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1.
"大数据"目前俨然已成为零售业界时髦的概念,但传统企业如何与"大数据"技术进行结合,还值得我们继续去探索。对于数据的使用,许多实体零售商同样表示非常重视,他们对企业积累的数据进行了各种预测和分析。笔者认为,目前来看,只有先关注和运用好自己的小数据,才能在后续工作中与大数据进行更好的对接与融合。下面我将从四点来说明如何先用好我们的小数据。最有价值的黄金数据ERP系统里的销售、商品、会员等数据。 相似文献
2.
3.
2014年对于零售业的CIO是不平凡的一年,这一年,微信、微店、APP等各种新的平台把我们从幕后推到了前台,让我们更直接地面对用户,我们瞬间站在了企业营销的第一线,交互式精准营销不但打破了原有的营运模式,还把触角延伸到了潜在用户身上。跨界、大数据、粉丝经济、创新颠覆、互联网思维等等一 相似文献
4.
用ICI生产的PEEK/AS4复合材料为样品,采用扫描电镜、光学显微镜和超声检测技术,结合化学浸湿技术,测定了复合材料的微观结构,包括基体树脂聚集态结构和增强材料碳纤维的排列结构,纤维/基体的界面结构和复合材料的物理性能.实验结果表明:该复合材料中碳纤维的体积分数为60%,平均直径为6.9μm,碳纤维排列均匀.碳纤维规整的排列在复合材料中,加强了复合材料中纤维的取向性能,决定了该复合材料的各向异性特征.聚醚醚酮树脂在复合材料中呈现典型的球状结构,这种晶体结构发生在树脂相或纤维表面,导致聚醚醚酮基体和碳纤维之间存在良好的界面结合力.在预浸层模压制成复合材料片材时,可以观察到在邻层之间有一个树脂密度较大的区域,这种现象在(±45)4s复合材料中尤为明显.这些树脂区域在复合材料中可以吸收能量,对复合材料的抗疲劳性能具有很大影响. 相似文献
5.
针对大数据背景下数据分类问题,已有的在线学习算法通常引入L1范数正则化增强预测模型的稀疏性,但单一的正则化约束不能高效的获取稀疏模型.基于此,提出了一种具有双重稀疏机制的在线学习算法(an online learning algorithm with dual sparse mechanisms,DSOL).在DSOL算法中,一方面利用L1/2正则化项约束目标函数以增强预测模型的稀疏性,提高算法的泛化性能.另一方面用改进的梯度截取法对数据特征进行选择,有效稀疏化预测模型.通过L1/2正则化与改进的梯度截取策略的有机融合,有效利用了历史数据信息,提高了算法分类数据的性能.通过与另4种代表性稀疏在线学习算法在9个公开数据集的实验对比表明DSOL算法对数据分类的准确性更高. 相似文献
6.
为提高鱼雷非接触爆炸对水下目标的毁伤效果,提出一种新的鱼雷爆-破串联聚能战斗部的设计方案,前级为爆炸装药,后级为聚能装药,利用前级爆炸产生的气泡为后级的爆炸成型弹丸(EFP)提供前进通道,有效降低EFP的飞行阻力和能量损耗。采用AUTODYN数值计算软件,模拟EFP在空气、水和气泡中飞行情况,对比分析了EFP的速度变化和变形及对靶板的毁伤情况,验证了此设计方案的可行性和优越性。 相似文献
7.
8.
通过工厂用电过程的分析研究,提出了功率因数补偿的几种方法,提高了用电设备的有功功率,对节约电能和推动经济发展有重大意义。 相似文献
9.
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