coca

AR+AI的这些应用 你居然不知道?

落爺英雄遲暮 提交于 2021-02-07 17:05:26
点击上方 “ DeepAI 视界 ”,选择加" 星标 "或“ 置顶 ” 重磅干货,第一时间送达 01 可口可乐视觉识别拣选 Coca-Cola HBC 通过智能眼镜实现视觉识别拣选货物 可口可乐希腊公司(以下简称“Coca-Cola HBC”)是世界 第二 大可口可乐装瓶商,也是欧洲最大的装瓶商,拥有希腊最全的供应链,遍 布全国4,000个点,4个工厂和6个配送基地 ,每年的销量超过20亿箱。位于塞萨洛尼基的希腊北部配送基地是可口可乐在该地区最大的配送点之一,这里有200名员工,每天为963名客户提供服务,拥有14,020平米的仓储空间, 容纳8,733个托盘。平均每年交付750万箱货品,67,600箱订单,超过55%是混合托盘订单。 可口可乐希腊装瓶公司通过智能眼镜有效地实现了视觉识别拣选货物。合理地 解决了混合订单管理问题,订单执行准确率达到了99.9% , 生产率提高了6%-8%。 截至2019年底,可口可乐将把这项新技术推广至匈牙利、罗马尼亚、塞尔维亚、爱尔兰、保加利亚等仓库。 VUZIX AR智能眼镜增强现实案例 Joinpad 物流领域AR解决方案 AR视觉识别拣货方案 AR、VR、MR技术让我们见识到了科技神奇的同时,也让真实可感的现实世界和无法触摸的虚拟世界的联系更加紧密。三种技术的出现让很多人摸不着头脑,甚至将它们混为一谈。下面就来看看这三种技术到底是什么吧。

系统设计之降低复杂性

筅森魡賤 提交于 2020-12-27 00:54:06
人活着就是在对抗熵增定律,生命以负熵为生。 ——薛定谔 一、 熵增定律 1、熵增定律 熵的概念最早起源于物理学,用于度量一个热力学系统的无序程度。热力学第二定律,又称“熵增定律”,表明了在自然过程中,一个孤立的系统总是从最初的集中、有序的排列状态,趋向于分散、混乱和无序;当熵达到最大时,系统就会处于一种静寂状态。 通俗的讲:系统的熵增过程,就是由原始到死亡的过程。“熵”是“活跃”的反义词,代表负能量。 非生命,比如物质总是向着熵增演化,屋子不收拾会变乱,手机会越来越卡,耳机线会凌乱,热水会慢慢变凉,太阳会不断燃烧衰变……直到宇宙的尽头——热寂。 2、软件系统的熵增 在软件开发、维护过程中。软件的生命力总是从最初的理想状态,逐步趋向于复杂、混乱和无序状态发展,直到软件不可维护而被迫下线或重构。这种损坏软件质量的因素的逐步增长,叫做软件的熵增现象,也即本文讨论的软件复杂性。 二、 系统复杂性 的表现 1、 表象 代码混乱、新人不易上手 代码高度冗余,复用性低,开发效率低 扩展和修改困难,牵一发动全身 业务数据错乱 程序性能低下 系统难以移置 BUG率居高不下 其它…… 2、深层原因 (1)变更放大 复杂性的第一个征兆是,看似简单的变更需要在许多不同地方进行代码修改 (2)认知负荷 复杂性的第二个症状是认知负荷,这是指开发人员需要多少知识才能完成一项任务

亿康先达和Out Leadership宣布缔结合作伙伴关系

可紊 提交于 2020-11-21 09:24:33
旨在扭转LGBTQ+群体在全球职场中的地位 纽约和苏黎世--(美国商业资讯)--全球领导力咨询公司亿康先达(Egon Zehnder)和Out Leadership今天宣布,双方缔结合作伙伴关系,力求提高性少数群体(LGBTQ+)在企业高层中的占比。Out Leadership是全球第一个也是唯一一个致力推动LGBTQ+群体包容和平等的首席执行官和跨国公司平台。 亿康先达将成为Out Leadership联盟的最新成员,联盟中还包括宝洁(P&G)、Publicis Sapient、高盛(Goldman Sachs)、微软(Microsoft)、万事达卡(Mastercard)、澳大利亚国民银行(National Australia Bank)、野村证券(Nomura)、毕马威(KPMG)、花旗(Citi)、可口可乐(Coca Cola)、陶氏化学(Dow Chemical)和LVMH等公司。双方将就咨询与猎头服务、思想领导力及活动开展合作,力求为高层领导职位和董事会任命建立一个更加强有力的人才管道。根据协议,亿康先达将加入Out Leadership的业务网络,并将成为Quorum的独家猎头合作公司/赞助商。Quorum是Out Leadership旗下品牌,涵盖所有与促进公司董事会中LGBT占比相关的活动和思想领袖倡议。 亿康先达董事长Jill Ader表示:“亿康先达深知

CSS 样式、布局、盒子模型

时光怂恿深爱的人放手 提交于 2020-11-16 00:09:44
Css内容: 常用样式: 字体 颜色 背景 布局: 浮动 定位 标签特性  标签盒子模型: 边距 边框 动画: 旋转 渐变 注意: Css引路径从css文件里找    Html和js引路径从html文件里找 样式:     字体:     Font-size 字体大小     实例: p { font-size:14px; }  用em来设置字体大小   浏览器默认文字大小为16px   1em=16px      Font-family 字体系列 实例: p{ font-family:"Times New Roman",Georgia,Serif; }    Font-style 字体样式 实例: p.normal {       font-style:normal } p.italic {       font-style:italic } p.oblique {       font-style:oblique }   属性值:    Font-weight 字体粗细 实例: p.normal {       font-weight:normal; } p.thick {       font-weight:bold; } p.thicker {       font-weight:900; }  属性值:  文本: 文本颜色: color 十六进制值 - 如:

图像处理:“可口可乐”识别的算法改进

社会主义新天地 提交于 2020-08-16 08:20:36
问题: One of the most interesting projects I've worked on in the past couple of years was a project about image processing . 我过去几年中最有趣的项目之一是关于 图像处理 的项目。 The goal was to develop a system to be able to recognize Coca-Cola 'cans' (note that I'm stressing the word 'cans', you'll see why in a minute). 目的是开发一个能够识别可口可乐 “罐头”的系统 (请注意,我强调的是“罐头”一词,稍后您会看到原因)。 You can see a sample below, with the can recognized in the green rectangle with scale and rotation. 您可以在下面看到一个示例,该示例在带有刻度和旋转的 绿色矩形中 可以识别。 Some constraints on the project: 对项目的一些限制: The background could be very noisy. 背景可能非常嘈杂。 The can could have any

我最喜欢用的 5 个 Ansible 模块

断了今生、忘了曾经 提交于 2020-08-09 05:56:20
了解如何通过这些 Ansible 模块实现几乎任何事情。 在我成长的时候,我爷爷在他的花园里有一个棚子。他经常会花几个小时在那里制作和修复东西。这是在我们有互联网之前的事情,所以我花了很多时间看他在那个棚子里创造东西。虽然棚子里有很多工具,从钻头到车床到电器配件,还有很多东西我至今都无法辨认,但他使用的只是他手头的一小部分。然而,他能做到的事情似乎永远没有极限。 我之所以告诉你这个故事,是因为我觉得我的职业生涯是在一个隐喻的棚子里度过的。计算机也是如此多的工具,都在一个狭小(虚拟?)的空间里。而工具棚中又有工具棚 —— 我最喜欢的是 Ansible。最近的 2.9 版本有 3,681 个模块! **3,681 个啊!**当我在 2013 年夏天第一次开始使用 Ansible 时,1.2.1 版本只有 113 个模块,然而,正如 我当时写的 ,我仍然可以实现任何我想象到的东西。 模块是 Ansible 的支柱,是让重任轻装上阵的齿轮。它们被设计为做好一项工作,从而实现了 Unix 哲学 。我们就是这样来把这么多的模块捆绑在一起,作为乐团的指挥,Ansible 现在有很多乐器可以听从它的指挥。 回顾一下我多年来的 Ansible 剧本和角色的 Git 仓库,我发现我只用了 35 个模块。这个小的子集被用来构建大型基础设施。不过,我想知道如果用一个更小的子集可以实现什么?当我回顾这 35

Removing “almost duplicates” using SAS or Excel

匿名 (未验证) 提交于 2019-12-03 01:20:02
可以将文章内容翻译成中文,广告屏蔽插件可能会导致该功能失效(如失效,请关闭广告屏蔽插件后再试): 由 翻译 强力驱动 问题: I am working in SAS and I have a data-set with 2 columns and I want not only to remove the duplicates, but also the "almost" duplicates. The data looks like this: ** Brand Product ** Coca Cola Coca Cola Light Coca Cola Coca Cola Lgt Coca Cola Cocacolalight Coca Cola Coca Cola Vanila Pepsi Pepsi Zero Pepsi Pepsi Zro i do not know if it is actually possible, but what I would like the file to look like after removing the "duplicates", is like that: ** Brand Product ** Coca Cola Coca Cola Light Coca Cola Coca Cola Vanila Pepsi Pepsi