撑。 C-WMS 六大智能策略 上架策略 分配策略 周转策略 拣货策略 货主策略 收货上架、拣货出库 运输环节 TMS ERP 订单环节 审单策略 • 寻找空储位 • 寻找已存库位 • 寻找临近空库位 • 寻找指定库位 • ... • 货主维度配置 • 配置自动拣货节点 • 配置容器使用范 围 ... • 执行库存预分配 • 执行库存周转 • 自动分配or人工分

1 如何构建跨尺度的科学智能模型 科学研究涉及从原子尺度到宏观系统的 跨尺度建模，但当前 AI 模型通常仅适用于 单一尺度，缺乏有效的多尺度耦合机制。 为了解决这一挑战，可以从以下几个方 面寻找突破路径： 利用物理模型与 AI 的耦合建模，将已 知的物理规律嵌入到 AI 模型中构建跨尺度 关联，打造“灰盒模型”，提高模型的可信 度和计算效率。开发跨尺度、多模态统一的 神经网络架构，用于从微观到宏观的统一建 模型依赖大规模训练数据，而高质量 的科学数据往往有限。在数据有限的情况下， 模型可能无法学习到有效的特征，难以适应 新的领域或任务，限制了其在实际科学问题 中的应用。 为了解决这一挑战，可以从以下几个方 面寻找突破路径： 利用生成式模型生成高质量科学数据， 补充数据稀缺领域的样本多样性。通过预训 练跨领域基础模型，结合小样本学习技术， 快速适应新任务或学科场景 2.2.3 如何利用 AI 拓展科学发现的创新 来生成结果，而缺乏真正的创造性思维。科 学研究往往涉及跨学科的知识和数据，AI 模 型在整合不同领域的知识时存在困难。如何 使其真正参与科学假设的提出和验证，仍是 未解的难题。 为了解决这一挑战，可以从以下几个方 面寻找突破路径： 构建跨学科知识图谱、因果推理和生成 模型，整合多领域知识库，使 AI 能够从已 有知识中提取洞察并提出新颖的科学假设。 建立强化学习驱动的 AI 辅助实验设计、数 据分析、理论建模的闭环系统，实现自动化

��������������� 75 55 中国 5G 定位终端设备出货量分析 ( 单位 : 万个 ) ���������� 80 定位，似乎是一种哲学。 每个人都在寻找自己的定位，以实现个人的人生价值； 每个企业也都在寻找自己的定位，以便让企业在竞争中脱颖而出，更好地发展。 而当今社会，正处于全面数字化升级阶段，万事万物皆可连接。采集物理世界的数据，并以数据为核心，从而改变人们的 生产与生活状态。 UWB 与蓝牙 AoA 市场调研报告（2021 版）》。 这两份报告发布后获得了良好的市场反馈，有很多行业新从业者，通过这份报告来评估市场；也有很多行业方案商，通过 报告里罗列的企业寻找合作伙伴；有投资人，通过报告寻找标的与获取市场信息等等。 而经过 2 年多的发展，行业又有了很多新的变化，不仅涌入了更多从业者，新产品与落地项目亦越来越多，竞争格局也发 生了一定变化。 在今年最新版本的白皮书 可以加强对物资的安保管理，另一方面，可以加强对于物资调度与使用的效率，以实现企业的高效率运营。 在 to C 市场：人们在室内或者室外点对点寻找目标物的场景也逐渐增加，比如大型商场寻找某个商铺、大型医院寻找 某个科室等，此外，还有诸如地下停车场反向寻车、对于小孩、宠物等活体的看管监护，以及对于重要物件的便捷寻找等。 06 07 IOTE 2024 国际物联网展·深圳站 8 月 28-30 日 IOTE 2024 国际物联网展·深圳站

差。此外，高货架带来的人工操作不便、仓库光线不佳影响条码识别等，进一步 增加了出错概率，容易为后续的库存决策、财务核算及订单履约埋下隐患。 （2）物资定位查找困难情况：物资入库时通常仅凭操作人员记忆或简单根 据分类就近寻找空位存放，通常依赖人工录入。当需要找货时，拣货员根据系统 指示进行定位时，通常依靠经验或者分区在巨大仓容中进行“地毯式”搜索，时 间被浪费在无效的路径行走上，这极大地降低拣选和出库效率，延长订单响应时 业，且人工计数易出错。 （2）找箱困难：当需要提取一个被压在多个集装箱下面的目标箱时（俗称 “翻箱”或“倒箱”），系统无法提供其精确的堆叠位置。操作人员只能凭经验 或通过对周边多个箱子进行试探性吊运来寻找，平均一次提箱操作可能引发多次 无效的翻箱作业，严重降低了场桥作业效率和船舶周转速度。 （3）数据实时性低：集装箱的移动信息无法实时、自动地回传至系统。信 息更新存在延迟。这种“信息孤岛”和“数据滞后”使得调度中心无法及时做出

的真正价值在于，其可以将 HR 从以往大量、繁琐、重复的事务性工作（如筛选简历、 入离职办理、社保、福利、开具证明等）中解放出来，将时间和资源集中在高价值的、战略性 任务上（比如支持组织转型、引入职业发展规划、寻找最新培训材料、理解业务特点和实操场景、 为企业战略提供决策依据等），提高人资效率。 37 | 第四部分 但 RPA 真的能满足 HR 的所有工作需求吗？ 院长曾经和一些在互联网公司的 HR 然函数度量给定模型时数据的概 率，寻找一个是数据尽可能地模型。 o贝叶斯得分，该得分方式偏向于更简单的结构，随着数据的增多可能会需要更加复杂的机构。无 论何时对任何不确定的事物，我们都对其确定一个分布，在网络中对所有的参数使用Dirichlket 先验。 似然得分： 为了获得似然得分更好的直觉认识：（网络构建步骤） 我们寻找最大释然得分去寻找到参数sita与数据概率之间最好的拟合值。其中 、谈判技能、市场拓展能力、营销知识和关系建立的能力。从结果上来看，无论从业务上，我们的 常识认知上，还是模型构建上，三方的结果都是相符合的。 o人才管理因果模型选择： 在模型选择上和最优网络寻找上是一个难题，最大似然得分过拟合十分严重，因为每当网络增加一 个边（分支）最大似然得分不会减少，使得网络结构过于复杂（过拟合），这样最终的结果我们会 得到十分复杂结构的网络图，为此我们需要注意的

通信、房地产/建筑、专业 服务等行业。不过，主观期望流入银行业的人才，数字化转型相关岗位的人才 12 占比并未提升，为加速数字化转型，可能需要借助猎头公司等人力资源服务机 构协助寻找更多相关人才，投身银行业，加快金融数字化智能化转型。 数据来源：智联招聘（www.zhaopin.com） 数字化相关岗位人才跨行业求职意愿度高，专业技术类人才迁移成本低 数

并建立准确的基准以供对比。 获得这些数据后，将您的未来需求映射到亚马逊云科技的服 务上。然后在过剩容量、资源利用率、节省计划和预留实例、 存储访问模式、软件许可、灾备、容错工作负载以及处理器 选择等领域寻找优化基础设施的机会。 上述分析的结果将是迁移至亚马逊云科技后可节省的总拥有 成本的合理估算。 查看更多 Amazon Transform: Amazon Transform 是首个为加速

擎的传染病监测，受监测地区网络资源、网民数量、 文化差异、语言变化、方言等因素的影响［30–31］。 搜索引擎的使用为传染病监测预警提供了新 的工具，值得进一步深入研究。未来该领域的研究 方向包括寻找合适的关键词，减少甚至消除偏倚， 在模型中纳入更多因素（自然环境因素、文化因素 等）以期获得更高的准确性。 利益冲突 无 参 考 文 献 徐旭卿, 鲁琴宝, 王臻, 等. 浙江省传染病自动预警系统暴发预警

新全球化 新出海 毫无疑问，"出海"是 2024 年中国经济最重要的关键词之一。在 2025 年，“出海”这一关键词更是中国经济增长的不变 引擎。 出海就是中国的“物”“钱”“人”走出国境，寻找全球市场，拓展新的生存空间的历程。就像著名金融学者 香帅在《钱从哪 里来•叙事之年》描述，它可以分成八种模式： 8 产品出海，就是把货物出口到海外市场；服务出海，是在海外设立服务网络；IP 同时，中美之间仍保持一定的经贸合作，美国市场对中国制造产品和技术的需求依然存在。中国企业在美设立研发中 心、工厂和销售网络，积极参与当地经济活动。尽管面临挑战，中国企业通过合规运营、技术创新和市场适应，努力在 美市场寻找发展机会。总体来看，美国对中国企业的态度反映了两国在经济、技术和地缘政治等方面的复杂互动。 2.2.5 拉丁美洲 中国企业在墨西哥的出海情况显示出积极的增长趋势，主要集中在制造业、基础设施和能源领域。小米等科技公司在墨 健全的供应链网络，保证原材料供应和产品的及时交付。在遇到国际贸易摩擦、自然灾害等不可控因素时，供应链的灵 活性和应急管理能力也是企业成功的关键。 供应商的选择和管理直接影响到产品质量和供应稳定性。在海外市场，中国企业需要寻找可靠的供应商，并建立长期合 作关系。有效的供应商管理可以确保生产线的稳定运行，满足市场需求。 全球范围内的政治、经济和自然风险增加了供应链的不确定性。例如，贸易战、自然灾害和政治动荡可能影响到供应链

的底层逻辑与人工智能的核心 能力实现深度耦合，所有的管理问题都将被重新定义，而这场变革的深度和广度，将远超我们的想象。 管理的本质，是管理者在资源约束、市场波动、组织博弈等多维变量构成的超平面中寻找帕累托最优解的过程。 这个过程曾被认为是人类管理艺术的专属领域，直到大模型展现出比人类更强大的系统建模能力——它能同 时处理百万量级的约束条件，在纳秒级时间内遍历传统管理咨询公司需要耗费数月才能构建的决策树。这正是 也正因此，我们发现，AI 在招聘环节中经一年多的发展有了更广泛的应用场景。除简历智能筛选与智能匹配、 简历智能解析、AI 面试，此次调研中我们关注到，JD 撰写、社媒招聘、拒信撰写等更加精细化的应用场景也开 始寻找智能化的可能性。此次受访企业中。实现 AI 的功能中，以 AI 面试、JD 撰写、简历筛选和匹配最为普及， 占比依次为：30.8%、21.0%、18.2%。 企业招聘管理中应用 AI 实现的主要功能