38、零售行业的多维度考量与因果推断应用

零售行业的多维度考量与因果推断应用

在当今数字化时代,零售行业涉及诸多复杂的技术和业务场景,从AR/VR系统的开发到零售行业的隐私保护、公平性保障以及因果推断的应用,都有着重要的研究价值。

AR/VR系统开发需考虑的因素

开发AR/VR系统时,开发者应根据受众特点考虑以下参数:
1. 媒体速度与晕动症 :AR/VR媒体的速度(帧率)会影响人们的晕动症体验。
2. 感官与运动能力影响 :可能改变人的感官、运动和感知能力,以及手动灵活性或身体定向能力。
3. 信息过载 :通过说服行为可能导致个体信息过载。
4. 虚实认知偏差 :长期频繁使用XR可能导致对现实世界事件的不信任和对虚拟世界事件的过度优先考虑。
5. 体验适应与心理治疗 :VR环境中的强烈体验需要用户时间适应,可能需要心理治疗来防止不良反应。
6. 认知、情感和行为干扰 :离开VR环境后,人们可能会携带认知、情感(如虚拟角色侮辱用户头像)和行为(如XR中存在的社会不道德行为)干扰回到现实世界。
7. 虚拟与现实的危险 :虚拟世界中的现实场景在现实世界中可能存在危险,如尝试坐在没有实体对应的虚拟椅子上。

零售行业的隐私保护

零售商应积极保护客户的敏感数据,遵守相关数据隐私和安全立法,如欧盟的《通用数据保护条例》(GDPR),以及全球范围内的其他法规,如2002年的《电子商

先展示下效果 https://pan.quark.cn/s/a4b39357ea24 遗传算法 - 简书 遗传算法的理论是根据达尔文进化论而设计出来的算法: 人类是朝着好的方向(最优解)进化,进化过程中,会自动选择优良基因,淘汰劣等基因。 遗传算法(英语:genetic algorithm (GA) )是计算数学中用于解决最佳化的搜索算法,是进化算法的一种。 进化算法最初是借鉴了进化生物学中的一些现象而发展起来的,这些现象包括遗传、突变、自然选择、杂交等。 搜索算法的共同特征为: 首先组成一组候选解 依据某些适应性条件测算这些候选解的适应度 根据适应度保留某些候选解,放弃其他候选解 对保留的候选解进行某些操作,生成新的候选解 遗传算法流程 遗传算法的一般步骤 my_fitness函数 评估每条染色体所对应个体的适应度 升序排列适应度评估值,选出 前 parent_number 个 个体作为 待选 parent 种群(适应度函数的值越小越好) 从 待选 parent 种群 中随机选择 2 个个体作为父方和母方。 抽取父母双方的染色体,进行交叉,产生 2 个子代。 (交叉概率) 对子代(parent + 生成的 child)的染色体进行变异。 (变异概率) 重复3,4,5步骤,直到新种群(parentnumber + childnumber)的产生。 循环以上步骤直至找到满意的解。 名词解释 交叉概率:两个个体进行交配的概率。 例如,交配概率为0.8,则80%的“夫妻”会生育后代。 变异概率:所有的基因中发生变异的占总体的比例。 GA函数 适应度函数 适应度函数由解决的问题决定。 举一个平方和的例子。 简单的平方和问题 求函数的最小值,其中每个变量的取值区间都是 [-1, ...
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