一、形象制胜战略 二、竞争优势战略 三、品牌支撑战略 四、产品升级战略 五、网络营销战略 六、营销组合战略

• 一、工商管理案例写作特点 • 二、案例学习与研究时的建议 • 三、以“阿里巴巴——电子商务生态系统”案例学习为例 • 四、案例分析辅导

3.1 爱尔郎分布 3.2 爱尔朗排队系统的相位分析法 3.3 M / E / 1 r 排队模型 3.4 E / M / 1 r 排队模型 3.5 批到达排队系统 3.6 批服务排队系统

多聚焦图像融合是计算机视觉领域中的一个重要分支，旨在使用图像处理技术将同一场景下的聚焦不同目标的多张图像中各自的清晰区域进行融合，最终获得全清晰图像。随着以深度学习为代表的机器学习理论的突破，卷积神经网络被广泛应用于多聚焦图像融合领域，但大多数方法仅关注网络结构的改进，而使用简单的两两串行融合方式，降低了多图融合的效率，并且在融合过程中存在的失焦扩散效应也严重影响了融合结果的质量。针对上述问题，在显微成像分析的应用场景下，提出了一种最大特征图空间频率融合策略，通过在基于无监督学习的卷积神经网络中增加后处理模块，规避了两两串行融合中冗余的特征提取过程，实验证明该策略显著提高了多张图像的多聚焦图像融合效率。并且提出了一种矫正策略，在保证融合效率的情况下可有效缓解失焦扩散效应对融合图像质量的影响

这种情况属于移动用户被呼的情况其基本过程为:固 定网络用户A拨打GSM网用户B的 MSISDN号码(如 139H1H2H3ABCD),A所处的本地交换机根据此号码 (139)与GSM网的相应入口交换局(GMSC)建立链路,并将 此号码传送给GMSC.GMSC据此号码(H1H2H3ABCD) 分析出B的HLR,即向该HLR发送 MSISDN此号码,并向其 索要B的漫游号码(MSRN)

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4.3.1 ALOHA协议 1. 纯ALOHA协议 2. 时隙ALOHA协议 3. 时隙ALOHA协议稳定性分析 4. 稳定的时隙ALOHA协议伪贝叶斯算法

本章在介绍公共选择理论的基础上，运用这一理论分析探讨现代政府实行的民主制度中的不足及其纠正问题，对现代社会的选择主体的选择目的、后果进行了综述，对产生寻租的原因、过程与治理作了介绍。 第一节 阿罗悖论及其求解 一、公共选择规则的准则 二、阿罗悖论的内容 三、阿罗悖论的求解 第二节 公共选择中的不同主体 一、单个选民的选择 二、政党的选择 三、官僚集团的选择 四、特殊利益集团的选择 第三节 公共选择情况下的寻租 一、公共选择情况下的设租 二、公共选择情况下的寻租 三、公共选择情况下的分租

针对传统基于BP神经网络建立的连铸坯质量预测模型训练速度慢、适应能力弱、预测精度低等问题,本文提出一种基于极限学习机的连铸坯质量预测方法,对方大特钢60Si2Mn连铸坯中心疏松和中心偏析缺陷进行预测,并与BP和遗传算法优化BP神经网络预测模型的预测结果进行分析对比.结果表明:BP及GA-BP神经网络预测模型对连铸坯中心疏松和中心偏析缺陷的预测准确率分别为50%、57.5%、70%和72.5%;而基于极限学习机的连铸坯预测模型预测准确率更高,对连铸坯中心疏松和中心偏析缺陷的预测准确率分别为85%和82.5%,且该模型具有极快的运算时间,仅需0.1 s.该模型可对连铸坯质量进行迅速准确地分析,为连铸坯质量预测的在线应用提供了一种新的方法

提出基于双向长短期记忆网络（bidirectional long short-term memory，BiLSTM）和前向神经网络的融合模型完成公共安全事件的触发词识别任务.首先通过BiLSTM提取整段文本的高层语义特征，避免了以往机器学习方法需要人工提取特征的问题，其次采用特征拼接并在前向神经网络中识别并分类事件触发词.实验结果表明相较于基准模型，本文方法在中文突发事件语料库（Chinese emergency corpus，CEC）上取得了更为突出的性能，Micro-F1值为78.47%.此外本文讨论了不同拼接特征在触发词识别任务中的重要性，对文本分析中3类特征（词性、句法、实体）的重要程度进行了比较和分析，得出句法特征对于事件触发词识别任务助益最大的结论