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Por exemplo, um comprador pode pegar e colocar várias variedades de iogurte, em diferentes combinações, e enquanto faz isso, outro cliente pode pegar o mesmo item, ou a porta do freezer pode embaçar, obscurecendo a visão das câmeras. Em situações complexas como essas, o novo modelo pode determinar de forma rápida e precisa os itens reais levados por cada comprador. Isso se deve à sua capacidade de processar simultaneamente entradas de várias fontes (incluindo, neste cenário, sensores de peso nas prateleiras da geladeira), aprender continuamente com essas entradas e decidir quais são mais importantes para separar com precisão quem pegou o quê. Isso minimiza atrasos no recebimento e aumenta a facilidade de implantação da tecnologia para varejistas.
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