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因?yàn)槟闼@得的數(shù)據(jù)可能會(huì)對未來的機(jī)器學(xué)應(yīng)用產(chǎn)生深遠(yuǎn)影響，因此建立數(shù)據(jù)能力是一個(gè)優(yōu)先需要考慮的事項(xiàng)。許多大型企業(yè)已經(jīng)在內(nèi)部成立了專門部門來引導(dǎo)人工智能及數(shù)據(jù)分析方面的工作，這一需求也使得這一領(lǐng)域的專業(yè)人才變的炙手可熱。四、感想總結(jié)雖然供應(yīng)鏈經(jīng)理需要評估各種技術(shù)以及指導(dǎo)以科技為基礎(chǔ)的革新，但人工智能不應(yīng)因此被忽略。但它也不應(yīng)該被視作可以瞬間完成供應(yīng)鏈變革的萬靈藥。相反地，人工智能應(yīng)該被定義為一個(gè)可以提升與企業(yè)成功密切相關(guān)的KPI指標(biāo)的工具。

物流的概念早是在美國形成的，起源于20世紀(jì)30年代，原意為“實(shí)物分配”或“貨物配送”。1963年被引入日本，日文意思是“物的流通”。20世紀(jì)70年代后，日本的“物流”一詞逐漸取代了“物的流通”。

的“物流”一詞是從日文資料引進(jìn)來的外來詞，源于日文資料中對"Logistics"一詞的翻譯“物流”。

的物流術(shù)語將物流定義為：物流是物品從供應(yīng)地向接收地的實(shí)體流動(dòng)過程中，根據(jù)實(shí)際需要，將運(yùn)輸、儲存、裝卸搬運(yùn)、包裝、流通加工、配送、信息處理等功能有機(jī)結(jié)合起來實(shí)現(xiàn)用戶要求的過程。

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隨著倡議實(shí)施，中歐班列開行頻次越來越高，數(shù)量越來越多。截止3月29日，中歐班列累計(jì)開行數(shù)量達(dá)到1000列，同比增長75%，創(chuàng)歷史新高。中歐班列開行數(shù)量增速之所以如此之快，一方面，隨著世界經(jīng)濟(jì)一體化快速發(fā)展，間、地區(qū)間物資運(yùn)輸量越來越大;另一方面，鐵路部門作為開行方，不斷創(chuàng)新班列的運(yùn)輸方式、服務(wù)方式，擴(kuò)大覆蓋范圍，與地方緊作，不斷提高中歐班列這張對外名片的含金量。3月7日，滿載制造產(chǎn)品的X8001次中歐班列從西安新筑車站駛出，成為2018年陜西開行的00列中歐班列。

物流 英文名稱：logistics 定義：供應(yīng)鏈活動(dòng)的一部分，是為了滿足客戶需要而對商品、服務(wù)以及相關(guān)信息從產(chǎn)地到消費(fèi)地的、低成本流動(dòng)和儲存進(jìn)行的規(guī)劃、實(shí)施與控制的過程。

物流：以倉儲為中心，促進(jìn)生產(chǎn)與市場保持同步。

物流管理（Logistics Management）是指在社會(huì)生產(chǎn)過程中，根據(jù)物質(zhì)資料實(shí)體流動(dòng)的規(guī)律，應(yīng)用管理的基本原理和科學(xué)方法，對物流活動(dòng)進(jìn)行計(jì)劃、組織、指揮、協(xié)調(diào)、控制和，使各項(xiàng)物流活動(dòng)實(shí)現(xiàn)的協(xié)調(diào)與配合，以降低物流成本，提高物流效率和經(jīng)濟(jì)效益?，F(xiàn)代物流管理是建立在系統(tǒng)論、信息論和控制論的基礎(chǔ)上的。

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物流是指為了滿足客戶的需求，以的成本，通過運(yùn)輸、保管、配送等方式，實(shí)現(xiàn)原材料、半成品、成品或相關(guān)信息進(jìn)行由商品的產(chǎn)地到商品的消費(fèi)地的計(jì)劃、實(shí)施和管理的全過程。物流是一個(gè)控制原材料、制成品、產(chǎn)成品和信息的系統(tǒng)，從供應(yīng)開始經(jīng)各種中間環(huán)節(jié)的轉(zhuǎn)讓及擁有而到達(dá)終消費(fèi)者手中的實(shí)物運(yùn)動(dòng)，以此實(shí)現(xiàn)組織的明確目標(biāo)?，F(xiàn)代物流是經(jīng)濟(jì)全球化的產(chǎn)物，也是推動(dòng)經(jīng)濟(jì)全球化的重要服務(wù)業(yè)。世界現(xiàn)代物流業(yè)呈穩(wěn)步增長態(tài)勢，歐洲、美國、日本成為當(dāng)前全球范圍內(nèi)的重要物流基地。
　　物流行業(yè)起步較晚，隨著國民經(jīng)濟(jì)的飛速發(fā)展，物流行業(yè)保持較快增長速度，物流體系不斷完善，行業(yè)運(yùn)行日益成熟和規(guī)范。

新聞：西安到鹽城回程車調(diào)度多久到Ng指出，人工智能研究人員經(jīng)常發(fā)布和分享他們的想法，并公布他們的代碼，因此我們可以很便捷地接觸到理念及進(jìn)展。相反，稀缺資源是數(shù)據(jù)和人才，而這兩點(diǎn)對企業(yè)制定人工智能策略獲取競爭優(yōu)勢極為關(guān)鍵。在數(shù)據(jù)源已經(jīng)被連接到了對應(yīng)的輸出信息的情況下，復(fù)制一款軟件比獲得原始數(shù)據(jù)要簡單的多。因此，具有鑒別與獲取有價(jià)值的數(shù)據(jù)并有能力根據(jù)實(shí)際情況修改軟件參數(shù)以化利用這些數(shù)據(jù)的人員，將是制定人工智能策略過程中關(guān)鍵而具有差的組成部分。