XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System零售业
报告名称：食品服务 - 酒店餐厅机构...
食品零售业泰国的食品零售额在2023年达到51亿美元。2024年总零售额的预测为1,130亿美元，比2023年增长了3％，食品和饮料行业占泰国总零售业的6％。，尽管不良的贷款前景和影响消费者的支出能力，尤其是中产阶级中，粮食零售业预计仍会增长。食品加工行业：泰国是领先的食品和农业出口商，拥有良好的食品加工业。随着全球对加工食品的需求不断上升，泰国食品加工商需要进口大量材料在国内不可用。泰国在2023年出口了265亿美元的加工食品，进口了82亿美元，其中包括3.312亿美元的价值，价值3.312亿美元。食品服务（HRIS）泰国的餐饮服务预计今年将增长7％，市场规模为32.85美元
沃尔玛超市的经济影响
我们的目的是回顾沃尔玛对食品零售业的颠覆所带来的经济影响。本综述综合了现存的知识和研究成果，这些知识和研究成果与沃尔玛进入美国及全球食品零售业并随后占据主导地位所带来的经济影响有关。研究结果可以概括为五点：（a）沃尔玛在美国实体经济的增长已大幅放缓，但公司在总资产、数字能力、国际影响力和每平方英尺销售额方面却增长迅速；（b）沃尔玛的进入和存在与家庭食品价格下降有关；（c）沃尔玛对大型竞争对手，特别是超市产生了相当大的负面影响，但沃尔玛对小企业产生有害影响的证据有限；（d）沃尔玛对当地就业的影响尚无共识，但大多数研究都指出零售业就业有所增加； (e)沃尔玛可能增加了食物获取渠道，但并没有改善饮食质量。
货币贬值对经济、企业和民众的影响
由于企业是经济的支柱，我们进行了一项调查，以分析废钞对企业的影响并评估对经济各个部门的影响。据观察，小企业在所有行业都受到重大影响，因为这些行业高度依赖现金交易。调查显示，大多数企业（73%）因废钞而面临巨大的现金短缺。我们发现，在较短的时间内，一些现金驱动的工厂无法满足日常需求，例如支付日薪工人的工资、购买原材料，因为出于许多监管原因，他们无法从银行提取现金。调查显示，工厂面临的挑战很少，包括工厂出勤率下降和产量削减增加。受废钞影响最大的行业包括零售业，其次是农业、房地产、建筑、媒体和娱乐、宝石和珠宝、旅游和酒店、劳动密集型行业和汽车行业。1. 零售业——废钞的影响主要体现在零售业，因为 88%
人工智能助力改善零售食品安全
食品零售商推动整个供应链、店内和电子商务平台的食品安全计划，以降低消费者患食源性疾病的风险。从生产者到零售店，食品安全需要强大的食品安全文化、可靠的数据、强大的数据库管理和技术专长。人工智能 (AI) 因其推动和改变食品安全实践和结果的潜力而被提出。本文旨在向食品安全受众介绍 AI 术语和定义，并概述在零售业采用基于 AI 的技术时面临的机遇、挑战和道德考虑。对于零售业的食品安全，这里介绍的 AI 应用分为视觉、文本、交互式、分析或基于功能的解决方案。随着 AI 能力的不断发展，食品安全专业人员将在塑造整个食品行业（包括零售业）采用的工具和算法方面发挥作用。AI 可以加强食品安全，但要取得成功，需要整个供应链的战略合作，包括与技术提供商、监管机构和学者的合作。
Facebook 的 Prophet 算法在基于真实数据的成功销售预测中的应用
1 Info Studio doo Sarajevo，波斯尼亚和黑塞哥维那 2 萨拉热窝大学电气工程学院，波斯尼亚和黑塞哥维那 摘要 本文提出了一个框架，该框架能够准确预测零售业的未来销售情况，并根据预期的预测可靠性水平对产品组合进行分类。 该框架基于 Facebook 的 Prophet 算法和回测策略，对任何从事零售业的公司都非常有用。 在波斯尼亚和黑塞哥维那最大的零售公司之一的生产环境中通过实验获得的真实销售预测基准数据用于评估该框架并在真实用例场景中展示其能力。 关键词 销售预测、真实数据集、Prophet、回测、分类 1. 引言 在零售业中，生成产品级销售预测是一个至关重要的因素，因为库存控制和生产计划在任何为客户提供商品的公司竞争力中都起着重要作用。虽然准确可靠的预测可以促进更好的生产和库存规划、有竞争力的定价和及时的促销计划，从而节省大量成本，但事实证明，糟糕的销售估计会在这个领域代价高昂，因为众所周知，商品短缺会导致利润降低，并很容易导致客户不满。此外，不仅过剩的库存会迫使商店以较低的价格出售商品，甚至更糟的是导致库存注销，高于所需的库存水平也会增加仓储成本。在现实世界中，零售业的商业环境高度动态且经常波动，这主要是由节日效应和竞争对手的行为造成的。因此，与用于演示和基准测试各种时间序列预测方法的广泛可用的学术数据集相反，该领域的实际销售数据面临各种挑战，例如高度非平稳的历史数据、不规则的销售模式和高度间歇性的销售数据。一个能够以相当高的准确度预测销售额的模块，加上根据预期可预测性水平对产品组合进行高度可靠的分类的模块，对于任何从事零售业的公司来说都是非常有用的。为了弥补在零售业的现实场景中应用时间序列预测的差距，这项工作的重点是开发可靠的
