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(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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在中仓协的指导下，物联云仓发布了《2018年7月通用仓储市场动态报告》，从仓库空置率、租金等方面分析了国内仓储市场7月间的动态。从报告中可以看出，一线城市仓储市场淡季不淡，供需匹配度较高，租金也是稳中有增。以下是报告全文：《2018年7月通用仓储市场动态报告》我国仓储业已进入提质增效的新阶段，电子商务飞速发展，新零售、新物流等概念的提出，对仓储业提出了新的挑战。仓储设施作为支撑仓储业的重要载体，其供需情况、发展水等是影响仓储业发展的重要因素。
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每年有价值250万亿元的货物在流动，其中工业品物流占93%，但是供应链还没有很好地协同起来，货物的流量和流向没有很好的组织。传化智联副总裁周升学告诉记者，传化网依托物流+互联网+金融的模式，有效提升了物流效率，降低了企业物流成本。目前，车辆配货时间从均72小时缩减到均6-9小时，运输一票货物的均时间从市场的5.6天缩减到2.9天，均降低工业企业运输成本40%，车辆运行效率提升了48%。
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新闻：东莞到镇江9米6板多少钱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。