자동 식별 기술
자동 식별 기술은 컴퓨터, 광학, 기계, 전기 및 통신 기술의 발전을 바탕으로 한 고도로 자동화된 데이터 수집 기술입니다. 인식 장치를 적용하여 식별된 개체에 대한 정보를 자동으로 수집하고 백그라운드 처리 시스템에 관련 후속 처리를 완료하는 기술입니다. 대량의 데이터를 빠르고 정확하게 자동으로 수집하고 입력하는 데 도움이 되며 운송, 저장 및 배송 분야에서 널리 사용되고 있습니다. 최근 30 년간의 발전을 거쳐 자동 인식 기술은 바코드 인식 기술, 스마트 카드 인식 기술, 광학 문자 인식 기술, 무선 주파수 인식 기술 및 바이오메트릭 인식 기술로 구성된 종합 기술로 발전하여 종합 응용 프로그램 방향으로 발전하고 있습니다.
바코드 인식 기술은 현재 가장 널리 사용되는 자동 인식 기술로, 광전 스캐닝 장치를 이용하여 바코드 기호를 읽음으로써 정보의 자동 입력을 가능하게 한다. 바코드는 특정 정보를 나타내는 기호로서 막대, 공백 및 해당 문자 세트로 특정 규칙에 따라 정렬됩니다. 코딩 시스템마다 바코드 기호 구성 규칙이 다릅니다. 일반적으로 사용되는 코딩 시스템은 다음과 같습니다.
EAN/ UPC 바코드, 128 바코드, ITF- 14 바코드, 인터레이스 바코드, 39 바코드, 쿠드바 바코드 등. RFID (무선 주파수 식별) 기술은 최근 몇 년 동안 발전해 온 현대 자동 식별 기술입니다. 감지, 라디오 또는 마이크로웨이브 기술의 리더 장치를 사용하여 RFID 태그를 비접촉 방식으로 읽음으로써 데이터를 자동으로 수집할 수 있습니다. 고속 움직이는 물체를 인식하면서 동시에 여러 물체를 읽을 수 있어 열악한 환경과 기밀성이 강한 특징을 가지고 있다.
바이오메트릭 인식은 인간의 생리적 또는 행동 특징을 이용하여 사람을 식별하는 기술이다. 생물학적 특징으로는 손형, 지문, 얼굴형, 홍채, 망막, 맥박, 귓바퀴 등이 있다. , 동작 특성에는 서명, 사운드 등이 포함됩니다. 인간의 특징은 복제할 수 없기 때문에, 이 기술의 보안은 기존의 인증 메커니즘에 비해 크게 향상되었다. 홍채 인식 기술, 망막 인식 기술, 얼굴 인식 기술, 서명 인식 기술, 음성 인식 기술, 지문 인식 기술 등 6 가지 생체 인식 기술이 개발되었습니다.
데이터 마이닝 기술
데이터 웨어하우스는 1980 년대에 등장했습니다.
1990 년대 중반에는 주제 지향적, 통합적, 비휘발성, 시간에 따른 데이터 세트입니다. 데이터 웨어하우스의 목표는 데이터 웨어하우스에서 처리된 다양한 소스 및 구조의 데이터를 저장, 추출 및 유지 관리하는 것입니다. 포괄적이고 크고 복잡한 데이터 분석 및 처리와 고급 의사 결정 지원을 지원합니다. 데이터 웨어하우스는 사용자가 비즈니스 데이터베이스의 정상적인 작동을 방해하지 않고 자유롭게 데이터를 추출할 수 있는 자유를 제공합니다.
데이터 마이닝은 대량의 불완전하고, 소음이 있고, 모호하고, 무작위적인 실제 애플리케이션 데이터를 기반으로 합니다.
숨겨진, 알려지지 않은, 잠재적 가치가 있는 지식과 규칙을 발굴하여 결정을 내리는 과정. 일반적으로 설명 데이터 마이닝과 예측 데이터 마이닝으로 나뉩니다. 설명 데이터 마이닝은 데이터 요약, 클러스터링 및 상관 관계 분석을 포함하는 반면 예측 데이터 마이닝은 분류, 회귀 및 시계열 분석을 포함합니다. 그 목적은 데이터를 통계, 분석, 통합, 요약 및 추리하는 것입니다.
사건 간의 관계를 밝히고, 미래 발전 추세를 예측하며, 기업 의사결정권자에게 의사 결정의 근거를 제공한다.
인공지능 기술
인공지능 (Artificial intelligence) 은 다양한 기계로 인간의 지능을 시뮬레이션하여 인간의 지능을 구체화하고 확장할 수 있는 학과를 탐구하는 것이다. 그것은 생체 공학을 참고하고, 수학 언어로 지식을 추상적으로 묘사하며, 생물학적 시스템과 인간 지능 메커니즘을 모방한다. 신경 네트워크, 진화 계산, 입도 계산의 세 가지 주요 방법이 있습니다.
신경망: 신경망은 생물학적 신경망 연구를 바탕으로 인간의 이미지 직관 사고를 시뮬레이션하는 병렬 처리 네트워크로, 생물학적 뉴런과 신경망의 특징을 바탕으로 단순화, 요약, 정련을 거쳐 요약된다. (알버트 아인슈타인, Northern Exposure (미국 TV 드라마), 신경 네트워크, 신경 네트워크, 신경 네트워크) 신경 네트워크의 주요 기능에는 Lenovo 메모리, 분류 클러스터, 최적화 계산이 포함됩니다. 신경 네트워크는 구조가 복잡하고, 해석이 나쁘고, 훈련 시간이 길다는 단점이 있지만, 소음 데이터 허용치가 높고, 오류율이 낮다는 장점이 있으며, 네트워크 가지 치기 알고리즘, 규칙 추출 알고리즘 등 다양한 네트워크 훈련 알고리즘의 지속적인 제안과 개선으로 인해 데이터 마이닝에서 신경 네트워크의 응용이 점점 더 인기를 끌고 있습니다.
진화 계산: 진화 계산은 생물학적 진화 이론의 발전을 시뮬레이션하는 일반적인 문제 해결 방법입니다. 자연의 생물학적 진화에서 비롯된 것이기 때문에, 자연생물의 매우 강한 적응성 특징을 가지고 있어 전통적인 방법으로 해결하기 어려운 복잡한 문제를 해결할 수 있다. 다중 지점 병렬 검색을 사용하여 선택, 교차, 변이 등의 진화 작업을 통해 반복적으로 반복됩니다. 개인 적응 값의 지도 아래 각 세대의 진화 결과는 이전 세대보다 더 좋다. 이렇게 대대로 진화해 글로벌 최적 해법이나 글로벌 근접 해법이 만들어질 때까지 진화한다. (윌리엄 셰익스피어, 윈스턴, 자기관리명언) (윌리엄 셰익스피어, 윈스턴, 자기관리명언) 가장 대표적인 것은 유전 알고리즘으로, 자연계 생물 유전 진화 메커니즘에 기반한 어댑티브 최적화 알고리즘이다.
세분성 계산: 1990 이전.
중국 유명 학자 장월과 장령은 입도 문제를 논의하고 "인간 지능의 공인된 특징 중 하나는 사람들이 매우 다른 세분성에서 배울 수 있다는 것" 이라고 지적했다.
인터넷에서 같은 문제를 관찰하고 분석하다. 사람들은 서로 다른 입도의 세계에서 문제를 해결할 수 있을 뿐만 아니라, 한 입도의 세계에서 다른 입도의 세계로 빠르게 뛰어올라 자유롭게 왕복할 수 있으며, 아무런 어려움도 없다. 각기 다른 입도의 세계를 다루는 이런 능력은 인류가 문제를 해결하는 강력한 표현이다. "그 후, 자드
모호한 정보의 입도 이론을 논의할 때 인간 인식의 세 가지 주요 개념인 세분성 (전체를 부분으로 나누는 것 포함), 조직 (부분으로부터 전체로 통합하는 것 포함) 및 인과 관계 (인과 관계 포함) 를 제시했다
입도 계산을 더 했습니다. 그는 입도 계산이 입도 이론, 방법론, 기술 및 도구에 대한 모든 연구를 포괄하는 큰 우산이라고 생각한다. 현재 주로 모호한 세트 이론, 거친 세트 이론, 상공간 이론의 세 가지 이론이 있다.
GIS 기술
GIS 는 지능형 물류 구축의 핵심 기술 및 도구입니다. GIS 를 사용하여 물류 지도를 구축하고 주문 정보, 도트 정보, 배송 정보, 차량 정보, 고객 정보 등의 데이터를 하나의 지도에서 관리하여 빠르고 지능적인 주문 분류, 합리적인 도트 레이아웃, 합리적인 배송 경로 계획, 패키지 모니터링 관리를 수행할 수 있습니다.
GIS 기술은 물류 기업이 지도 기반 서비스 (예: 1, 네트워크 표시: 물류 기업의 네트워크 및 네트워크 정보 (예: 주소, 전화, 배송 등) 를 지도에 표시하여 사용자와 기업 관리자가 신속하게 조회할 수 있도록 지원합니다. 2. 구역:' 지리공간' 관점에서 큰 데이터를 관리하고 물류 업무 시스템에 업무 구역 관리를 제공하는 기본 서비스 (예: 물류 청구 담당 구역 구분, 관련 지점 등) 입니다. 3. 빠른 청구서 분류: GIS 주소 일치 기술을 사용하여 위치 지정 파티션 단위를 검색하고 영역 및 도트 주소를 신속하게 할당합니다. 물류 구분 단위의 속성에 따라 담당자를 찾아' 마지막 킬로미터' 배송을 가능하게 한다. 4. 차량 모니터링 관리 시스템은 화물을 배송에서 고객 도착까지 전 과정을 모니터링하여 화물 손실을 줄일 수 있습니다. 합리적으로 차량을 배치하고 차량 이용률을 높이다. 각종 경보 설정은 화물운송기사와 차량의 안전을 보장하고 기업 자원을 절약한다. 5. 물류 배송 경로 계획 보조 시스템은 보조 물류 배송 계획에 사용됩니다. 합리적으로 노선을 계획하여 화물이 신속하게 도착하도록 보장하고, 기업 자원을 절약하고, 사용자 만족도를 높이다. 6. 데이터 통계 및 서비스를 통해 물류 기업의 데이터 정보를 지도에 시각화합니다. 과학적 비즈니스 모델, GIS 전문 알고리즘 및 공간 마이닝 분석을 통해 다른 수단이 이해할 수 없는 추세와 내부 연계를 통찰하여 기업을 위한 마케팅 전략 수립, 물류 경로 계획, 합리적인 위치 분석, 예측 추세 분석 등 다양한 비즈니스 행동을 위한 좋은 기반을 구축하고 비즈니스 의사 결정 시스템을 보다 지능적이고 정확하게 만들어 물류 기업이 더 큰 시장 기회를 얻을 수 있도록 지원합니다.
장풍에 오신 것을 환영합니다. 최신 물류 정보를 입수하다.