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第五、店长常常疲累不堪，却很难提升门店业绩。我们很多店长出身一线，认为管理就是以身作则，万事一马当先。结果呢，发现每天累得要死，员工的水平还是和以前一样没提高，原因是缺失科学的方法，自己天天忙于琐事，发现门店业绩反而下降了。这是为什么呢?原因很简单：没有沉淀经验形成标准，标准化管理的缺失，不规范的管理容易牵扯太多店长的精力处理各种突发状况，无暇顾及自己真正应该投入精力的经营分析和管理活动。第六、门店运营缺乏流程、规范、表单，导致门店管理无章可循，管理难度加大。
筛选只需要花费几分钟。我绝大多数的时间，实际上是用于搜集和管理所有的数据，开发对于预测模型更可靠的度量机制。”研究人员未来计划在实验室环境下测试这21种材料，进一步确认它们是否是现实情况下的选择。对于这项研究的意义和未来，论文的另一位作者，材料科学和工程*的助理教授EvanReed表示：“我们的方案能够处理关于材料的许多问题，有助于增加这个领域的研究投资效果。随着现实世界中数据量的增长和计算机性能的提高，我们的创新能力将以指数方式增加。
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该规划期限为2016-2025年。”这是写在2016年1月发布的《成都制造2025规划》开篇的一段话。报告指出，围绕*中心城市建设目标，成都市将力争用十年时间，通过实施“三步走”战略，实现产业倍增、质量升级，体规模进入副省级城市方阵，综合实力进入制造业强市行列，成为中西部*制造业城市。这三步走，分别是：2015—2017年，重点实施成都工业“1313”发展战略，构建“层次分明、优势突出、生态”的现代工业产业体系，成为*智能制造示范城市。
“但距离一个级智能AI，依然有很长的路要走。路漫漫其修远兮，吾将上下而求索。”Roman表态，他也认为AI“失败”或许是2017年的趋势。他说，在AI中，*有趣、*重要的趋势是，也是我正在密切跟踪的：AI失败的频率和严重程度将与AI的能力成正比，换言之，当我们获益时，出现“恶意”AI的可能性也变大了。人工智能的伦理问题我们要如何防止AI叛道离经？这也是许多AI研究人员所关注的问题。体来说，*们担忧AI的伦理问题。
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