阿里云发布智慧书店解决方案 联手新华书店总店落地首个“城市书房”
5月28日,阿里云发布“智慧书店”解决方案,提供一站式、智能化的产品与服务,助力全球图书行业快速实现数字化转型升级。该解决方案通过重构“人货场”的关系,为书店和读者之间创造丰富的链接,让决策者拥有可以洞悉全局、智慧思考“大脑”的同时,可以为读者带去更愉悦的阅读体验。
对于现阶段的实体书店来说,面临的挑战似乎难以逾越——经营与数据无法互动,门店与顾客关系松散,主要体现在:1.营销方式、陈列布局难以符合读者需求;2.线下门店与线上电商业务系统独立,会员喜好难以获取;3.图书库存居高不下,“畅销书”却经常缺货。
针对以上行业痛点,阿里云智慧书店解决方案依托九年云计算、大数据能力的沉淀,从管理者与消费者两个维护出发,重塑图书行业产业链上下游的各环节,建立出版社、图书馆、门店、消费者之间的动态、实时联系,快速创新:
线上线下协同价值链上的“人、书
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关于神经网络,这里有你想要了解的一切!
介绍 随着神经网络的发展,很多过去曾被认为是难以完成的任务现在已经可以完成了例如图像识别、语音识别,在数据集中发现更深的关系等已经变得更加容易了。所以我们应该衷心感谢这一领域的杰出研究人员,他们的发现帮助我们发挥了神经网络的真正力量。 如果你真的有兴趣将机器学习作为一门学科,深入了解深度学习网络对你来说是至关重要。大多数ML算法在给定具有多个变量的数据集时往往会失去准确性,而深度学习模型在这种情况下会产生奇迹。因此,了解它的工作原理非常重要! 在本文中,我将解释深度学习中使用的核心概念,即什么样的技巧可以提高模型的准确性。除此之外,我还会分享各种建模技巧,并深入了解神经网络的历史。 目录 神经网络的历史 单层感知器 多层感知器 初始化参数 激活函数 反向传播算法 梯度下降 成本函数 学习率 动量 Softmax 多层感知器(MLP)总结 神经网络的历史 神经网络是当
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AI不是魔法:人工智能的能与不能
如果把AI技术分为「前端的交互技术」和「后端的人工智能技术」。前端的交互技术包括语音识别、图像识别和自然语言处理;后端的人工智能技术就是人工智能的核心算法,包括深度学习算法、记忆预测模型算法等。 这些前后端的人工智能技术在应用又可分为四类:语音识别、图像识别、自然语言处理和用户画像。那么在这四类具体应用的实现上AI技术给我们生活带来哪些便利,同时存在哪些局限?下面一一来解构: 一、语音识别 语音识别 语音识别有两个技术方向,一个是语音的识别,另一个是语音的合成。 语音识别是指我们自然发出的声音需要机器转换成语言符号,通过识别和理解过程把语音信号转变为响应的文本或命令,然后再与我们交互。语音识别技术可以应用在电话销售上,例如:公司新人特别多,没有经验,拿到单子的可能性很低。怎么才能让新人也能有很优秀的销售能力呢?过去的做法是,把经验总结成册子,让新人去背,很容易就忘了。但如果有了高精度的语音识别能力,就能识别出客户在问什么,然后在屏幕上告诉新人,该怎么回答这个问题。 语音识别的第二个方向是语音的合成,是指机器把文字转换成语音,并且能够根据个人需求定制语音,然后念出来。以前的声音是那种匀速...
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