店长学堂——售前管理重在精细

<正>顾名思义,售前工作即消费者还没有接受我们的产品之前要做的准备工作。如果说把眼镜店比喻成一个战场,售前就是在"战争"开始前所做的准备工作,需要特别的细致和精心,才能为取得好的销售业绩打下坚实的基础。售前管理主要有人和物两大要素。人,是指店员;物,是指店里展出的各种物料。眼镜店对于店长和员工来讲就是阵地和战场,前期的准备工作一定要做到足够的细致和突出,才能使你的店面以最好的形象展现在消费者面前。     

基于微辐射阵列的红外动态场景模拟器EI北大核心CSCD

为满足红外成像器件对目标模拟的需求,同时避免在真实环境下进行系统测试受限于人力、物力、环境等因素,提出了一种基于微辐射阵列的红外动态场景模拟技术,通过传热方程建立了芯片理论模型,并进行了仿真实验。微辐射阵列芯片采用MEMS (Micro-Electro-Mechanical System)工艺加工,阵列分辨率为1 024×768,像素大小设计为60μm×60μm,以此为核心器件,构建了红外动态场景模拟系统样机,样机口径大于300 mm,光源使用半导体激光器替代传统的汞灯,提高了模拟器的性能。使用红外热像仪进行了测试实验,结果表明:样机可在中波红外和长波红外两个波段实现高质量的动态场景模拟,图像清晰无闪烁,其模拟温差大于50 K,对比度大于3∶1,帧频大于80 Hz。     

基于XGBoost-LSTM的胶凝砂砾石抗压强度预测

针对胶凝砂砾石（CSG）抗压强度试验周期长、耗材大等问题,运用极度梯度提升树-长短期记忆网络（XGBoost-LSTM）组合模型对CSG抗压强度进行预测.先选取相关性较强的“水泥含量”和“砂率”这2个输入变量代入XGBoost模型进行预测,并将结果与原特征一起代入LSTM模型;再采用94组抗压强度数据进行训练和验证.结果表明：与基础模型XGBoost和LSTM相比,XGBoost-LSTM组合模型的决定系数分别提高5.6%和3.5%.说明通过XGBoost模型构造新特征具有可行性,且XGBoost-LSTM组合模型能够对CSG抗压强度进行精准预测.     

基于XGBoost算法的胶凝砂砾石劈拉强度预测分析

将水泥质量浓度、砂率、水胶比和粉煤灰质量浓度设为输入变量，28 d劈拉强度设为输出变量，用极端梯度提升树(XGBoost)算法对胶凝砂砾石(CSG)的劈拉强度进行预测，并与随机森林(RF)算法的预测结果进行对比，以决策系数(R²)、均方根误差(RMSE)、平均绝对误差(MAE)和平均百分比误差(MAPE)作为评估标准对2种算法进行对比分析.结果表明：XGBoost算法的R²为0.968 1，具有高度的预测准确性；相比表现良好的RF算法，XGBoost算法测试集的RMSE和MAE均降低了0.003, MAPE降低了0.32%，表明XGBoost算法能够对CSG劈拉强度进行更为精准的预测.