人工智能赋能跨境电商供应链数字化创新研究——以阿里国际站为例

随着企业全球化发展和新一代信息技术普及,跨境电商行业迅速崛起,供应链数字化创新成为提升企业竞争力的关键。本文以阿里巴巴国际站为例,详细剖析了其在供应链数字化方面的突出创新与成效,并从微观角度指出阿里国际站在供应链数字化进程中尚存在的问题,针对性地提出了优化策略与创新建议。

数字化时代下的全球物流网络优化策略研究

全球物流网络是国际贸易和经济活动的基础设施,其效率和可持续性对全球经济有着深远影响。随着数字化技术的飞速发展,物联网、大数据和云计算等技术被广泛应用于物流领域,极大地改变了物流网络的运作方式和管理策略。本文通过分析物流企业在物流领域的多项创新实践,探讨这些技术如何帮助提升物流效率、优化运营管理,并在全球范围内推动可持续物流实践。本文为物流行业的数字化转型和可持续发展提供了实证支持和战略指导。

考虑空间布局的物流配送网络节点影响力评估方法研究

旨在评估物流配送网络中节点的影响力,特别关注空间布局对节点重要性的影响。为此,构建了一个有向加权网络模型,并通过矩阵量化分析来评估节点的重要性。该模型不仅考虑了节点间的货运信息流和边的权重,还综合了节点的地理位置信息。通过引入节点强度、互信息、紧密度和介数等指标,提出了一种复合的节点关键性评估方法。实例验证表明,该方法能够有效识别关键节点,并有助于优化配送路径和提高物流效率。研究方法较文献中的方法更具合理性,因为它不仅考虑了节点间的信息流和边的权重,还考虑了节点间的实际位置距离。

我国大宗商品市场发展瓶颈与对策

自我国大宗商品电子交易市场产生以来,我国大宗商品交易突飞猛进增加,政府相关政策不断推进,市场行为日益规范和完善。文章分析发现,我国大宗商品市场发展仍然面临以下几个主要方面的瓶颈问题:一是结构性发展瓶颈;二是运营管理瓶颈;三是交易创新瓶颈;四是监管瓶颈。为此,通过交易中心自我管理、行业自律、政府引导与监管等三个层面,提出相应对策。

竞争选址问题的单层混合整数规划模型

经典设施选址问题基于空间垄断的假设,不考虑竞争设施的存在。而实际中,企业制定选址决策时需考虑对手的竞争。为此,研究了竞争性设施选址问题。考虑了一个离散的网络,两个服务提供者(领导者和跟随者)相继地开放一定数量的设施,以竞争市场份额。每个客户向最近的设施寻求服务。领导者需求解一个双层线性规划问题,其中下层问题是NP难问题,因为给定领导者的决策,跟随者需求解最大覆盖问题。假设跟随者采用贪婪策略,建立了一个单层的整数规划模型,将跟随者的响应集成到领导者问题的约束条件中。通过理论推导验证了模型的正确性,给出了最优解存在的条件。利用优化求解器Gurobi 6.5求解提出的模型,能在较短时间内给出40个节点的近似最优解。

工业机器人在物流拣选场景的应用

针对物流场景中拣选作业环节的无人化问题进行了研究,提出了一种基于工业机器人的自动化拣选系统解决方案。该系统采用了分布式的硬件架构,硬件单元模块化,扩展性好、易维护。软件实现上,提出了一种通用的控制软件体系,采用软PLC结合Modbus TCP总线协议的方案,实现了传统的硬PLC加专用工业现场总线方案的替代。

施工总承包模式在招投标过程中的风险及防范策略探究

伴随建筑行业迅速发展,市场竞争也更加激烈,为了谋求更大的市场份额,施工企业不得以更低价格中标的方式获得竞争优势。 正是受到上述因素的影响,施工企业的利润也受到相应的影响,如果后续施工管理工作发生问题,很容易出现施工项目亏损的情况。 施工总承包模式的产生,为项目盈利提供了新的机会,同时也对施工项目经营管理工作提出了一定的要求。 文章就此对施工总承包模式在招投标过程中的风险以及防范策略相关内容进行论述分析。

企业管理会计信息化建设中的问题与对策

管理会计与财务会计是行业发展两大分支,一个基于财务核算,一项基于分析拓展。当下,财务共享中心已基本实现财务会计转型升级,但于管理会计而言,其信息化的追求目标才能实现数据信息深挖的最大效益。近些年,许多企业为了加强自身业务拓展与行业提升,对财务领域格外关注,同时,对财务职能的提升也有更高要求,而管理会计信息化是企业财务工作转型的方向,重视管理会计信息化建设是整个学术与实务界的关注热点。故本文选取企业管理会计信息化建设为研究议题,对其现存问题和优化对策进行分析,以期供广大同行提供参考之义。

基于XGBoost模型的电商商品品名识别算法研究

【目的】针对淘宝商品上架自动类目识别需求,在电子商务领域中提出商品品名识别问题。【方法】通过合作方获取的大量商品交易数据,构建电商商品描述数据集,并对数据集人工标注;使用基于XGBoost模型的有监督机器学习算法,对电商商品描述短文本进行品名识别研究。【结果】实验结果表明,该算法对最终20059条数据集上的816种商品的识别准确率为85%,召回率为87%。【局限】商品种类不够完善,语料库中的商品种类和描述数量可进一步丰富。【结论】本研究在电子商务领域中尝试使用机器学习算法解决商品品名识别问题。实验证明本算法是合理的、有效的,具有实际应用价值。