关系营销在我国汽车销售企业的应用研究

随着经济全球化步伐的加快,汽车销售市场发生了一定的变化,汽车销售企业面临着前所未有的挑战。传统的营销模式已经不能适应市场的发展,汽车销售企业亟需实施有效的关系营销。以我国汽车销售企业为研究对象,基于关系营销理论,分析汽车销售企业的营销现状和问题,并为汽车销售改进关系营销策略提出相关的建议,分别是营销理念以销售为中心,而不是以客户为中心、强化激励措施,提高员工忠诚度和合理配置资源,保证关系营销的顺利实施。     

互联网巨头们纷纷插手网上订餐业务

前一阵,媒体上刚曝光了网上订餐网站卖黑作坊盒饭的负面新闻,时隔不久,京东、小米等互联网巨头企业却纷纷投钱涉足该行业,饿了么在八个月内估值翻番。随着巨头们的加入,外卖大战也将展开。巨头入股外卖网饿了么8个月估值翻番一个懒惰的吃货可以带动多大的生意?也许你没想到手指在手机上一滑,在家等外卖上门这个简单的动作竟会成为一个风口,引得BAT以及小米等巨头     

一种位置关系约束的异源图像匹配算法设计

为解决无人机植保过程中由于无光照或无信号造成的定位不准问题,文中介绍了一种基于红外与可见光图像匹配算法。该算法首先对可见光图像选取两处显著性区域,其次利用两区域的位置关系约束,生成将两区域包络的矩形作为模板,最后使用简化的协方差相关算法快速计算出定位坐标。实验表明,利用显著性区域位置关系的模板匹配比单个显著性区域匹配的鲁棒性更好,简化的协方差算法能够有效减少运算量。     

新形势下和谐企地关系建设探讨

进入21世纪以来,我国的经济实力和科学技术水平有了很大的发展和进步,综合国力与国际地位也在不断的提高。在这样的形势之下,我国致力于和谐社会的构建工作当中。无论是在人与自然、人与人还是人与社会之间,都提倡和谐共处,以创造和谐社会为目标。在当今时代,人们对于和谐企地关系的建设工作越来越重视,从目前的情况来看,我国在新形势下的企地关系并不是十分的和谐,从而使得我国经济和社会的整体发展受到了一定程度的阻碍。本文将以新形势下和谐企地关系建设为主线,进行简要的分析和描述。从经济学的角度入手,对当前地方与企业之间关系建设不和谐之处进行分析,深入的挖掘不和谐情况出现的根本原因,并从可持续发展观的角度来进行阐述。     

基于注意力机制与文本信息的用户关系抽取

随着社交媒体的发展,用户之间的关系网络对于社交媒体的分析有很大的帮助。因此,该文主要研究用户好友关系检测。以往的关于用户好友关系抽取的研究主要基于社交媒体上的结构化信息,比如其他好友关系,用户的不同属性等。但是,很多时候用户本身并没有大量的好友信息存在,同时也不一定有很多确定的属性。因此,我们希望基于用户发表的文本信息来对用户关系进行预测。不同于以往的潜在好友推荐算法,该文提出了一种基于注意力机制以及长短时记忆网络(long short-term memory,LSTM)的好友关系预测模型,将好友之间的评论分开处理,通过分析用户之间的评论来判断是否具备一定的好友关系。该模型将好友双方信息拼接后的结果作为输入,并将注意力机制应用于LSTM的输出。实验表明,用户之间的评论对于好友关系预测确实有较大的实际意义,该文提出的模型较之于多个基准系统的效果,取得了明显的提升。在不加入任何其它非文本特征的情况下,实验结果的准确率达到了77%。     

多关系社交网络中社团结构发现算法

社交网络的节点之间存在着多种关系,这些关系共同决定了网络中节点的社团结构划分。为了准确地发现多关系社交网络中的社团结构,通过研究信息在多子网复合复杂网络模型上的传播过程,提出了一种多关系网络中的社团结构发现算法。该算法基于多子网复合复杂网络模型建立的多关系社交网络,利用信息在多关系社交网络中的传播过程,将网络中的节点转化成能够被聚类算法处理的向量形式,进而采用聚类算法完成多关系社交网络中的社团结构划分。该算法综合考虑了网络中多种关系的相互作用以及异质节点间的相互影响,得到的传播信息量矩阵表示了各节点在整个网络中的影响力,并将影响力相似的节点划分到同一个社团结构中。实验结果显示,与传统社团结构发现算法相比,该算法不仅在准确度上有所提高,还能将异质节点划分到一个社团中,可以根据用户不同需求挖掘出多关系社交网络中的隐藏信息。     

基于定量-构效关系预测含低碳酯二元共沸物的共沸温度

为了能够快速、准确地获取含低碳酯二元共沸物的共沸温度,以102种含低碳酯二元共沸物为研究样本,从分子角度出发,基于定量-构效关系原理对共沸温度与其分子结构信息之间的内在定量关系开展了理论研究,建立了多个共沸温度预测模型。通过对模型的拟合能力、显著性及标准误差进行比较和分析,得到最佳的共沸温度预测模型是由6个分子描述符所构建的模型;再利用留一交叉验证法、测试集及Williams图对该模型进行内部验证、外部验证及应用域分析,并将本文所建的模型与文献报道的同类模型及UNIFAC模型进行比较。研究结果显示:共沸温度预测模型具有稳定性好、预测精度高及泛化推广能力强等优点。