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因此未来要想应对这种局面,除了继续寻求新的数据来源(包括更偏僻的语料、专业领域的数据),还可以尝试合成数据、数据增强、迁移学习、联邦学习等策略,提升数据利用效率与质量管理水平。总的来说,困境不单纯是“数量不够”,更是数据“质量与可用性”不足带来的挑战,应对之策是在技术、策略、制度层面全方位提升数据处理的精度与效率。
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“临近春节,进入出货高峰期,平均每天要外发6到8车货。”浙江绍兴如润纺织品公司总经理傅叶飞算了一笔账,自己“养”司机,每月不仅增加约3万元成本,还存在返程空驶情况,货运效率较低。使用互联网货运车辆后,车货快速智能匹配,运输成本降低近70%,货运效率提高超50%。
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