基于NewsML的新闻大规模定制

大规模定制是企业获取竞争力的一项强有力的手段。文章在分析大规模定制思想的基础上,通过制造业生产与新闻发布过程的比较,说明了新闻大规模定制的可行性,在新闻扩展标识语言NewsML的基础上给出了一个基于NewsML的新闻大规模定制的新闻信息发布的原型系统,对探讨我国新闻发布的方式有一定的作用。     

定制规模化与大规模定制化的比较

按照生产过程不同将大规模定制分为大规模定制化和定制规模化,并从生产模式、适用情况、生产目的、生产方向、采用方法等方面具体分析了二者的相同点和不同点,并借以推进大规模定制更好的发展。     

基于News ML的大规模个性化新闻定制研究

本文分析了多媒体新闻信息新标准NewsML的组成及用法,将知识经济时代工业产品大规模个性化定制思想引入新闻信息发布系统中,应用智能计算、元数据、多维数据立方体等先进技术,提出了一个基于NewsML的大规模个性化新闻定制原型系统。     

面向大规模定制的软件开发模式

在领域工程、基于构件的软件工程和并行工程的基础上，提出了面向大规模定制的软件开发模式。该模式以大规模开发标准软件的效益满足用户的个性化需求。介绍了面向大规模定制的软件开发过程，面向大规模定制的软件产品族体系结构，以及面向大模型定制软件开发的产品集成过程模型。最后介绍了一种面向大规模定制的敏捷软件开发组织。     

网上虚拟现实技术在软家装定制系统中的应用

由于网络技术的发展，网上个性化软家装的定制成为可能。但由于软家装的柔性、环境依赖性等特点，传统的CAD方法无法表现软家装类不规则外形效果。本文主要采用两种网上虚拟现实技术方案，对软家装类柔性实体的三维虚拟展示进行探讨：基于图像的虚拟现实技术主要可以用于表现其静态真实感，基于图形的虚拟现实技术主要用于表现其动态真实感。通过分析表明：利用反求工程技术，根据软家装实物进行柔性实体的数字化三维建模，是网上软家装类柔性实体真实感展示的关键。     

大规模定制环境下的决策案例库系统

针对大规模定制决策的特点,为实现决策案例的重用,提出了一种面向大规模定制决策问题的案例库系统,设计了基于框架结构的案例知识表示模型,介绍了基于模糊加权的案例相似度计算和匹配算法,该算法解决了大规模定制决策问题的结构化表达、检索匹配和重用问题,开发了案例库的原型系统以支持案例管理、推理和基于案例的规则发现。     

基于Web的数据仓库解决方案

从大规模定制企业的环境出发,基于Web的数据仓库技术,通过数据仓库的设计和实现,建立了面向大规模定制企业的基于Web的数据仓库解决方案,并展望了其应用前景。     

面向软件大规模定制的构件化领域框架研究*

以大规模定制研究为背景,对面向软件大规模定制的构件化领域框架进行了研究,阐述了面向大规模定制的软件开发与定制过程;提出一种面向软件大规模定制的框架设计实现方法,并着重分析了利用框架进行软件定制的配置机制;最后以灾害快速反应系统为例,给出了框架的一个实例。     

基于Wiki的大规模定制产品交互设计平台研究

顾客参与的产品交互设计平台是大规模定制面临的关键问题之一.目前的大规模定制系统缺少一种方便、快捷的产品交互设计环境.提出基于Wiki的大规模定制产品交互设计平台思想,描述了在此平台上顾客与企业的交互过程,设计了产品交互Wiki页面布局,分析了平台需要重点解决的技术问题,搭建了平台的技术框架模型,为实现真正的个性化定制提供了可行思路.     

纸箱业大规模定制的集成信息管理系统开发

对大规模定制生产的产品设计业务流程及其集成信息管理技术进行了研究,提出一个面向大规模定制生产的集成信息管理系统框架。根据该系统框架以及瓦楞纸箱制造行业企业管理的实际需求,综合运用所研究的大规模定制生产的产品设计技术,构建了面向瓦楞纸箱制造行业大规模定制的集成信息管理系统。     

Integrated Vehicle Configuration System—Connecting the domains of mass customization

Configuration design for mass customized vehicles necessitates the coordination of customer requirements, product characteristics, production processes, and logistics networks, in order to achieve rapid response to customer orders. Existing product configurators are mainly used as sales tools, and fail to account for the requirements of the entire customer order fulfillment process. In this regard, this paper proposes an Integrated Vehicle Configuration System (IVCS) to facilitate customer order processing based on information from multiple domains in a mass customization environment. An IVCS business model is proposed to incorporate the decision factors for configuration design related to different planning stages. The business model is supported by a comprehensive ontology framework, which enhances communications between different stakeholders involved in the order fulfillment process. The configuration approach is based on combinations of selective and generative rules and can be integrated with existing ERP systems. It also provides mechanisms to handle configuration rules that allow users to convert soft preferences into product specifications, bill-of-materials, and, furthermore, into logistics configurations. An example of a computerized configuration system showcases the process from customer engineering to design and production.     

电子商城的数据仓库建模研究

为了充分利用电子商城中的海量销售数据,本文详细描述了通过对电子商城中高层销售管理业务的需求进行分析,采用维度建模技术构建数据仓库模型的过程。基于该模型可以有效地解决电子商城中有关的销售分析与预测问题。     

Using Business Intelligence Tools to Help Manage Costs and Effectiveness of Business-to-Business Inside-Sales Programs

Abstract

Record-high transportation costs and unprecedented travel difficulties are driving up the expenses and uncertainties associated with use of an outside sales team. As a result, sales managers operating in today's high-cost and high-risk environment need to invest in sophisticated data analytics to support inside sales teams that do not travel. This paper describes how predictive analytics, data mining, and other business intelligence tools help inside sales teams to effectively manage their costs and generate sales.     

The Battle Over E-commerce Sales Taxes Heats Up

The inability of states to collect sales taxes from online vendors is a salient issue during the current economic decline. Further, brick and mortar retailers, who must charge customers sales tax, have pushed for legislation requiring online vendors to also do so. States have enacted legislation requiring online vendors, such as Amazon.com LLC, to collect and pay these taxes. In this article the authors describe the issue and make recommendations for resolution.     

基于BP-AdaBoost的电商短期销量预测模型

电子商务是伴随互联网技术快速兴起的一种规模大、潜力大的新型商业模式,对产品进行短期销量预测能够帮助电商企业对市场变化采取更加迅速的反应和措施.本文通过电商销量历史数据和门户商品链接点击量建立了一种应用于电子商务会计系统的短期销量预测模型.借助AdaBoost思想集合多个传统的BP神经网络的预测结果,使其具备更高的预测准确率,根据电商短期销量变化的特点规划时间窗口的时序设计,建立考虑周末效应的以日为单位的销量预测模型.实验证明,该预测模型的预测误差可以控制在20%以内.     

基于交叉验证网格寻优支持向量机的产品销售预测

综合考虑影响汽车销售的多种因素,运用交叉验证网格搜索优化支持向量机的惩罚系数和核函数参数,建立了适合汽车销售的预测模型.仿真实验结果表明,改进支持向量机优化汽车销售预测模型的预测效果比某公司当前采用的模型更佳,该模型具有较高的预测精度和较大的可信度,可为企业决策层提供较为准确的销售预测参考.     

基于Sql Server的销售管理系统的开发应用

为了提高公司工作效率和销售管理水平,该文通过在销售过程中进行严格的控制与全过程的监控,对销售人员的规范操作起到指导和监督控制作用,从而便于销售统计,销售查询,和公司主管的销售策略的分析,减少了公司销售管理工作的强度。     

神经网络在卷烟销售量预测的应用研究

研究卷烟销售预测准确问题,卷烟销售量具有季节性和周期性动态变化规律,并受经济、人口等因素的影响,使系统存在明显的非线性特征,波动范围比较大,传统线性预测模型难以准确预测。为了提高卷销售预测精度,提出一种能够反映卷烟销售量变化规律的Elman神经网络的卷烟销售预测模型。首先采用逐步拓阶方法确定卷烟销售量的最佳滞后阶数,然后利用最佳滞后阶数最对卷烟销售数据进行重组,并输入Elman神经网络学习,利用Elman神经网络的动态和反馈特点对卷烟销售量进行预测。将建立的模型应用于云南某烟草公司某种卷烟销售的预测,结果表明,Elman神经网络模型有效提高了卷烟销售预测精度,降低了预测误差,为烟草行业销售管理预测提供科学依据。     

一种基于LSTM模型的日销售额预测方法

精准的销售额预测对于商业运营有非常大的指导意义,可以指导运营后台提前进行合理的资源配置,帮助管理者制定合理的目标。零售商店日销售额预测指从商店已有日销售额的数据资料中总结出商品销售额的变化规律,并根据该规律动态预测未来一段时间内的日销售额。预测目的是通过增加企业销量,从而完善生产模式,使企业获利。目前,现有的关于商品销售额预测方法的精度大都不高,低于85%。因此,提出了一种基于TensorFlow的LSTM模型的零售商店日销售额预测方法,能够提高预测未来一周的日销售额精度。实验结果显示,预测精度达到90%;同时得到LSTM模型的MAPE为0.031932,MAE为168.3207,明显高于现有模型的预测结果。