You can not select more than 25 topics
Topics must start with a letter or number, can include dashes ('-') and can be up to 35 characters long.
localizeflow[bot]
2a0b86ec92
chore(i18n): sync translations with latest source changes (#577)
* chore(i18n): sync translations with latest source changes (chunk 1/1, 187 changes)
* chore(i18n): sync translations with latest source changes (chunk 1/1, 187 changes)
* chore(i18n): sync translations with latest source changes (chunk 1/1, 184 changes)
* chore(i18n): sync translations with latest source changes (chunk 1/1, 187 changes)
* chore(i18n): sync translations with latest source changes (chunk 1/1, 187 changes)
* chore(i18n): sync translations with latest source changes (chunk 1/1, 187 changes)
* chore(i18n): sync translations with latest source changes (chunk 1/1, 186 changes)
* chore(i18n): sync translations with latest source changes (chunk 1/1, 188 changes)
* chore(i18n): sync translations with latest source changes (chunk 1/1, 185 changes)
* chore(i18n): sync translations with latest source changes (chunk 1/1, 189 changes)
* chore(i18n): sync translations with latest source changes (chunk 1/1, 188 changes)
* chore(i18n): sync translations with latest source changes (chunk 1/1, 187 changes)
* chore(i18n): sync translations with latest source changes (chunk 1/1, 188 changes)
* chore(i18n): sync translations with latest source changes (chunk 1/1, 189 changes)
* chore(i18n): sync translations with latest source changes (chunk 1/1, 187 changes)
* chore(i18n): sync translations with latest source changes (chunk 1/1, 185 changes)
* chore(i18n): sync translations with latest source changes (chunk 1/1, 128 changes)
* chore(i18n): sync translations with latest source changes (chunk 1/1, 6 changes)
* chore(i18n): sync translations with latest source changes (chunk 1/3, 228 changes)
* chore(i18n): sync translations with latest source changes (chunk 3/3, 25 changes)
* chore(i18n): sync translations with latest source changes (final snapshot)
---------
Co-authored-by: localizeflow[bot] <skytin1004@users.noreply.github.com>
|
4 months ago |
| .. |
|
lessons
|
chore(i18n): sync translations with latest source changes (#577)
|
4 months ago |
|
README.md
|
chore(i18n): sync translations with latest source changes (#571)
|
6 months ago |
การค้าปลีก - ใช้ IoT ในการจัดการระดับสต็อกสินค้า
ขั้นตอนสุดท้ายก่อนที่อาหารจะถึงมือผู้บริโภคคือการค้าปลีก - ตลาด ร้านขายผักผลไม้ ซูเปอร์มาร์เก็ต และร้านค้าที่ขายสินค้าให้กับผู้บริโภค ร้านค้าเหล่านี้ต้องการให้มั่นใจว่ามีสินค้าวางบนชั้นให้ผู้บริโภคเห็นและซื้อได้
หนึ่งในงานที่ใช้แรงงานและเวลามากที่สุดในร้านขายอาหาร โดยเฉพาะในซูเปอร์มาร์เก็ตขนาดใหญ่ คือการตรวจสอบให้มั่นใจว่าชั้นวางสินค้ามีสินค้าเพียงพอ การตรวจสอบชั้นวางแต่ละชั้นเพื่อเติมช่องว่างด้วยสินค้าจากห้องเก็บของ
IoT สามารถช่วยในเรื่องนี้ได้ โดยใช้โมเดล AI ที่ทำงานบนอุปกรณ์ IoT เพื่อช่วยนับจำนวนสินค้า โดยใช้โมเดลการเรียนรู้ของเครื่องที่ไม่เพียงแค่จำแนกภาพ แต่ยังสามารถตรวจจับวัตถุแต่ละชิ้นและนับจำนวนได้
ในบทเรียน 2 บทนี้ คุณจะได้เรียนรู้วิธีการฝึกโมเดล AI ที่ใช้ภาพในการนับจำนวนสินค้า และการใช้งานโมเดลเหล่านี้บนอุปกรณ์ IoT
💁 บทเรียนเหล่านี้จะใช้ทรัพยากรบนคลาวด์ หากคุณไม่ได้ทำบทเรียนทั้งหมดในโปรเจกต์นี้ อย่าลืม ทำความสะอาดโปรเจกต์ของคุณ
หัวข้อ
- ฝึกตัวตรวจจับสินค้า
- ตรวจสอบสินค้าจากอุปกรณ์ IoT
เครดิต
บทเรียนทั้งหมดเขียนด้วย ♥️ โดย Jim Bennett
ข้อจำกัดความรับผิดชอบ:
เอกสารนี้ได้รับการแปลโดยใช้บริการแปลภาษา AI Co-op Translator แม้ว่าเราจะพยายามให้การแปลมีความถูกต้องมากที่สุด แต่โปรดทราบว่าการแปลอัตโนมัติอาจมีข้อผิดพลาดหรือความไม่ถูกต้อง เอกสารต้นฉบับในภาษาดั้งเดิมควรถือเป็นแหล่งข้อมูลที่เชื่อถือได้ สำหรับข้อมูลที่สำคัญ ขอแนะนำให้ใช้บริการแปลภาษามืออาชีพ เราไม่รับผิดชอบต่อความเข้าใจผิดหรือการตีความผิดที่เกิดจากการใช้การแปลนี้