瀏覽量：101,轉(zhuǎn)發(fā)量：95,閱讀時(shí)長(zhǎng)：826分鐘,米境通跨境電商ERP

排名	長(zhǎng)尾詞	全網(wǎng)指數(shù)	挖掘詞數(shù)	百度查詢	流量熱度
1	亞馬遜的軟件在哪里看已買的	12	20	百度查詢	19 元
2	亞馬遜關(guān)閉第三方軟件	35	8	百度查詢	18 元
3	亞馬遜授權(quán)第三方平臺(tái)軟件	79	10	百度查詢	43 元
4	美國(guó)亞馬遜運(yùn)營(yíng)軟件	98	12	百度查詢	36 元
5	亞馬遜電子書軟件叫啥	64	1	百度查詢	18 元
6	莆田亞馬遜pending軟件	56	5	百度查詢	36 元
7	亞馬遜寶貝上架軟件	58	7	百度查詢	8 元
8	亞馬遜點(diǎn)擊黑科技軟件	26	6	百度查詢	39 元
9	亞馬遜專業(yè)翻譯軟件	59	2	百度查詢	17 元
10	亞馬遜采集erpm軟件	29	1	百度查詢	4 元

排名	長(zhǎng)尾詞	全網(wǎng)指數(shù)	挖掘詞數(shù)	360查詢	流量熱度
1	亞馬遜網(wǎng)店有手機(jī)軟件嗎	67	16	360查詢	1 元
2	亞馬遜選品軟件對(duì)比	59	14	360查詢	12 元
3	亞馬遜查看排名軟件	9	9	360查詢	10 元
4	亞馬遜無(wú)貨源輔助軟件	77	10	360查詢	20 元
5	亞馬遜軟件哪些好用嗎	3	17	360查詢	46 元
6	亞馬遜選貨軟件	21	9	360查詢	13 元
7	亞馬遜平板hdx7安裝軟件	86	19	360查詢	38 元
8	亞馬遜k3能不能安裝軟件	55	20	360查詢	35 元
9	亞馬遜需要選品軟件嗎	48	3	360查詢	14 元
10	亞馬遜一件鋪貨軟件	19	19	360查詢	23 元

排名	長(zhǎng)尾詞	全網(wǎng)指數(shù)	挖掘詞數(shù)	搜狗查詢	流量熱度
1	亞馬遜 軟件測(cè)試	0	11	搜狗查詢	40 元
2	亞馬遜趕跟賣最好軟件下載	75	7	搜狗查詢	36 元
3	亞馬遜加購(gòu)軟件	84	4	搜狗查詢	17 元
4	亞馬遜廣告關(guān)鍵詞優(yōu)化軟件	66	17	搜狗查詢	13 元
5	亞馬遜圖片通過(guò)什么軟件處理	73	1	搜狗查詢	19 元
6	亞馬遜趕跟賣什么軟件好用	90	11	搜狗查詢	23 元
7	亞馬遜電子書第三方軟件	10	16	搜狗查詢	37 元
8	亞馬遜fba入庫(kù)條碼管理軟件公司	82	9	搜狗查詢	32 元
9	亞馬遜客服需要會(huì)什么軟件	3	17	搜狗查詢	15 元
10	亞馬遜讀書器的軟件下載	26	2	搜狗查詢	41 元

四、亞馬遜商品編輯軟件相關(guān)圖片展示

亞馬遜商品編輯軟件一種北斗同城無(wú)車承運(yùn)物流平臺(tái)，包括車主端、無(wú)車承運(yùn)服務(wù)平臺(tái)端、貨主端和通訊傳輸網(wǎng)絡(luò)，所述貨主端通過(guò)所述通訊傳輸網(wǎng)絡(luò)與所述無(wú)車承運(yùn)服務(wù)平臺(tái)端連接，將貨源信息及貨物定位查詢請(qǐng)求上傳至所述無(wú)車承運(yùn)服務(wù)平臺(tái)端，同時(shí)接收所述無(wú)車承運(yùn)服務(wù)平臺(tái)端下達(dá)的貨車信息及管理調(diào)度指令，所述無(wú)車承運(yùn)服務(wù)平臺(tái)端對(duì)貨源信息進(jìn)行分析，所述車主端通過(guò)所述通訊傳輸網(wǎng)絡(luò)與無(wú)車承運(yùn)服務(wù)平臺(tái)端連接，接收無(wú)車承運(yùn)服務(wù)平臺(tái)端發(fā)布的發(fā)貨源信息指令和在線協(xié)議簽署指令，所述車主端上傳貨物實(shí)時(shí)位置給所述無(wú)車承運(yùn)服務(wù)平臺(tái)端，所述無(wú)車承運(yùn)服務(wù)平臺(tái)端再通過(guò)通訊傳輸網(wǎng)絡(luò)發(fā)給所述貨主端，實(shí)現(xiàn)貨主端獲取貨物實(shí)時(shí)位置。該發(fā)明可以克服同城物流依賴人工調(diào)度、車?貨信息不對(duì)稱、貨車返程空載率高、成本高利潤(rùn)低等弊端。亞馬遜商品編輯軟件一種新增軟件項(xiàng)目的軟件工作量預(yù)測(cè)方法，屬于計(jì)算機(jī)軟件開(kāi)發(fā)技術(shù)領(lǐng)域。本方法首先對(duì)歷史項(xiàng)目工作量進(jìn)行離散化并將歷史項(xiàng)目分成指定數(shù)目的項(xiàng)目類別。然后利用歷史項(xiàng)目工作量屬性數(shù)據(jù)計(jì)算每個(gè)項(xiàng)目屬性在項(xiàng)目工作量類別上的條件概率、先驗(yàn)概率。之后建立貝葉斯分類模型預(yù)測(cè)新增項(xiàng)目的工作量類別。然后，將預(yù)測(cè)工作量類別后的新增項(xiàng)目加入到歷史項(xiàng)目數(shù)據(jù)中，修復(fù)缺失數(shù)據(jù)，重新計(jì)算項(xiàng)目屬性在項(xiàng)目工作量類別上的條件概率并重新計(jì)算項(xiàng)目工作量類別先驗(yàn)概率，如此反復(fù)迭代，直到所有的概率分布均收斂。最后，利用收斂后的后驗(yàn)概率分布預(yù)測(cè)出新增軟件項(xiàng)目的工作量。與現(xiàn)有技術(shù)相比，大大提高軟件項(xiàng)目工作量預(yù)測(cè)模型的能力。

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