#華爾街日報導讀
▶ #2021年華爾街日報導讀的起源
「華爾街日報導讀」也是我今年為期一整年的計畫之一。
靈感的來源是《#富蘭克林自傳》。
富蘭克林在自傳裡面寫到:他成立「#互助學習會」,邀請當時和他一樣喜歡看書的朋友,一起討論書籍的內容與現今社會的各種議題。
那時候,我就在想:可不可以我也有這樣長期、高度精實的讀書會,自己為自己讀書,同時也可以分享給他人,
這時候,Sandy's Recruitment note代言了風傳媒的華爾街日報,我們那時候就想:還是我們有一個小的讀書會,一起來讀這些平常我們也不會深入挖掘的內容。(認真,我平常也不會看這些財經議題然後深入研究)。
去年年底的時候我們就開始計畫與討論,尤其是那些讀書會後的晚餐,我們幾乎是抓住了那些片段的時刻把這件事情討論成形,還有訂下日期、規則。
去年12/12,我們舉辦了第一次的 #華爾街導讀會前會。
(我常說,我很多時候都不小心把工作的習慣帶到了這些事情上。
舉辦200人的日更團創作者派對前需要一個KO(Kick off meeting),華爾街日報導讀正式前需要一個會前會。)
這兩個會議的目的都是與大家聚焦目標與執行的方法。
▶ #2021年華爾街日報導讀的規則
我和Sandy一起訂下了以下八個規則:
1. 時間:一個月兩次,每個月時間固定。
2. 進行方式:每個人會負責一個產業,每個產業會有2-3個人一組,每一次都由一組人當導讀者,負責選一則該產業的新聞,並且列出2-3子議題,一人負責一個子議題,每一個子議題底下由負責人找出1-3個小問題,當天從這三個小議題出發介紹,並且進行討論,一人的簡報時間為15-20分鐘。
3. 費用:費用的部分,每次平均分攤場地費即可
4. 每次將會事先針對這兩週的重大議題選擇其一討論。
5. 中途除非有人退出,否則將不會另外增加人選。
6. 第四次開始,每次會開放2次旁聽名額,旁聽同學同樣需發表意見。
7. 退出機制:
(1) 自主退出
(2) 連續未出席兩次。
8. 正式參加資格必須購買Sandy的華爾街日報
這是一個很小型的讀書會,目前已人數額滿(大概是我跟Sandy各寫了一 篇文章後,就滿了。)把規則寫出來,是因為我們鼓勵大家可以找身邊的好朋友、志同道合的人一起開始這樣小型的讀書會。
▶ #如何吸引他人加入自己的讀書會
雖然我很想要趕快講我在這次讀書會的收穫,但容許我在碎嘴一下說明如何吸引他人加入自己的讀書會。
✔ Step 1:#自己先規劃6-7成
自己心中有主題、舉行方式(線上、線下)、地點(哪一個線上軟體、咖啡廳或等其他)、時間(至少第一次要有日期跟時間)
因為,你去邀請他人,不能自己沒有想法,你可以複製貼上我的xDDD
但是你不能只是說一句「我想要舉辦讀書會」,然後進一步詢問,一問三不知。
這樣,別人不會覺得你是認真的。
人只有在當自己當真的時候,他人才會開始當真。
✔ Step 2:#不要覺得一定要多少人,#只有兩個人也開。
這是我和Sandy一開始有的默契,就是:就算只有我們兩個人也可以。
我們是真的想要在商業這件事情上面,讓自己再更精進一點。
同時,我也想要鼓勵你們,不要覺得別人都動輒則就幾十人,人少不行。
人少,才可以好好做交流,才會知道彼此是不是可以不斷一直讀下去的人。
✔ Step 3:#想要擴大人數一定要結束後分享。
一件事情要擴散,是需要時間的。
不僅需要時間,還需要人去擴散。
那第一個可以擴散的人是誰?就是主揪你自己阿阿阿阿阿。
你先開始分享,自然會有人想要開始分享,以及會吸引其他人注意(這就是寫作的威力與魅力)。
就算,人數不增,至少你幫自己記錄下了你的學習與成長。
相信我,這非常的難能可貴。
我現在回頭看我2017年的文章,除了覺得好笑外,還覺得懷念。
同時,還會感受到原來自己是成長如此多。
其實最後收穫最多的都是自己。
▶ 2020/1/17 #華爾街日報導讀心得
寫了快兩千字終於要到重點了。(你們真的會有耐心看到這裡嗎xDDD,但不管我要寫。)
這次挑選的文章是這篇(https://www.storm.mg/article/3329870?page=1),主題:IPO市場熱鬧滾滾!2020年的科技新創們,到底在忙些什麼?
好,打開來滿滿沒看過的公司,唯一知道的是Airbnb。
別的不說,我個人對於「IPO超級不熟」,我打開來認真研讀的時候,相信我,我真的是內心覺得「我為什麼要讓Sandy選題目」,哈哈哈。
我真的要笑死。
▶ #從頭開始的學習就從定義開始
我對IPO有多不熟,不熟到我從google 「IPO是什麼開始」。
說出來也很丟臉。
但學習一個新東西就是這樣,可能在別人的世界,是稀鬆平常跟喝水一樣。
但是,在我的世界,可能跟天文數字一樣。
知道了IPO之後,我覺得,那麼多公司我沒有聽過,如果我就是直接看某一家公司,那我就算英文都看得懂,也會因為沒有概念而看不懂。
所以,我要找出一個可以幫助我了解實際案例的IPO案例。
碰巧,日前我的前前公司 91APP剛IPO。
於是,我就下載了91APP IPO的公開說明文件(https://doc.twse.com.tw/server-java/t57sb01?step=1&colorchg=1&co_id=6741&year=&seamon=&mtype=B&)
我一下載,很好,超過600頁(我眼神死)。
▶ #沒想到公開說明書帶給我超乎我想像的視野
首先,我google到一篇很棒的文章(https://www.inside.com.tw/article/21941-91APP-IPO),我順著他的脈絡找到原文去研究。
✔ #從公開說明書看到未來的計畫
我們常想要知道一家公司未來的計畫是什麼,在公開說明書裡面會詳細列出「計畫開發之新商品」,你就會發現不只是新技術,包含相關產業的投資、整合。
例如說,91APP投資了 簡易型的開店平台與淨銷存系統。我們就可以注意到,不僅是自己業務的擴大,可能連輕量型的類似平台與很常遇到的後端串接型的系統都包含在裡面。
✔ #上游中游下游一目了然
公開說明書裡面明列了91APP對自己的市場定位,尤其是自己所處的上下游,各位知道我的下意識什麼嗎?
阿哈~這不就是一個職涯規劃嗎?知道你的上中下游,你就可以循著這條路去到你更感興趣的地方。
舉例來說,91APP把自己當作中游,上游是AI、數據運算、雲端伺服器服務,下游是品牌商,如果是你,你就有三種選擇:持續待在中游找其他類似公司,往上游或是往下游。
一個簡單的方向油然而生,問了很多人,到不如好好看一下這些公開文件。
✔ #連市場的概況都完整列出來
公開說明文件裡面可以看到91APP把市場分成四個類別:
①客製化系統整合
②其他類型開店平台
③代操服務
④平台(ex momo、PChome)
文件中對於這四類有完整的敘述,看完這幾點,就會開始對這個市場有的大概的了解(#面試可能也比較放心沒有問題了XDDD)。
看完之後,我覺得我比我身為91APP的員工還要更了解91APP以及這個市場了(大笑)
其實,到這裡我的收穫已經很多了。
因為,我知道,其實公開說明文件對我而言,幫助已經非常大了。
因為這樣,我開始覺得這次的準備是非常正確的。
(雖然我還另外買了兩本財經雜誌完全沒有派上用場xDDD)
現場的討論非常熱烈,有人專程從彰化上來,做了PPT,有人列印出原文的英文資料仔細研讀,有人提供非常第一手的業界資訊(阿不能寫不能說),大家輪流「我要補充」,這感覺真的很充實(其實我想寫很爽Xddd)
哈哈哈,加上我們有來業界20年經驗的Z女士為我們穿插回饋還一度畫起了黑板跟問答。(OMG 也太刺激了)
經過這一次後,開始萬分期待每個月兩次的華爾街日報導讀會了。
以上,今天的文章真的非常長,我們明天見。
📫華爾街日報訂閱這裡請:https://events.storm.mg/member/SAWSJ
同時也有47部Youtube影片,追蹤數超過2萬的網紅數學老師張旭,也在其Youtube影片中提到,【摘要】 本習題主要練習函數極限的四則運算與合成運算,題目不太難,但如果要把觀念練到爐火純青,那就要像丈哥這樣處理問題 【勘誤】 無,有任何錯誤歡迎留言告知 【習題】 檔案:https://drive.google.com/file/d/1NDlpvtxhkQX47p_7o8TWdkmSPPwf...
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【 不安親的線上學習網站 】
小學階段我相信有很多父母偏好不安親
特別是中低年級時期
除了購買參考書、測驗卷、評量
有些線上學習的平台可以多運用
以下精簡的列出幾個免費學習平臺
怕寫太長應該大家看了眼花
重點是免費!免費!免費!
學習不在花了多少錢,有效才重要
免費資源得到的收穫更是無價啊
==========下列平臺資源應該會長期存在=======
👍1.『均一教育平臺』
⦿需申請會員
⦿國高中都有
⦿有線上測驗,但不是每個單元都有
⦿網羅各影音平臺上的學習資源
⇒https://www.junyiacademy.org/
不申請會員可由防疫學習專區進入,但不知道何時會關掉
⇒https://reurl.cc/V6N905
👍2.『子由數學』
⦿不需申請會員
⦿測驗為主
⦿家中需有印表機
⦿可自由組卷
⦿題目中的數字會隨機變化不重複
⦿網站有一直在更新題型
⇒https://reurl.cc/5l4Aeq
我個人很推薦這網站,這是由中央大學製作的
雖然不是對校內版本,但數學的學習,三大出版每年也是依據知識點的概念去組合成單元
這網站上,可以找到學習主題後(比如四則運算、100以內的加減),自由組題,印出考卷讓孩子練習
題目中的數字每次都會隨機出現
如果孩子常在某一道題上卡關,就可以多出幾題讓孩子練習
畢竟運算除了理解,還需要多練習
3.國家研究院『全國中小學題庫網』
⦿不需申請會員
⦿有不同學校的考古題成卷
⦿但...資料不齊全
⦿高年級以上到國中適用
⇒https://exam.naer.edu.tw/
4.『洋蔥數學』
⦿共用親子天下網站帳號登入使用
⦿影片有簡體字
⦿影音學習為主
⦿要收費
⇒https://reurl.cc/L34kvL
洋蔥數學員來是中國的線上學習教材
由親子天下導入後,配合親子天下的收費機制購買使用
這平臺我個人不強烈推薦
畢竟是中國配音、有簡體字
不介意的父母還是可以讓孩子使用學習
=======以下是教科書出版社的平臺==========
教科書的三大出版社,康軒、翰林、南一
這學期因為防疫關係,將各學習資源都放上官網
以前各學期能提前看到的只有新學期的教學計畫,
其他教師手冊、測驗卷等資源,要使用教師帳號才能下載
疫情過後,甚至109學年度是否持續會有,這就要看出版社的規劃了
1.『康軒國小線上 』
⦿目前只有國語科第一次段考前範圍L1~L4
⦿不需申請會員
⇒https://reurl.cc/V6Ndg6
⦿下載教師手冊要先申請會員,才能下載
⇒https://reurl.cc/b5DOb6
👍2.『南一防疫自學線上 』
⦿不需申請會員可以自行下載
⦿各科全冊資料都有
⦿學習單活動單影因資料都有,很齊全
南一這次願意放出全部的教材很難得,以前每學期光是要看新學期的學習計畫,等到開學了都還不一定看的到
數學、自然科、社會科,就算不是用南一的教材也可以對到類似單元來利用學習。
⇒https://reurl.cc/1x35AY
3.『翰林』
⦿下載資料要先申請會員
⦿影音觀看可以不用申請會員
⇒https://reurl.cc/xZLrq1
📌『學習吧』
如果看上面三大版本切來切去很困擾
在不同版本裡已經迷路了
家長可以直接看『學習吧』網站的使用
請看這篇👉https://reurl.cc/QdEmDo
#小學課程
#線上學習資源
#防疫線上學習
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為了活下去,全球最大的零售商沃爾瑪變身數據公司
文:王茜穎 / 若水 Flow AI Blog 編輯團隊
【本文重點】:
1. 今天,人工智慧不再是一種選擇,而是生存下去的基本必須品。
2. 為了預測消費趨勢、提高供應鏈和營運效率,沃爾瑪張開數據網,即時監控2000億筆的內部交易數據,200 個外部數據。
3. 從行銷、採購、品管、上架、庫存管理到配送,AI 正在改寫超市地景和運作方式。
零售業是一個國家最古老的行業。但你發現了嗎?全球最大的零售業龍頭沃爾瑪 Walmart,正在把自己變成一家數據公司。
它不得不。它最大的競爭對手,吃下線上零售市場一半江山的電商龍頭亞馬遜,不斷探索線下經營。繼實體書店、無人便利店 Amazon Go、收購全食超市(Whole Foods Market)之後,2019年再度推出 Amazon 4-star,銷售在亞馬遜網站上獲得4顆星以上評價的商品,準備對線下零售市場攻城掠地。
「今天,人工智慧不再是一種選擇,而是生存下去的基本必須品。」知名暢銷作家Bernard Marr 說。《華爾街日報》形容這是一場「不斷升級的科技地面戰」。
如何確保對的產品在對的時機,放在對的位置,做出對的定價,以方便對的人購買,是競爭白熱化的零售業的致勝關鍵。
即時監控2000億筆的內部交易數據,200個外部數據
為了抓出客戶需求、提高供應鏈和營運效率,沃爾瑪阿肯色州本頓維的總部設立了@WalmartLabs 和 Data Café(Collaborative Analytics Facilities for Enterprise,企業協作分析工具),監控過去幾週高達2000億筆的內部交易數據,以及氣象、經濟、電信、社交媒體、油價、鄰近沃爾瑪的重大事件(如:體育賽事)、美國最大評論網站Yelp、信用徵信網站Experian等200個外部數據。
沃爾瑪每週預測全美4700家店,共500億件商品需求,「我們每個週末都提出一套新的預測,」「我們有12小時完成所有的預測,約3天完成所有的訓練。」@WalmartLabs 傑出數據科學家和數據科學主任John Bowman說。
但沃爾瑪的規模實在太大了,Bowman說原有的開源軟體,「隨著我們擴大演算法規模,加入愈來愈多的數據,涵蓋愈來愈多的類別,開始遇到嚴重問題」,目前其預測模型是由內部改寫和開發的機器學習演算法組成,每項商品的預測,都建立在350個數據特徵上。
除了預測消費風向,最基本的,「用來確保門市和配送中心的庫存水位,足以滿足預測的需求。它不只幫沃爾瑪控制庫存成本,也確保架上的庫存足以應付來客或網路訂單。」前@WalmartLabs印度班加羅爾主任Nitin Sareen指出。
沃爾瑪 Walmart 同時收集所有顧客的消費紀錄、住在哪裡、並從店內的免費無線網路追蹤其產品喜好。2017年的報導指出,沃爾瑪掌握了6成美國成人,近1.45億人口的詳細資料。「我們想知道世界上所有的產品,我們想瞭解世界上每一個人,然後我們想要擁有連結兩者,促成交易的能力。」前沃爾瑪全球電子商務與科技執行長Neil Ashe曾說。
它的「社會基因體計畫」(Social Genome Project)監控社交媒體上的公開對話,參透消費者的社交DNA,藉以預測消費趨勢。沃爾瑪開發的Shopycat禮品推薦APP,「透過社會基因體計畫,分析朋友的臉書上的讚、分享、發文等動態,解除送禮壓力,提高送禮樂趣。」
當人們在線上展現我們的喜怒哀樂時,沃爾瑪就從分析臉書和推特的對話,在趨勢轉成需求前,成功預測棒棒糖蛋糕機、電動榨汁機的需求,立刻進貨、鋪貨。
數據讓沃爾瑪(Walmart)能預測未來趨勢,抓出過去錯誤
除了預測未來,即時數據和分析,讓沃爾瑪從異常銷售數字中,立即抓出定價失誤,或發覺特定門市根本未將商品上架的問題。機器學習把解決問題的時間從2~3週,大幅縮短為20分鐘。「若你得花上一週或一個月分析你的銷售數字,才能獲得洞見,你那段時間的營收已經蒙受損失。」沃爾瑪資深統計分析師Naveen Peddamail說。
為了收集消費者資訊,沃爾瑪甚至在2012年推出了自己的搜尋引擎Polaris。今年2月,沃爾瑪再度收購以色列科技新創Aspectiva,利用其自然語言處理功能 (Natural Language Processing),讓電腦擁有理解人類語言的能力,分析客戶的產品評論等用戶生成內容,並結合其瀏覽行為,以提供個人化的產品推薦。
沃爾瑪每小時產生約美國國會圖書館館藏167倍的數據,這些通通餵給雲端。沃爾瑪和微軟聯手建立全球最大的私人雲,每小時從百萬名消費者身上收集2.5 petabytes非結構化的數據,做出行銷、採購、鋪貨、庫存管理等各種決策。有一說,此舉是要和亞馬遜的Amazon Web Services (AWS)一別高下。
衝刺電子商務戰場,營造個人化體驗、用AI 工智慧鞏固生鮮市場
電子商務上,沃爾瑪仍看不到 Amazon 亞馬遜的車尾燈。
為此,沃爾瑪接連併購 Jet.com、Bonobos、中國電商 JD.com、及砸160億美元買有「印度亞馬遜」之稱的 Flipkart,去年沃爾瑪亦翻新官網,挾其龐大的數據能力,用消費者的所在地、瀏覽和購買歷史,加強區域與個人的個人化體驗。
例如,顯示當地熱門商品、通常一起合購商品、「我的門市」生鮮配送服務;提供「輕鬆續訂」功能,類似亞馬遜網站上的快速按鈕(Dash button)。去年第四季,沃爾瑪的電子商務營收成長43%,eMarketer並預測今年底沃爾瑪將分食4.6%的市場,較去年成長4%,居全美電商第三名。
沃爾瑪抓緊數據,苦苦追趕,有其苦衷。根據Accenture 2016年的調查,58%的消費者傾向在有個人化推薦的網站購物,一旦沒有,最快60秒就會失去興趣;SmarterHQ的報告則指出,在這樣的情況下,47%的消費者會直接轉往亞馬遜,便宜了沃爾瑪的頭號競爭對手。
為了拉抬線上銷售,沃爾瑪祭出廉價生鮮優勢。去年底全美有1600家門市提供生鮮配送,3100家門市設提貨中心。亞馬遜迅速回防,今年4月,旗下的全食超市推出第三波降價,以及2小時生鮮配送,1小時店內提貨,要挖沃爾瑪牆角。
這是一塊沃爾瑪輸不起的戰場。不同於亞馬遜,生鮮佔沃爾瑪全美近6成營收。金雞母保衛戰,沃爾瑪用AI和相機打造「新鮮度演算法」,名之「伊甸園」(Eden),用AI檢查蔬果缺陷和新鮮度,預測腐壞日期,確保蔬果從農場到貨架全程新鮮,終結食物(成本)浪費。在全美43個配送中心試用6個月,已替沃爾瑪省下8600萬美元,預計5年內將省20億美元。
在此之前,沃爾瑪必須派員在配送中心先目視檢查送進來的生鮮,接著再手動檢查是否符合美國農業部和沃爾瑪內部的食品標準。
「伊甸園源自我們生鮮營銷團隊工程師間的一場駭客松。」沃爾瑪部落格說。在6個月內,他們量化了美國農業部和沃爾瑪內部的食品標準,並發給稽查員一支iPhone,用Eden的APP記錄各種蔬果在不同生命週期時的樣貌,是否符合各項食品標準。這百萬張照片的資料庫,成了人工神經網絡進行深度學習最佳教材。
當稽查員在現場拍下照片時,機器將比對資料庫中的圖像,經過一層層,千百萬個神經元的數值運算後,評估蔬果新鮮度,預測保存期限,最後決定接受或退貨。沃爾瑪還把iPhone送到農夫手上,讓他們在農產品運送前先拍照,通過伊甸園把關再上路,從頭減少因品質而被退貨所衍生的成本。
「這代表(我們)能更有效率地催熟香蕉,當番茄還長在藤上時,就預測出它的保存期限,或依此調整蔬果上架的優先順序。」沃爾瑪供應鏈技術副總工程師Parvez Musani分析。販賣生鮮是一場和時間賽跑的賭局。時間,就是金錢。
除了產地和配送中心的品管,他們發現運輸過程中的溫度,也會影響蔬果新鮮度。為此,伊甸園即時監控蔬果在貨車裡的溫度,若發現溫度飆升導致蔬果「短命」2天,則立刻重新安排貨車路線,送到較近的配送中心,減少損失。
Musani舉例,沃爾瑪的明星商品香蕉,來自7個拉丁美洲國家,鋪貨到全美4千多家門市。不久的未來,在跨洲、跨國、跨州的長途運送過程中,伊甸園會重新估算「新鮮度」,決定香蕉運到哪裡。「最後香蕉會運到較近的門市,確保最新鮮,消費者樂於買一串美味香蕉,人人皆大歡喜。」
跟 Amazon 亞馬遜搶食 AI 語音購物市場
眼紅於亞馬遜語音助理Alexa登堂入室,開口即可在亞馬遜下單,沃爾瑪也想搶食語音購物市場。
近來的專利申請,透露沃爾瑪打算在產品中內建物聯網電子標籤,以監控家用品的使用情況,例如追蹤保存期限,或你提起洗潔精的次數,藉此推測何時需要補充,自動加入你的購物清單,並為沃爾瑪提供顧客行為的龐大數據,包括產品使用的時間和頻率。
今年4月起,直接呼喚Google Assistant也能在沃爾瑪下單,可在全美超過2100家門市提現貨,800家門市領取網購商品。由於語音下單容易指示不清(例如:買2罐洗衣精),為求準確,沃爾瑪顧客的消費記錄將和Google Assistant帳號綁定,以判斷脈絡。
儘管目前語音購物對營收的貢獻很小,分析師紛紛預測這是未來趨勢。為了「不落人後」,沃爾瑪甚至投資一家針對上流社會的個人購物服務新創Jetblack,會員可用簡訊「遠端遙控」購物員幫他們購物,年費要價600美元。
簡訊的文字,是絕佳的機器訓練素材。「沃爾瑪正在利用Jetblack的大批人力來訓練其AI,盼其有朝一日能提供自動化的個人購物服務,為搜尋欄消失,聲控購物成為主流的那一天,提早做好準備,」Jetblack執行長Jenny Fleiss告訴《華爾街日報》。該報分析,沃爾瑪將該投資視為AI和語音購物的研究中心,打算用它來打造和亞馬遜Alexa抗衡的秘密武器。
而JetBlack正是從沃爾瑪位於矽谷的科技孵蛋器Store No.8孵出來的新創公司。為了尋找下一代的零售科技,沃爾瑪透過Store No.8來孵化、投資新創,與創投和學術界合作,開發機器人、虛擬實境、機器學習和AI技術。
AmazonGo會是沃爾瑪的未來嗎?
自去年10月底,沃爾瑪旗下的倉儲式商店Sam’s Club宣布將在德州開第一家無結帳員的超市後,大家都在揣測沃爾瑪超市何時會跟上AmazonGo的無人店。
4月底,沃爾瑪公布了它的「未來超市」。它改造了紐約州Levittown的門市,化身「零售智能實驗室」(Intelligent Retail Lab),在真實運作的超市裡,裝滿感應器、攝影機、並建有龐大的數據中心。「這些硬體佈線之長足以爬聖母峰5次,處理能力之強大每秒能下載3年份的音樂(27000小時)。」沃爾瑪的部落格寫著。
5萬平方呎,3萬件商品,超過百名員工,可以確定的是,沃爾瑪的未來藍圖,不是AmazonGo。
具有人工智慧的攝影機,並非用來分辨消費者拿了什麼,好自動結帳,而是用來監控貨架上的存貨。機器「看見」架上商品,準確辨識品項和數量,並對照預測銷售需求的量,即時通知員工哪些商品空了,立刻補貨,或哪些放太久,立即下架。如此一來,確保架上永遠有貨,而且絕對新鮮。
這不是沃爾瑪第一次用AI來即時盤點庫存。
走進今天的沃爾瑪,你可能會碰到Auto-S貨架掃描機器人,穿梭在繁忙的貨架間。
自駕車的感應器和人工智慧,讓它能即時辨識路徑中的障礙物,優遊於樑柱、顧客、店員之間,避免碰撞。身高2英尺(約60公分),機器手臂最高可達8英尺高,裝有高解析度相機可快速掃描架上存貨、標價標籤和商品位置,而且免傳雲端,運用卡尼基美隆大學研發的Hawxeye人工智慧,機器人可現場用機器學習進行圖像辨識,加快分析速度,減少無用數據。
不到1小時,機器人就掃完數十個貨架,找出缺貨、庫存過低、沒有標籤、標價錯誤和錯置的商品,通知店員處理。在過去,這得花上一群人數天時間才能完成。
目前全美有50家沃爾瑪使用Auto-S貨架掃描機盤點架上商品。目前總里程650英里(近1千公里),尚未發生任何事故。來源:KPIX CBS SF Bay Area / 沃爾瑪
這提升了顧客的便利性,確保他們總能在對的貨架上找到想買的東西。對沃爾瑪而言,這能降低人事成本,減少貨架空間的浪費,但它還有更重大的意義:「驅動這類新科技的動力,是走向全通路零售的必要性。為了提供當天、低價或最後一哩運送,你必須以這些門市做為配送中心。但要實現這個目標,他們真的需要即時掌握架上有什麼,」Auto-S的製造商Bossa Nova執行長Bruce McWilliams接受Venturebeat採訪時說。
入口處的自助提貨塔就是明證,只要掃描你的網路訂單條碼,45秒內你的貨就會出現在輸送帶上,取貨變得跟「高科技自動投幣機」一樣方便。自駕車配送也進入測試階段。
去年11月,沃爾瑪宣布與福特合作,用自駕車宅配;7月,和Waymo(Alphabet旗下子公司,專門研發自駕車)聯手,在亞利桑那州小規模試點,「http://xn--walmart-6p3l44vn4ljhs1l8c981cucbz07isk0a.com/grocery下單,選擇到店取貨,我們的個人購物助理便會依據取貨時間,細心準備訂單上的商品。剩下的就交給Waymo。Waymo會接送顧客往返門市取貨,你可以利用這段時間完簡訊、小睡、工作,隨心所欲。」沃爾瑪部落格如此描述。
這一切聽起來,像是科幻小說?
沃爾瑪可不這麼認為,「今天,變化的速度很快。10年前,多數客戶還在讀第一代iPhone的消息,懷疑是否實用。現在,他們用手機上買東西,就期望宅配到府或店裡取貨 – 而且通常是當天,幾小時內,甚至幾分鐘內,」沃爾瑪執行長董明倫(Doug McMillon)說,「零售商得適應這些變化 – 在某些領域甚至引領潮流 – 不然就會落後並消失。」
附圖:圖說:去年改版後的沃爾瑪網站,新功能包括當地熱門商品、快速追蹤訂單、快速續訂、我的當地門市服務等,強化區域及個人化體驗。來源:沃爾瑪
圖說:伊甸園的APP介面,機器藉由照片的圖像辨識和比對,預估蔬果新鮮度。來源:沃爾瑪
圖說:只要45秒,16英尺高的自助提貨塔,就會準備好你訂的商品。來源:沃爾瑪
資料來源:https://ai-blog.flow.tw/walmart-ai-data-retail
四則運算題目下載 在 數學老師張旭 Youtube 的最讚貼文
【摘要】
本習題主要練習函數極限的四則運算與合成運算,題目不太難,但如果要把觀念練到爐火純青,那就要像丈哥這樣處理問題
【勘誤】
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【習題】
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習題 5-4 (https://youtu.be/Zn21yzewf4s)
習題 5-6 (https://youtu.be/s1L9GlQPvlY)
習題 5-8 (https://youtu.be/wscMxzKPsf8)
習題 5-10 (https://youtu.be/eMF4pVMfsdA)
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#張旭微積分 #極限篇習題 #丈哥講解
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【摘要】
本習題比較特別,主要證明若一個函數的極限存在,則其函數開根號以後的極限也會存在 (假設該函數的極限值為非負),反之亦然,看起來已經有合成函數的味道,但合成函數的極限運算定理是下一個主題才會講到的重點,要怎麼避開合成函數的運算來證明這個題目呢?讓丈哥講給你聽
【勘誤】
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【習題】
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【極限篇重點四習題】(https://www.youtube.com/playlist?list=PLKJhYfqCgNXjNO4nC3eIEcq0F4SNAL7hR)
習題 4-2 (https://youtu.be/_2vKEcnH808)
習題 4-4 (https://youtu.be/Pu58KCsFZ0Y)
習題 4-6 (https://youtu.be/mzg3spaQ9lo)
習題 4-8 (https://youtu.be/YttCeNF2osE)
習題 4-10 👈 目前在這裡
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【摘要】
這個題目又再度體現丈哥的威力了,如果不是理學院的學生的話,這個習題可以只記結論就好,證明可以暫時跳過
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習題 4-6 (https://youtu.be/mzg3spaQ9lo)
習題 4-8 👈 目前在這裡
習題 4-10 (https://youtu.be/LGdVrt3CXJs)
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