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Quel impact la technologie intelligente aura-t-elle sur le commerce de détail ?
Quel impact la technologie intelligente aura-t-elle sur le commerce de détail ?
Au cours des dernières années, le secteur de la vente au détail a été révolutionné par la technologie.
De la façon dont les magasins fonctionnent en interne au quotidien à la façon dont les consommateurs achètent et achètent des produits en passant par les stratégies marketing, le monde de la vente au détail est complètement différent de ce qu'il était autrefois. Si l’accès à Internet, l’évolution des progiciels, les smartphones et les nouvelles technologies ont eu jusqu’à présent un impact considérable sur le secteur de la vente au détail, les technologies intelligentes telles que l’IoT auront un impact considérable à l’avenir.
IOT est l'acronyme d'Internet des objets et comprend des logiciels, du matériel, une intégration de systèmes, des services de données et un accès à des services de télécommunications plus avancés que jamais. À la base, l’IoT est centré sur la manière dont nos appareils et technologies sont interconnectés et sur la manière dont ils interagissent les uns avec les autres et avec nous, les utilisateurs. L’IoT a le potentiel de résoudre d’innombrables problèmes dans toute une série de secteurs grâce à de nouvelles solutions innovantes, et le secteur de la vente au détail ne fait pas exception.
Jetons un coup d'œil à l'impact de l'Internet des objets et d'autres technologies numériques sur le développement du secteur de la vente au détail.
Gestion des employés
En tant que détaillant, il est crucial de gérer vos employés le plus efficacement possible. Si vous n’avez pas suffisamment d’employés pour répondre aux besoins de votre entreprise, votre entreprise de vente au détail finira par échouer. Ces dernières années, il est devenu de plus en plus possible d'utiliser l'Internet des objets pour gérer la planification des employés des détaillants. Les propriétaires d'entreprise peuvent simplement créer des feuilles de temps en ligne et envoyer les feuilles de temps des employés à jour directement sur les appareils mobiles des employés. Les employés peuvent souvent pointer depuis leurs appareils en utilisant la localisation GPS pour prouver qu'ils sont réellement au travail et prêts à travailler sur site. Cette intégration de la technologie a complètement changé la donne pour les détaillants en termes de gestion de leurs équipes et continuera de jouer un rôle important dans la façon dont les détaillants gèrent leurs équipes de vente au détail.
Inventaire et chaîne d'approvisionnement
De nombreux magasins de détail traditionnels utilisent déjà la technologie des étagères intelligentes pour surveiller leurs niveaux de stocks. Grâce à cette approche innovante, les gérants de magasin peuvent accéder aux détails et aux rapports en temps réel sur les produits en stock et les niveaux de ventes. Ces systèmes utilisent la technologie RFID (Radio Frequency Identification) pour fournir les résultats les plus précis. Dans ces systèmes, chaque produit est attaché à une étiquette RFID, et un lecteur RFID est utilisé pour lire les détails de l’étiquette et transmettre les détails de l’étiquette via une antenne à une plate-forme IoT, où les informations sont ensuite traitées. Cela permet aux détaillants de surveiller les niveaux de stocks tout au long de leur chaîne d'approvisionnement, leur redonnant ainsi le contrôle du développement de leurs opérations de vente au détail.
Notifications ciblées
En matière de marketing, les détaillants exploitent également la technologie IoT. Les détails d’un événement ciblé, des coupons de réduction et d’autres offres sont envoyés aux smartphones des consommateurs dans une zone géographique spécifique, permettant aux détaillants de cibler directement les consommateurs susceptibles d’être intéressés par leurs produits. Lorsque les clients reçoivent ces informations, ils sont plus susceptibles de s'aventurer en magasin pour profiter des offres proposées par le détaillant. Qu'il s'agisse de remises, de soldes, de promotions, d'événements, de concours ou de promotions en direct, les détaillants peuvent toucher directement les consommateurs dans les zones où ils sont les plus susceptibles d'être intéressés et d'agir.
Caisse sans caisse
De nombreux grands supermarchés ont déjà commencé à mettre en œuvre le paiement sans caisse avec beaucoup de succès, et ce n'était qu'une question de temps avant que cette technologie ne commence à apparaître dans d'autres types de magasins de détail. Grâce à une combinaison de caméras, d'applications et de systèmes de point de vente, les clients peuvent passer à la caisse pour finaliser leur achat sans aucune aide humaine. Au fil du temps, les systèmes d’IA contribueront à faire passer ce processus au niveau supérieur, en identifiant même les vols à l’étalage ou autres comportements suspects dans les magasins et aux caisses. Ces systèmes seront également intégrés aux systèmes de gestion des stocks et de la chaîne d'approvisionnement pour fournir aux détaillants une solution tout-en-un centrée sur la technologie IoT.
Reconnaissance faciale
Les logiciels de reconnaissance faciale sont déjà utilisés à des fins de sécurité dans les centres commerciaux et les grands supermarchés du monde entier, et la technologie s'améliore constamment. Cependant, à l’avenir, nous pourrions voir des systèmes de reconnaissance faciale être utilisés pour accroître l’engagement des clients grâce à des affichages d’affichage numérique. Lorsqu'un magasin identifie un client spécifique, l'affichage sera en mesure de proposer une signalisation différente qui sera plus attrayante pour cette personne, améliorant ainsi son expérience en magasin et augmentant la probabilité qu'elle conclue une vente.
L'avenir du commerce de détail dépendra de l'avenir de la technologie numérique
Bien que le secteur de la vente au détail fasse déjà un usage intensif de la technologie numérique, nous pouvons nous attendre à ce qu'elle joue un rôle encore plus important dans les magasins de détail de toutes formes et tailles. Avec tant de choses à gagner de ces technologies en évolution, telles que l’Internet des objets, ce n’est qu’une question de temps avant que davantage de détaillants explorent les possibilités offertes par la technologie numérique.
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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.
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
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.
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
Préparant des marchés tels que l'IA, GlobalFoundries acquiert la technologie du nitrure de gallium de Tagore Technology et les équipes associées
Jul 15, 2024 pm 12:21 PM
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
