新闻：义务到丰泽物流公司直达
(Amazon)、谷歌、Facebook、微软(Microsoft)等大型科技公司已经将机器学融入到他们的产品和服务中，为用户提供：相关度更高的网络搜索内容，更好的图像与识别技术以及更智能化的设备。机器学与数据分析(收集、转换及数据分析的流程)之间有一些相似之处。两者都需要一个经过清理的、多样化的、大型的数据库才能有效地运作。然而，主要的区别在于，数据分析允许用户从数据中得出结论，进而要求用户采取相应措施来改善其供应链。

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对于那些不使用系统引导进行拣选的仓库，机器学提供了一个可以更好推广效员工经验的机会，并将系统引导模式引入到所有员工的工作中。如果联系到上文提到的学，效员工的拣选列表将作为人工智能应用的输入数据;这些员工在拣选列表中货物的顺序决策即为输出数据(基于条码扫描或其他可获取信息)。除了短拣选距离这一指标之外，避免拥挤通常是提升生产力的另外一个重要指标。因为拣选员工通常会同时考虑这两个因素，因此上面的输入输出数据库应该已包含这些信息。

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新闻：义务到丰泽物流公司直达铁路、公路、水运、等交通基础设施与物流设施更加融合，多式联运加快发展。记者在三省调研时了解到，许多企业已经尝到了物流化建设的甜头。君乐宝乳业集团奶粉营运部负责人李英博介绍，通过托盘化及整托运输模式推广，原来单车5-6小时装卸时间缩短为1小时左右，装卸效率明显提高。运输车辆利用率由每日仅可运输1次为3次以上，车辆周转频次显著提升。接下来，君乐宝将继续以托盘及其循环共用为切入点，扩大其他上下游企业推广应用，促进包装箱、周转箱等设施设备的化、提升物流效率，降低包装搬运等成本。