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收购日本最大药妆品牌,定下4.5亿全网目标,强生也开始加码药妆了?

2016年夏天,强生在亚洲市场的一项收购,让一年后的中国药妆市场多了一匹实力强劲的黑马——日本最大药妆品牌Dr.Ci:Labo。 “去年2月28日,我们开了第一家Dr.Ci:Labo天猫海外旗舰店,9月开了Dr:Ci:Labo天猫旗舰店。到今年3月,Dr.Ci:Labo已经进驻了全国3300家屈臣氏门店。” Dr.Ci:Labo品牌销售负责人Richard Wang告诉《天下网商》,Dr.Ci:Labo入驻天猫国际3个月后,天猫国际店单月销售就突破1000万元。2017年全网销量已突破1.8亿。 2016年,通过收购部分股份,接过商业接力棒的强生,让Dr.Ci:Labo成功进入中国市场。以医疗保健产品起家的强生,押注药妆市场又释放了怎样的信号? “日本冠军”进入中国 Dr.Ci:Labo由日本城野亲德医学博士于1999年创立,主打对肌肤无

数据存储、人工智能和IO模式

人工智能是计算领域的热门话题之一,并且有着充分的理由。深度学习(DL)中的新技术在某些问题上有能力创建比人类精确度更好的神经网络。图像识别是深度学习(DL)模型如何在识别图像中的对象(对象检测和分类)方面实现比人类准确性更好的一个例子。 ImageNet竞赛就是一个例子。自2010年以来,ImageNet大规模视觉识别挑战(ILSVRC)已被用作图像识别改进的衡量标准。在2011年,其错误率约为25%(该工具可以正确识别培训数据集之外的75%的图像)。2012年,深度神经网络(DNN)的错误率降低到16%。在接下来的几年里,其错误率将降至个位数。在2017年,36支参赛团队中有29人的失误率低于5%,这通常要比人类识别做的更好。 深度学习使用各种类型的神经网络,可应用于各种各样的问题。创建深度学习模型通常有两个主要步骤:第一步就是所谓的训练。这是让模型重复读取输入数据集,并调整模型参数以最小化错误(正确输出与计算输出之间的差异)的过程。这一步需要大量的输入,需要极端大量的计算量。 第二步发生在模型训练后,称之为推理。这是训练模型在生产中的部署。生产意味着该模型可用于读取未用于培训的数据...

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