人工智能可以通过优化库存跟踪、自动化流程和提高效率来改善仓库管理。人工智能驱动的系统可以分析数据来预测库存需求，减少库存积压，并防止短缺。
例如，计算机视觉系统可以通过扫描条形码或用相机监控存储区域来实时跟踪库存水平。人工智能引导的机器人系统可以自动完成拣选、分拣和包装等任务，减少人为错误并提高生产率。
此外，人工智能驱动的分析可以优化仓库布局和工作流程，从而实现更快的运营和成本节约。这些创新有助于更智能、更高效的仓库管理系统。
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在少样本学习中常用的架构是什么？
Zero-shot learning (ZSL) 与传统学习方法相比具有显着优势，主要是通过其处理看不见的类的能力并减少对大量标记数据的需求。在传统的机器学习中，模型是在一组特定的类上训练的，并且需要为每个类标记示例。如果出现新的类，开发人