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近期,有消息传出中国电信和中国联通将合资组建CDN(内容分发网络)公司,通过整合两家公司的网络资源,建立跨运营商平台的内容分发网络,缓解网络拥塞,提高互联网业务响应速度,从而满足用户的需求,应对互联网运营商的竞争。所以,对"去电信化"更准确的理解是在扩大网络覆盖、提高网络质量的前提下,去掉不适应移动互联网生态的思维模式和商业模式,建立与之相适应的业务模式、业务流程和组织保障。基于以上认识,电信运营商应该在思想观念上做"减法",在商业模式和业务运营上做"加法"。那么,运营商的人才队伍应该如何建设呢?笔者认为,应该是叠加式的,即网络运营人才加互联网人才。在着手开展人才队伍建设之前,必须回答"我是谁"、"我要到哪里去"和"怎样去"这三个基本问题。这三 相似文献
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以往关于时间压力对冲动性购买影响的研究结论具有两面性,即促进或抑制。文章引入交易效用和感知风险两个调节变量,通过两个实验探讨了时间压力对网络冲动性购买倾向影响的边界条件。首先,当交易效用较高时,时间压力的增加会导致其网络冲动性购买倾向的提高;而当交易效用较低时,时间压力的增加会导致其网络冲动性购买倾向的降低(实验一)。其次,当人们感知风险较低时,时间压力的增加会导致其网络冲动性购买倾向的提高;而当人们感知风险较高时,时间压力的增加会导致其网络冲动性购买倾向的降低(实验二)。研究结论可以帮助电商企业进一步了解消费者的冲动性购买行为,充分利用时间压力的影响,制定更灵活有效的促销策略。 相似文献
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基于冠层光谱和BP神经网络的水稻叶片氮素浓度估算模型 总被引:4,自引:0,他引:4
[目的]快速、准确地诊断水稻叶片氮素营养状况,为水稻氮肥精准管理提供依据。[方法]以江西省农科院8种不同施肥处理的晚稻为研究对象,于主要生育期同步测定了水稻冠层光谱反射率及叶片全氮浓度(Leaf Nitrogen Concentration,LNC),系统分析了原始光谱反射率、一阶微分光谱、"三边"参数以及由350~1 350nm两两波段组合的差值(SD (Rλ1,Rλ2))、比值(SR (Rλ1,Rλ2))及归一化(ND(Rλ1,Rλ2))光谱指数与水稻LNC的相关关系,筛选出敏感参数,并以之为自变量构建了水稻LNC的传统预测模型,另外构建不同指标个数的多元线性与BP神经网络模型,并对模型进行验证。[结果](1)水稻LNC与一阶微分光谱在751nm处的相关性最高(r=0. 822);(2)"三边"参数中的红边面积SDr与LNC的相关性较高(r=0. 687);(3) 750nm附近的红边波段与近红外波段差值组合、550nm附近的绿光波段与近红外波段的比值及归一化差值组合与水稻LNC的相关性较高,以SD (R752,R751)、SR (R534,R1 350)和ND (R534,R1 349)表现最好,相关系数分别为0. 827、-0. 790和0. 788;(4)传统回归模型中以SD(R752,R751)构建的一元线性模型最佳(RC2=0. 665、RV2=0. 750、RMSEV=0. 4%、RPD=2. 034);(5)利用5个指标((R'751、SDr、SD (R752,R751)、SR (R534,R1 350)、ND (R534,R1 349))经逐步回归筛选出的2个指标SD ((R752,R751)和SR (R534,R1 350))构建预测水稻氮素的BP神经网络模型,预测效果最佳,其验证参数值分别为R2=0. 859、RMSEV=0. 302%和RPD=2. 669。[结论]基于单指标构建的传统线性模型计算过程简单但精度略低,而基于2个指标(SD (R752,R751)、SR (R534,R1 350))构建的BP神经网络模型预测精度高于该2指标构建的多元线性模型,表明在指标适合的情况下,BP神经网络对氮素具有较好的预测能力,是一种快速准确估算水稻叶片全氮浓度的方法。 相似文献
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新媒体时代的到来对世界经济的发展带来了深刻的改变,网络技术促进了虚拟社区的发展,与此同时给消费环境带来改变,催生了以互联网为载体的网络购物。电商平台小红书作为网络消费的一个标志性平台,通过分析其在新媒体环境下的网络消费现状,系统的阐述以小红书APP为例的网络消费特点,针对小红书中所出现的问题提出解决及引导方式。 相似文献
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探究黑龙江旅游网络关注度时空演变特征对黑龙江旅游业良性发展具有重要意义.利用百度指数获取2011—2018年全国和分地区黑龙江旅游网络关注度逐日搜索指数数据.从时间分布、空间分布、时空集聚3个方面研究其演变特征.研究表明:2011—2018年全国黑龙江旅游网络关注度年际变化总体呈现上升趋势,月际变化呈"W"形;2011—2018年31个省区市黑龙江旅游网络关注度空间差异较大、季节性影响显著;东部地区黑龙江旅游网络关注度偏高,西部地区黑龙江旅游网络关注度的季节差异最明显;东部地区内的黑龙江旅游网络关注度差异性最小,西部地区内差异性最大;黑龙江旅游网络关注度具有正空间自相关,部分东部、中部地区表现为高高集聚,多数西部地区表现为低低集聚. 相似文献