麦当劳自助点餐机——实现

餐厅自助点餐优点

1. 降低服务成本:
    - 减少了对服务员数量的需求,降低了人力成本。
    - 减轻了服务员的工作负担,使其能够更专注于提供优质的服务,如解决顾客的特殊需求和处理复杂问题。

2. 提升点餐效率和准确性:
    - 避免了因服务员与顾客沟通不畅或误解导致的点餐错误。
    - 顾客可以根据自己的节奏和喜好进行点餐,无需等待服务员的响应。

3. 优化顾客体验:
    - 解决了因网络或手机卡顿导致的点餐不畅问题,让点餐过程更加流畅和便捷。
    - 给予顾客更多的自主选择权利,满足个性化需求。

4. 便于管理和数据统计:
    - 系统能够自动记录点餐数据,为餐厅的经营分析提供准确依据。
    - 有助于优化菜品搭配和库存管理。

5. 提供小票打印:
    - 为顾客提供清晰的消费明细,增加透明度和信任感。
    - 方便顾客核对菜品和价格,减少纠纷。
 

 

Advantages of self-ordering in restaurants

1. Reduce service costs:
    - Reduces the demand for the number of waiters, lowering labor costs.
    - Reduces the workload of waiters, enabling them to focus more on providing high-quality services, such as addressing customers' special needs and handling complex issues.

2. Improve ordering efficiency and accuracy:
    - Avoids ordering errors caused by poor communication or misunderstandings between waiters and customers.
    - Customers can order according to their own pace and preferences without waiting for the response of waiters.

3. Optimize customer experience:
    - Solves the problem of poor ordering caused by network or mobile phone lag, making the ordering process more smooth and convenient.
    - Gives customers more autonomy and meets personalized needs.

4. Facilitate management and data statistics:
    - The system can automatically record ordering data, providing an accurate basis for the restaurant's operation analysis.
    - Helps optimize dish combinations and inventory management.

5. Provide receipt printing:
    - Provides customers with a clear consumption detail, increasing transparency and trust.
    - Facilitates customers to check dishes and prices, reducing disputes. 

 功能建造

自助机平台

 

普通公司制造,开发安卓设备软件,对接开放sdk即可

或者通过未来之窗开发平台直接使用 

【EI复现】基于深度强化学习的微能源网能量管理与优化策略研究(Python代码实现)内容概要:本文围绕“基于深度强化学习的微能源网能量管理与优化策略”展开研究,重利用深度Q网络(DQN)等深度强化学习算法对微能源网中的能量调度进行建模与优化,旨在应对可再生能源出力波动、负荷变化及运行成本等问题。文中结合Python代码实现,构建了包含光伏、储能、负荷等元素的微能源网模型,通过强化学习智能体动态决策能量分配策略,实现经济性、稳定性和能效的多重优化目标,并可能与其他优化算法进行对比分析以验证有效性。研究属于电力系统与人工智能交叉领域,具有较强的工程应用背景和学术参考价值。; 适合人群:具备一定Python编程基础和器学习基础知识,从事电力系统、能源互联网、智能优化等相关方向的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①学习如何将深度强化学习应用于微能源网的能量管理;②掌握DQN等算法在实际能源系统调度中的建模与实现方法;③为相关课题研究或项目开发提供代码参考和技术思路。; 阅读建议:建议读者结合提供的Python代码进行实践操作,理解环境建模、状态空间、动作空间及奖励函数的设计逻辑,同时可扩展学习其他强化学习算法在能源系统中的应用。
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