Невозможно отучить людей изучать самые ненужные предметы.
Введение в CSS
Преимущества стилей
Добавления стилей
Типы носителей
Базовый синтаксис
Значения стилевых свойств
Селекторы тегов
Классы
CSS3
Надо знать обо всем понемножку, но все о немногом.
Идентификаторы
Контекстные селекторы
Соседние селекторы
Дочерние селекторы
Селекторы атрибутов
Универсальный селектор
Псевдоклассы
Псевдоэлементы
Кто умеет, тот делает. Кто не умеет, тот учит. Кто не умеет учить - становится деканом. (Т. Мартин)
Группирование
Наследование
Каскадирование
Валидация
Идентификаторы и классы
Написание эффективного кода
Вёрстка
Изображения
Текст
Цвет
Линии и рамки
Углы
Списки
Ссылки
Дизайны сайтов
Формы
Таблицы
CSS3
HTML5
Блог для вебмастеров
Новости мира Интернет
Сайтостроение
Ремонт и советы
Все новости
Справочник от А до Я
HTML, CSS, JavaScript
Афоризмы о учёбе
Статьи об афоризмах
Все Афоризмы
Помогли мы вам |
Белорусские программисты представили разработку на основе искусственного интеллекта, которая анализирует расстановку товаров на полках магазинов. Облачный сервис под названием Goods Checker создан на основе нейронных сетей, моделей машинного обучения и компьютерного зрения. Комплекс уже используется одной из белорусских организаций для распознавания товара, а скоро научится анализировать молочные продукты, напитки и товары из прикассовой зоны. Разработкой занимался резидент Парка высоких технологий IBA Group. Об этом сообщили в самой компании.
Goods Checker автоматизирует текущий процесс работы с выкладкой товаров, который завязан на большое количество механических операций. Он минимизирует человеческий фактор, сокращает время обработки фотографий и повышает точность предоставляемой информации от полевых сотрудников. Система помогает оптимизировать и повысить эффективность мерчандайзеров, торговых представителей и маркетологов.
«Мы разработали уникальный для Беларуси сервис по распознаванию товаров на полках и проверке планограмм. Он поможет в режиме онлайн выстроить правильную маркетинговую политику и понять, работает ли товар именно так, как вы запланировали», — рассказала Александра Гончарова, Head of Data Science Technologies Department в IBA Group.
Разработчики отмечают, что программа проста в использовании: с ней может разобраться любой пользователь ПК и мобильных гаджетов. Полевые сотрудники устанавливают на смартфоны приложение и фотографируют в нем размещение товара на полках. Далее снимки попадают в центр обработки данных IBA Group, где их анализирует модуль с искусственным интеллектом — классифицирует фотографии по заданному сценарию. По результатам анализа составляется отчет, который можно просмотреть сразу же после загрузки фото. Примечательно, что процесс обработки одной фотографии занимает всего несколько секунд.
Сейчас точность анализа продуктов составляет, по словам представителей компании, более 95%. Он способен проанализировать даже фотографии с множеством дефектов: обрабатываются засвеченные, обрезанные и смазанные снимки.
Разработчики отметили, что нейросеть может легко научиться распознавать разные категории товаров: алкогольные и безалкогольные напитки, молочку и прикассовую продукцию.
В ближайшее время белорусский разработчик планирует внедрить облачный сервис еще для нескольких крупных компаний как внутри страны, так и за рубежом.
|
|