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CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
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"original_hash": "22a1d6e49f2a689fe5bfa7802a7241fc",
"translation_date": "2025-08-26T21:29:02+00:00",
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"language_code": "mo"
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# 零售 - 使用物聯網管理庫存水平
飼料到達消費者手中的最後一個階段是零售——市場、蔬果店、超市和商店，這些地方將產品銷售給消費者。這些商店希望確保貨架上有產品供消費者看到和購買。
在食品商店，特別是大型超市中，最繁瑣且耗時的任務之一就是確保貨架上有足夠的商品。需要檢查每個貨架，確保任何空缺都能用庫房中的商品補上。
物聯網可以幫助解決這個問題，通過在物聯網設備上運行的人工智慧模型來計算庫存，這些機器學習模型不僅能分類圖像，還能檢測單個物品並進行計數。
在這兩節課中，您將學習如何訓練基於圖像的人工智慧模型來計算庫存，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。如果您未完成此專案中的所有課程，請確保[清理您的專案](../clean-up.md)。
## 主題
1. [訓練一個庫存檢測器 ](./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 AI 翻譯服務 [Co-op Translator ](https://github.com/Azure/co-op-translator ) 進行翻譯。雖然我們致力於提供準確的翻譯，但請注意，自動翻譯可能包含錯誤或不準確之處。原始文件的母語版本應被視為權威來源。對於關鍵資訊，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不承擔責任。
