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智能互联:重塑零售业未来

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下载需积分: 50 | 5.9MB | 更新于2024-07-16 | 166 浏览量 | 5 下载量 举报 收藏
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"智能互联:赋能零售新时代,IDC白皮书揭示了新技术如何重塑零售行业,强调了体验式零售数字化转型的重要性,并介绍了智能互联在零售领域的应用和影响。" 在新零售时代,技术革命催生了全新的零售模式。"新零售"一词反映了每次技术深入应用时零售行业的变化,自2016年以来,新零售涵盖了传统店铺的数字化改造和新兴业态,它的核心是以数字化手段提供无缝、连续的优质消费者体验。IDC将其定义为"体验式零售",智能互联在此中起到关键作用,通过实时个性化服务增强了用户体验。 智能互联是零售行业数字化转型的重要驱动力。它强化了人、货、场之间的协作,推动了传统门店的转型,提升了客户感知和数据分析能力,促进了新兴业态的繁荣。智能互联整合了蜂窝网络、物联网和人工智能,收集多维度数据并进行智能分析,以提供定制化服务。据预测,中国物联网设备连接量将以显著速度增长,其中蜂窝网络将成为增长最快的连接技术。 智能互联的特征包括开放性、无处不在、智能化、安全性和稳定性。开放性,特别是通信标准的开放,对于构建智能互联生态系统至关重要,有助于不同地区的设备互联互通,促进全球化市场的发展。 物联网平台通过连接管理、设备管理和应用使能等功能,优化大规模终端的管理,进一步支持零售行业的智能化进程。对于设备制造商和解决方案提供商以及零售企业来说,拥抱智能互联技术并据此制定战略将是迎接新零售未来的关键。 因此,对于零售设备制造商和解决方案供应商的建议可能包括:投入研发,开发符合开放通信标准的产品,优化物联网平台功能,提供更智能的解决方案。而对于零售企业,建议可能涉及:利用智能互联提升顾客体验,进行数字化转型,同时确保数据安全,建立可持续的生态合作体系。 智能互联正在深度渗透零售行业,不仅改变了消费者的购物体验,也推动了零售业的创新和商业模式的重塑。在这个过程中,把握新技术趋势,适应消费者需求,构建开放、智能的零售环境,将是企业在新零售时代立足和发展的关键。

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内容概要:本文介绍了基于Python实现的SSA-GRU(麻雀搜索算法优化门控循环单元)时间序列预测项目。项目旨在通过结合SSA的全局搜索能力和GRU的时序信息处理能力,提升时间序列预测的精度和效率。文中详细描述了项目的背景、目标、挑战及解决方案,涵盖了从数据预处理到模型训练、优化及评估的全流程。SSA用于优化GRU的超参数,如隐藏层单元数、学习率等,以解决传统方法难以捕捉复杂非线性关系的问题。项目还提供了具体的代码示例,包括GRU模型的定义、训练和验证过程,以及SSA的种群初始化、迭代更新策略和适应度评估函数。; 适合人群:具备一定编程基础,特别是对时间序列预测和深度学习有一定了解的研究人员和技术开发者。; 使用场景及目标:①提高时间序列预测的精度和效率,适用于金融市场分析、气象预报、工业设备故障诊断等领域;②解决传统方法难以捕捉复杂非线性关系的问题;③通过自动化参数优化,减少人工干预,提升模型开发效率;④增强模型在不同数据集和未知环境中的泛化能力。; 阅读建议:由于项目涉及深度学习和智能优化算法的结合,建议读者在阅读过程中结合代码示例进行实践,理解SSA和GRU的工作原理及其在时间序列预测中的具体应用。同时,关注数据预处理、模型训练和优化的每个步骤,以确保对整个流程有全面的理解。
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