浅析功能性产品与多巴胺产品的上新策略

对于零售门店而言,如何进行产品规划、布局,关系着门店经营状况的好坏。尤其是产品采取什么样的上新策略,在保持拳头产品优势曝光的同时,如何与当下节假日氛围、促销活动主题相契合,最大限度地吸引消费者关注进而提升销量,成为零售门店经营者的重要课题。事实上,关于上新策略及管理问题,同样是眼镜零售企业的经营者面临的一大难关。目前,大部分零售企业均面临着店内产品积压、新产品叫好不叫座等情况,对此,或许可以学习下以麦当劳、肯德基为代表的快餐品牌,如何在保持拳头产品的同时,又能与时俱进,吸引新的客群。     

基于惩罚误差矩阵的同步预测无线体域网节能方法

针对传统无线体域网（WBAN）预测模型对感知数据预测精度低、计算量大、能耗高的问题，提出一种基于惩罚误差矩阵的自适应三次指数平滑算法。首先在感知节点与路由节点之间建立轻量级预测模型，其次采用地毯式搜索方式对预测模型进行参数优化处理，最后采用惩罚误差矩阵对预测模型参数作进一步的细粒化处理。实验结果表明，与ZigBee协议相比，在1000时隙范围内，所提方法可节省12%左右的能量；而采用惩罚误差矩阵与地毯式搜索方式相比，预测精度提高了3.306%。所提方法在有效降低计算复杂度的同时能进一步降低WBAN的能耗。     

基于全局与局部感知网络的超高清图像去雾方法

当前,为实现图像全局建模的目的,基于多层感知机（multi-layer perceptron,MLP）的模型通常需要将图像上的像素进行平铺,之后实施一个自注意力机制或“混合”增强方案以获得图像的长范围依赖。然而,这些方法通常消耗大量的计算资源来弥补图像重建丢失的空间拓扑信息。特别是对于超高清图像去雾任务,大量堆积MLP的模型在资源受限的设备上执行一张超高清带雾图像时会出现内存溢出的问题。为了解决这个问题,本文提出了一种可以在单个GPU上对分辨率为4 k的图像进行实时去雾（110 f/s）的模型,该模型的建模过程中保持了图像空间结构信息,同时具有低计算复杂度的优点。