages de la vision par ordinateur dans le commerce de détail
La vision par ordinateur dans le commerce de détail a le potentiel de transformer le secteur en améliorant l'expérience d'achat globale des clients et le retour sur investissement des détaillants.
1. Cartographie de cartes thermiques dans le secteur de la vente au détail
Une carte thermique est une représentation graphique de données, utilisant différentes couleurs pour représenter différentes valeurs. Cela peut aider à visualiser la densité. Dans le secteur de la vente au détail, les cartes thermiques aideront les utilisateurs à identifier et à comprendre le comportement des consommateurs et les fonctionnalités du magasin. La technologie de cartographie thermique dans le commerce de détail fournit des images en temps réel pour aider à surveiller l'activité et à attribuer différentes couleurs au trafic des consommateurs à chaque étage ou zone. Des géants du secteur tels que Sephora, Samsonite et ATU Duty Free ont déployé des cartes thermiques dans leurs magasins pour tester de nouvelles stratégies de vente, expérimenter des mises en page et comprendre l'activité des clients dans le magasin.
2. Miroir virtuel
Le miroir virtuel est un miroir sans tain qui affiche un affichage électronique derrière la vitre. La plupart de ces miroirs sont équipés d’une vision par ordinateur capable de surveiller et d’analyser les modèles visuels. Le miroir virtuel utilise des capteurs, des caméras et des écrans équipés de vision par ordinateur pour proposer aux clients différentes suggestions de tenues basées sur les tendances actuelles et les données collectées.
Offrir aux acheteurs la possibilité de voir et d'essayer virtuellement plusieurs vêtements leur permet de gagner du temps en n'ayant pas à faire la queue et d'améliorer l'expérience d'achat globale. Les caméras déployées avec la vision par ordinateur aideront à capturer la forme et la taille de l'utilisateur et, sur cette base, à lui offrir diverses options basées sur les tendances de la mode. La mise en œuvre de miroirs virtuels dans les magasins de détail peut contribuer à réduire la charge de travail du personnel de vente et également à améliorer l'expérience de la marque.
3. Détection du trafic en magasin
Les caméras et capteurs de vision informatique pour l'analyse des clients aident à détecter et à identifier les modèles de trafic et de données en magasin. Cela permet de séparer les itinéraires des acheteurs dans tout le magasin et de capturer les taux de trafic répercutés. Cela aide les détaillants à identifier les promotions qui stimulent l'engagement des utilisateurs et celles qui fonctionnent mal.
L’analyse du commerce de détail par l’IA inclut également les interactions des employés et des clients et ne se limite pas à l’observation du comportement d’achat des acheteurs. Il offre une visibilité en temps réel sur l'engagement des services en magasin et permet de piloter des campagnes de messagerie et de marketing personnalisées.
Par exemple, Samsung utilise la vision par ordinateur pour quantifier le comportement des clients en magasin. Il utilise plusieurs caméras en magasin et des algorithmes avancés de vision par ordinateur pour collecter des données de trafic, démographiques et de temps d'arrêt, leur donnant ainsi une compréhension claire des performances du magasin et des mesures préliminaires de performance.
4. Prévention des pertes
La vision par ordinateur est connue sous le nom d'yeux de l'ordinateur et est donc cruciale pour prévenir les pertes liées au vol dans les magasins de détail. Les algorithmes d'apprentissage automatique en vision par ordinateur aident à observer le comportement des clients, à détecter et à identifier des modèles et à prendre les décisions requises en fonction de ces entrées. Cela permet d’identifier toute activité suspecte de la part des acheteurs.
Les problèmes tels que les employés offrant des produits gratuits ou à prix réduit à des personnes qu'ils connaissent ont été réduits après la mise en œuvre de la vision par ordinateur. Étant donné que la technologie peut identifier chaque article dans la zone de paiement et le lier à une transaction, la vision par ordinateur peut aider à empêcher toute tentative de vol d'articles par les employés.
5. Reconnaissance d'images
La technologie de reconnaissance d'images basée sur la vision par ordinateur est largement utilisée par les entreprises de vente au détail et de commerce électronique. Cela profite à la fois aux consommateurs et aux détaillants. En utilisant l'apprentissage profond dans la reconnaissance d'images, il peut aider les détaillants en fournissant des fonctionnalités telles que la recherche personnalisée, le profilage des clients ou des acheteurs, la détection des contrefaçons, l'analyse des tendances de la mode, etc.
Grâce aux données collectées grâce à la reconnaissance d'image, les détaillants peuvent les mettre en œuvre, concevoir des campagnes marketing efficaces et améliorer le retour sur investissement. Cela peut également améliorer l'expérience en magasin, car la technologie peut aider les détaillants à conserver les ventes des clients qui préfèrent comparer les prix en ligne via des smartphones ou d'autres appareils.
6. Renforcer la gestion des stocks
Les systèmes de gestion des stocks dans le secteur de la vente au détail visent à répondre aux besoins des clients et à fournir des produits sans stocker trop de produits, qui pourraient éventuellement expirer ou être gaspillés dans l'entrepôt, ou vice versa. ce qui épuisera les stocks.
La disponibilité d'un produit en rayon fait référence à sa visibilité en rayon auprès des clients au bon endroit, au bon moment et au bon prix. Une mauvaise gestion de la disponibilité en rayon entraîne des pertes pour tout le monde, car les clients peuvent quitter un magasin de détail spécifique et se rendre dans un autre magasin de détail, ce qui entraîne une perte à long terme de la fidélité des clients et des ventes.
L'utilisation de la vision par ordinateur et de l'apprentissage automatique peut aider à réduire la mauvaise gestion de la disponibilité dans les rayons en surveillant et en accordant des opportunités en gardant une vue des stocks à tout moment. La vision par ordinateur permet la collecte de données en temps réel via des vidéos et des images collectées à partir de téléphones mobiles, de robots et/ou de caméras fixes placées dans des entrepôts et des étagères. Un logiciel basé sur la vision par ordinateur permet de détecter les défauts des articles mal étiquetés, de suivre les stocks, de prédire la demande hors pointe et de pointe pour des produits spécifiques et de fournir des commandes aux fournisseurs.
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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

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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

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.

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

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.

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

Selon les informations de ce site Web du 5 juillet, GlobalFoundries a publié un communiqué de presse le 1er juillet de cette année, annonçant l'acquisition de la technologie de nitrure de gallium (GaN) et du portefeuille de propriété intellectuelle de Tagore Technology, dans l'espoir d'élargir sa part de marché dans l'automobile et Internet. des objets et des domaines d'application des centres de données d'intelligence artificielle pour explorer une efficacité plus élevée et de meilleures performances. Alors que des technologies telles que l’intelligence artificielle générative (GenerativeAI) continuent de se développer dans le monde numérique, le nitrure de gallium (GaN) est devenu une solution clé pour une gestion durable et efficace de l’énergie, notamment dans les centres de données. Ce site Web citait l'annonce officielle selon laquelle, lors de cette acquisition, l'équipe d'ingénierie de Tagore Technology rejoindrait GF pour développer davantage la technologie du nitrure de gallium. g
