iBeacon:苹果变革零售业的新武器

iBeacon技术是一种基于低功耗蓝牙的室内定位方案,它能够实现精准的室内导航、移动支付等功能。苹果已将其部署于全美的零售店中,为顾客提供定制化的购物体验。此外,iBeacon技术还具有广泛的应用前景,例如改善交通枢纽的旅客服务。
据美国科技博客Businessinsider的报道,从今年12月上旬起,苹果开始在全美国的254家苹果零售店中部署iBeacon技术,该技术可以 在室内对用户进行精确定位,向用户发送促销信息、产品信息等对用户有帮助的内容。苹果试图将iBeacon技术应用到零售业之中,向顾客提供更明确、更具 针对性的信息,进而实现更为精确的销售和移动购物。


那么,什么是Beacon技术?这项技术的原理是什么?而苹果又是如何凭借iBeacon技术领先于竞争对手的呢?

要想弄明白Beacon技术的用途,首先要认识到现代人日常活动的两个特征,第一是对移动设备的依赖性越来越强,第二则是大部分的活动都呆在室内,但手机信号在室内经常会收到干扰或阻隔(GPS亦是如此),致使用户难以获得流畅的使用体验。针对这种情况,Beacon技术应用而生。

实际上,Beacon技术是一个实现室内数据传输的解决方案,该技术能以廉价的硬件通过低功耗蓝牙的方式向网络内的移动设备捕捉和推送信息,从而充当一个小型信息基站,帮助人们完成室内导航、移动支付、店内导购和人流量分析等活动。不难看出,Beacon技术适合于大型的零售店、商场、会场、交通系统、医院和学校等场所,同时有望在下一轮零售业变革的浪潮中扮演重要角色。

至于Beacon技术的具体应用,以零售店和离线支付为例,如果零售店中安装了Beacon硬件,那么当携带智能手机的顾客进入到该硬件的信号区之后,就能够接收到对应的产品和促销信息,同时Beacon技术还能帮助顾客轻松实现离线支付,享受高科技式的购物体验。当然,目前市面上的Beacon硬件都是以低功耗蓝牙芯片为核心,所以如果人们想要使用Beacon技术的相关功能的话,需要将蓝牙打开,并且需要同意相关应用调用设备位置数据的请求。

与普通的Beacon硬件不同的是,苹果的iBeacon技术无需硬件的支持也能够实现,该技术内置于苹果设备和iOS 7操作系统之中,也就是说,一台iPad或iPhone就可以是一个iBeacon,这就意味着目前全球的两亿台iOS设备都可以是iBeacon的发射端和接收端。此外,内置Beacon技术的第三方设备也能够向iOS设备发送iBeacon信息。

如今Beacon领域的竞争已经逐渐升温,贝宝和高通都在试图推出Beacon设备来与苹果相抗衡,同时包括Estimote、Swirl和GPShopper在内的Beacon设备厂商也都在积极改进自己的硬件设备和软件平台,希望能够在未来分得一杯羹。

除了零售业之外,Beacon技术还有望被应用到机场和火车站等交通枢纽区,随时将实时的交通信息和通知推送到乘客的手机上,从而提高运输效率,让乘客享受到更加贴心的服务。

计及源荷不确定性的综合能源生产单元运行调度与容量配置优化研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“计及源荷不确定性的综合能源生产单元运行调度与容量配置优化”展开研究,利用Matlab代码实现相关模型的构建与仿真。研究重点在于综合能源系统中多能耦合特性以及风、光等可再生能源出力和负荷需求的不确定性,通过鲁棒优化、场景生成(如Copula方法)、两阶段优化等手段,实现对能源生产单元的运行调度与容量配置的协同优化,旨在提高系统经济性、可靠性和可再生能源消纳能力。文中提及多种优化算法(如BFO、CPO、PSO等)在调度与预测中的应用,并强调了模型在实际能源系统规划与运行中的参考价值。; 适合人群:具备一定电力系统、能源系统或优化理论基础的研究生、科研人员及工程技术人员,熟悉Matlab编程和基本优化工具(如Yalmip)。; 使用场景及目标:①用于学习和复现综合能源系统中考虑不确定性的优化调度与容量配置方法;②为含高比例可再生能源的微电网、区域能源系统规划设计提供模型参考和技术支持;③开展学术研究,如撰写论文、课题申报时的技术方案借鉴。; 阅读建议:建议结合文中提到的Matlab代码和网盘资料,先理解基础模型(如功率平衡、设备模型),再逐步深入不确定性建模与优化求解过程,注意区分鲁棒优化、随机优化与分布鲁棒优化的适用场景,并尝试复现关键案例以加深理解。
内容概要:本文系统分析了DesignData(设计数据)的存储结构,围绕其形态多元化、版本关联性强、读写特性差异化等核心特性,提出了灵活性、版本化、高效性、一致性和可扩展性五大设计原则。文章深入剖析了三类主流存储方案:关系型数据库适用于结构化元信息存储,具备强一致性与高效查询能力;文档型数据库适配半结构化数据,支持动态字段扩展与嵌套结构;对象存储结合元数据索引则有效应对非结构化大文件的存储需求,具备高扩展性与低成本优势。同时,文章从版本管理、性能优化和数据安全三个关键维度提出设计要点,建议采用全量与增量结合的版本策略、索引与缓存优化性能、并通过权限控制、MD5校验和备份机制保障数据安全。最后提出按数据形态分层存储的核心结论,并针对不同规模团队给出实践建议。; 适合人群:从事工业设计、UI/UX设计、工程设计等领域数字化系统开发的技术人员,以及负责设计数据管理系统架构设计的中高级工程师和系统架构师。; 使用场景及目标:①为设计数据管理系统选型提供依据,合理选择或组合使用关系型数据库、文档型数据库与对象存储;②构建支持版本追溯、高性能访问、安全可控的DesignData存储体系;③解决多用户协作、大文件存储、历史版本管理等实际业务挑战。; 阅读建议:此资源以实际应用场景为导向,结合具体数据库类型和表结构设计进行讲解,建议读者结合自身业务数据特征,对比分析不同存储方案的适用边界,并在系统设计中综合考虑成本、性能与可维护性之间的平衡。
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