融资750万美元,Prism Skylabs释放监控录像的价值,做线下店铺的Google Analytics


“近来你们都有多少客人?”这个问题对网店店主很简单,只要查查诸如 Google Analytics 这样的流量分析工具就能获得一系列数据。而相同的问题抛给那些线下实体店店主呢?他们多数会含糊其辞,他们能知道这月的销量但着实难以统计清楚客流。 Prism Skylabs就是一个线下实体店的 Google Analytics,能让线下商家拥有像网店店主那样的掌控能力。它最近获得了 750 万美元的 A 轮融资。

想想几乎每间商铺都会配置的东西是什么?摄像头!有了它能监控整个商铺,可这么多视频数据就这样静静地躺在库里,有多少能被重新调用查看呢?这就相当于“有眼无脑”,每天看见很多影像但却没法处理和理解。而 Prism Skylabs 就能做一个大脑。

它的软件会配合商家现有的摄像监控网络,将监控录像传回云端做分析处理,可以得出客户在商店内的路径图,热点图 (用不同颜色来表示店内不同区域的客户密集度),每天客流量和客户停留时间等。店主也可以在手机或平板电脑上直接看到分析数据。这样 Prism Skylabs 就将监控视频的价值扩大了,如客户热点图和路径图可以帮助商家重新调整出更好的物品摆放位置来促进销售。

Prism Skylabs 不仅可以帮助商家,也能给消费者便利。以后消费者能直接在网上看到店铺内的情况,如人多不多,还有没空位。但这样难免让人有客户隐私方面的担忧。Prism Skylabs 早已将视频中的人像虚化来避免了这个问题。

综合看来,Prism Skylabs 其实是家资源回收利用的公司,它将监控视频中的信息释放出来,给商家带来新的价值。


内容概要:本文档详细介绍了基于弹性架构搜索(Elastic Architecture Search, EAS)结合Transformer编码器进行多变量时间序列预测的项目实例。项目旨在自动化优化多变量时间序列预测模型结构,提升预测精度与鲁棒性,降低计算资源消耗,实现模型轻量化。通过MATLAB实现,项目采用Transformer编码器的多头自注意力机制,结合EAS的弹性权重共享和分阶段搜索策略,解决了高维多变量时间序列的复杂依赖建模、架构搜索计算资源需求高、模型过拟合、多步预测误差积累、数据异构性与缺失值处理、复杂模型训练收敛等挑战。最终,项目构建了一个高度模块化和可扩展的系统设计,适用于智能制造、能源管理、智慧交通等多个工业场景。 适合人群:具备一定编程基础,对时间序列预测、深度学习及MATLAB有一定了解的研发人员和研究人员。 使用场景及目标:①自动化优化多变量时间序列预测模型结构,提升预测精度与鲁棒性;②降低计算资源消耗,实现模型轻量化;③实现高度模块化与可扩展的系统设计,促进人工智能在工业领域的深度应用;④提供科研与教学的典范案例与工具,探索深度学习架构搜索在时序预测的前沿技术;⑤促进多变量时序数据融合与异质信息处理能力,推动MATLAB深度学习工具箱的应用与扩展。 其他说明:项目不仅聚焦于模型性能提升,更注重计算资源节约和应用落地的可行性。借助弹性架构搜索自动化调参,减少人工经验依赖,加快模型迭代速度,降低开发门槛。结合Transformer编码器的表达能力,显著改善多变量时间序列预测中的长期依赖捕捉和异质数据融合问题,为各类时间序列分析任务提供一种全新的解决方案。项目通过详细的代码实现和注释,帮助用户理解Transformer机制与弹性架构搜索如何协同工作,实现多变量时间序列预测。
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