陕西省主要市场粮油副食品2005年7月15日集市零售价格

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陕西省主要市场粮油副食品2005年6月15日集市零售价格

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层出不穷的硬盘数据保护技术

(1)S.M.A.R.T(自动检测、分析及报告) 使用S.M.A.R.T技术,可有效保护你的硬盘。硬盘出现故障,是一件十分令人懊恼的事情,为此,你将冒丢失重要数据的危险。不过,现在有一种对硬驱故障发出报警的方法,它就是自我监视、分析和报告技术 S.M.A.R.T.。可预测的硬驱故障是由硬驱性能逐渐恶化引起的。实际上,硬驱故障的60％都是机械性质的,对此类故障,S.M.A.R.T.可一显身手。S.M.A.R.T.可以对数据提供有效的廉价保护,使用S.M.A.R.T.可行的驱动器有助于减少数据丢失的风险,亦即避免了金钱和时间的损失,并且预先报警能让你安排更换驱动器所需的停工时间。尽管S.M.A.R.T.能有这样的帮助,但保护数据最也的方法仍是不断地定     

欧、美、日等资本主义国家主要经济指标

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欧美日等西方国家主要经济指标

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陕西省主要市场粮油副食品2005年5月15日集市零售价格

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陕西省主要市场粮油副食品2005年3月15日集市零售价格

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陕西省主要市场粮油副食品2005年1月15日集市零售价格

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陕西省主要市场粮油副食品2005年9月15日集市零售价格

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全国禁止传销、规范直销工作宣传口号

1.禁止传销,规范直销2.禁传销,反欺诈,共建和谐社会3.禁止传销是全社会的共同责任4.求职需谨慎,传销是陷阱5.校园拒绝传销6.以抵制传销为荣,以参加传销为耻7.规范直销行为,维护市场秩序8.打击传销,利国利民9.全民动手,积极参与打击传销活动10.拒绝传销,从我做起,举报传销,人人有责11.传销致富路不通,竹篮打水一场空12.传销是牢笼,入门人变虫13.珍爱家庭,远离传销14.珍爱亲情,远离传销15.守法经营,抵制传销16.指望传销致富,生活没有出路17.致富还需勤中求索,莫信传销暴富神话18.传销骗人是陷阱,天上不会掉馅饼19.为了您和亲友的幸福,请远离传…     

应用深度学习的信号解调

针对噪声干扰信道下的信号解调问题，提出了应用深度学习的信号识别方法，通过识别信号完成信号解调。深层置信网络使用受限波尔兹曼机为基本单元，设计针对通信信号识别的多层深层置信网络。通信信号首先变换为特定表征序列，并以此构建完备的训练集合对深度置信网络进行逐层的无监督学习和全局有监督的微调反馈学习，在深层置信网络的权重参数优化过程中实现对通信信号的特征提取与识别。仿真实验表明，与传统调制信号解调方法相比，应用深度学习的信号解调方法的检测性能有约0.4 dB的提升。     

Brand choice and deep price discounts

Whenever price is presented in a discount format it can perform an informative role in brand choice. This article postulates the occurrence of an “attribution” process to account for the possibility that a very deep price discount produces a decrease in the desirability of the discounted brand under choice conditions involving unfamiliar brands and/or discount store (as opposed to department store). Hypotheses derived from the theoretical analysis are tested in a laboratory experiment. The results of the study support the proposition that the desirability of a discounted unfamiliar brand does not continue to increase as the size of the price discount increases. Predictions concerning the effects of store type and size of price discount were not confirmed. The article concludes with a brief discussion of the implications for marketing management.     

基于改进型深度学习的流量预测

为了解决无线网络中流量的预测精度不高的问题，提出了一种自适应分组的栈式自编码(AG-SAEs)深度学习预测方法。在数据的预处理过程中，首先使用最大最小方式对数据进行归一化处理，并提出一种新型的自适应分组方法，把归一化后的链路数据进行关联性分组；然后，基于深度学习方法建立了一个多输入多输出的预测模型，并将分组后的数据输入到预测模型中，对该模型进行训练来建立输入和输出流量之间的映射关系；最后，为了进一步提高预测精度，在模型的训练过程中，使用改进型的牛顿法来进行权值参数更新。仿真实验以及和其他算法对比的结果证实了所提方案具有更小的预测相对误差。     

深层固井技术的思考

目前,我国深层固井技术还远远跟不上钻井技术的飞速发展,导致了部分探井固井质量差,甚至发生安全事故.为此,我们需要不断进行探索,切实有效地解决深层固井问题,提高固井质量.     

Price-aware enhanced dynamic recommendation based on deep learning

Price is one of the essential elements influencing consumer purchase behavior. Like consumers’ preferences in products, their price preferences also dynamically change over time. However, dynamic price preferences haven’t been fully considered in existed recommendation studies. In this study, we propose a deep learning-based dynamic recommendation model by considering consumers’ dynamic preferences in both product and price. We specially design a review-and-rating-based sequence generator to select products whose prices the consumers are satisfied with to form the new purchase sequence. We also develop a multi-level attention mechanism in the transformer layer to explore the correlations between consumers’ price choices and to combine the price preferences with the product preferences. Experimental results show the proposed model outperforms the state-of-the-art models on some real-world datasets. Our findings can help retailers understand consumers’ price preferences and make informed decisions related to pricing, discounting, and bundle sales strategies.     

深层神经网络预训练的改进初始化方法

在基于神经网络的语音识别任务中,提出根据激励函数二阶导数优化网络预训练阶段 中权值初始化的方法。利用激励函数的非线性区域和自变量呈高斯分布的特性,寻找权值分 布的较优方差以提升训练速度。通过比较同一学习速率下不同初始化数值对收敛速度的影响 ,发现此种方法可以加快预训练阶段的速度,提升神经网络训练的效率。     

独具优势的法国安防展Expoprotection

面对当前复杂的国际安全形势和反对恐怖主义的需要,社会公共安全越来越受到各国政府和民众的关注,各项工作和社会活动均以确保安全,防范恐怖和暴力事件为前提,借助高科技产品及技术来保障社会的安全稳定已成为必然趋势。随着我国安防企业队伍的日臻壮大,越来越多的企业希望紧跟国际     

催化裂化汽油脱硫的技术进展

催化裂化汽油脱硫技术分为加氢脱硫和非加氢脱硫,本文介绍了两类催化裂化汽油脱硫的机理,并对国内外汽油脱硫技术的进展加以综述.     

A deep hybrid learning model for customer repurchase behavior

Smartphones have become an integral part of our daily lives, which has led to the rapid growth of the smartphone market. As the global smartphone market tends to remain stable, retaining existing customers has become a challenge for smartphone manufacturers. This study investigates whether a deep hybrid learning approach with various customer-oriented types of data can be useful in exploring customer repurchase behavior of same-brand smartphones. Considering data from more than 74,000 customers, the proposed deep learning approach showed a prediction accuracy higher than 90%. Based on the results of deep hybrid learning models, we aim to provide better understanding on customer behavior, such that it could be used as valuable assets for innovating future marketing strategies.