互联环境中的购物者都渴望真实的个性化体验，从中体现出零售商对信息把控和即时交互的承诺。零售商也认识到，他们必须提供定制化的客户体验来留住现有客户群。但是，零售商在实现消费者定制化服务的时候到底遇到了什么样的问题？怎么样去真正实现定制化体验？新零售时代，数据的获取与分析遇到了什么问题。
即便在数字化时代取得了所有这些进步，多达90%的零售销售仍然是在实体店中发生的。在时装零售行业，客户仍然希望亲自走进服装店来目睹、触摸和试穿不同服装。零售商意识到需要采集整个企业的数据，但在跨渠道数据共享方面举步维艰。比如在整个销售过程中从顾客的在线搜索、顾客进店观看、试穿等到销售人员仓库找产品、上货和销售过程中与客户交流等所有接触点中收集客户数据很难。特别是这些数据之前的联系以及数据来源等面临重重困难，因此无法完全满足客户宾至如归的购物“体验”。
如果想要满足客户宾至如归的“体验”与“关怀”，销售人员必须能够指导客户顺利完成购物，并提供有针对性的个性化体验来与其进行有效互动。要提供这种级别的服务，必须具备可优化数据和分析用来为客户提供服务的卓越体验。如果客户数据不可靠或集成不当，零售商便无法正确分析和跟踪他们的端到端供应链，也无法为他们的员工提供适当的工具来让他们推进个性化的客户体验。
客户希望在各个渠道中获得无缝体验，零售商正依靠数字技术来改进他们的店内体验。在零售商的店内投资优先级列表中，个性化技术占居首位，但零售商不能忘记个性化能力的有效性与为个性化提供支持的数据的有效性息息相关。
下面是一些最新的物联网技术：
5G网络：5G网络是一种高速、低延迟的无线通信技术，将大大提高物联网设备之间的数据传输速度和稳定性。
区块链技术：区块链技术可以用于构建安全的物联网网络，确保数据的安全性和完整性，防止数据被篡改或泄露。
人工智能（AI）：人工智能技术可以用于对物联网设备的数据进行分析和处理，从而提高智能设备的智能化水平和效率。
边缘计算（Edge Computing）：边缘计算技术可以将数据处理和分析的任务从云端转移到物联网设备的本地，从而提高物联网设备的响应速度和效率。
智能传感器：智能传感器可以实时监测环境和设备的状态，从而为物联网系统提供更加准确和实时的数据。
虚拟现实（VR）和增强现实（AR）技术：虚拟现实和增强现实技术可以将物联网设备的数据可视化，为用户提供更加直观的体验和 *** 作界面。
自主控制系统：自主控制系统可以使物联网设备在不需要人类干预的情况下自主执行任务，提高智能设备的自主性和效率。
采集视频数据的方式可以通过很多种技术手段实现。其中，物联网和AI技术是常用的手段之一，但并不是唯一的方式，也不是必需的。在物联网技术中，各种设备可以通过互联网连接到一起，交换数据和信息。例如，一些智能监控设备可以自动采集视频数据，并通过互联网上传到云端服务器，以便进行存储、分析、解析等 *** 作。
在AI技术中，利用深度学习、图像识别、目标检测等算法，人工智能系统可以对视频数据进行解析，以获得更多的信息和洞察。例如，人工智能可以自动识别视频中的人、车、物体等，并提取相关的特征和数据。
除此之外，采集视频数据的方式还可以包括传统的摄像机、监控器等设备，以及一些其他技术手段。在具体应用场景中，需要综合考虑技术成本、视野范围、分辨率、数据处理速度等因素，选择最适合的采集方式。
人工智能是一种未来性的技术，目前正在致力于研究自己的一套工具。一系列的进展在过去的几年中发生了：无事故驾驶超过300000英里并在三个州合法行驶迎来了自动驾驶的一个里程碑;IBM Waston击败了Jeopardy两届冠军;统计学习技术从对消费者兴趣到以万亿记的图像的复杂数据集进行模式识别。这些发展必然提高了科学家和巨匠们对人工智能的兴趣，这也使得开发者们了解创建人工智能应用的真实本质。
谷歌的AI击败了一位围棋大师，是一种衡量人工智能突然的快速发展的方式，也揭示了这些技术如何发展而来和将来可以如何发展。
哪一种编程语言适合人工智能
你所熟练掌握的每一种编程语言都可以是人工智能的开发语言。人工智能程序可以使用几乎所有的编程语言实现，最常见的有：Lisp,Prolog,C/C++，近来又有Java，最近还有Python
LISP
像LISP这样的高级语言在人工智能中备受青睐，因为在各高校多年的研究后选择了快速原型而舍弃了快速执行。垃圾收集，动态类型，数据函数，统一的语法，交互式环境和可扩展性等一些特性使得LIST非常适合人工智能编程。
PROLOG
这种语言有着LISP高层和传统优势有效结合，这对AI是非常有用的。它的优势是解决“基于逻辑的问题”。Prolog提供了针对于逻辑相关问题的解决方案，或者说它的解决方案有着简洁的逻辑特征。它的主要缺点(恕我直言)是学起来很难。
C/C++
就像猎豹一样，C/C++主要用于对执行速度要求很高的时候。它主要用于简单程序，统计人工智能，如神经网络就是一个常见的例子。Backpropagation 只用了几页的C/C++代码，但是要求速度，哪怕程序员只能提升一点点速度也是好的。
JAVA
新来者，Java使用了LISP中的几个理念，最明显的是垃圾收集。它的可移植性使它可以适用于任何程序，它还有一套内置类型。Java没有LISP和Prolog高级，又没有C那样快，但如果要求可移植性那它是最好的。
Python
Python是一种用LISP和JAVA编译的语言。按照Norvig文章中对Lips和Python的比较，这两种语言彼此非常相似，仅有一些细小的差别。还有JPthon，提供了访问Java图像用户界面的途径。这是PeterNorvig选择用JPyhton翻译他人工智能书籍中程序的的原因。JPython可以让他使用可移植的GUI演示，和可移植的>
在人工智能上使用Python比其他编程语言的好处
优质的文档
平台无关，可以在现在每一个nix版本上使用
和其他面向对象编程语言比学习更加简单快速
Python有许多图像加强库像Python Imaging Libary,VTK和Maya 3D可视化工具包，Numeric Python, Scientific Python和其他很多可用工具可以于数值和科学应用。
Python的设计非常好，快速，坚固，可移植，可扩展。很明显这些对于人工智能应用来说都是非常重要的因素。
对于科学用途的广泛编程任务都很有用，无论从小的shell脚本还是整个网站应用。
最后，它是开源的。可以得到相同的社区支持。
AI的Python库
总体的AI库
AIMA：Python实现了从Russell到Norvigs的“人工智能：一种现代的方法”的算法
pyDatalog：Python中的逻辑编程引擎
SimpleAI：Python实现在“人工智能：一种现代的方法”这本书中描述过的人工智能的算法。它专注于提供一个易于使用，有良好文档和测试的库。
EasyAI：一个双人AI游戏的python引擎(负极大值，置换表、游戏解决)
机器学习库
PyBrain 一个灵活，简单而有效的针对机器学习任务的算法，它是模块化的Python机器学习库。它也提供了多种预定义好的环境来测试和比较你的算法。
PyML 一个用Python写的双边框架，重点研究SVM和其他内核方法。它支持Linux和Mac OS X。
scikit-learn旨在提供简单而强大的解决方案，可以在不同的上下文中重用：机器学习作为科学和工程的一个多功能工具。它是python的一个模块，集成了经典的机器学习的算法，这些算法是和python科学包(numpy,scipymatplotlib)紧密联系在一起的。
MDP-Toolkit这是一个Python数据处理的框架，可以很容易的进行扩展。它海收集了有监管和没有监管的学习算饭和其他数据处理单元，可以组合成数据处理序列或者更复杂的前馈网络结构。新算法的实现是简单和直观的。可用的算法是在不断的稳定增加的，包括信号处理方法(主成分分析、独立成分分析、慢特征分析)，流型学习方法(局部线性嵌入)，集中分类，概率方法(因子分析，RBM),数据预处理方法等等。 自然语言和文本处理库
NLTK 开源的Python模块，语言学数据和文档，用来研究和开发自然语言处理和文本分析。有windows,Mac OSX和Linux版本。
结论
python因为提供像 scikit-learn的好的框架，在人工智能方面扮演了一个重要的角色：Python中的机器学习，实现了这一领域中大多的需求。D3js JS中数据驱动文档时可视化最强大和易于使用的工具之一。处理框架，它的快速原型制造使得它成为一门不可忽视的重要语言。AI需要大量的研究，因此没有必要要求一个500KB的Java样板代码去测试新的假说。python中几乎每一个想法都可以迅速通过20-30行代码来实现(JS和LISP也是一样)。因此，它对于人工智能是一门非常有用的语言。
案例
做了一个实验，一个使用人工智能和物联网做员工行为分析的软件。该软件通过员工情绪和行为的分心提供了一个有用的反馈给员工，从而提高了管理和工作习惯。
使用Python机器学习库，opencv和haarcascading概念来培训。建立了样品POC来检测通过安置在不同地点的无线摄像头传递回来基础情感像幸福，生气，悲伤，厌恶，怀疑，蔑视，讥讽和惊喜。收集到的数据会集中到云数据库中，甚至整个办公室都可以通过在Android设备或桌面点击一个按钮来取回。
开发者在深入分析脸部情感上复杂点和挖掘更多的细节中取得进步。在深入学习算法和机器学习的帮助下，可以帮助分析员工个人绩效和适当的员工/团队反馈。
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