网络销售前期 叫好比叫座更重要

武汉某代理商，所有代理产品同时在网上销售，其中以剃须刀为代表的美容电器销售最好，刚开始做网络销售的时候比较注重消费者评价，好的评价在后期的销售中起到了推波助澜的作用，本文介绍了其采取的具体措施。     

稳扎稳打 打造精品卫浴电器

赛威尔的品牌投资商为全日通电器厂，该厂创办于1996年，是一家集研发、生产为一体的管状电热组件（电热管）专业制造厂。就在这一年的10月，公司第一支电热水器电热管研发成功，产品主要供应给欧美与日本等国家及地区的品牌电器供应商。5年后的2001年12月，赛威尔工业园顺利建成，公司整体迁入，成为行业内超大规模生产企业。2005年6月，在赛威尔工业园，第一代即热式快速电热水器研发成功。一年后，正式采用赛威尔品牌名称。2008年3月，由深圳市赛威尔电器有限公司研发生产的赛威尔电器电热水器、电热水龙头正式投入市场。     

文件（夹）命名规则中的禁令解除了吗

从DOS时代过来的朋友部知道，“8.3”式的文件名(目录名)是不允许使用一些特殊的字符如?、\、*、&;gt;、&;lt;等以及DOS的保留字(如con、aux、com1、lpt1、prn和nul)的。进入Windows时代，“目录”改称“文件夹”，文件名的长度也大大增加，长文件名极大的方便了我们的操作。可你知道，上面的这些限制被解除了吗？请看下面这场有理有据的“文萃论辩”——     

有序样本聚类法在SLP物流强度等级划分中的应用

工业企业总平面布置是在一定条件下对厂区内的各个建构筑物进行合理的布置,美国的缪瑟提出一种程序化的工厂布置方法即系统化布置方法(SLP).该方法中多次应用到A-U等级划分方法,如作业单位间的物流强度大小A-U等级划分、作业单位间的非物流关系密切程度A-U等级划分等,A-U等级划分法在该布置方法中发挥了重要的作用,而传统划分A-U等级采用的原则为经验比例法,针对由经验比例法确定A-U等级分类的主观性、模糊性和不确定性.尝试采用有序样本聚类法对A-U等级进行划分,将有序样本聚类法中的最优分割思想应用于物流强度分类划分中,使分类后各段内部样品之间的差异最小,而各段样品之间的差异较大.与经验比例法相比该分类方法更加科学、客观、合理,最后运用该算法对某一机械厂的物流强度进行等级分类,得出分类结果,证实该算法的可行性和有效性.     

面向无人机的X射线耐张线夹检测系统

耐张线夹和高压输电线在工程压接过程中,由于人工操作和覆冰、钢绞线振荡电流较高等因素,导致耐张线夹压接部分发生毛刺、钢芯鼓肚、钢锚凹槽处铝管欠压等缺陷,再加上电力工作人员高空作业,不仅费时费力而且事倍功半.基于此,设计了搭载于无人机的小型X射线成像检测系统.用此X射线成像检测系统与其他X射线仪分别对耐张线夹进行X射线穿透...     

钛硅分子筛焙烧过程中挥发性有机废气的处理

对钛硅分子筛焙烧尾气的组成进行了分析,尾气中的挥发性有机物(VOCs)主要为丙烯、三丙胺、苯系物等有机物,组成复杂,适宜用催化燃烧方法脱除。采用Pt催化剂,通过催化燃烧小试实验,考察了引发温度和催化剂装填量对脱除效果的影响。实验结果表明,Pt催化剂具有较好的脱除效果,在气态空速为2 900 h^-1、引发温度为200℃时,VOCs脱除率可达91.8%。采用Pt/Pd双金属催化剂,对工业梭式炉中钛硅分子筛焙烧尾气进行催化燃烧中试试验。试验结果表明,在引发温度小于等于340℃时,焙烧全温度段均有较高的VOCs脱除率。     

分蓄洪区内河渠边界模拟方法

针对目前分蓄洪区内河渠边界模拟精度不高的问题,提出采用斜对角笛卡尔方法来处理分蓄洪区内沿网格斜对角方向布置的河渠边界问题,扩展了笛卡尔坐标系下平面二维水流数学模型功能,同时又改善了笛卡尔坐标方法锯齿边界拟合精度差的缺点.通过概化模型的计算,证明了该模型在理论上和方法上都是可行的,较好地解决了以往分蓄洪区河渠边界沿网格线布置精度不高的问题,使河渠边界流场更加合理.该方法可用于模拟分蓄洪区内含堤防和河渠对洪水演进的影响,为防洪调度提供参考.     

走向GDC，走向世界——2006GDC中国代表团访美手记

游戏业内最受玩家瞩目的要属美国的E3大展、中国的ChinaJoy和日本东京的电玩展；而最受游戏开发者关注的莫过于美国的GDC（游戏开发者大会），在本期专题企划中，我们将带领读者沿着GDC中国代表团的足迹，共同探访GDC，展开游戏开发的异域之旅……     

职业经理人是如何炼成的

改革开放至今,中国引进职业经理人制度时间并不长,而我国尤其是家电界的职业经理人目前所处的环境并不成熟．作为原林内国内营销总经理．李勇兵有着17年的行业历练,他认为职业经理人的重点放在“职业”二字,上升到职业经理人则需要一定的沉淀。     

基于自适应多字典对的超分辨率复原算法

最近,双字典训练已成为在计算机视觉和图像领域解决超分辨率复原问题的有力工具。针对基于双字典训练的图像超分辨率算法中字典训练与重构阶段的重构误差,提出了一种基于自适应多字典对的超分辨
　　率复原算法。通过对样本进行聚类并训练多特征字典来适应不同类型的输入图像。在字典训练阶段,充分利用了不同次训练字典产生的差异,在重建中筛选高频补丁,进行多次重构,有效地提升了重构图像的质量。实验仿真与比较表明,该方法在重构图像的质量上有所提高,且能提供更清晰的细节。