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CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
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"original_hash": "22a1d6e49f2a689fe5bfa7802a7241fc",
"translation_date": "2025-08-26T13:59:27+00:00",
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"language_code": "hk"
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# 零售 - 使用物聯網管理庫存水平
飼料到達消費者的最後階段是零售——市場、蔬果店、超市和商店，這些地方向消費者銷售產品。這些商店希望確保貨架上有足夠的產品供消費者看到和購買。
在食品商店，尤其是大型超市中，最繁瑣且耗時的任務之一就是確保貨架上有足夠的庫存。需要檢查每個貨架，確保任何空缺都能從庫房補充產品。
物聯網可以幫助解決這個問題，通過在物聯網設備上運行人工智能模型來計算庫存，使用不僅能分類圖像，還能檢測個別物品並進行計數的機器學習模型。
在這兩節課中，你將學習如何訓練基於圖像的人工智能模型來計算庫存，並在物聯網設備上運行這些模型。
> 💁 這些課程將使用一些雲端資源。如果你未完成此項目中的所有課程，請確保[清理你的項目](../clean-up.md)。
## 主題
1. [訓練庫存檢測器 ](./lessons/1-train-stock-detector/README.md )
1. [從物聯網設備檢查庫存 ](./lessons/2-check-stock-device/README.md )
## 致謝
所有課程由 [Jim Bennett ](https://GitHub.com/JimBobBennett ) 用 ♥️ 編寫
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** 免責聲明**：
本文件已使用人工智能翻譯服務 [Co-op Translator ](https://github.com/Azure/co-op-translator ) 進行翻譯。儘管我們致力於提供準確的翻譯，請注意自動翻譯可能包含錯誤或不準確之處。原始語言的文件應被視為權威來源。對於重要資訊，建議使用專業人工翻譯。我們對因使用此翻譯而引起的任何誤解或錯誤解釋概不負責。
