补缺营销与中小企业的市场策略

中小企业相对于大企业在市场上资源不足,管理不完善,占领市场的能力较弱,但中小企业选择合适的细分市场,进行补缺营销,能帮助中小企业发挥其优势,因而能获取顾客,赢得市场,在整个市场上拥有低份额的公司能通过出色的补缺营销来获得高额的利润。     

出口信用证打包贷款风险成因与对策

出口信用证打包贷款是外汇指定银行向选择以信用证为结算方式的出口商所发放的装船前短期融资方式。由于有信用证正本作抵押，这种贷款的风险常被一些银行忽视或不能引起足够的重视，结果造成了不可挽回的损失。文章对这种贷款的风险成因和对策进行了探讨，以期为外汇指定银行提高此类信贷风险防范能力提供一些有益的参考。     

典型造粒成型机结构原理的剖析

旋转式造粒成型机是近年来发明的高新科技产品，它主要应用于硫磺、石蜡等化学品的造粒成型，由于它采用了间接换热方式，使以前不能造粒的众多化工产品，现今得以造粒，满足了市场的需求。本文就是针对目前市场对该机的需要而编写的，介绍了旋转式造粒成型机的特点及应用范围，着重论述工作原理、结构设计方法及主要性能参数的确定，同时对该机的技术参数进行了详细的计算。     

应急物资分类体系及采购战略分析

应急物资的采购在应急系统中占有非常重要的地位,本文首先分析了现有应急物资的分类体系,随后根据应急状态下物资采购的优先级别建立应急物资分类体系,最后结合采购物品的定位模型,确定不同类别应急物资的采购战略。     

粮仓气密技术处理材料与方法

本文阐述了粮仓气密技术密闭材料的选择,施工工艺及方法。技术处理后的仓房气密指标达到了国家新建气调示范仓的标准。经检测半衰期空仓达到8min以上,实仓达到4min以上。所选密闭材料经济、实用、环保。     

材料科学与工程专业综合实验教学的实践与思考

综合实验是材料科学与工程专业人才培养中的重要组成部分。近年来成都理工大学材料科学与工程专业在综合实验教学中,采取优化综合实验内容,改进团队指导模式,充分利用现有实验资源,形成综合实验体系管理及优化考核措施等方法,取得了良好效果。未来还可在上述诸方面继续改进。     

吉林省农资物流发展存在的问题及对策研究

通过对吉林省农资物流发展的现状进行分析,发现吉林省农资物流存在着市场流通效率低、物流组织化程度低、物流成本居高不下、信息化程度不高、市场监管机制不完善等问题。根据吉林省的省情,提出农资物流要由传统运营模式向现代物流模式转变,加快重点物流园区的建设,加强基础设施建设,提高信息化程度和人才素质的发展策略,从而提高吉林省农资物流水平。     

食品接触用塑料材料及制品新旧标准比较

目的:研究新国标食品包装材料的管理模式,为食品接触用塑料材料及制品的安全管理和操作实施提供借鉴。方法:对GB 4806.7-2016和GB 9681-1988、GB 9687-1988、GB 9688-1988、GB 9689-1988、GB9690-2009、GB 13113-1991、GB 14942-1994、GB 14944-1994、GB 16332-1996、GB 17326-1998、GB 17327-1998、GB 13115-1991进行对比分析,从适用基质、感官要求、理化指标以及其他要求等角度进行比较。     

Machine learning for enterprises: Applications,algorithm selection,and challenges

Machine learning holds great promise for lowering product and service costs, speeding up business processes, and serving customers better. It is recognized as one of the most important application areas in this era of unprecedented technological development, and its adoption is gaining momentum across almost all industries. In view of this, we offer a brief discussion of categories of machine learning and then present three types of machine-learning usage at enterprises. We then discuss the trade-off between the accuracy and interpretability of machine-learning algorithms, a crucial consideration in selecting the right algorithm for the task at hand. We next outline three cases of machine-learning development in financial services. Finally, we discuss challenges all managers must confront in deploying machine-learning applications.