スマートテクノロジーは小売業にどのような影響を与えるのでしょうか?
過去数年にわたり、小売業界はテクノロジーによって革命を起こしてきました。
店舗の日常的な内部運営方法から、消費者の商品購入方法、マーケティング戦略に至るまで、小売の世界はかつてとは完全に異なります。インターネットへのアクセス、進化するソフトウェアパッケージ、スマートフォン、新技術はこれまで小売業界に多大な影響を与えてきましたが、将来的にはIoTなどのスマート技術が大きな影響を与えるでしょう。
IOT は Internet of Things の頭字語で、ソフトウェア、ハードウェア、システム統合、データ サービス、およびこれまでよりも高度な通信サービスへのアクセスで構成されます。 IoT の核心は、デバイスとテクノロジーがどのように相互接続され、それらが相互に、またユーザーと対話する方法を中心としています。 IoT は、新しい革新的なソリューションによってさまざまな業界にわたる無数の問題を解決する可能性を秘めており、小売業界も例外ではありません。
モノのインターネットやその他のデジタル テクノロジーが小売業界の発展にどのような影響を与えるかを見てみましょう。
従業員管理
小売業者として、従業員を可能な限り効率的に管理することが重要です。ビジネス ニーズを満たすのに十分な従業員がいない場合、小売業は最終的に失敗します。近年、モノのインターネットを使用して小売業者の従業員のスケジュール管理を行うことがますます可能になってきています。ビジネス オーナーは、オンラインでタイムシートを作成するだけで、最新の従業員のタイムシートを従業員のモバイル デバイスに直接送信できます。多くの場合、従業員は GPS 位置情報を使用して自分のデバイスから出勤し、実際に勤務しており、現場で作業する準備ができていることを証明できます。このテクノロジーの統合により、小売業者のチーム管理のあり方は完全に変わり、今後も小売業者が小売チームを管理する方法において重要な役割を果たし続けることになります。
在庫とサプライ チェーン
従来型の小売店の多くは、すでにスマート シェルフ テクノロジーを使用して在庫レベルを監視しています。この革新的なアプローチにより、店舗マネージャーは在庫製品と売上レベルに関するリアルタイムの詳細とレポートにアクセスできます。これらのシステムは、RFID (無線周波数識別) テクノロジーを利用して、最も正確な結果を提供します。これらのシステムでは、各製品に RFID タグが取り付けられ、RFID リーダーを使用してタグの詳細が読み取られ、アンテナを介してタグの詳細が IoT プラットフォームに送信され、そこで情報が処理されます。これにより、小売業者はサプライチェーン全体の在庫レベルを監視できるようになり、小売事業の展開を再び制御できるようになります。
対象を絞った通知
マーケティング面では、小売業者も IoT テクノロジーを活用しています。対象を絞ったイベントの詳細、割引クーポン、その他のオファーが特定の地理的エリア内の消費者のスマートフォンに送信されるため、小売業者は自社の製品に興味を持つ可能性のある消費者を直接ターゲットにすることができます。顧客はこの情報を受け取ると、小売店が提供するオファーを利用するために店内に足を運ぶ可能性が高くなります。割引、セール、特売、イベント、コンテスト、ライブプロモーションなど、小売業者は消費者が最も興味を持ち、行動を起こす可能性が高い分野に直接アプローチできます。
レジなしチェックアウト
多くの大手スーパーマーケットはすでにレジなしチェックアウトを導入し、大きな成功を収めており、このテクノロジーが他のタイプの小売店にも導入され始めるのは時間の問題でした。カメラ、アプリ、POS システムを組み合わせて使用することで、顧客は人の手を借りずにチェックアウトに進み、購入を完了できます。時間の経過とともに、AI システムはこのプロセスを次のレベルに引き上げ、店舗やレジで万引きやその他の不審な行為が発生したときも特定できるようになるでしょう。これらのシステムは在庫およびサプライチェーン管理システムとも統合され、IoT テクノロジーを中心としたオールインワン ソリューションを小売業者に提供します。
顔認識
顔認識ソフトウェアは、すでに世界中のショッピング モールや大型スーパーマーケットでセキュリティ目的で使用されており、技術は常に向上しています。ただし、将来的には、デジタル サイネージ ディスプレイを通じて顧客エンゲージメントを高めるために顔認識システムが使用される可能性があります。店舗が特定の顧客を識別すると、その顧客にとってより魅力的なさまざまな看板をディスプレイに表示できるため、顧客の店内体験が向上し、販売を完了する可能性が高まります。
小売の未来は今後のデジタル テクノロジーに依存します
小売業界はすでにデジタル テクノロジーを多用していますが、あらゆる小売店でデジタル テクノロジーがさらに大きな役割を果たすことが期待されています。形と大きさの役割。モノのインターネットなど、進化するテクノロジーから得られるものは非常に多く、より多くの小売業者がデジタル テクノロジーが提供する可能性を模索するのは時間の問題です。
以上がスマートテクノロジーは小売業にどのような影響を与えるのでしょうか?の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。

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AIGC について詳しくは、51CTOAI.x コミュニティ https://www.51cto.com/aigc/Translator|Jingyan Reviewer|Chonglou を参照してください。これらの質問は、インターネット上のどこでも見られる従来の質問バンクとは異なります。既成概念にとらわれずに考える必要があります。大規模言語モデル (LLM) は、データ サイエンス、生成人工知能 (GenAI)、および人工知能の分野でますます重要になっています。これらの複雑なアルゴリズムは人間のスキルを向上させ、多くの業界で効率とイノベーションを推進し、企業が競争力を維持するための鍵となります。 LLM は、自然言語処理、テキスト生成、音声認識、推奨システムなどの分野で幅広い用途に使用できます。 LLM は大量のデータから学習することでテキストを生成できます。

大規模言語モデル (LLM) は巨大なテキスト データベースでトレーニングされ、そこで大量の現実世界の知識を取得します。この知識はパラメータに組み込まれており、必要なときに使用できます。これらのモデルの知識は、トレーニングの終了時に「具体化」されます。事前トレーニングの終了時に、モデルは実際に学習を停止します。モデルを調整または微調整して、この知識を活用し、ユーザーの質問により自然に応答する方法を学びます。ただし、モデルの知識だけでは不十分な場合があり、モデルは RAG を通じて外部コンテンツにアクセスできますが、微調整を通じてモデルを新しいドメインに適応させることが有益であると考えられます。この微調整は、ヒューマン アノテーターまたは他の LLM 作成物からの入力を使用して実行され、モデルは追加の実世界の知識に遭遇し、それを統合します。

編集者 |ScienceAI 質問応答 (QA) データセットは、自然言語処理 (NLP) 研究を促進する上で重要な役割を果たします。高品質の QA データ セットは、モデルの微調整に使用できるだけでなく、大規模言語モデル (LLM) の機能、特に科学的知識を理解し推論する能力を効果的に評価することもできます。現在、医学、化学、生物学、その他の分野をカバーする多くの科学 QA データ セットがありますが、これらのデータ セットにはまだいくつかの欠点があります。まず、データ形式は比較的単純で、そのほとんどが多肢選択式の質問であり、評価は簡単ですが、モデルの回答選択範囲が制限され、科学的な質問に回答するモデルの能力を完全にテストすることはできません。対照的に、自由回答型の Q&A

機械学習は人工知能の重要な分野であり、明示的にプログラムしなくてもコンピューターにデータから学習して能力を向上させる機能を提供します。機械学習は、画像認識や自然言語処理から、レコメンデーションシステムや不正行為検出に至るまで、さまざまな分野で幅広く応用されており、私たちの生活様式を変えつつあります。機械学習の分野にはさまざまな手法や理論があり、その中で最も影響力のある 5 つの手法は「機械学習の 5 つの流派」と呼ばれています。 5 つの主要な学派は、象徴学派、コネクショニスト学派、進化学派、ベイジアン学派、およびアナロジー学派です。 1. 象徴主義は、象徴主義とも呼ばれ、論理的推論と知識の表現のためのシンボルの使用を強調します。この学派は、学習は既存の既存の要素を介した逆演繹のプロセスであると信じています。

編集者 | KX 医薬品の研究開発の分野では、タンパク質とリガンドの結合親和性を正確かつ効果的に予測することが、医薬品のスクリーニングと最適化にとって重要です。しかし、現在の研究では、タンパク質とリガンドの相互作用における分子表面情報の重要な役割が考慮されていません。これに基づいて、アモイ大学の研究者らは、初めてタンパク質の表面、3D 構造、配列に関する情報を組み合わせ、クロスアテンション メカニズムを使用して異なるモダリティの特徴を比較する、新しいマルチモーダル特徴抽出 (MFE) フレームワークを提案しました。アライメント。実験結果は、この方法がタンパク質-リガンド結合親和性の予測において最先端の性能を達成することを実証しています。さらに、アブレーション研究は、この枠組み内でのタンパク質表面情報と多峰性特徴の位置合わせの有効性と必要性を実証しています。 「S」で始まる関連研究

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