37、奢侈品时尚零售中的人工智能与扩展现实

奢侈品时尚零售中的人工智能与扩展现实

1. 纳米层面的双重关系

在奢侈品时尚零售领域,纳米层面体现了一线员工与奢侈品时尚消费者之间的双重关系。一线员工不仅包括人类,还涵盖了人工智能代理,如聊天机器人和店内机器人。人类一线员工需依据零售组织文化和身份接受培训,同时享有所在国家法律规定的劳动权利和义务,并遵循时尚奢侈品牌的总体政策。

而人工智能代理在知识和情感方面不断进化,最终可能会更清晰地意识到自身存在,甚至开始主张权利,未来还有可能成为消费者。与此同时,融合纳米技术设备或采用增强能力假肢的混合人类,也能同时扮演员工和顾客的双重角色。

在这种情况下,人类与人工智能代理、不同技术水平人类之间的双重互动将大量涌现。奢侈品时尚零售的运营场所将超越传统的实体店和网店,整合多种人类、非人类和人工智能代理的跨现实环境,将重塑个人的价值观、道德观念以及购买行为。消费者会实时分析购买特定奢侈品的利弊,这也增加了一线员工说服和赢得顾客信任的责任。

在跨现实环境中,很难区分什么是真实的(按照我们如今的认知),什么是不真实的。因此,奢侈品品牌需要秉持道德准则,让消费者相信其数据不会被滥用,因为在这样的环境中,隐私很难得到保障。

2. XR和AI技术带来的变革

XR和AI技术正在给时尚零售行业带来一场革命。VR和AR技术将不断发展,变得更加易用,会有更新的头戴设备或其他工具,让消费者沉浸在VR体验中,或者提供非智能手机和平板电脑的AR交互界面。

XR技术将先发展为纯粹的混合现实,然后迈向跨现实。在纯粹混合现实中,奢侈品时尚消费者难以区分虚拟元素和物理元素。而在跨现实中,沉浸式环境将发挥到极致,体内融入纳米技术的人可以在无需

【电能质量扰动】基于ML和DWT的电能质量扰动分类方法研究(Matlab实现)内容概要:本文研究了一种基于机器学习(ML)和离散小波变换(DWT)的电能质量扰动分类方法,并提供了Matlab实现方案。首先利用DWT对电能质量信号进行多尺度分解,提取信号的时频域特征,有效捕捉电压暂降、暂升、中断、谐波、闪变等常见扰动的关键信息;随后结合机器学习分类器(如SVM、BP神经网络等)对提取的特征进行训练分类,实现对不同类型扰动的自动识别准确区分。该方法充分发挥DWT在信号去噪特征提取方面的优势,结合ML强大的模式识别能力,提升了分类精度鲁棒性,具有较强的实用价值。; 适合人群:电气工程、自动化、电力系统及其自动化等相关专业的研究生、科研人员及从事电能质量监测分析的工程技术人员;具备一定的信号处理基础和Matlab编程能力者更佳。; 使用场景及目标:①应用于智能电网中的电能质量在线监测系统,实现扰动类型的自动识别;②作为高校或科研机构在信号处理、模式识别、电力系统分析等课程的教学案例或科研实验平台;③目标是提高电能质量扰动分类的准确性效率,为后续的电能治理设备保护提供决策依据。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解DWT的实现过程特征提取步骤,重点关注小波基选择、分解层数设定及特征向量构造对分类性能的影响,并尝试对比不同机器学习模型的分类效果,以全面掌握该方法的核心技术要点。
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