Coordinated Development of Urban Intelligent Transportation Data System and Supply Chain Management
Notice bibliographique
Résumé
With the development of the urban economy, the number of people using various means of transportation is also increasing, resulting in a huge workload of the traffic data system and prone to errors. Supply chain management can formulate a reasonable production plan according to the comprehensive information data generated by the supply chain management system, such as market demand analysis, purchasing demand analysis, and supplier assessment and evaluation. Therefore, this paper proposes the coordinated development of urban intelligent transportation data system and supply chain management, so as to improve the overall efficiency of the logistics system and the level of customer service. This paper aims to study the importance and advantages of the coordinated development of urban intelligent transportation data system and supply chain management. As can be seen from the data in Table 2, the percentage of people using a car increased by 18.2% in 2015, and by 2020, the percentage of people using a car increased by 36.9%. As shown in Figure 10, the traditional urban traffic data management system has the disadvantages of large amount of data and various and complex data types. Among them, the percentage of large amount of data is between 70% and 75%, and the percentage of diverse and complex data is between 62% and 68%. It can be seen that the number of people using cars is increasing, resulting in an increasing workload for the transportation system. On this basis, the intelligent traffic data system should be used to solve this problem and the coordinated development of the intelligent traffic data system and supply chain management can achieve a win-win situation.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».