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  7月12日，家郵政局召開(kāi)2018年三季度例行新聞發(fā)布會(huì)，發(fā)布《2018年6月快遞發(fā)展指數(shù)報(bào)告》。數(shù)據(jù)顯示，上半年，全累計(jì)完成快遞業(yè)務(wù)量預(yù)計(jì)達(dá)220.8億件，超過(guò)2015年全年快遞業(yè)務(wù)量，累計(jì)完成快遞收入預(yù)計(jì)達(dá)2745億元，同比增長(zhǎng)25.8%。家郵政局發(fā)展研究中心市場(chǎng)管研究處副處長(zhǎng)耿艷表示，快遞基礎(chǔ)設(shè)施投入加大，服務(wù)品種日益增多，綜合化末端服務(wù)格局進(jìn)一步形成，以及行業(yè)管理部門積極引導(dǎo)規(guī)范，使得快遞服

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  余姚托運(yùn)公司-貨運(yùn)專線 天天發(fā)車 (Amazon)、谷歌、Facebook、微軟(Microsoft)等大型科技公司已經(jīng)將機(jī)器學(xué)習(xí)融入到們的產(chǎn)品和服務(wù)中，為用戶提供：相關(guān)度更高的網(wǎng)絡(luò)搜索內(nèi)容，更好的圖像與語(yǔ)音識(shí)別技術(shù)以及更智能化的設(shè)備。機(jī)器學(xué)習(xí)與數(shù)據(jù)分析(收集、轉(zhuǎn)換及數(shù)據(jù)分析的流程)之間有一些相似之處。兩者都需要一個(gè)經(jīng)過(guò)清理的、多樣化的、大型的數(shù)據(jù)庫(kù)才能有效地運(yùn)作。然而，主要的區(qū)別在于，數(shù)據(jù)分析允

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  ?下面的3個(gè)案例(生產(chǎn)力、設(shè)備利用率、效率)說(shuō)明了人工智能在倉(cāng)儲(chǔ)運(yùn)營(yíng)場(chǎng)景中的應(yīng)用潛力。雖然這些案例可能并不適用于所有倉(cāng)庫(kù)，但它們確實(shí)展示了企業(yè)如何將自己已有的數(shù)據(jù)整合成可以應(yīng)用機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)的形式。案例一、生產(chǎn)力在揀選訂單的環(huán)節(jié)，所有的倉(cāng)庫(kù)都存在不同員工的生產(chǎn)力不同這一現(xiàn)象(有效率的訂單揀選員也有變現(xiàn)一般的員工)。但是相對(duì)于使用系統(tǒng)引導(dǎo)進(jìn)行揀選的倉(cāng)庫(kù)而言，員工在生產(chǎn)力方面的差異在不使用系統(tǒng)