苏宁科技集团成立后首次战略发布:发力智能平台、智能服务、智能终端

苏宁科技集团在CESAsia上首次发布其发展战略,聚焦智能平台、智能服务与智能终端三大领域。智能平台将提供数据云、金融云等服务;智能服务则针对政府与企业提供如智慧门店、智慧物流等行业解决方案;智能终端则围绕智能家居生态进行布局。

苏宁科技集团成立后首次战略发布:发力智能平台、智能服务、智能终端

  CES展是全球规模最大、影响最广的消费电子产品展会。6月13日至6月15日,CES Asia 在上海举行,展会汇聚了中国消费电子行业最具创新性的技术和产品。

(苏宁在此次CES Asia上表现抢眼)

  6月14日上午,苏宁易购IT总部执行副总裁乔新亮在CES Asia上做了题为“引领智慧零售前瞻  科技驱动创新发展”的主题演讲,同时首次将苏宁科技集团独立后的战略对外发布。

(图:苏宁易购IT总部执行副总裁乔新亮演讲)

  乔新亮说道:“苏宁科技集团志在进军三个方面,分别是:智能平台、智能服务和智能终端。以技术为导向,以数据为支撑,立志打造全球领先的科技企业。”

(图:苏宁科技集团三大战略)

  智能平台

  乔新亮表示,苏宁智能平台战略,是为“智能服务”、“智能终端”战略建设后端平台,同时输出数据服务,对外开放数据云、金融云、物流云等智慧零售核心能力。

  有业内人士认为,云计算能力已成为各行各业追捧的核心底层技术能力,推动零售方式变革的新力量。目前,苏宁内部已搭建起一个完整的云生态体系,技术成熟,应用广泛,能够支撑零售、地产、金融、文创等八大业务实时交易。

  智能服务

  智能服务战略旨在面向政府、行业、中小企业,输出苏宁的管理经验和解决方案,打造智能服务产品,重点输出诸如“智慧门店”、“智慧物流”、“智慧供应链”等行业解决方案。

  熟悉苏宁的人都知道,苏宁已实现线上苏宁易购、苏宁小店多平台,线下苏宁无人Biu店、苏鲜生超市、苏宁极物、苏宁易购云店等多业态,辐射衣食住行吃喝玩乐方方面面。“在销售层面,苏宁自主研发了广告引流、智能推荐、刷脸支付等一系列数字化营销工具;在物流环节,AGV机器人、无人重卡、无人机、无人车等日益壮大着苏宁的物流军团。”乔新亮介绍到,“而在供应链体系,以精准预测和全链路可视为核心理念,实现了中心仓、门店仓、前置仓等丰富的仓储形式。”

  智能终端

  智能终端战略将围绕影音娱乐、智能家电、居家出行、健康安全四大板块全面布局智能家居生态。智慧家庭平台实现了APP和语音的全渠道单品控制和场景联动,智能音箱小Biu目前已经可以控制空调、电视、空气净化器、灯、智能窗帘等设备。

  另外,基于用户终端设备使用的大数据分析,可以更好地为家庭及个人消费者提供硬件产品和整体解决方案,创造更科技的智能生活。

  乔新亮表示,苏宁科技集团对外发布的三大战略是基于苏宁近三十年的零售经验以及信息化沉淀,结合新时代“开放、共融”的发展思想路线,将苏宁技术从后台走向前台,直面一线市场与需求。这不仅仅是对行业与社会发展趋势的主动拥抱,也是凭借科技驱动,将智慧零售战略往纵深推进的又一次厚积薄发。

【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,重点利用深度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编程基础和机器学习基础知识,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。
皮肤烧伤识别作为医学与智能技术交叉的前沿课题,近年来在深度学习方法推动下取得了显著进展。该技术体系借助卷积神经网络等先进模型,实现了对烧伤区域特征的高效提取与分类判别,为临床诊疗决策提供了重要参考依据。本研究项目系统整合了算法设计、数据处理及模型部署等关键环节,形成了一套完整的可操作性方案。 在技术实现层面,首先需要构建具有代表性的烧伤图像数据库,涵盖不同损伤程度及愈合阶段的临床样本。通过对原始图像进行标准化校正、对比度增强等预处理操作,有效提升后续特征学习的稳定性。网络架构设计需充分考虑皮肤病变的区域特性,通过多层卷积与池化操作的组合,逐步抽象出具有判别力的烧伤特征表示。 模型优化过程中采用自适应学习率调整策略,结合交叉熵损失函数与梯度下降算法,确保参数收敛的稳定性。为防止过拟合现象,引入数据扩增技术与正则化约束,增强模型的泛化能力。性能验证阶段采用精确率、召回率等多维度指标,在独立测试集上全面评估模型对不同烧伤类型的识别效能。 经过充分验证的识别系统可集成至医疗诊断平台,通过规范化接口实现与现有医疗设备的无缝对接。实际部署前需进行多中心临床验证,确保系统在不同操作环境下的稳定表现。该技术方案的实施将显著缩短烧伤评估时间,为临床医师提供客观量化的辅助诊断依据,进而优化治疗方案制定流程。 本项目的突出特点在于将理论研究与工程实践有机结合,既包含前沿的深度学习算法探索,又提供了完整的产业化实施路径。通过模块化的设计思路,使得医疗专业人员能够快速掌握核心技术方法,推动智能诊断技术在烧伤外科领域的实际应用。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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