基于破坏性创新的技术创新与创业管理

具有技术和市场优势的在位企业却被拥有破坏性技术的新进企业打败,主要原因就是在位企业把技术优势锁定在现有主流消费市场。破坏性创新分为低端市场破坏和新市场破坏。低端市场破坏是新进企业从市场底部发起攻击,新市场破坏是与现有市场并行的,在第三个坐标轴上产生的新价值网络,通过建立全新的客户价值感知体系,将原来现有市场上潜在甚至不存在的消费群体吸引过去,扩大了市场容量,然后随着产品性能的改进,吸引主流消费者进入新市场。本文通过分析破坏性创新的技术和市场特性,为企业管理破坏性技术提供一种新思路。     

网络社区语音互动中用户信息智能分析技术研究

1相关概念界定
　　1.1网络社区
　　传统社会学意义上的“社区”概念,一般是指聚集在一定地域范围内的社会群体和社会组织根据一套规范和制度结合,“社区”明显强调地域性。     

声纹识别技术及其应用前景分析

声纹识别,是生物识别技术的一种,也称为说话人识别,包括说话人辨认和说话人确认两类,可以广泛应用于国家安全、刑侦、电话银行、智能门禁及娱乐增值等领域.本文在调研国内外研究现状基础上,对其技术发展和应用前景进行了展望.     

基于Q值法的负载均衡调度算法研究

随着网络的普及,大型网络游戏的开发,网络超载与超负荷时常发生,如何在调度算法层面上实质性的改变这一状况成为当务之急。本文将具体介绍一种基于Q值法的负载均衡调度算法改变这一状况,该算法在国内属首创。     

基于组合设计的语音冗余交织方法简

现有语音交织技术本身并不提供冗余与纠错功能，也不支持数据的部分恢复。本文在借鉴国内外语音数据传输方法研究成果的基础上，提出了一种基于组合设计的语音冗余交织方法，结合了现有交织技术与前向纠错技术的特点，将数据流以分组冗余交织打包的形式传输，在与现有交织技术相比，提高了语音传输的可靠性与质量。     

语音信号处理技术及其应用前景分析

语音识别技术目前的技术框架主要基于模式识别,对数据的匹配性要求很高,对方言、口音以及口语的处理能力还存在很大的瓶颈,即使是标准口音,也需要用户较高的配合度。、本文介绍了语音信号处理技术的研究现状及几种常见的技术方法,并且分析探讨了语音信号处理技术的应用和发展前景。     

噪声环境下网络社区说话人识别技术研究

语音识别技术在安静的环境中已经达到非常高的准确率,但在现实环境中由于各种不同噪声的混入使得语音识别的准确率显著下降,因而在强噪声环境下的语音识别技术的研究有重要意义.噪声环境下语音识别主要包括语音预处理、特征提取、语音增强.本文将从这几部分展开论述.