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3电子商务模式

商务模式,又叫商业模式(business model) ,是来源于企业管理领域的一个专业术语,是一系列有规划的活动,用以从市场上得到利润。商业模式是整个商业计划的核心。

  • 2021-06-16
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基于时空相关属性模型的公交到站时间预测算法_赖永炫

公交车辆到站时间的预测是公交调度辅助决策系统的重要依据,可帮助调度员及时发现晚点车辆,并做出合理的调度决策.然而,公交到站时间受交通拥堵、天气、站点停留和站间行驶时长不固定等因素的影响,是一个时空依赖环境下的预测问题,颇具挑战性.提出一种基于深度神经网络的公交到站时间预测算法STPM,算法采用时空组件、属性组件和融合组件预测公交车辆从起点站到终点站的总时长.其中,利用时空组件学习事物的时间依赖性与空间相关性.利用属性组件学习事物外部因素的影响.利用融合组件融合时空组件与属性组件的输出,预测最终结果.实验结果表明,STPM能够很好地结合卷积神经网络与循环神经网络模型的优势,学习关键的时间特征与空间特征,在公交到站时间预测的误差百分比和准确率上的表现均优于已有的预测方法.

  • 2021-06-16
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基于PID预测控制的机炉协调控制系统_姚薇

机炉协调控制系统的热力过程控制是典型的多变量系统.本文提出一种在多变量条件下,结合PID和模型预测控制相融合的控制策略——MIMOPID-MAC.根据Lyapunov稳定性理论,此算法对于闭环控制系统具有稳定性.燃气锅炉的模拟实验证明了该控制策略具有较小的稳态误差、较短的上升时间、较小的超调,保证每个控制变量跟踪设定值快且平滑,对于外部干扰和模型不确定时具有很好的适应性和鲁棒性.在一定程度上摆脱了PID调节时间较长,MAC稳态误差较大的问题.

  • 2021-06-16
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基于RF_AdaBoost模型的血液种属鉴别算法_魏曼曼

针对人类和非人类血液种属鉴别对无损、高效分析方法的需求,结合随机森林(Random Forest)和Ada Boost(Adaptive Boosting Algorithm)算法,提出了一种血液种属鉴别方法(RFAdaBoost).该方法将RF作为Ada Boost的弱分类器,以达到提高模型鉴别准确度,增强模型鲁棒性的目的.

  • 2021-06-16
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基于协作反馈控制算法的车联网行车安全动态强化模型_黄辰

针对车联网(IoV)环境下,单车的信息采集和处理能力不足以满足时间敏感的行车安全应用需求,需要通过多车协作增强车间信息共享和信道接入能力等问题,提出一种基于协作反馈控制算法的行车安全动态强化模型。首先,提出虚拟车队协作模型,提升交通信息的采集精度,扩大采集范围,建立车间的稳定协作关系,在形成协作虚拟车队的同时降低信道拥塞;然后,实现一个针对消息传输和驾驶控制的联合优化模型,通过异构交通数据的深度融合最大化IoV的安全效用;最后,在对车流量时空变化进行预测的基础上,提出自适应的反馈控制模型实时调整驾驶安全策略。仿真结果表明,所提出的行车安全动态强化模型在各种车流分布模型下,均能够取得良好的性能指标,可以有效支持驾驶辅助控制系统,在保障行车安全的同时降低信道拥塞。

  • 2021-06-16
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在线订餐生产配送联合调度模型及算法_王旭坪

当前在线订餐配送延迟严重,如何协调生产和配送环节使快餐最快送达,已成为在线订餐亟待解决的问题。针对订单信息提前未知、厨师及配送车辆有限等特点,构建并行机生产多车多任务配送联合优化模型,以最小化所有订单的总服务时间跨度之和,并设计三阶段启发式在线调度算法进行求解。以某在线餐厅高峰期到达率服从泊松分布(λ=1,2,3,4)的订单进行数值实验,将三阶段启发式算法与传统算法实验结果进行比较。研究表明,当λ=2,3,4时,三阶段启发式算法的总服务时间跨度之和较短且对总服务时间跨度之和的优化幅度随λ值的增大而提高。构建的模型及算法有利于高峰期餐厅生成生产配送联合调度方案,优化生产配送资源。

  • 2021-06-16
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基于高级模型迭代重建算法的低管电_省略_对上腹部图像质量及辐射剂量的影响_陈春妙

目的:探讨基于高级模型迭代重建算法(ADMIRE)的低管电压CT扫描对上腹部图像质量和辐射剂量的影响。方法:收集2016年11月至2017年9月丽水市中心医院上腹部平扫患者200例,随机分对照组50例和实验组150例,均采用ADMIRE,对照组管电压为120 k V。实验组根据体质量指数(BMI)分为低管电压A、B、C组,管电压分别为80、90、100 k V。比较各组图像的主观评分、背景噪声标准差(SD)、肝脏信噪比(SNR)、肝脏对比噪声比(CNR)以及有效辐射剂量(ED)。

  • 2021-06-16
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改进Faster_R_CNN模型的汽车喷油器阀座瑕疵检测算法_朱宗洪

为完成喷油器阀座常见的瑕疵识别,对深度检测模型进行研究,提出基于Faster R-CNN模型的喷油器阀座瑕疵识别改进方法 .首先,对常规生产下的喷油器阀座瑕疵图像进行采集、处理,构造出相关数据集;其次,在Faster R-CNN模型上对候选框和特征网络进行改进,获得比原有模型更高的精确度.实验结果表明:改进的Faster R-CNN模型在喷油器阀座瑕疵识别中精确度得到加强,识别精确度可达71.79%,相比原有模型精确度提升了近3.9%.说明该深度学习方法能够有效实现喷油器阀座瑕疵的识别,为后续自动一体化检测研究提供了基础.

  • 2021-06-16
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