网络营销 一、网络营销与电子商务 网上贸易 网络营销 网上商务 网络营销并不是电子商务。仅仅是电子商务系统的一个组成部分。因为网络营销不涉及到网上销售、支付和送货。同时这也是网络营销发展的空间(不用理会法律、技术安全、认证、支付和配送问题)

为了对匹配决策问题进行建模与预测,提出了一种具有更多神经生理学特征的稀疏回声状态网络(ESN),并基于在线监督学习方法对网络进行训练.为了评估网络的匹配决策性能,设计了三组测试数据集对网络性能进行测试,并提出了一种基于网络期望输出与实际输出序列最大相关系数的评价方法.仿真结果表明,新模型只需要较少的训练时间即可获得较好的决策性能,且对发放时间间隔、平移和网络噪声具有较好的鲁棒性

课前提问 1、如果要你设计一个网络,第一件事你做什么? 2、你一般在网络上做什么? 3、你认为具备什么条件才能算得上是一个计算机网络? 4、你认为哪些人可能使用网络? 5、你是否用过ping、arp、 telnet、ftp等命令或相关工具?请你尽可能多的列出你所了解的网络协议?

通过将迟滞特性引入神经元激励函数的方式，构造了一种前向型迟滞神经网络模型.结合卡尔曼滤波方法，将其应用于风速时间序列的预测分析中.在原始风速时间序列的基础上，构造出风速变化率序列.采用迟滞神经网络分别对两种序列进行预测分析，并将预测结果利用卡尔曼滤波方法进行融合，从而得到最优预测估计结果.仿真实验结果表明，迟滞神经网络具有更加灵活的网络结构，能够有效改善网络的泛化能力，预测性能优于传统神经网络.采用卡尔曼滤波方法对预测结果进行融合后能够进一步提高预测精度，降低预测误差

互联网地址能够将不同的物理地址统一起来, 采用的技术是在各种物理网络技术上覆盖一层 软件(IP协议+ARP协议+RARP协议),将物理地址 隐藏起来。但因特网技术并没有改变底层的物 理网络,最终数据还是在物理网络上传输,而 在物理网络上传输时使用的仍是物理地址。 因特网在网络层使用IP地址的同时,在物理网 络中仍使用物理地址。这样一来,网络中就同 时存在两套地址,而且在这两套地址之间必须 建立映射关系

在语音识别中,卷积神经网络(convolutional neural networks,CNNs)相比于目前广泛使用的深层神经网络(deep neural network,DNNs),能在保证性能的同时,大大压缩模型的尺寸.本文深入分析了卷积神经网络中卷积层和聚合层的不同结构对识别性能的影响情况,并与目前广泛使用的深层神经网络模型进行了对比.在标准语音识别库TIMIT以及大词表非特定人电话自然口语对话数据库上的实验结果证明,相比传统深层神经网络模型,卷积神经网络明显降低模型规模的同时,识别性能更好,且泛化能力更强

针对网络控制系统模型参数选取困难的问题,利用特征模型和动态特征模型的自适应控制方法在实际工程中建模简单、控制精度较高的特点,以直流电机的网络控制系统为例,研究了具有时延和数据丢包网络情况下的网络控制系统,提出了基于特征模型的自适应控制方法和基于模糊动态特征模型的自适应控制方法.仿真结果表明:丢包率对特征模型控制器系统的影响较大,而网络延时对模糊动态特征模型控制器系统影响较大.所提两种方法均可有效保证网络控制系统的控制性能

第一节网络课程 一、网络课程的基本概念 (1)网络课程的定义 (2)网络课程的特点 (3)网络课程的基本结构

7.1网络营销的市场细分 7.2网络营销的目标市场定位 7.3网络营销的品牌策略 7.4网络营销的定价策略 7.5网络营销的渠道策略 7.6网络营销的服务策略 7.7移动电子商务营销策略

针对如何识别无人机的问题，提出了一种基于卷积神经网络的声音识别无人机的方法。首先，对100 m范围内的无人机、鸟和人的声音进行采集、预处理和提取MFCC+GFCC特征值，将其特征参数作为卷积神经网络学习和识别的数据集；然后分别设计了支持向量机和卷积神经网络两种模型对无人机等声音进行识别实验。实验结果表明，运用支持向量机识别无人机的准确率为91.9%，卷积神经网络识别无人机的准确率为96.5%。为了进一步验证设计的卷积神经网络的识别能力，在部分UrbanSound8K数据集上进行测试，准确率达到90%。实验结果表明运用卷积神经网络识别无人机具有可行性，且识别性能优于支持向量机