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文檔簡介
--t。1目目錄CONTENTS01引言 0102生成式AI在零售電商行業的影響及前景 032.1中國零售電商行業趨勢及未來展望 042.2生成式AI對零售電商行業的影響 072.3生成式AI在零售電商行業的價值 0803生成式AI在零售電商行業的應用場景 103.1AI發展階段和能力特征 11 11 123.2生成式AI在零售電商行業的應用場景介紹 13 13 14 16 200404生成式AI在零售電商行業的解決方案及相關案例介紹214.1亞馬遜云科技行業解決方案22 22 23 26 37亞馬遜云科技合作伙伴解決方案 384.2案例介紹 49 50 51 52 53 54 5505生成式AI實施路線圖 565.1企業抓住生成式AI機會的必經之路 575.2生成式AI實施路線圖 58 60亞馬遜云科技的技術與服務優勢 60德勤在生成式AI領域的專業服務 6106結語62亞亞遜科技在過去的二十年中,零售電商行業經歷了飛速的發展,從傳統零售到電子商務的全面轉型,消費者需求的多樣化、即時性、個性化成為行業新趨勢。隨著社交電商、即時零售等新模式的興起,零售企業在爭奪“零時差消費者”的過程中面臨新的挑戰,如何快速響應消費者需求、提升購物體驗、優化供應鏈和庫存管理等。同時,隨著市場競爭加劇,零售企業不得不聚焦于提供極致性價比和高質量的商品與服務,以贏得消費者在這樣的背景下,伴隨著云計算、人工智能、區塊鏈等新興技術的推動下,全球數字化經濟也正正在逐步改變零售電商行業的運作方式,從而應生成式AI為零售電商企業帶來了全新的解決方并提升用戶體驗,在企業的各個關鍵場景發揮重要作用并逐漸成為推動行業發展的關鍵力量。例市場趨勢的實時分析,自動生成創新設計方案,縮短產品開發周期,并提高新品上市成功率。在夠通過多輪對話與用戶互動,提供個性化產品推薦與高效的問題解決方案。這不僅提升了用戶的購物體驗,還顯著提高了購買轉化率和客戶忠誠度。生成式BI(商業智能)賦能企業通過自然語極大簡化了傳統的復雜數據分析流程,幫助企業更敏捷地做出關鍵決策,優化業務策略。在供應監測與智能預測,優化庫存管理、物流調配等環節,有效減少庫存積壓或缺貨情況,提升供應鏈競爭中脫穎而出,還通過提升運營效率、優化用戶體驗、提升洞察決策等多方面能力,幫助企業不僅能夠在短期內實現業務優化,還可以為長期2亞亞遜科技在過去的二十年里,中國零售業經歷了翻天覆地的變化。1995年,第一家超級購物廣場在中國開業,電商時代正式開啟。隨后,電商平臺通過不斷的升級迭代,從最初的C2C模式發展到了C2C、B2C、B2B2C等多種模式并存的局面。到了2010年代,團購業務迅速發展,并逐漸演變為本地生活服務的開辟了電商發展的新藍海。2016年,“新零售”概念的提出,催生了新零售業態的橫空出世,隨之而可以說,中國零售業態和社交媒體的演進,就是一場趨近零時差消費者的歷程。消費者需求的不斷演隨著消費者需求不斷多元化和碎片化,零售企業愈發重視消費者全鏈路的潛在價值。通過多業態、多場景的服務,企業不斷優化全渠道融合模式,以滿足消費者的多元化需求。奧特萊斯、新型購物中心、零售折扣店、會員店等等零售業態的走紅,反映了消費者對于極致體驗、極致便利和極致性價比的需求。領先零售企業通過多業態策略,滿足消費者多場景的多元需求,通過高端會員店、中端超市以及生鮮折扣店等多種模式,為不同消費群體提供差異化的服務。同時,零售企業不斷優化隨著城市化進程的加快,人口密集度增加,現代消費者越來越追求便利性和即時性,他們希望能夠在最短的時間內獲取所需的商品和服務。這種需求的變化促使零售商將服務點設置在消費工作地點的附近,以便更好地滿足他們的需求。移動互聯網、大數據、人工智能、物聯網等技術的發展為近場零售提供了技術支持。這些技術使得零售商能夠更精準地分析消費者行為,優化庫存管理,提供個性化的推薦,以及實現快速配送。社區生鮮店、社區團購、內容驅動的電商、即時零售亞馬遜云科技Deloitte.4現代消費者越來越重視購物體驗,他們不僅購買商品,更尋求與品牌之間的情感連接和社交互動。消費者對于個性化、定制化服務的需求增加,推動零售商提供更加豐富和深入的體驗。零售企業紛紛通過個性化的服務、互動式的購物環境、沉浸式的技術應用、以及與品牌故事和價值觀的深度融合等方式創造獨特的購物體驗來吸引消費者,同時努力構建一個包含消費者、品牌、供應商、合作伙伴等多方參與的社群生態系統,通過社交媒體、移動應用、實體店鋪等多種渠道,為消費者提供一個全方位的互動平臺,從而增強消費者的情感連接,提高他們的忠誠度。包括創建商場區的數字化社群生態系統,打造以消費者互動體驗為主的旗艦店,構建S2B2C的數字化社群生態面對復雜多變的市場環境和消費者需求時,零售企業紛紛重新聚焦于零售的核心價值和基本功能,在市場充滿不確定性的大環境中尋求核心競爭力。零售企業專注于提供高質量的商品和服務,優化供應鏈管理,以及利用數據和技術提升運營效率。“商品為王”的時代已經到來,無論零售環境如何變化,提供高質量和有吸引力的商品始終是零售商成功的基石。零售商需要深入了解消費者的需求和偏好,提供差異化高品質的產品,同時控制采購成本,打造極致性價比。同時,零售商通過優化供應鏈的各個環節,包括采購、生產、庫存管理、物流配送和信息流管理,以實現更快速、更經濟、更靈活的商品和服務交付。此外,領先零售企業紛紛利用數據分析技術來深入理解消費者行趨勢五:可持續發展:從商品到經營的綠色隨著消費者環保意識提升,和政策法規的不斷成熟,綠色與可持續發展已成為零售電商行業的重要趨勢。消費者日益關注環保和社會責任,企業也在不斷探索更加可持續的經營模式。從使用可回收材料到減少碳排放,零售企業正積極將可持續性融入產品設計、生產和運營流程中,推出完全可回收的包裝袋,風能、太陽能等清潔能源的應用,可持續建筑的建設等舉措,持續推進可持續發展戰5亞馬遜云科技Deloitte.中國正逐步進入全面數字化時代,在新冠疫情的沖擊之下,在5G進入尤其是中國消費者,已經進入了“零時差消費”時代。消費的需求從產品功能,擴展為對情感和體驗的需求。如何貼近消費者,為他們提供便利,不僅是新消費時代消費品和零售企業面臨的首要問題,同時也將成為企業變革轉型的出發點。消費品和零售企業應該依照消費者場景化體驗設計驅動業務模要圍繞消費者24小時在爭奪線上線下的時間份額,圍繞消費者不同的生活消費場景來爭奪心智份額,圍繞消費者的消費時刻爭奪線上線下的錢包份額。在時間、心智、錢包份額三個重要指標的指引下,企業應該結合24小時消費生活和場景來重新定義消費市場。視角生成式AI的引入通過降本增效、重塑客戶體驗、推動商業模式創新,必將重構“人貨場”,為零售業線上線下線上線下相關消費場景心智份額24小時生活交易時刻錢包份額份額亞馬遜云科技Deloitte.6生成式AI技術正以驚人的速度發展,并迅速成為推動零售電商行業變革的重要力量。隨著技術的不斷精進,生成式AI的實施和運營成本逐步下降,使其對企業的吸引力日益增強。我們觀察到,大量資本的涌入推動了這一技術的廣泛應用,越來越多的企業開始將生成式AI視為提升競爭力的關鍵工具。這和人性的方向發展。在降本增效方面,生成式AI通過自動化和智能化的流程優化,顯著降低了人力和運營成本。通過精確分析和預測市場趨勢,優化庫存管理和采購策略,減少資源浪費。此外,生成式AI通過提高決策效率和響應速度,增強了企業的市場競爭力,確保了成本效益的最大化。這種技術的應用,不僅提升了企業的運營效率,還為持續的成本控制和效率提升奠定了堅實基礎。在重塑客戶體驗方面,生成式AI通過深度分析消費者行為和偏好,實現了個性化和精準化的服務。這種服務模式不僅提升了消費者的購物體驗,還增強了用戶粘性和品牌忠誠度,使得“人”與“貨”之間的聯系更加生成式AI將繼續為零售電商行業注入強勁動力,激發新的生產力,助力企業實現高質量增長,開啟零7400%動型崗位的人效提400%動型崗位的人效提升有望達到400%$1.3T計以42%的速度增2X$10.7B+亞馬遜云科技Deloitte.8的準確性和一致性。此外,生成式AI具備自我學習和式AI系統能夠不斷優化執行質量,進生成式AI在供應鏈管理中的應用,使企業能夠更高效地規劃生產和庫存,減少人為干預帶來低下問題,提升供應鏈的可靠性和韌性。通過利用生成式AI鏈管理流程體系。生成式AI能夠實時監物流延誤、供應商問題或市場需求突變等,從而減少中斷風險。此外,生成式AI可9亞馬遜云科技Deloitte.AI發展階段和能力特征AI的發展經歷了從決策式AI到生成式AI的過程。2010年之前,AI以決策式AI為主導,主要針對對樣本的識別和分析。2011年之后,隨著深度學習算法和大規模預訓練模型的出現,AI開始邁入生成式 決策式AI生成式AI1956年歷史上第一次人工智能研討會召開,標志著人工智能的誕生1965年HerbertSimom和AllenNewll開發了一個名為LogicTheorist的程序,它可以用邏輯推理的方式解決數學證明問題,這被認為是人工智能領域的一次重大實破1986年Geo?reyHinton等人提出了一種名為Backpropagatio是神經網絡技術的一次重大突破1997年國際象棋世界冠軍Kasparov在與IBM開發的DeepBlue計算機的比賽中失利。標志著人工智能開始在一些傳統的思維活動上超越人類2006年深度學習技術發明,帶來了革備性突破2011年IBM的Watson計算機在美國電視節目Jeopardy中戰勝了兩位前冠軍2013年DeepMind提出基于深度學習的強化學習模型2014年GAN可生成圖像但分辨率有限2015年Google的AlphaGo程序在圍棋比賽中戰勝了世界冠軍李世石,標志著人工智能開始在更夏雜的思維活動上超越人類2017年Transformer構架提出,為大模型發展打下基礎2018年GPT與BERT模型推出,開啟“大模型時代”2022年ChatGPT推出2022年Transformer架構提出,為大模型發展打下基礎(1950s~1980s)(1980s~2010年)(2011年~2016年)(2017年~)通用人工智能指具備人類智慧水平的AI系統,能在各種任務中表現出與人類相當的能力,但仍處于理視頻等,極大改善了用戶體驗。隨著生成式AI技術不斷成熟,AI與人類的交互協作模式也在演變。早期AI執行重復性任務,現在生成式A生成式AI提高了零售電商行業價值鏈各環節的生產力和效率,使客戶購物旅程更高效,也極大的幫助11亞馬遜云科技Deloitte.通過計算機視覺和生成對抗用于產品展示、廣告創意和個性化推薦等場景,幫助企通過計算機視覺和生成對抗用于產品展示、廣告創意和個性化推薦等場景,幫助企根據輸入的需求或自然語言描述生成代碼,幫助開發者系統平臺的功能開發、電商網站優化和數據分析中都有生成式AI自動生成營銷視頻、產品演示和社交媒體內容,極大地降低了視頻制作的門檻,使企業能夠以更低3D模型生成用于虛擬試衣、產品展示和增強現實AR應用,能夠提通過自然語言處理,生成式AI能夠生成高質量的文本內容,如產品描述、營銷文案生成式AI趨勢初現,零售業的高管們很快就意識到了潛力。認為人工智能有望為零售商帶來上千億美元的經濟價值,相當于整個行業的利潤率增加1-2個百分點。生成式將數十億美元的價值轉化為數萬億美元。通用人工智能是人類逐漸實現信息數字化后,建立計算機對不同模態信息的理解與轉換,及計算機可進一步通過人類語言與人進行溝通的一次跨越式技術進步,12設計師可以通過生成式AI工具快速捕捉全球范圍內的服裝流行趨勢,并將這些趨勢融入到新產品的設計中。例如,AI可以識別出某種顏色、圖案或材質在不同地區的流行程度,并幫助設計師結同時將捕捉到的流行趨勢與品牌的獨特風格相結合,創造出創新的設計元素。AI可以生成多種設計草圖,提供不同的設計方案,供設計師選擇和進一步完善。這不僅提高了設計效率,也增強了13設計師可以通過上傳設計草圖,輸入需求或簡單的創意描述,快速生成多個設計原型圖。這一過程可以顯著縮短產品設計周期,幫助設計師快速生成和迭代設計草圖,從而激發更多創新想法。例如,生成式AI能夠通過文本生成圖像的方式,快速生成高保真設計概念,使設計師在概念開發3D效果等,設計師可以嘗試多種可能的外觀、包以服裝服飾行業的產品設計輔助為例,設計師可以上傳設計師線稿圖、輸入設計思路,部署在圖生圖大模型可以生成服裝的設計高保真圖片,并可以輕松改變設計圖中的顏色和材質,這極大提在零售電商行業的供應鏈執行環節,AI技術的應設備控制方面,零售人員只需使用自然語言與設備交互,就能完成操作,大大降低了控制難度。例如,在零售的倉儲物流中,工人可以語音指令質檢質控環節,AI視覺系統能夠實時監控生產流程,一旦發現偏差立即予以糾正,確保產品質量符合標準。比如在服裝企業,AI視覺系統可以檢測縫制是否規范、面料是否存在瑕疵等,一旦發亞馬遜云科技Deloitte.現問題立即報警并指導工人改正。同時在零售供應鏈接執行環節,也可以通過AI視覺識別環境安全、人員操作等方面,例如人員離崗、電器未關AI視覺技術也廣泛應用在供應鏈環節的單據識別14在供應鏈計劃和優化關鍵流程中AI的協作模式Embedding模式人類AI人類完成絕大部分工作人類設立任務目標人類設立任務目標人類設立任務目標AI其中某(幾)個流程AIAI其中某(幾)個流程AI完成初稿其中某(幾)個任務AI提供信息或建議人類修改調整確認人類修改調整確認人類自主結束工作人類自主結束工作人類自主結束工作Agents模式人類AIAgents模式人類AI人類AI人類和AI協作工作AI人類和AI協作工作AIAIAI全權代理任務拆分工具選擇進度控制AIAI自主結束工作AI全權代理任務拆分工具選擇進度控制AIAI自主結束工作設立目標提供資源監督結果151.個性化推薦及搜索優化:AI根據客戶的歷史行為和偏好,分析他們的瀏覽和購買記錄,提供高度個性化的產品推薦,通過獲取實時數據,AI可以實時調整推薦策略,確保推薦內容始終與客戶的需求和興趣保持高度相關。通過AI生成高效的標簽和SEO策略,提高品牌在搜索引擎中的可見性。通過分析*圖片來自于亞馬遜云科技合作伙伴云勢2.商品詳情頁內容生產與翻譯:零售電商企業可以通過生成式AI協助內容生成和多語言翻譯,可以自動生成高質量的商品描述內容,極大地提高了內容創作效率。解決了企業運營團隊在產品Listing內容創作內容單一枯燥,創意匱乏等難題,同時作為零售電商出海企業,針對不同國家地區多語種、不同生成式AI不僅能夠有效解決小語種翻譯中的語言錯誤問題,還能夠更好地處理地址、專有名詞縮寫等特殊情況,提升翻譯質量;結合海外當地的語言環境、用語習慣等,精準識別語意、了解用戶需求,幫助賣家更精準地了解當地消費者的偏好等,最終產生更加精準、流暢、地道的譯文;生成式AI還可亞馬遜云科技Deloitte.163.營銷素材生成:零售電商企業可以通過AI自動生成社交媒體上的營銷活動內容,通過利用生成式AI,可以自動創作出高質量的營銷素材,包括文案、圖像、視頻等多種形式,極大地提高了營銷內容的生產效率和創新性,提高品牌曝光率和用戶參與度。例如可以自動為模特換裝,生成產品圖像和背*圖片來自于亞馬遜云科技合作伙伴Linkfox17亞馬遜云科技Deloitte.通過生成式AI與用戶聊天,識別購物意圖,并基于用戶的偏好推薦相應產品,自動生成個性化文案,極大提高購買轉化率及用戶滿意度。例如亞馬遜智能購物助手生成式AI融入虛擬數字人,使其擁有更自然的語言處理能力,無論是外形還是演示效果,都更貼近“人類”,提升了實時交18還能通過社交媒體和移動應用提供服務,確保用戶隨時隨地獲得幫助。基于大語言模型,Chatbot能夠快速理解并響應用戶需求,解決問題的同時減少等待時間。當用戶通過Chatbot提出問題時,RAG技術會先從向量數據庫中檢索出最相關的知識片段,然后結合生成式AI模型對這些片段進行處理,生*圖片來自于亞馬遜云科技合作伙伴云勢生成式AI在售后評論分析方面的應用極大地提升了數據處理和客同時可以挖掘商品的優缺點,并提煉出關鍵的銷售亮點。基于用戶評論的內容和情緒,自動生成文字頁面描述產品功能消費者高頻觀點優惠力度產品設計消費者偏好活動贈品產品價格人群畫像AI歷史評論AI歷史評論ASINAmazon情感系數獨立站評論內容人群競品觀點星級評價評論屬性觀點類型店鋪對比觀點占比平臺對比19亞馬遜云科技Deloitte.使用自然語言交互方式,分析并操作運營人員的自然語言指令,進行對應數據信息的查找、呈現和關構建涵蓋生產、管理、控制、運維等各個環節的知識庫,對于實現智能決策和分析,逐步走向自動化決策分析至關重要。基于完備的知識庫,企業可借助知識圖譜、自然語言處理等技術,實現知識的智能化管理和應用,智能決策系統能夠根據實際場景自動匹配相關知識,為決策者提供分析建議,并基在零售店面員工與顧客互動時,智慧工牌可以通過語音識別技術實時捕捉和轉錄對話內容以分析店面服務人員的標準化話術匹配程度。生成式AI隨后會將這些對話內容與預設的標準話術FAQ數據庫進行匹配,分析員工的回復是否符合既定標準。如果系統檢測到員工的回復與標準話術存在偏差,或者未能準確回答顧客的問題,智慧工牌會即時提醒員工,建議他們調整措辭或提供更準確的回答。這種實時反饋機制有助于確保員工能夠始終提供高質量的服務,同時也常常應用在門202121亞科技oit.零售電商行業的產品設計過程高度專業化,需要考慮產品的外觀、質量、可靠性、安全性以及成本控制等多個方面。設計環節包括概念創意、工多種專業軟件工具,并支持跨部門、跨地域的協露。傳統的單機環境無法滿足高性能計算和大容2.解決方案亞馬遜云科技構建了一個云上的統一產品設計與協作環境。設計人員可以在云端訪問所需的各類軟件工具,利用云計算的彈性擴展能力獲取高性的數據存儲和傳輸機制,有效防止核心設計數據該解決方案支持設計流程的全生命周期管理,涵蓋概念創意、工程設計、仿真渲染等各個環節,并提供版本控制、在線協作等功能,實現跨團隊此外,軟硬件環境的搭建和維護給IT運維帶來了沉重工作量。不同設計人員對軟件和計算資源的了工作效率。如何構建一個高效、安全、可控的設計人員可自助申請所需環境,IT運維則可自動通過云上一體化的產品設計與協作環境,零售企亞馬遜云科技Deloitte.223.收益高性能云桌面:用戶獨享CPU/GPU資源,無資源搶占,NICEDCV流式桌面協議更可以支持多數據合規和安全:設計桌面與云端存儲結合,可以從有效防護數據泄漏,并結合活動目錄和基于角色的權限管理,細化管理用戶權限和記錄用戶支持客戶自定義訓練:基于開源方案/合作伙伴方案,降低最低測試門檻同時可以基于客戶需求當前供應鏈管理面臨著幾個主要挑戰:缺乏全流程數字化和智能化管理工具,整體效能低下;供應鏈缺乏敏捷性和柔性,難以應對多變的市場需求和產品種類,導致庫存管理成本高、備貨合理性差、補貨再平衡能力差等問題;缺乏高效的智可以在同一個工作界面中完成從概念設計,工程設計,渲染,分發等標準流程,并可基于方案特快速部署的生成式AI生圖環境:可以一鍵部署SDWebUI/ComfyUI并內置SD1.5/SDXL,VAE管理平臺,自動對于資產進行分類和打標。方便能化履約解決方案,易出現缺貨風險,物流響應慢等情況,影響用戶體驗。解決這些痛點,構建透明穩定、合規高效的柔性供應鏈服務體系,依托全流程在線可視化數據管理提升履約效率,是2.解決方案針對此場景,亞馬遜云科技構建了零售供應鏈解決方案指南,幫助零售客戶針對供應鏈的商品及銷售數據進行需求預測,以實時展示庫存狀態,提供庫存調補建議,并且完善供應商采購計劃。幫助客戶提升供應鏈精細化管理能力,優化供應鏈運營成本。該指南基于亞馬遜云科技供應鏈、AmazonQuickSight等服務構建。23亞馬遜云科技Deloitte.3.收益亞馬遜云科技供應鏈服務方案具有三大優勢:首先,基于機器學習的預測、洞察及協作方式,可提供商品級別的庫存需求預測最優解,減輕庫存積壓和缺貨風險;其次,通過自動評估風險、綜合評分系統優化庫存分布、根據決策動態改進建議等措施,進一步減輕庫存風險;最后,實現供應鏈數據集成與可視化管理,基于多因素智能計算補貨時間點提高供給及時性,并分析供應商指標自動優選最優供應商,從而完善補貨機制,優源數據ERP系統、WMS、TMS、OMS、歷史銷售數據及第三方數據等供應鏈教據湖基于生成式AI供應鏈教據湖基于生成式AI基于機器學習的見設”情景的生成需求計劃根據歷史數據分析和預測為計劃提供信息庫存可視化整體庫存狀況,交貨時間洞察和風險識別能力供應規劃通過可用性,成本和交付SLA推動供應計劃和庫存補貨亞馬遜云科技Deloitte.24對于餐飲、零售等行業,很多業務場景需要分析票據、發貨單、競品海報、合同、快遞單等,傳統的人工錄入方式成本高、效率低。利用AI的OCR技術,可以自動識別并提取單據、賬單、標簽等重要信息,必要時進行信息比對等,大幅提升數據采集準確率和處理效率,節省人力成本。2.解決方案利用OCR結合生成式AI能力提升圖片內容識別位置等元數據信息,之后經過生成式AI將識別出基于此方案可以有效幫助零售電商企業提升信息識別和提取的準確性,從而提升業務系統的自動化能力。某電商客戶通過采用此方案,避免了傳統OCR方案對于多種驗光單模版樣式的適配難度,降低了系統開發工作量的同時提升了眼鏡驗在零售、消費品行業中部分場景需要分析票據、發貨單、竟品海報、合同、許可證、保修和其他協議等。這些數據可光單的自動化識別準確度。在物流入庫場景,通過此方案可以幫助企業高效精準的識別各種類型的發貨單據信息,提升了每月上萬張發貨單的處特別是在零售電商行業,涉及非常多的產品設計圖。由于設計的新舊更換會帶來“關鍵信息的更換,需要通過OCR方式識別出對應新版更新內容,以確定是25亞馬遜云科技Deloitte.傳統的產品描述(Listing)內容創作方式已經難以滿足零售電商案創作效率卻無法跟上,導致大量人力和262.解決方案利用生成式AI的能力,基于商品圖片信息,商品品牌和關鍵詞信息,利用針對使用場景和用戶角色優關鍵點設計--AgentAgent借助大語言模型的能力,將這個問題拆分成多個子任務,引擎來確定要采取哪些任務拆分 ><AmazonBedrock Agent輸入><< TooIs*RAG(Claude3)Amazn.scrapperwebsearch結合生成式AI的能力,結合客戶商品信息,以及電商平臺對于listing的特定要求,高效的生成高水準的商品listing文案,有助于保持企業樹立良好的品牌形象。幫助消費者更好的理解商品特性,從而提27體驗;根據用戶需求定制獨一無二的產品圖像,滿足個性化消費訴求;通過上2.解決方案亞馬遜云科技提供了解決方案幫助客戶將基于StableDi?usionWebUI(簡稱WebUI)的模型訓練、推理和調優等任務負載從本地服務器遷移至AmazonSageMaker,利用云上彈性資源加速模型迭代,避免單機部署所帶來的性能瓶頸。該方案包括為社區提供的插件和AmazonCloudFormation模版兩部分,目前支持為以下WebUI原生/第三方插件提供云上工作流:txt2img、Img2img、LoRA、ControlNet、Dreambooth(含LoRA模型訓練)、Imagebrowser。該方案提供UI和API調用兩種使webUIComfyUItxt2imgControlNetimg2img換臉插件txt2imgControlNetimg2img換臉插件(reActor)多用戶管理LoraModeltraining(Kohya)圖片超分其他更多插件,可以通過BYOC方式支持明確需求創建、調試、發布調用&生成主美/工作流負責人ComfyUI前端調試工作流2.確定效果后,發布工作流普通員工/C端用戶交付圖片/視頻業務/此方案可以幫助加快客戶AI生圖業務的前期調研和模型驗證的速度,提升客戶搭建自有AI生圖平臺和工具的效率,降低客戶開展AI生圖業務的硬件要求。此方案采用前端與后端分離的方式,將AI生亞馬遜云科技Deloitte.28VOC客戶之聲在當今快節奏的商業環境中,零售電商行業面臨著激烈的競爭。要想在這個競爭環境中立于不敗OfCustomer(VoC)正是一種有效的方法,可以幫助企業深入了解客戶的想法和需求。VoC是指收集和分析客戶對產品、服務和體驗的反饋意見。在零售電商行業中,VoC可以應用于多個領域。例如,在產品開發方面,企業可以通過分析客戶評論和調查,了解客戶對現有產品的反饋,并根據這些反饋優化產品設計、功能和特性。在營銷方面,VoC可以幫助企業更好地定位目標受眾,制定更有針對性的營銷策略。在客戶服務方面,VoC可以幫助企業發現服務缺陷,并采取相應措2.解決方案亞馬遜云科技提供了基于AmazonBedrock和AmazonSageMaker基礎上構建的VoC解決方案,利用生成式AI和機器學習服務,構建電商評論及客服反饋的智能分析能力,幫助企業客戶構建VoC平臺來進行消費者聲音的洞察,從而找到客服痛點并有針對性的進行服務改進,從而提升零售企業的運營效率。確定您的計劃所需的客戶反饋來源,并將其與VOC集成。計數或評級的異常或問題。29使用來自服務和其他應用程序的元數據來增強反饋數據。針對發現的問題并進行深入研究,以確定異常的根本原因。轉錄語音,使文本被分類處理,并使用NLP來檢測反饋主題或情緒。注冊和配置客戶體驗事件的全/亞馬遜云科技Deloitte.實施VoC需要一個全面的戰略。首先,企業需要建立多渠道收集客戶反饋的機制。其次,企業需要使用戶行為分析數據,俗稱埋點數據,是指在應用程序使用過程中與特定用戶行為或事件關聯的數據,如用戶行為分析、客戶數據平臺構建、產品分析和營銷分析等。它可以洞察用戶在網站或應用程序上唯一真實視圖唯一真實視圖A提升業務價值活動觸達用戶行為分析轉化漏斗分析潛客線索挖掘會員權限提醒客戶生命周期價值分析逐步形成360畫像第三方數據識別用戶亞馬遜云科技Deloitte.302.解決方案亞馬遜云科技提供了一個端到端的數據分析解決方案,它幫助客戶輕松收集、處理、分析和可視化來自網頁和移動應用程序(App)的點擊流數據。使用該解決方案,客戶可以快速部署和配置適合其業務與技術需求的點擊流數據管道。該方案提供專用的SDK來收集用戶行為,自動采集常見事件,并提供易于使用的API來上報自定義事件,從而使客戶能輕松地將應用程序和網頁中的用戶行為數據發送到客戶自己的亞馬遜云科技賬號中。該解決方案還提供一組預裝的分析儀表板,將用戶生命周期的關鍵指標可視化呈現,涵蓋了新用戶獲取、用戶參與度、用戶行為事件和用戶留存等視角,并提供了用戶就可以輕松定義和配置點擊流數據管道,該方案會負責創建和管理底層的基礎設施,完成所需的安全設置和數據集成。每條數據管道包含收集、處理、分析和可視化等多種功能模塊,采用松耦合設計,便于靈活地針對特定用例進行自定義,專門構建的SDK:針對從Android、iOS和JavaScript平臺收集數據的任務,優化了SDK,),開箱即用的儀表板:提供了十余個內置的可視化和探索性報告模板(例如用戶詳細信息、事件詳細信息),使企業能夠快速開展用戶行為分析、31亞馬遜云科技Deloitte.電商企業希望精準理解消費者的搜索意圖,在海量的商品中找到符合客戶查詢條件的產品結果,并利用人工智能技術結合客戶的個性化消費行為對搜索結果進行排序優化,以保證客戶可以快速準確的找到自己想要購買的產品并完成下單。在2.解決方案電商智能搜索方案為電商平臺以及獨立站客戶提供了適合行業客戶面向消費者提供智能化搜索的應用場景,方案結合亞馬遜云科技的搜索服務AmazonOpenSearch以及人工智能服務AmazonSageMaker,利用NLP技術可提高客戶搜索準確度,從而持續優化消費者的搜索體驗,并促進電關鍵詞搜索的基礎上,利用語義搜索的能力進行有效的補充,經過多路召回后的結果進行綜合排序,整體提升搜索準確率和結果的豐富程度,從文本召回商品文本召回商品bge-reranker-largebge-reranker-basebge-m3、bge-large-zh-v1.5過濾重排OpenSearchquery文本亞馬遜云科技Deloitte.32商品搜索是零售電商行業的核心價值。優化的搜索體驗可提高產品曝光度,增加銷量轉化和客戶滿意度。精準的搜索結果有助于買家快速找到所需商品,縮短購買決策過程。良好的搜索功能還高達80%個性化體驗是現今電子商務平臺所著力打造的客望獲得個性化的定制購物體驗。有研究證明個性化互動體驗可以有效的增加電商業務的銷售額,有助于商家了解用戶需求,完善產品組合。通過不斷優化搜索,電商企業可提升競爭力,實現業增長25%。個性化的概念雖然不是新概念,但通5倍33亞馬遜云科技Deloitte.2.解決方案AmazonPersonalize體現了零售格言:“生于零售,專為零售商構建。”A于1998年率先推出個性化服務,當時該商店引入了一系列功能,以更好地為圖書購買者提供服務,包括從其大型目錄中即時推薦。自1998年以來,亞馬遜利用數十年的個性化研究,通過推薦的商品和內容小部件增強了A、PrimeVideo、AmazonMusic、Kindle和Alexa的客戶體驗。亞馬遜云科技客戶可以利用這幾十年的經驗,使開發人員能夠借助A使用的機器學習技術構建應用程序,以獲得特定產品或內容推薦、相關產品排名和定制營銷傳播等實時個Userevents/interactions(views,signups,conversions,etc.)Itemmetadata(detailsofarticles,products,videos,etc.)Usermetadata(age,location,etc.)Actions(detailsofeligibleactions)FornextbestactionActionInteractions(interactionswitheligibleactions)FornextbestactionInspectdataIdentifyfeaturesTrainInspectdataIdentifyfeaturesTrainmodelsSelecthyper-parametersmodelsmodelsfeaturestoreCustomizedPersonalizationAPIFullymanagedbyAmazonPersonalize亞馬遜云科技提供了電商智能推薦解決方案,以電商智能推薦方案基于亞馬遜云科技的人工智能服務構建,可支持多場景下的個性化推薦需求,例如基于消費者行為的商品推薦,基于已消費商頻的內容推薦。同時,電商智能推薦方案還能為客戶提供業務推薦行為的預定義服務,以支持企業定義不同的推薦策略來應對多場景下復雜的推亞馬遜云科技Deloitte.34在電商的業務鏈條中,讓電商企業和消費者同時本高昂,語言文化等差異也導致企業和消費者之頭疼不已的環節大概就是售后了。尤其是針對海間溝通不順暢,造成客戶服務滿意度差,甚至會2.解決方案亞馬遜云科技提供的AmazonConnect服務,為客戶提供一站式的云原生的智能呼叫中心解決方案。AmazonConnec讓客戶可以用按量付費的模批量外呼的全渠道交互,在客服業務方面支持自和工單管理功能,在智能化方面集成了自然語言Lens,智能坐席輔助AmazonConnectWisdom以及聲紋身份驗證AmazonConnectVoiceID,預測排班AmazonConnectforecasting,caAmazonAmazonAmazonConnect同時,亞馬遜云科技也基于大語言模型的能力,提供智能客戶對話助手方案,幫助企業利用大語言模型的語義理解能力和分析能力,基于企業在35亞馬遜云科技Deloitte.UserUser會話管理會話管理PoweredbyPoweredbyLLM最終答復場景式對話最終答復場景式對話意圖識別動態問題意圖識別動態問題AIAgent外部接口AIAgent外部接口檢索文檔片段工單系統歷史對話歷史對話總結QA對片段1知識庫管理文檔片段2片段n保存知識數據檢索文檔片段工單系統歷史對話歷史對話總結QA對片段1知識庫管理文檔片段2片段n保存知識數據用戶手冊 ·語義搜索Input:問題Output:相似的問題及答案增加,更新.Embedding向量PoweredbyEmbeddingModel亞馬遜云科技的合作伙伴在AmazonConnect的基礎上,構建了更多智能化及多渠道對話方面的增強性功能,以支持智能客服平臺能夠承載更多的客戶觸達渠道,深度集成客服管理功能。同時也提供了在不同行業場景下積累的客服業務知識庫,以保障客服平臺智能化功能更加貼近客戶行業場景和需要。例如某智能客服合作伙伴為出海電商客戶基于AmazonConnect打造了一體化客戶聯絡解決方案,針對客戶業務場景提供更加定362.解決方案在零售電商和旅游行業的數據分析與商業智能的場景中,分析人員經常需要編寫多輪、復雜的查詢語句以獲得業務洞察。亞馬遜云科技面對該場景構建零售電商行業智能數據分析助手解決方案模型構建的生成式BI解決方案,允許用戶使用自然語言對話進行數據查詢和分析。它通過實體識價值此方案以知識檢索和提示詞工程為核心,同時結合數據ETL和思維鏈拆分agent等技術,提逐步優化迭代系統查詢的準確率。非技術人員也可以通過自然語言對零售環節采購、銷售等數據進行查詢和分析,無需掌握SQL等專業技能,幫消費者行為數據商品及庫存數據頁面靜態數據用戶輸入指引標準數據分析思路SQL書寫規范歸因推理思路數據分析師的前置輸入標準數據分析思路SQL書寫規范歸因推理思路其它信息其它信息大語言模型LLM底層模型指合遵循能力企業特定上下文上下文學習 循序漸進推理能力大語言模型LLM底層模型指合遵循能力企業特定上下文上下文學習LLMLLM模型的應用能力SQL生成能力數據規律總結運營診斷運營建議CXO:數據發現及數據縱覽CXO:數據發現及數據縱覽市場營銷專員:市場推廣、品牌建設數據分析師:簡化數據統計與分析3.收益SageMaker來構建基于自然語言的結構化查詢語言(S37亞馬遜云科技Deloitte.SOLUTION衡石嵌入式ChatBI解決方案北京衡石科技有限公司是一家數據分析和BI領域的標準化軟件產品廠商,專注于賦能全行業的SaaS/ISV敏捷構建數據分析和BI能力,讓客戶在自己的業務場景中輕松實現數據看板、自助分析等功能,客戶需求/痛點:準確的業務決策需要即時的個性化分析,需求自助分析門檻高,業務用戶往往缺乏專業的數IT/SaaS平臺開發人員疲于應對業務側頻繁多變的個性化分析需求,響應慢,易用性差,業寫復雜的指標計算邏輯,讓數據問答更精準,對話框嵌入、API調用等多種方式,整合到已有產品中;也可作為分析AIAgent,與其他業務Agent協同節約成本:顯著降低應對終端業務用戶個性化提升效率:終端業務用戶的個性化分析需求得提升產品力和擴大營收:產品力和客戶滿意度。嵌入集成&多租戶機制:貼合業務場景,安全完備的權限控制:支持多租戶機制的數據隔離擁有一定技術能力的KA集團的COO/CIO/C客戶是一家國內頭部的快消品線下零售數據監測合到自有的ChatBot中,為客戶提供準確的即時查詢分析能力,從而大大加快了客戶智能助手的39亞馬遜云科技Deloitte.深圳博思是亞馬遜云科技核心級咨詢合作伙伴,專為客戶提供云運營服務。現有團隊已有50+人取得亞馬遜云科技專業認證和六大能力認證。博思致力于為客戶提供可信賴的云上IT服務與解決方案,例客戶需求/痛點:分析成本高:人力成本高,需要大量人員;技分析能力有限:數據源引入單一,數據分析回數據訪問控制不足:缺乏有效的權限控制,無將大語言模型和數據推理代碼生成模型結合,極大地提高分析效率、降低分析門檻,并為用戶提提升營銷精準度:通過對用戶行為和市場趨勢的分析,AI模型可以提供個性化的商品推薦和提升轉化率:更精準的商品推薦和個性化服務與客戶具體業務場景結合,解決客戶實際業務運營流程、提高周轉率、減少庫存積壓,最終通過將自然語言處理、數據推理、代碼生成和分析結果展示整合在一起,有效提高了數據分析效率和準確性,降低了數據分析門檻,讓業務部門亞馬遜云科技Deloitte.40Linkfox跨境電商換圖一站式AI解決方案福州領克狐科技有限公司的LinkFox專為跨境電商設計,提供多語言AI文案生成和高效作圖功能,幫助賣家快速創建吸引人的產品描述和專業圖片,無需專業設計或寫作經驗,即可提升商品在各大電商客戶需求/痛點:影響新品上架速度:產品上線時間緊迫,傳統多樣性不足:難以滿足不同身材、風格、場景成生成式AI生成服裝模特圖片:利用生成式AI技術,批量生成模特穿著不同服裝的高清圖多樣化模型生成:支持生成各種體型、膚色、節約成本:顯著降低專業攝影和模特費用,減增強營銷效果:高質量、多樣化的展示圖片能緊跟市場趨勢:根據市場反饋和趨勢變化,快無需專業設計或寫作經驗,即可提升商品展示效果,優化listing和調整售賣策略,幫你快速oAI生成Listing文案:保證高埋詞率,同時排AI一鍵制作商品圖:小白也可快速上手,降低門檻和成本,效率出圖提升至少50%以上。已服務10萬+用戶,60家以上標桿跨境大賣客戶是一家POD模式服裝跨境電商企業,通過LinkFox的相似圖裂變功能,可快速裂變出多個針對模特換裝場景,Linkfox提供了大客戶版本的模型訓練服務,保證生成圖片的質量,代替了60%人工出圖的工作量,大幅降低成本。41亞馬遜云科技Deloitte.Canva基于AmazonBedrock文生圖文生視頻解決方案Canva是全球領先的在線設計軟件服務公司,創建于2013年,總部位于悉尼,估值60億美元。提供一站式的數字解決方案,可以設計從平面設計、音頻、視頻等滿足各類場景的內容。Canva可畫是亞客戶需求/痛點:多國家的目標市場消費者的審美差異,跨國團Canva可畫魔力設計、魔力文案解決方案實現一鍵摳圖、批量創建、快速替換、場景替換、。基于AmazonSageMakerReal-timeInference端點快速部署上線SD模型基于AmazonRekognition模型完成對生成的助力設計師創建了上千的設計模版,文生圖、智能文案、智能翻譯、文生視頻的能力,大大海量契合海外市場調性的模板素材資源;素材編輯器協同功能助力該批品牌全球的工作者無全公司各部門及渠道在品牌管理、品牌設計、廣泛使用:總共有來自190個國家和地區約3億用戶以100種不同的語言在使用Canva的工具創建和分發設計作品,月活躍用戶超6000萬。易用性:Canva被稱為更簡單的設計工具,覆蓋大量的模板和設計師資源供用戶選擇,同時提供良好的在線協同審批與內容管理功能,幫以及男裝、童裝、飾品、鞋、包等時尚用品,業其運營與設計團隊相對龐大,每天需要應對海量上新產品、設計適合多個國家不同營銷場景的產品listing頁面與營銷頁面。Canva可畫助力該企業設計師大大提效本地化素材的設計能力,幫助亞馬遜云科技Deloitte.42Kua.ai:專注于跨境出海的AI內容生成解決方案Kua.ai(珠海跨海科技有限公司)創建于2022年,致力于將LLM+AIGC技術應用于跨境出海內容領域,解決跨境企業的內容生成,運營和管理問題,Kua.ai提供超過300個prompt應用,專注于亞馬遜Listing寫作、SEO/博客文章、社交媒體運營等場景的工作流構建。商家可以根據需求選擇合適的客戶需求/痛點:寫SEO文章等,使用經驗無法復用沉淀,對產出物的質量沒有標準衡量,無法高效檢測(如簡陋的提示語,無差別的使用,帶來雷同程度較高的輸入結果,很難與競爭對手區別開,更無法體現品牌自身的調性,AI無法理解企業自SEO文章的撰寫,評論分析報告生成等迅速引入大量商品,批量優化現有內容,提升oKua.ai提供超過300個prompt應用,200多項功能,支持Facebook、Instagram、KOL、Linkedin、Pinterest、Quora、Tiktok、借助AmazonBedrockClaude大型語言模型的強生成方案。根據不同產品的類別,突出搜索關鍵詞,產品細節和使用場景,提供不同國別語言的Listing生成方案,確保生成內容與企業形象和目43亞馬遜云科技Deloitte.Tezign一站式企業內容資產管理平臺DAM客戶需求/痛點:。產品線多,營銷觸點多,跨平臺/區域協作的。內容管理:對內部文檔/產品內容/營銷素材內容分發和洞察:一站式精細化權限管控和渠歷史內容沉淀,標簽化管理提升檢索和復用效。提高內容審核效率,降低合規風險,確保品牌CMS市場占有率第一,產品成熟,客戶自主可亞馬遜云科技Deloitte.團隊完善,實踐豐富:服務多個行業200+標桿品牌企業客戶,實踐經驗豐富;有專業的咨詢與運營服務團隊全程支撐,幫助企業項目實踐,prompt生成和打標簽充分智能化,用戶客戶A:某國際知名家電品牌企業特贊為客戶搭建全球設計師協作平臺,實現6大區域對接PS/AI/AE統一視覺協作空間,設計協同提效90%。特贊提供一站式管控內容工作流,批量生成適合國內20多家社媒/電商/廣告平臺的內容,一站式分發,投放后數據回流建立內容洞察看板優44ShareCreators品牌電商數字資產存儲管理解決方案ShareCreators是一家來自硅谷的技術創新公司,blueberryDAM通過建立統一的廣告內容素材存儲中心,產品研發存儲中心,以及同項目管理工具的橫向打通來管理千萬級別的數字資產與文件,從而做到降本增效。尤其是對3D工程文件的預覽和支持是行業標桿。blueberryAI通過AI模型與建立統一的AI存儲中心,幫助做數據結構客戶需求/痛點:海量商品圖片和視頻管理難題內容版本控制混亂。營缺乏統一的內容存儲和檢索系統,缺乏對數字資產使不統一、不一致導致過程文件經常丟失,經常用錯文非設計人員如需預覽,也需要購買其軟件。每人每年4萬采購成本,10個人為40萬。AI搜索與智能標簽:利用AI技術快速定位資源,提文件預覽:支持100多種格式的工程文件在線高速預多應用整合與AI內容生成:無縫集成AIGC,通過AI高效協同辦公:優化內外部協作流程,審閱回復時間高速預覽:blueberry無需所有人都安裝整套設計軟數字資產統一管理:基于云的統一的數字資產存儲,高效檢索文件:無需費事費力的打標簽和梳理文件,AI智能知識庫:將非結構的數據(音頻、視頻、設計稿等)轉化為結構化的知識,這個知識庫構建過程需權限與安全:統一的權限管理,防止泄密,保障數據獨家支持3Dmax和Maya在線預覽,同時支持100應用企業內部AI做好趨勢分析,以及快速調取廣告數據,幫助企業做好廣告投放風控,違規提醒、投放幫助客戶做好營銷素材庫管理和全生命周期資產追蹤。利用AI技術快速定位資源,提升搜索效率,大幅節省時間,實現安全管控。整個資源庫搭建后,通過優化內外部協作流程,審閱回復時間大幅縮短,提高了整體的響45亞馬遜云科技Deloitte.云勢數據ConnectNow全渠道AIGC聯絡中心解決方案云勢數據是亞馬遜云科技高級咨詢合作伙伴。云勢數據的ConnectNow是基于亞馬遜云科技Connect服務的全渠道AIGC聯絡中心解決方案,通過全渠道接入、AIGC智能助理、AIGC坐客戶需求/痛點:出海全球化進程中,不知道如何申請海外本地基于關鍵詞檢索的智能客服無法實現精準回面對全球消費者咨詢,坐席需要處理不同語言全渠道接入能力,可以幫助跨境電商企業在一個頁面統一回復和管理客戶來自電話、郵件、LiveChat、Facebook、WhatsApp等渠道的客ConnectNow可以幫助跨境電商企業,快速在超過80個國家,申請號碼,快速創建云呼叫類型的知識文檔上傳至ConnectNow后臺,便AIGC坐席助手,可以實現客戶咨詢與坐席對話的多語言實時翻譯,此外,對于對話內容還可提升客戶滿意度:通過全渠道能力實現無縫的幫助企業在全球化進程中,快速實現服務本地提升員工滿意度:AIGC坐席助手將有效釋放人讓繁瑣重復的工作得到簡化,從而提升員工滿ConnectNow可以幫助企業實現開箱即用的全在不同的功能模塊中深入融入AIGC技術,幫助企業釋放客戶服務的強大能量,并實現強本每個咨詢自動創建工單,所有事件都可追述及品牌通過ConnectNow成功在北美地區開通云呼叫中心,實現了服務本地客戶的客戶聯絡中心基通過ConnectNow的IVR功能,實現用戶通過電話咨詢的智能導航、自動化流傳以及自動回復。此外,嵌入AIGC坐席助手,實現坐席對話的多亞馬遜云科技Deloitte.46客戶需求/痛點:客戶的自動客服系統對話邏輯固定,沒辦法真大量的產品使用、維護、售后手冊等原始語料沒辦法和現有的客服系統整合,售前、售后團客戶希望構建能夠自然語言對話的智能客戶系統,以及對內部售前、售后人員使用的智能助快速構建基于OpenSearch+大語言模型的定制化開發數據處理管道、多路召回功能模塊幫助客戶進行語料優化、提示詞工程與搜索結。構建統一API接口規范,協助完成與客戶原有幫助客戶用大量的問答數據做訓練,實現了大語言模型和向量模型的優化,增加向量搜索+傳統搜索多路召回功能,將原有的系統識別不出問題和答案進行重新識別和分析,優化后的系統搜索答案的準確率提高了20%左右。解決了客戶語料數據導入系統格式錯誤以及內容顯示問題,針對不規范的表格內容的問答進。允許客戶直接通過API整合知識庫功能,實現智能化服務,降低人工座席介入比例達到20%幫助客戶進行網絡與應用開發層面的優化,大存在大量不同型號,版本的產品,面向C端消基于AmazonOpenSearch+大語言模型,構建RAG內部知識庫,形成智能化的客服系統,作為內部售前,售后人員的智能助理,幫助員工向客47亞馬遜云科技Deloitte.上海八斗智能技術有限公司為上海市高新技術企業,以大語言模型、自然語言處理、知識圖譜等AI技術為驅動力,以完善的企業級智能交互產品為支撐,以專業、適用的解決方案為服務宗旨,為企業打客戶需求/痛點:產,日常對內對外服務,存在大量信息,數據客戶希望構建能夠自然語言對話的智能助手,針對不同業務部門提供共享的信息和知識查詢大語言模型集成本地知識庫,人工維護知識庫采取匹配式問答,匹配不準確的采用語義關聯支持Word,PDF,Excel,TXT等多種數據文件格式,采用Transformer神經網絡對文檔進采用語義召回算法實現多輪會話,采用語義精大模型結合交互會話機器人,可以通過已集成集成企業已有的RPA系統,工單系統,在線人工客服,向各系統轉發任務,實現自動化的作業調度,降低服務成本,進一步提升企業自動八斗智能積累超過一百萬的微調指令集,沉淀采用位置編碼擴展技術,將原始4K模型擴展到8K、16K,更好的適用于長文本場景:文檔多模型平臺:既具備私有化部署的大模型的能客戶:某世界500強快消品企業系統支持多租戶,一個租戶支持創建多個機器IT通用任務自動化辦理程度大大提升,降本增亞馬遜云科技Deloitte.48CASE亞馬遜云科技攜手禾觀科技運用AI智能搜索實現海外騰飛,業務增長超過200%提供了一系列開箱即用、彈性可擴展的全托管器AmazonEC2自帶細粒
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