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《网络营销实用教程》课程电子教案(PPT课件讲稿)第五章 网络目标市场营销战略
文档格式:PPT 文档大小:792.5KB 文档页数:37
现代营销学之父的菲利普科特勒博士的访问中,有记者 问道:“您认为成功的营销战略包括哪些内容?”他的回答是: “只存在一种成功的战略,那就是仔细地定位目标市场,并且 直接向该目标市场提供一流的产品或服务。产品或服务在一个 或几个方面的独特表现必须是一流的,例如更好的质量、更多 的特色、更低的价格或者物超所值。不然,企业的产品或服务 就只能是对他人产品或服务的简单模仿,缺乏吸引消费者的独 创的特质
高浊度矿井水水质特性
文档格式:PDF 文档大小:660.62KB 文档页数:4
通过对高浊度矿井水悬浮物的粒度分布、表面特性及其混凝沉降特性的研究,揭示了其水质特性,分析了影响高浊度矿井水悬浮颗粒与混凝剂亲和能力的主要原因.研究发现:矿井水所含悬浮物主要是粒径较小的煤粉和岩粉,而且表现出不同程度的负电性,自然沉降比较困难.随着煤化程度的加深,煤粉的润湿性逐渐降低,与混凝剂的亲和能力逐渐减弱
武汉大学:《信号与系统》课程教学资源(PPT课件讲稿)第四章(4-8)由系统画数的Zp点决定频响特性
文档格式:PPT 文档大小:1.75MB 文档页数:41
4.8由系统函数的z-p点决定频响特性 频响特性是指系统在正弦信号激励之下稳态响 应随信号频率的变化情况。 系统稳定时,令H(s)中s=j,则得系统频响特性 幅频特性相频特性
《水力学 HYDRAULICS》课程教学资源(电子教案)绪论
文档格式:PDF 文档大小:160.08KB 文档页数:5
1、明确水力学课程的性质和任务。 2、了解液体的基本特征,理解连续介质和理想液体的概念和在水力学研究中的作用 3、理解液体5个主要物理性质的特征和度量方法,重点掌握液体的重力特性、惯性、 粘滞性,包括牛顿内摩擦定律及其适用条件。了解什么情况下需要考虑液体的可压缩性和表 面张力特性
清华大学:《信号与系统》课程教学资源(PPT课件讲稿)第三章 傅里叶变换 §3.7 傅立叶变换的基本性质
文档格式:PPT 文档大小:817.5KB 文档页数:35
• 对称性和叠加性 • 奇偶虚实性 • 尺度变换特性 • 时移特性和频移特性 • 微分和积分特性 • 卷积定理 • Paseval定理
《高分子物理》课程教学资源(PPT课件讲稿)第五章 高聚物的物理性能
文档格式:PPT 文档大小:1.03MB 文档页数:90
学习目的要求:学习并掌握高聚物的物理状态、特征温度与使用;溶解过程、溶剂选择、相对分子质量表述与测定方法;初步掌握高聚物的力学性能、松弛性质等,了解高聚物的黏流特性、电、光、热、及透气性能。 §5-1 高聚物的物理状态 §5-2 高聚物的各种特征温度与测定 §5-3 高聚物的力学性能 §5-4 高聚物的黏流特性 §5-5 高聚物的其他性能 §5-6 高聚物的其他性能
《SDH原理》第七章 定时与同步
文档格式:PDF 文档大小:117.86KB 文档页数:14
数字网中要解决的首要问题是网同步问题,因为要保证发端在发送数字脉冲 信号时将脉冲放在特定时间位置上(即特定的时隙中),而收端要能在特定 的时间位置处将该脉冲提取解读以保证收发两端的正常通信,而这种保证收 发两端能正确的在某一特定时间位置上提取发送信息的功能则是由收/发两 端的定时时钟来实现的
保险职业学院:《保险学概论》课程教学课件(PPT电子教案)第六章 人身保险
文档格式:PPT 文档大小:490KB 文档页数:51
一、人身保险的概念与特征 二、人身保险合同的常用条款; 三、人寿保险的概念、特征、种类 四、健康保险的概念、特征、种类 五、意外伤害保险的概念、特征、种类
《电厂燃料》课程教学资源(教案讲义)第四章 煤的物理化学特性及其测定
文档格式:DOC 文档大小:249.5KB 文档页数:15
第四章煤的物理化学特性及其测定 对于火电厂的动力煤,除需要了解其化学组成外,还必须了解与其使用有关的物理化学 特性,以便在选用燃烧设备、设计燃烧系统改善或提高燃烧经济性和确保锅炉安全运行等 方面提供重要依据。动力煤的主要物理化学特性有:密度、着火性、可磨性、煤粉细度和煤 灰的熔融性等
基于一维卷积特征与手工特征融合的集成超限学习机心跳分类方法
文档格式:PDF 文档大小:1.26MB 文档页数:10
融合手工特征和深度特征,提出了一种集成超限学习机心跳分类方法。手工提取的特征明确地表征了心电信号的特定特性,如相邻心跳时间间隔反映了心跳信号的时域特性,小波系数反映了心跳信号的时频特性。同时设计了一维卷积神经网络对心跳信号特征进行自动提取。基于超限学习机(Extreme leaning machine,ELM),将上述特征融合进行心跳分类。由于ELM初始参数的随机给定可能导致其性能不稳定,进一步提出了一种基于袋装(Bagging)策略的多个ELM集成方法,使分类结果更加稳定且模型泛化能力更强。利用麻省理工心律失常公开数据集对所提方法进行了验证,分类准确率达到了99.02%,实验结果也表明基于融合特征的分类准确率高于基于单独特征的分类准确率
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