瀏覽量：262,轉(zhuǎn)發(fā)量：103,閱讀時(shí)長：412分鐘,米境通跨境電商ERP

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四、米境通erp跨境電商美國站的選品相關(guān)圖片展示

亞馬遜僵尸采集erp跨境電商美國站的選品車輛裝卸點(diǎn)的配貨需求度檢測方法、裝置及設(shè)備，所述方法包括：構(gòu)建車輛的運(yùn)營有向圖；根據(jù)所述運(yùn)營有向圖計(jì)算區(qū)域特征參數(shù)；將所述區(qū)域特征參數(shù)輸入預(yù)先訓(xùn)練好的配貨需求度檢測模型，得到所述車輛在所述區(qū)域的配貨需求度；當(dāng)所述配貨需求度大于預(yù)設(shè)閾值時(shí)，為所述車輛推送貨源。根據(jù)本公開實(shí)施例提供的基于車輛裝卸點(diǎn)的配貨需求度檢測方法，根據(jù)車輛的區(qū)域特征參數(shù)訓(xùn)練檢測模型，根據(jù)檢測模型得到車輛在該區(qū)域的貨源需求度，進(jìn)而為配貨需求度高的車輛推送貨源，大大提高了車貨匹配的效率和成交率。亞馬遜僵尸采集erp跨境電商美國站的選品一種新增軟件項(xiàng)目的軟件工作量預(yù)測方法，屬于計(jì)算機(jī)軟件開發(fā)技術(shù)領(lǐng)域。本方法首先對(duì)歷史項(xiàng)目工作量進(jìn)行離散化并將歷史項(xiàng)目分成指定數(shù)目的項(xiàng)目類別。然后利用歷史項(xiàng)目工作量屬性數(shù)據(jù)計(jì)算每個(gè)項(xiàng)目屬性在項(xiàng)目工作量類別上的條件概率、先驗(yàn)概率。之后建立貝葉斯分類模型預(yù)測新增項(xiàng)目的工作量類別。然后，將預(yù)測工作量類別后的新增項(xiàng)目加入到歷史項(xiàng)目數(shù)據(jù)中，修復(fù)缺失數(shù)據(jù)，重新計(jì)算項(xiàng)目屬性在項(xiàng)目工作量類別上的條件概率并重新計(jì)算項(xiàng)目工作量類別先驗(yàn)概率，如此反復(fù)迭代，直到所有的概率分布均收斂。最后，利用收斂后的后驗(yàn)概率分布預(yù)測出新增軟件項(xiàng)目的工作量。與現(xiàn)有技術(shù)相比，大大提高軟件項(xiàng)目工作量預(yù)測模型的能力。

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