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當(dāng)這一現(xiàn)象第一次發(fā)生時(shí)，你可能會(huì)有這樣的疑惑：手機(jī)怎么會(huì)知道我要去上班?感覺很酷，但也有一點(diǎn)點(diǎn)恐怖。因?yàn)閮?nèi)置了機(jī)器學(xué)習(xí)功能，手機(jī)可以根據(jù)你過去做過的事情來預(yù)測你將要什么。如果你換了新工作或者開車去了另外一個(gè)目的地，設(shè)備會(huì)自動(dòng)調(diào)整它的預(yù)測，并根據(jù)新的目的地發(fā)出新的通知。這一應(yīng)用場景的特別強(qiáng)大之處在于：設(shè)備對用戶來說越來越有幫助，而用戶或軟件開發(fā)人員不必采取任何行動(dòng)。另一個(gè)場景是自動(dòng)駕駛汽車。目前路面上行駛的的自動(dòng)駕駛汽車正在被用來收集數(shù)據(jù)，用來改進(jìn)下一代自動(dòng)駕駛汽車的技術(shù)。
目前，很多企業(yè)曲解了冷鏈的價(jià)值，甚至出現(xiàn)真冷鏈與假冷鏈的不同導(dǎo)向。由于快遞相對普通物流時(shí)效短，冰袋制冷最為常見。但這種模式與真正的冷鏈相距甚遠(yuǎn)。事實(shí)上，冷鏈物流的核心不完全是冷，而是恒溫，是將溫度控制在一定的區(qū)間內(nèi)，通�？梢苑譃樯罾�(-25℃以下)、冷凍(-18℃)、冷藏(-10℃)、恒溫(18℃)、常溫等不同溫區(qū)，不同的產(chǎn)品需要不同的保存溫度。因此，冷鏈更準(zhǔn)確的說法實(shí)際是溫控供應(yīng)鏈，是對物品在適當(dāng)溫濕度控制下流通過程的管理。
輸出數(shù)據(jù)是最終決定執(zhí)行的策略。機(jī)器學(xué)習(xí)算法可以和貨位分配軟件結(jié)合，通過對實(shí)施最終貨位擺放策略的員工的傾向性進(jìn)行不斷的學(xué)習(xí)，最終實(shí)現(xiàn)自動(dòng)調(diào)整。三、制定策略明確倉儲(chǔ)相關(guān)領(lǐng)域可以從人工智能技術(shù)獲益之后，制定相關(guān)的應(yīng)用策略將非常重要。在其發(fā)表于《哈佛商業(yè)評論》的文章中，AndrewNg對高管們應(yīng)該如何定位公司的人工智能策略提出了一些有益的看法。他寫道，制定一個(gè)成功戰(zhàn)略的關(guān)鍵是理解在哪里創(chuàng)造價(jià)值，什么是很難復(fù)制的。
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