新闻：北京到四川雅安运输加急件
对于那些不使用系统引导进行拣选的仓库，机器学习提供了一个可以更好推广效员工经验的机会，并将系统引导模式引入到所有员工的工作中。如果联系到上文提到的督学习，效员工的拣选列表将作为人工智能应用的输入数据;这些员工在拣选列表中货物的顺序决策即为输出数据(基于条码扫描或其可获取信息)。除了短拣选距离这一指标之外，避免拥挤通常是提升生产力的另外一个重要指标。因为拣选员工通常会同时考虑这两个因素，因此上面的输入输出数据库应该已包含这些信息。
货物知识普及（空运货物尺寸要求）：
货物重量按毛重计算，计量单位为公斤。重量不足1公斤的尾数四舍五入。每张货运单的货物重量不足1公斤时，按1公斤计算。贵重物品按实际毛重计算，计算单位为0.1公斤。
非宽体飞机载运的货物，每件货物重量一般不超过80公斤，体积一般不超过40×60×100厘米。宽体飞机载运的货物，每件货物重量一般不超过250公斤，体积一般不超过100×100×140厘米。超过以上重量和体积的货物，承运人可依据机型及出发地和目的地机场的装卸设备条件，确定可收运货物的所限重量和体积。
每件货物的长、宽、高之和不得小于40厘米。
每公斤货物体积超过6000立方厘米的，为轻泡货物。轻泡货物以每6000立方厘米折合1公斤计重。
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新闻：北京到四川雅安运输加急件下面的3个案例(生产力、设备利用率、效率)说明了人工智能在仓储运营场景中的应用潜力。虽然这些案例可能并不适用于所有仓库，但它们确实展示了企业如何将自己已有的数据整合成可以应用机器学习技术的形式。案例一、生产力在拣选订单的环节，所有的仓库都存在不同员工的生产力不同这一现象(有效率的订单拣选员也有变现一般的员工)。但是相对于使用系统引导进行拣选的仓库而言，员工在生产力方面的差异在不使用系统引导的仓库中表现更为明显。
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