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中铁特货运输有限责任公司柳州机保段质控QC小组。是一个由车间主任.总工、段长、工长,工人等组成的“攻关型”课题小组。小组针对段目标.以降低机保车检修故障开展活动,活动过程详实,论证充分,效果显著。 相似文献
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1电子标签拣货系统概述
1.1电子标签拣货系统介绍
电子标签拣货系统(Digital Picking System,DPS)是利用计算机辅助的一种尢纸化拣货系统,DPS系统是在仓库或配送中心的拣货作业区的货架上为每一种货物安装一个电了标签,每个电子标锩与相应的设备和系统进行连接,该系统通过中央计算机控制电子标签的指示灯信号、蜂鸣器声音、数码显示等信号,配送中心的控制电肭可以根据货物的储存位置和在电脑上输入订单清单数据,电脑会马上接受命令,并发出出货指示,货架上的电子标签接到系统的指示后就会亮灯,客户订单上所需要的相应品种的数龉也会显示在电子标签上,操作员只需要根据标签的显示数据来进行拣货作业。 相似文献
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拼箱(Consolidation)货物是指散货,相当于零担快件,它的特点是零星货,托运的客户不能凑成一车一柜,在运输中只能和其他客户的货物合并运输。拼箱货运输时又有两种情况:一种是被拼的一车一柜货直达目的地,称为Full-load;还有一种情况,被拼的货数量不足一车一柜,直送目的地途中要拆柜和 相似文献
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车货匹配平台中存有大量的历史车货数据,通过这些历史数据可以分析获得司机对不同货物的兴趣度,预测司机所选取货物的种类(司机点击率预测),从而为司机推荐合适的货物,实现精准的车货匹配。然而,现有的车货匹配方法大多都忽视了历史车货数据,更不会处理和分析这些数据。因此,文章考虑到深度学习在数据处理上的优势,于是将深度学习和车货匹配方法相结合,提出了一种考虑注意力机制并基于SENet双塔模型的司机点击率预测模型——A-SENet双塔模型。具体来讲,就在双塔模型的大框架下,一方面利用SENet计算货物隐向量;另一方面利用Attention机制和SENet计算司机隐向量,并通过进一步计算得出司机点击货物的概率。通过某车货匹配平台的数据集进行实验,结果表明与基准模型相比,文章所提出的模型A-SENet双塔模型具有更好的性能,这不仅验证了利用深度学习进行车货匹配的可行性,而且表明注意力机制和SENet的使用有助于预测司机点击货物的概率。 相似文献
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车货匹配交易网站充分利用了信息技术和移动通讯工具,较好地解决了车货信息不对称问题,在一定程度上减少了空载、等待、道路无限占用等不经济运输。 相似文献
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北京人还认捷达
本地人买本地车的惯例在北京城不太行得通,“皮实耐用”的产品口碑将捷达的可靠性一代一代地传承下来,2008年,捷达在北京1.7万台的实际销量使得其他10万元左右的家用车相形见绌。本地货伊兰特三厢和垂直换代的产品“悦动”加在一起,在北京的年销量是1.2万台,5000台的差距把“北京人有七傻,一傻买捷达”的俗语顽固地坚持了下来。 相似文献
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在中国市场上,“日本货”曾风光过。20世纪80年代,中国的家电市场曾经是“日本制造”的天下。当时,满街的轿车都是“皇冠”“尼桑”“公爵”“蓝鸟”。“车到山前必有路,有路必有丰田车”,也是中国人最熟悉的广告词之一。 相似文献