冷鏈(Cold Chain Logistics) 泛指冷藏冷凍類食品在生產、貯藏運輸、銷售，到消費前的各個環節中始終處于規定的低溫環境下，以保證食品，減少食品損耗的一項系統工程。它是隨著科學的進步、制冷的發展而建立起來的，是以冷凍工藝學為基礎、以制冷為手段的低溫過程。 農產品冷鏈業的快速發展，必須盡早制定和實施科學、有效的宏觀。冷鏈的比較高，相應的和資金方面的投入也比普通的常溫要大。

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冷鏈的適用范圍包括：初級農產品：蔬菜、水果；肉、禽、蛋；水產品、花卉產品。加工食品：速凍食品、禽、肉、水產等包裝熟食、冰淇淋和奶制品，巧克力；快餐原料。特殊商品：藥品，所以它比一般常溫系統的更高、更復雜，投資也要大很多，是一個龐大的系統工程。由于易腐食品的時效性冷鏈各環節具有更高的組織協調性，所以，食品冷鏈的運作始終是和能耗成本相關聯的，有效控制運作成本與食品冷鏈的發展密切相關。

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國內肉制品消費將由250萬噸增長到2010年的1300萬噸左右，未來增長空間巨大。肉制品加工業已經經歷市場啟動階段，正值成長期。此階段的特點是消費群體迅速壯大，產量與銷售額持續增長。主要肉類人均占有量處在世界先進水平，肉類制品人均占有量遠低于發達。在未來10年內，肉類加工業將進入一個新的高速發展時期。 肉類食品的消費除在城市仍有擴展的余地外，在農村有著更大的增長潛力。隨著農村城市化進程的加快和農民收入水平的提高，肉類食品消費數量會在較長時期內持續增長。到2010年，國內肉制品人均年消費量將達10公斤，肉制品占肉類總產量比重將上升到13%左右，但也只達到發達肉類轉化率1/3的水平。

南京到白銀市冷藏公司超相比較而言，對于已處于可解決范疇內的，機器學習可以基于訓練數據庫自動執行操作(本文后續關于監督學習的部分將對此進行討論)。基于其允許任務自動執行這一特性，人工智能尤其是機器學習對許多供應鏈人員來說都是一項值得關注的重要。對于今天的許多企業來講，制定并實施供應鏈相關的人工智能戰略，將使其隨著的逐漸成熟，提升自身的生產力、速度與效率。一、人工智能的發展現狀人工智能近期的迅猛發展，得益于以下因素的共同作用。