Bagaimanakah teknologi pintar akan memberi kesan kepada peruncitan?
Sejak beberapa tahun kebelakangan ini, industri runcit telah direvolusikan oleh teknologi.
Dari cara kedai beroperasi secara dalaman setiap hari kepada cara pengguna membeli dan membeli produk kepada strategi pemasaran, dunia peruncitan adalah berbeza sama sekali berbanding sebelum ini. Walaupun akses kepada internet, pakej perisian yang berkembang, telefon pintar dan teknologi baharu telah memberi impak besar kepada industri runcit setakat ini, teknologi pintar seperti IoT akan memberi impak yang besar pada masa hadapan.
IOT ialah akronim untuk Internet of Things dan terdiri daripada perisian, perkakasan, penyepaduan sistem, perkhidmatan data dan akses kepada perkhidmatan telekomunikasi yang lebih maju berbanding sebelum ini. Pada terasnya, IoT tertumpu pada cara peranti dan teknologi kami saling berkaitan dan cara ia berinteraksi antara satu sama lain dan dengan kami, pengguna. IoT mempunyai potensi untuk menyelesaikan banyak masalah merentas pelbagai industri dengan penyelesaian inovatif baharu, dan industri runcit tidak terkecuali.
Mari kita lihat bagaimana Internet Perkara dan teknologi digital lain akan memberi kesan kepada pembangunan industri runcit.
Pengurusan Pekerja
Sebagai peruncit, adalah penting untuk menguruskan pekerja anda secekap mungkin. Jika anda tidak mempunyai pekerja yang mencukupi untuk memenuhi keperluan perniagaan anda, perniagaan runcit anda akhirnya akan gagal. Dalam beberapa tahun kebelakangan ini, semakin mungkin untuk menggunakan Internet Perkara untuk mengendalikan penjadualan pekerja untuk peruncit. Pemilik perniagaan hanya boleh membuat helaian masa dalam talian dan mempunyai helaian masa pekerja yang terkini dihantar terus ke peranti mudah alih pekerja. Pekerja selalunya boleh masuk dari peranti mereka menggunakan lokasi GPS untuk membuktikan mereka sebenarnya sedang bekerja dan bersedia untuk bekerja di tapak. Penyepaduan teknologi ini telah mengubah sepenuhnya permainan untuk peruncit dalam hal mengurus pasukan mereka dan akan terus memainkan peranan penting dalam cara peruncit mengurus pasukan runcit mereka.
Inventori dan Rantaian Bekalan
Banyak kedai runcit tradisional sudah menggunakan teknologi rak pintar untuk memantau tahap inventori mereka. Dengan pendekatan inovatif ini, pengurus kedai boleh mengakses butiran masa nyata dan laporan mengenai produk dalam stok dan tahap jualan. Sistem ini menggunakan teknologi RFID (Radio Frequency Identification) untuk memberikan hasil yang paling tepat. Dalam sistem ini, setiap produk dilampirkan dengan teg RFID, dan pembaca RFID digunakan untuk membaca butiran teg dan menghantar butiran teg melalui antena ke platform IoT, di mana maklumat itu kemudiannya diproses. Ini membolehkan peruncit memantau tahap inventori merentas keseluruhan rantaian bekalan, memberikan mereka kembali kawalan ke atas pembangunan operasi runcit mereka.
Pemberitahuan Sasaran
Dari segi pemasaran, peruncit juga memanfaatkan teknologi IoT. Butiran acara yang disasarkan, kupon diskaun dan tawaran lain dihantar ke telefon pintar pengguna dalam kawasan geografi tertentu, membolehkan peruncit menyasarkan secara langsung pengguna yang mungkin berminat dengan produk mereka. Apabila pelanggan menerima maklumat ini, mereka lebih cenderung untuk meneroka di kedai untuk mengambil kesempatan daripada sebarang tawaran yang ditawarkan oleh peruncit. Sama ada diskaun, jualan, istimewa, acara, peraduan atau promosi langsung, peruncit boleh terus menjangkau pengguna di kawasan yang mereka paling berkemungkinan berminat dan mengambil tindakan.
Cashierless Checkout
Banyak pasar raya besar telah mula melaksanakan pembayaran tanpa cashier dengan kejayaan yang cemerlang, dan hanya menunggu masa sebelum teknologi ini mula muncul di jenis kedai runcit lain. Menggunakan gabungan kamera, apl dan sistem tempat jualan, pelanggan boleh meneruskan ke pembayaran untuk menyelesaikan pembelian mereka tanpa bantuan manusia. Dari masa ke masa, sistem AI akan membantu membawa proses ini ke peringkat seterusnya, malah mengenal pasti apabila mencuri kedai atau tingkah laku mencurigakan lain berlaku di kedai dan pembayaran. Sistem ini juga akan disepadukan dengan sistem pengurusan inventori dan rantaian bekalan untuk menyediakan peruncit dengan penyelesaian semua-dalam-satu yang berpusat pada teknologi IoT.
Pengecaman Muka
Perisian pengecaman muka sudah digunakan untuk tujuan keselamatan di pusat beli-belah dan pasar raya besar di seluruh dunia, dan teknologinya semakin bertambah baik sepanjang masa. Walau bagaimanapun, pada masa hadapan, kita mungkin melihat sistem pengecaman muka digunakan untuk meningkatkan penglibatan pelanggan melalui paparan papan tanda digital. Apabila kedai mengenal pasti pelanggan tertentu, paparan akan dapat menolak papan tanda berbeza yang akan lebih menarik kepada orang itu, sekali gus meningkatkan pengalaman dalam kedai mereka dan meningkatkan kemungkinan mereka akan menyelesaikan jualan.
Masa depan peruncitan akan bergantung pada teknologi digital yang bergerak ke hadapan
Walaupun industri runcit sudah banyak menggunakan teknologi digital, kami boleh menjangkakan ia memainkan peranan yang lebih besar dalam kedai runcit semua peranan bentuk dan saiz. Dengan begitu banyak keuntungan daripada teknologi yang berkembang ini, seperti Internet of Things, hanya menunggu masa sebelum lebih banyak peruncit meneroka kemungkinan yang ditawarkan oleh teknologi digital.
Atas ialah kandungan terperinci Bagaimanakah teknologi pintar akan memberi kesan kepada peruncitan?. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Alat AI Hot

Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI

AI Hentai Generator
Menjana ai hentai secara percuma.

Artikel Panas

Alat panas

Notepad++7.3.1
Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

SublimeText3 versi Cina
Versi Cina, sangat mudah digunakan

Hantar Studio 13.0.1
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Dreamweaver CS6
Alat pembangunan web visual

SublimeText3 versi Mac
Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

Topik panas



Laman web ini melaporkan pada 27 Jun bahawa Jianying ialah perisian penyuntingan video yang dibangunkan oleh FaceMeng Technology, anak syarikat ByteDance Ia bergantung pada platform Douyin dan pada asasnya menghasilkan kandungan video pendek untuk pengguna platform tersebut Windows , MacOS dan sistem pengendalian lain. Jianying secara rasmi mengumumkan peningkatan sistem keahliannya dan melancarkan SVIP baharu, yang merangkumi pelbagai teknologi hitam AI, seperti terjemahan pintar, penonjolan pintar, pembungkusan pintar, sintesis manusia digital, dsb. Dari segi harga, yuran bulanan untuk keratan SVIP ialah 79 yuan, yuran tahunan ialah 599 yuan (nota di laman web ini: bersamaan dengan 49.9 yuan sebulan), langganan bulanan berterusan ialah 59 yuan sebulan, dan langganan tahunan berterusan ialah 499 yuan setahun (bersamaan dengan 41.6 yuan sebulan) . Di samping itu, pegawai yang dipotong juga menyatakan bahawa untuk meningkatkan pengalaman pengguna, mereka yang telah melanggan VIP asal

Tingkatkan produktiviti, kecekapan dan ketepatan pembangun dengan menggabungkan penjanaan dipertingkatkan semula dan memori semantik ke dalam pembantu pengekodan AI. Diterjemah daripada EnhancingAICodingAssistantswithContextUsingRAGandSEM-RAG, pengarang JanakiramMSV. Walaupun pembantu pengaturcaraan AI asas secara semulajadi membantu, mereka sering gagal memberikan cadangan kod yang paling relevan dan betul kerana mereka bergantung pada pemahaman umum bahasa perisian dan corak penulisan perisian yang paling biasa. Kod yang dijana oleh pembantu pengekodan ini sesuai untuk menyelesaikan masalah yang mereka bertanggungjawab untuk menyelesaikannya, tetapi selalunya tidak mematuhi piawaian pengekodan, konvensyen dan gaya pasukan individu. Ini selalunya menghasilkan cadangan yang perlu diubah suai atau diperhalusi agar kod itu diterima ke dalam aplikasi

Model Bahasa Besar (LLM) dilatih pada pangkalan data teks yang besar, di mana mereka memperoleh sejumlah besar pengetahuan dunia sebenar. Pengetahuan ini dibenamkan ke dalam parameter mereka dan kemudiannya boleh digunakan apabila diperlukan. Pengetahuan tentang model ini "diperbaharui" pada akhir latihan. Pada akhir pra-latihan, model sebenarnya berhenti belajar. Selaraskan atau perhalusi model untuk mempelajari cara memanfaatkan pengetahuan ini dan bertindak balas dengan lebih semula jadi kepada soalan pengguna. Tetapi kadangkala pengetahuan model tidak mencukupi, dan walaupun model boleh mengakses kandungan luaran melalui RAG, ia dianggap berfaedah untuk menyesuaikan model kepada domain baharu melalui penalaan halus. Penalaan halus ini dilakukan menggunakan input daripada anotasi manusia atau ciptaan LLM lain, di mana model menemui pengetahuan dunia sebenar tambahan dan menyepadukannya

Untuk mengetahui lebih lanjut tentang AIGC, sila layari: 51CTOAI.x Komuniti https://www.51cto.com/aigc/Translator|Jingyan Reviewer|Chonglou berbeza daripada bank soalan tradisional yang boleh dilihat di mana-mana sahaja di Internet memerlukan pemikiran di luar kotak. Model Bahasa Besar (LLM) semakin penting dalam bidang sains data, kecerdasan buatan generatif (GenAI) dan kecerdasan buatan. Algoritma kompleks ini meningkatkan kemahiran manusia dan memacu kecekapan dan inovasi dalam banyak industri, menjadi kunci kepada syarikat untuk kekal berdaya saing. LLM mempunyai pelbagai aplikasi Ia boleh digunakan dalam bidang seperti pemprosesan bahasa semula jadi, penjanaan teks, pengecaman pertuturan dan sistem pengesyoran. Dengan belajar daripada sejumlah besar data, LLM dapat menjana teks

Pembelajaran mesin ialah cabang penting kecerdasan buatan yang memberikan komputer keupayaan untuk belajar daripada data dan meningkatkan keupayaan mereka tanpa diprogramkan secara eksplisit. Pembelajaran mesin mempunyai pelbagai aplikasi dalam pelbagai bidang, daripada pengecaman imej dan pemprosesan bahasa semula jadi kepada sistem pengesyoran dan pengesanan penipuan, dan ia mengubah cara hidup kita. Terdapat banyak kaedah dan teori yang berbeza dalam bidang pembelajaran mesin, antaranya lima kaedah yang paling berpengaruh dipanggil "Lima Sekolah Pembelajaran Mesin". Lima sekolah utama ialah sekolah simbolik, sekolah sambungan, sekolah evolusi, sekolah Bayesian dan sekolah analogi. 1. Simbolisme, juga dikenali sebagai simbolisme, menekankan penggunaan simbol untuk penaakulan logik dan ekspresi pengetahuan. Aliran pemikiran ini percaya bahawa pembelajaran adalah proses penolakan terbalik, melalui sedia ada

Editor |ScienceAI Question Answering (QA) set data memainkan peranan penting dalam mempromosikan penyelidikan pemprosesan bahasa semula jadi (NLP). Set data QA berkualiti tinggi bukan sahaja boleh digunakan untuk memperhalusi model, tetapi juga menilai dengan berkesan keupayaan model bahasa besar (LLM), terutamanya keupayaan untuk memahami dan menaakul tentang pengetahuan saintifik. Walaupun pada masa ini terdapat banyak set data QA saintifik yang meliputi bidang perubatan, kimia, biologi dan bidang lain, set data ini masih mempunyai beberapa kekurangan. Pertama, borang data adalah agak mudah, kebanyakannya adalah soalan aneka pilihan. Ia mudah dinilai, tetapi mengehadkan julat pemilihan jawapan model dan tidak dapat menguji sepenuhnya keupayaan model untuk menjawab soalan saintifik. Sebaliknya, Soal Jawab terbuka

Editor |. KX Dalam bidang penyelidikan dan pembangunan ubat, meramalkan pertalian pengikatan protein dan ligan dengan tepat dan berkesan adalah penting untuk pemeriksaan dan pengoptimuman ubat. Walau bagaimanapun, kajian semasa tidak mengambil kira peranan penting maklumat permukaan molekul dalam interaksi protein-ligan. Berdasarkan ini, penyelidik dari Universiti Xiamen mencadangkan rangka kerja pengekstrakan ciri berbilang mod (MFE) novel, yang buat pertama kalinya menggabungkan maklumat mengenai permukaan protein, struktur dan jujukan 3D, dan menggunakan mekanisme perhatian silang untuk membandingkan ciri modaliti yang berbeza penjajaran. Keputusan eksperimen menunjukkan bahawa kaedah ini mencapai prestasi terkini dalam meramalkan pertalian mengikat protein-ligan. Tambahan pula, kajian ablasi menunjukkan keberkesanan dan keperluan maklumat permukaan protein dan penjajaran ciri multimodal dalam rangka kerja ini. Penyelidikan berkaitan bermula dengan "S

Menurut berita dari laman web ini pada 1 Ogos, SK Hynix mengeluarkan catatan blog hari ini (1 Ogos), mengumumkan bahawa ia akan menghadiri Global Semiconductor Memory Summit FMS2024 yang akan diadakan di Santa Clara, California, Amerika Syarikat dari 6 hingga 8 Ogos, mempamerkan banyak produk penjanaan teknologi baru. Pengenalan kepada Sidang Kemuncak Memori dan Penyimpanan Masa Depan (FutureMemoryandStorage), dahulunya Sidang Kemuncak Memori Flash (FlashMemorySummit) terutamanya untuk pembekal NAND, dalam konteks peningkatan perhatian kepada teknologi kecerdasan buatan, tahun ini dinamakan semula sebagai Sidang Kemuncak Memori dan Penyimpanan Masa Depan (FutureMemoryandStorage) kepada jemput vendor DRAM dan storan serta ramai lagi pemain. Produk baharu SK hynix dilancarkan tahun lepas
