虎門鎮(zhèn)は電気商企業(yè)がブランド化発展の道を歩むことを奨勵(lì)し、ブランド意識(shí)を増強(qiáng)する。

ブランド企業(yè)の牽引作用と模範(fàn)効果を十分に発揮することによって、ブランドエレクトビジネス企業(yè)の比率を段階的に高め、虎門特色を持つエレクトビジネスブランドのクラスタを形成する。

アパレル企業(yè)とデザイナーチームがD 2 C、D 2 BとC 2 Bの電気商業(yè)務(wù)を展開し、製品とサービスのオリジナル性を強(qiáng)化し、お客様の體験を高めて、オリジナルブランドを作ります。

に対する

服裝企業(yè)、虎門鎮(zhèn)は電子商取引の発展を誘導(dǎo)し、インターネットの情報(bào)優(yōu)勢を積極的に利用し、企業(yè)ブランドの伝播ルートを広げ、ブランドの影響力を拡大する。

電気商の人材不足の問題に対して、

各大學(xué)の中等専門學(xué)校と教育資源との連攜を積極的に強(qiáng)化し、専門育成システムの構(gòu)築、「オーダー制」大學(xué)の人材育成などを通じて、各タイプを育成し、導(dǎo)入する。

人材。

同時(shí)に、人材を尊重し、人材を引きつけ、人材を生かし、人材を上手に使う良好な環(huán)境を構(gòu)築し、虎門を各種類の紡織服裝電気商の人材として高所に集めています。

ここ數(shù)年の電気商の急激な発展に従って、ネット上の商業(yè)の生態(tài)はとっくに“安いから王になります”から“ブランドが王になります”に変えました。

そのため、服裝の電気商の有名なブランドを育成して、商が市場のシェアを勝ち取って、核心の競爭力を強(qiáng)める第一選択になります。

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現(xiàn)在のアルゴリズムモデル部門は蘇寧での地位が非常に高いです。データの価値を釈放するため、人材、研究開発における蘇寧の投入は引き続き増大します。

蘇寧IT本部の関係者は記者に「C 2 Bまたは極致単品モデルにとって、事実上、私達(dá)は去年すでに関連技術(shù)の備蓄作業(yè)をしています。

C 2 Bは本質(zhì)的に消費(fèi)者の観點(diǎn)に立ってその全體のサプライチェーンを駆動(dòng)するので、伝統(tǒng)的なB 2 Cモードに比べて、それは更に強(qiáng)調(diào)したのは“消費(fèi)者を?qū)Г摔筏蓼埂堡扦埂?/p>

しかし、「消費(fèi)者志向」をするなら、消費(fèi)者ニーズに対する研究の深化と正確さが非常に重要なポイントとなるということです。

この面では、企業(yè)はデータ資源からの挑戦に直面する一方、人工知能技術(shù)に関する挑戦に直面する。

データ資源の挑戦から言えば、消費(fèi)者がいる場所、時(shí)間、場面、方式、複雑で変化が多いです。彼は意図的に商品を観察したり、需要を表現(xiàn)する時(shí)の情報(bào)が捉えられているかどうかも重要です。

例えば、ユーザーは蘇寧のラインの下で販売員に質(zhì)問するかもしれません。何がありますか？これは実は非常に重要な情報(bào)のこのような入力です。オンラインでは、ユーザーはキーワードを入力する可能性があります。買い手がどこで買うかを表す可能性があります。

言い換えれば、上のような顕著なデータがたくさんあります。まだ手に入れていません。これは私たちがユーザーの需要を予測する上で、データの豊かさに挑戦するということです。

上記の擔(dān)當(dāng)者によると。

人工知能の技術(shù)において、「知能」のレベルは依然として挑戦に直面している。

現(xiàn)在のビッグデータ業(yè)界から見ても、インターネット業(yè)界から見ても、BATにしても、Googleにしても、皆さんが直面している課題は同じです。

GoogleのGooglebrainが一番センセーションを持っているのは、彼らのロボットが大量のYouTubeの動(dòng)畫から貓を識(shí)別できるということです。

人の知能の発展レベルから見れば、このことは非常に低年齢化した知能の體現(xiàn)であるが、機(jī)械學(xué)習(xí)のこの角度から言えば、歴史的な突破である。

「蘇寧はこの面で直面する挑戦も実はとても大きいです。

しかし、喜ばしいことに、蘇寧に頼って5000名の研究開発者に達(dá)して、蘇寧はすでにこの方面の探求を始めました。

前述の擔(dān)當(dāng)者は、「グループのビッグデータセンターの位置付けに基づいて、データセンターは職責(zé)によっていくつかの大きな塊に分けられています。最初はプラットフォーム層で、主に豊富な量のデータの保存問題を解決し、データが保存でき、下に置くことができ、計(jì)算が速いことが保証されています。これはプラットフォーム層の主要な仕事です。

第二はアルゴリズムモデルチームです。主にアルゴリズム研究員です。彼らの主な職務(wù)責(zé)任は量データから蘇寧に役立つ情報(bào)を発掘し、さらに業(yè)務(wù)の決定を支援したり、業(yè)務(wù)の効率を向上させたり、業(yè)務(wù)の効果と効果を高めたりします。

また、従來の製品設(shè)計(jì)と開発部門も含まれています。