第三方物流 (一)第三方物流的内涵 1、第三方物流的含义 第三方物流( Third Party Logistics,TPL)是物流产业化的 一种形式,指物流活动和配送工作由商品的供方和需方之外的 第三方提供,第三方不参与商品买卖,而是提供从生产到销售 整个流通全过程的物流服务,包括商品运输、储存、配送以及 包装加工等一系列增值服务。第三方物流是建立在现代信息技 术基础上的,而电子商务的载体-因特网为第三方物流的发展提 供了良好的条件

引例: 某年秋季广交会期间,香港某公司向我方出口公司 订购一批货物,双方约定以CF欧洲某港口为价格条 件,以不可撤销信用证支付。书面合同由我方公司与 香港公司订立,但合同“购货人 国并晋一。 外总公司的名称。次年春天,信用证仍未开来,但香 港方面称货仍需要,希望五六月份交货。由于合同约 定以美元结算,而进口国货币下浮,为弥补外汇损失 ,进口方要求改用即期付款交单方式结算。我方同意 ,并经对方确认后修改了合同,并于5月底将货物发运 。货物发运后,我方将单据做成以香港公司为抬头, 并交中国银行向香港公司托收。11月,我方发现货款 仍未收回,即向香港公司查询,香港公司称不知情, 其总公司来电称货物已到,但未收到单据无法提货, 仓储费用已迗7千美元

7.1定义与调用方法 7.2方法参数 7.3静态方法 7.4方法重载 7.5虚方法 7.6抽象方法和外部方法

一、随机抽样及其特点 二、直接抽样方法 三、挑选抽样方法 四、复合抽样方法 五、复合挑选抽样方法 六、替换抽样方法 七、随机抽样的一般方法 八、随机抽样的其它方法

一、差分方程简介 以t表示时间,规定t只取非负整数。t0表示第一周期初, t1表示第二周期初等。记yt为变量y在时刻t时的取值,则 称△yt=yt+1-y为yt的一阶差分,称 为的二阶差分。类似地,可以定义y的n阶差分。 由t、y及y的差分给出的方程称为y差分方程,其中含的最 高阶差分的阶数称为该差分方程的阶。差分方程也可以写成 不显含差分的形式

1.3 流体流动的基本方程 1.3.1 基本概念 1.3.2 质量衡算方程 1.3.3 运动方程 一、作用在流体上的力 二、运动方程 三、N-S方程 四、欧拉方程 五、不可压缩流体稳定层流时的N-S 方程若干解

针对突发灾害事故应急决策过程中存在的模糊性和随机性问题，提出了一种基于云模型的应急决策方法.首先根据突发灾害事故应急的目标和特点选择决策指标并建立决策指标集；然后基于决策者的语言值及其对应的数域确定决策指标的权重值和评价值，利用逆向云发生器算法生成云模型的数字特征；再利用综合云的思想，运用云运算规则，得到各应急方案的评价云；最后把应急方案的评价云与评价标准云进行相似性比较，综合判断应急方案的评价等级并优选最佳的应急方案.实例研究表明：该方法充分利用了专家的群体信息，实现了应急方案决策中定性语言和定量评价之间的有效转化，结果更为直观、合理，便于改善应急决策的客观性和提高应急管理的效率

提出一种基于灰度信息和支持向量机的人眼检测方法.首先,利用人眼区域灰度变化比人脸其他部位灰度变化明显的特征,采用图像灰度二阶矩(方差)建立人眼方差滤波器,在固定人眼搜索区域内,应用人眼方差滤波器搜索候选人眼图像;然后,使用训练的支持向量机分类器精确检测人眼区域位置;最后,采用图像灰度信息率定位人眼中心(虹膜中心).该方法在BioID、FERET和IMM人脸数据库中的测试结果显示:没有佩戴眼镜人脸图像正确率分别为98.2%、97.8%和98.9%,406幅佩戴眼镜人脸图像正确率为94.9%;人眼中心定位正确率分别为90.5%、88.3%和96.1%.通过与目前方法比较,该方法获得较好的检测效果

为提高无法准确建立数学模型的非线性约束单目标系统优化问题的寻优精度,并考虑获取样本的代价,提出一种基于支持向量机和免疫粒子群算法的组合方法(support vector machine and immune particle swarm optimization,SVM-IPSO).首先,运用支持向量机构建非线性约束单目标系统预测模型,然后,采用引入了免疫系统自我调节机制的免疫粒子群算法在预测模型的基础上对系统寻优.与基于BP神经网络和粒子群算法的组合方法(BP and particle swarm optimization,BP-PSO)进行仿真实验对比,同时,通过减少训练样本,研究了在训练样本较少情况下两种方法的寻优效果.实验结果表明,在相同样本数量条件下,SVM-IPSO方法具有更高的优化能力,并且当样本数量减少时,相比BP-PSO方法,SVM-IPSO方法仍能获得更稳定且更准确的系统寻优值.因此,SVM-IPSO方法为实际中此类问题提供了一个新的更优的解决途径

提出了一种面向网络长文本的话题检测方法.针对文本表示的高维稀疏性和忽略潜在语义的问题，提出了Word2vec&LDA（latent dirichlet allocation）的文本表示方法.将LDA提取的文本特征词隐含主题和Word2vec映射的特征词向量进行加权融合既能够进行降维的作用又可以较为完整的表示出文本信息.针对传统话题发现方法对长文本输入顺序敏感问题，提出了基于文本聚类的Single-Pass&HAC（hierarchical agglomerative clustering）的话题发现方法，在引入时间窗口和凝聚式层次聚类的基础上对于文本的输入顺序具有了更强的鲁棒性，同时提高了聚类的精度和效率.为了评估所提出方法的有效性，本文从某大学社交平台收集了来自真实世界的多源数据集，并基于此进行了大量的实验.实验结果证明，本文提出的方法相对于现有的方法，如VSM（state vector space model）、Single-Pass等拥有更好的效果，话题检测的精度提高了10%~20%