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[物流行業(yè)知識(shí)]高速公路倉(cāng)儲(chǔ)物流規(guī)劃與設(shè)計(jì)的布局問(wèn)題[ 2024-09-03 12:09 ]: 高速公路網(wǎng)絡(luò)在促進(jìn)國(guó)民經(jīng)濟(jì)長(zhǎng)期快速增長(zhǎng)和推動(dòng)區(qū)域經(jīng)濟(jì)協(xié)調(diào)發(fā)展方面發(fā)揮了不可或缺的重要作用，依托高速公路建設(shè)起來(lái)的現(xiàn)代公路物流體系也隨之不斷發(fā)展壯大。隨著新時(shí)期高質(zhì)量發(fā)展的需要與各類新技術(shù)賦能的加劇，公路物流逐步向節(jié)約化、集成化和創(chuàng)新化方向發(fā)展。因此，如何推動(dòng)高速公路場(chǎng)景與倉(cāng)儲(chǔ)物流行業(yè)的融合，并利用高速公路及沿線節(jié)點(diǎn)資源布局倉(cāng)儲(chǔ)物流體系，成為公路干線運(yùn)輸議題中一個(gè)重要的研究方向。; http://www.gjp366.cn/Article/gsglccwlghysjdbjwt_1.html

[物流行業(yè)知識(shí)]倉(cāng)儲(chǔ)物流公司的財(cái)務(wù)管理優(yōu)化策略[ 2024-09-03 12:04 ]: 本文闡述了倉(cāng)儲(chǔ)物流公司和財(cái)務(wù)管理的基本概念,分析了當(dāng)前存在的問(wèn)題,包括成本控制、風(fēng)險(xiǎn)管理、資金運(yùn)作等方面,并提出了完善措施,包括數(shù)字化轉(zhuǎn)型、供應(yīng)鏈金融、成本分析和風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)等,以期促進(jìn)倉(cāng)儲(chǔ)物流公司的可持續(xù)發(fā)展,提供參考。; http://www.gjp366.cn/Article/ccwlgsdcwglyhcl_1.html

[物流行業(yè)知識(shí)]物流企業(yè)公司治理對(duì)財(cái)務(wù)績(jī)效影響路徑分析——以綠色創(chuàng)新為中介[ 2024-09-03 11:57 ]: “雙碳”背景下,綠色發(fā)展成為社會(huì)關(guān)注的重點(diǎn)問(wèn)題。物流作為我國(guó)社會(huì)生產(chǎn)的關(guān)鍵環(huán)節(jié),物流企業(yè)的綠色創(chuàng)新起著關(guān)鍵作用。良好的公司治理結(jié)構(gòu)能高升物流企業(yè)的綠色創(chuàng)新能力,對(duì)財(cái)務(wù)績(jī)效產(chǎn)生積極影響。本文從綠色創(chuàng)新視角探究公司治理對(duì)物流企業(yè)財(cái)務(wù)績(jī)效的影響,簡(jiǎn)要分析其影響路徑。; http://www.gjp366.cn/Article/wlqygszldcwjxyxljfxy_1.html

[物流行業(yè)知識(shí)]淺談交通運(yùn)輸與物流企業(yè)供應(yīng)鏈金融管理風(fēng)險(xiǎn)防控意識(shí)[ 2024-09-03 11:55 ]: 交通運(yùn)輸與物流行業(yè)作為全球經(jīng)濟(jì)的動(dòng)脈,其高效運(yùn)作對(duì)于貿(mào)易流通、產(chǎn)業(yè)發(fā)展乃至國(guó)家經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)起著重要作用。供應(yīng)鏈金融作為一種創(chuàng)新的融資模式,已成為眾多企業(yè)優(yōu)化資金流、降低運(yùn)營(yíng)成本的關(guān)鍵工具。然而,隨之而來(lái)的風(fēng)險(xiǎn)問(wèn)題不容忽視,如信用風(fēng)險(xiǎn)、操作風(fēng)險(xiǎn)和市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)等。研究交通運(yùn)輸與物流行業(yè)的供應(yīng)鏈金融風(fēng)險(xiǎn)管理,對(duì)于保障企業(yè)資金安全、推動(dòng)行業(yè)健康發(fā)展具有重要意義。; http://www.gjp366.cn/Article/qtjtysywlqygyljrglfx_1.html

[物流行業(yè)知識(shí)]基于模糊認(rèn)知圖和LSTM混合方法的H公司物流需求預(yù)測(cè)研究[ 2024-09-03 11:53 ]: 鑒于傳統(tǒng)的預(yù)測(cè)方法難以有效滿足需求預(yù)測(cè)的非線性關(guān)系以及預(yù)測(cè)的精確度，文章提出了一種FCM-LSTM組合模型預(yù)測(cè)方法，首先對(duì)影響物流需求的關(guān)鍵因素進(jìn)行模糊狀態(tài)求解，然后對(duì)求解得到的各分量以及物流公司的歷史貨運(yùn)量展開LSTM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)迭代預(yù)測(cè)，最終結(jié)合實(shí)例構(gòu)建評(píng)價(jià)模型以評(píng)估算法的預(yù)測(cè)效果。該預(yù)測(cè)方法探討了經(jīng)濟(jì)指標(biāo)、季節(jié)性模式和假日對(duì)物流需求的重大影響，強(qiáng)調(diào)了將認(rèn)知與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型結(jié)合應(yīng)用的潛力，為控制物流行業(yè)的復(fù)雜動(dòng)態(tài)提供了參考意見。結(jié)果表明，該組合模型可以提高預(yù)測(cè)精準(zhǔn)度，具有有效性和可行性，為解決物流需求預(yù)測(cè)提供了可行的參考方法。; http://www.gjp366.cn/Article/jymhrzthlstmhhffdhgs_1.html

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