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地点:一层 五号厅AB

往届专题:算法应用

伴随着移动互联网和物联网技术的发展,科技的触角正在深入生产和生活的各种场景,人类能获得的数据越来越多。如何利用机器学习算法从这些数据中自动发现规律并加以应用,已经成为了所有科技公司都需要思考的命题。通过了解算法在各个公司的落地应用案例,例如推荐/搜索、NLP领域,来学习如何利用这些技术打造发展的强劲引擎。

by 董凡

菜鸟网络
高级算法专家

物流的优化不像互联网应用可以采用流量灰度的方式进行直接的验证,并且物流系统的链路非常长,单点的改变可能引起上下游的变化。在决策优化的过程中需要使用仿真技术来验证或提供决策依据。在仿真技术的实践中,根据菜鸟拥有的海量物流数据,对包裹在物流网络中的运作规律进行算法建模,构建出的物流时空预测能力同时支持菜鸟的日常业务和全链路仿真。此外在工程架构上,还沉淀出了物流包裹数据中台支撑整个数据的流转。为菜鸟决策优化提供了更精确的依据,并极大的提升了优化迭代效率。

演讲提纲:

  1. 物流优化中的一些难点问题
  2. 包裹的时空预测及算法建模
  3. 物流全链路仿真
  4. 包裹数据中台
  5. 物流优化应用
  6. 总结和展望

听众受益点:在传统行业中,算法应用的推进方法。

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