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《化工自动化仪表》课程教学资源(PPT课件讲稿)第14章 计算机控制系统
文档格式:PPT 文档大小:285.5KB 文档页数:18
工作过程: ①数据采集:实时检测来自于测量变送装置的被控变量瞬时值; ②控制决策:根据采集到的被控变量按一定的控制规律进行分析和处理,决定控制行为,产生控制信号;如PID运算
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北京师范大学:《管理经济学 Managerial Economics》课程电子教案(PPT课件讲稿)第五章 生产决策分析
文档格式:PPT 文档大小:156.5KB 文档页数:31
本章需要掌握的内容: 各种产量的概念; 边际报酬递减规律的内涵; 如何确定生产过程中各种生产要素的投入量?
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《市场营销学》课程教学资源:第六章 寻求优势——业务市场购买行为分析
文档格式:PPT 文档大小:139.5KB 文档页数:34
本章要求 1、什么是业务市场,它与消费者市场有什么区别? 2、组织购买者面临的是什么购买形势? 3、谁参与业务购买过程? 4、在组织采购中的主要影响是什么? 5、业务购买者如何作出他们的采购决策? 6、机构和政府市场与业务市场的相似点在哪里?
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清华大学经济:《市场营销》课程教学资源(PPT课件讲稿)第七章 分析业务市场与业务购买行为
文档格式:PPT 文档大小:107.5KB 文档页数:34
1.什么是业务市场,它与消费者市场有什么区别? 2.组织购买者面临的是什么购买形势? 3.谁参与业务购买过程? 4,在组织采购中的主要影响是什么? 5.业务购买者如何作出他们的采购决策? 6.机构和政府市场与业务市场的相似点在哪里?
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清华大学经济:《市场营销》课程教学资源(PPT课件讲稿)第七章 分析业务市场与业务购买行为
文档格式:PPT 文档大小:107.5KB 文档页数:34
本章要求 1、什么是业务市场,它与消费者市场有什么区别? 2、组织购买者面临的是什么购买形势? 3、谁参与业务购买过程? 4、在组织采购中的主要影响是什么? 5、业务购买者如何作出他们的采购决策? 6、机构和政府市场与业务市场的相似点在哪里?
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《北京科技大学学报》:基于知识的广义优化方法(万军、涂序彦)
文档格式:PDF 文档大小:488.44KB 文档页数:4
传统的优化方法在描述能力、建模方法、方法实现和模型数据的分析等方面都存在着局限性,需要引入新的思路.针对上述问题,提出了基于知识的广义优化方法,给出了广义优化中知识概念、优化问题的描述,以及基于知识的广义优化方法的一般求解过程.其基本方法是在优化问题知识模型的基础上,建立基于知识的广义优化算法,通过知识系统的约简,得到用于制定优化方案的决策规则.同时给出了基于知识的广义优化方法在在锅炉燃烧优化问题中的应用示例,说明了方法的有效性
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含有预期和时滞的经济周期模型稳定性分析
文档格式:PDF 文档大小:457.29KB 文档页数:7
将预期的资本存量引入现阶段的投资决策函数,同时考虑资本积累过程中的投资时滞,构建一个含有预期和时滞的经济周期模型.首先利用微分动力系统相关的理论研究系统的稳定性,然后把投资时滞或资本存量的预测时间作为分支参数,讨论由此参数导致Hopf分支的条件,并执行一些数值模拟以验证所得结论.研究结果表明:资本存量预期和投资时滞共同构成经济周期的诱导因素;对资本存量进行短期合理的预测,据此制定投资决策,能够在一定程度上冲销由投资时滞所造成的经济波动
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西安建筑科技大学:《房地产开发与经营 Real Estate Development and Management》工程管理专业教学大纲
文档格式:DOC 文档大小:86.5KB 文档页数:8
通过本课程的学习,使学生能够全面认识和了解房地产开发经营管理的全过程知识体系,掌握房地产开发概述、房地产开发前期工作、房地产开发项目市场调查、房地产开发项目策划、房地产开发项目规划设计、房地产开发项目风险与不确定性分析、房地产开发项目可行性研究、房地产开发项目工程建设管理、房地产开发项目市场推广、物业管理等方面的专业知识,提高房地产投资决策的质量
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西南财经大学:《财务管理》课程教学资源(PPT课件讲稿)第四讲 并购财务——理论与财务决策分析
文档格式:PPT 文档大小:114KB 文档页数:32
公司财务中最引人注目、最富争议的论题 莫过去公司的收购和兼并活动了并购活动 因此成为评论者制造梦想的题材,也成为令 人尴尬的丑闻的来源(摘自罗斯(ROSS) 所著《公司理财》) 兼并和收购的狂热不断地引起与19 世纪40年代的淘金热相类似的结果一些人 在投资过程中获得了巨大的收益,而另一些 人则失去了一切(摘自克拉林格Krallinger 著《兼并与收购:交易管理》
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文本生成领域的深度强化学习研究进展
文档格式:PDF 文档大小:859.37KB 文档页数:14
谷歌的人工智能系统(AlphaGo)在围棋领域取得了一系列成功,使得深度强化学习得到越来越多的关注。深度强化学习融合了深度学习对复杂环境的感知能力和强化学习对复杂情景的决策能力。而自然语言处理过程中有着数量巨大的词汇或者语句需要表征,并且在对话系统、机器翻译和图像描述等文本生成任务中存在大量难以建模的决策问题。这使得深度强化学习在自然语言处理的文本生成任务中能够发挥重要的作用,帮助改进现有的模型结构或者训练机制,并且已经取得了很多显著的成果。为此,本文系统阐述深度强化学习应用在不同的文本生成任务中的一些主要方法,梳理其发展的轨迹,分析算法特点。最后,展望深度强化学习与自然语言处理任务融合的前景和挑战
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