49、物流定价预测与蔬菜叶图像分类:机器学习与深度学习的应用

物流定价预测与蔬菜叶图像分类:机器学习与深度学习的应用

1. 物流定价预测

物流管理作为供应链过程的重要组成部分,旨在组织、执行和调节货物、服务及相关信息从源头到消费地的有效流动和存储,以提升客户满意度。然而,由于自由化、运输领域国家干预减弱、客户行为变化、技术创新、企业实力增强以及贸易全球化等多种因素,精确确定供应链定价仍是一个难题。

为解决这一问题,有人提出了“Quad Mount Fabricated Deep Fully Connected Neural Network (QMF - DFCNN)”来预测物流定价。该方法使用从KAGGLE机器学习仓库获取的供应链定价数据集,此数据集包含32个特征和10,037条物流详细信息,并对缺失值进行了处理。

1.1 研究方法
  • 数据处理
    • 对数据集进行缺失值计算和推理统计分析,以查看目标与数据的相关性。
    • 通过计算每个输入数据信息的均值来估计不完整数据,公式如下:
      [sR_{ij} = \frac{1}{n} \sum_{k = 1}^{m} (sR_{ij})_k]
    • 处理和分析供应链定价数据集,包括空值估计和缩放,公式为:
      [S’ = \frac{1}{X} \sum_{s = 1}^{31} S’_s]
    • 计算属性的插补方差,最终得到无缺失值的最终数据,其总方差通过以下公式计算:
      [EndDataset = SW’ + \left(\frac{s + 1}{s}\right) \times BValue]
内容概要:本报告探讨了AI赋能汽车行业智能化转型的技术创新,涵盖了研发设计智能化、用户运营智能化和座舱体验智能化三大核心场景。通过解析智己汽车的实践,展示了AI在压缩研发周期、提升销售转化率和优化座舱体验等方面的实际价值。报告指出,AI技术正深刻改变汽车产业的价值链,推动从“机械制造”向“移动智能体”的转变,并提出了未来汽车行业智能化的发展趋势,包括更个性化的用户体验、跨产业融合以及数据安全和隐私保护的重要性。 适合人群:汽车行业从业者、技术研发人员、市场营销人员、政策制定者及相关领域的研究者。 使用场景及目标:①理解AI技术在汽车研发设计中的应用,如生成式设计、仿真优化和智能测试;②掌握AI在用户运营中的应用,如智能内容生成、销售辅助和数据闭环优化;③了解AI在座舱体验中的应用,如多意图服务编排、情感计算和端到端语音链路优化;④探讨未来汽车行业智能化的发展方向,包括个性化服务、产业融合和数据安全。 其他说明:本报告不仅提供了理论和技术层面的分析,还结合了具体的落地实践案例,为企业在智能化转型过程中提供了可复用的AI赋能框架。报告强调了政策支持、技术创新和产业协同在推动汽车行业智能化转型中的重要作用,旨在为行业提供有价值的参考和指导。
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