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为使企业的产品配置结果更好地满足客户个性化、多样化、差异化需求,结合客户满意度理论、产品配置设计等理论方法,从客户偏好特征、产品配置设计过程、客户偏好驱动的产品配置设计求解等三个方面,对客户偏好驱动与企业产品配置设计过程进行系统理论研究。不同于传统的产品配置设计过程,客户偏好驱动的产品配置设计是基于对企业终端客户个性化、多样化、差异化偏好需求信息收集和识别的基础上,通过将客户偏好信息映射到产品设计的功能、外观、形态等设计属性层面,并在此基础上,基于传统产品配置设计求解过程,实现对客户偏好驱动的产品配置设计的求解,实现对对企业终端客户个性化、多样化、差异化偏好需求的满足。研究结果可以为企业更好地满足终端客户的偏好需求、提高企业产品附加值和竞争能力,以及实现客户与企业的双赢等奠定重要的理论支撑。 相似文献
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针对传统制造企业独自创新完成数字化转型动力不足的问题,首先,系统分析当前传统制造企业发展困境,发现主要体现在创新能力不足、管理思维落后、专业人才匮乏、数字化程度低四个方面;然后,明确传统制造企业数字化转型合作需求,包括数字化意识、数字化人才、数字化知识、数字化技术、数字化方法和数字化环境;最后,在此基础上从数字化创新水... 相似文献
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面向不同数据分布的多维直方图算法COCA-Hist 总被引:1,自引:0,他引:1
基于代价的RDBMS优化器需要对含有范围查询的合取谓词的结果集基数进行准确的估计,多维直方图对多维数据分布进行模拟,避免在估计结果集基数时采用数据独立性假设,造成估计误差过大,进而导致选择非优化的查询执行计划.在不同的数据分布情况下,传统的多维直方图(如MHist-2)效果有很大不同.数据相关系数和值域密度、值域参数是准确刻画多维数据分布的有效指标,文中提出了根据不同的指标采用不同的动态优化的多维直方图算法COCA-Hist,可以大大改善传统多维直方图在平均情况下的准确性.通过分析传统的多维直方图的最坏情况,COCA-Hist的改进算法可以改进传统的多维直方图在最坏情况下的准确性.实验比较了COCA-Hist和传统的多维直方图MHist-2以及GENHist和STHoles的准确性和时间效率.实验显示无论在平均情况下还是在最坏情况下COCA-Hist的改进算法均优于传统的MHist-2直方图,并且COCA-Hist的准确性和创建时间均比GENHist有极大的改善,在准确性方面COCA-Hist较优于STHoles,而在空间预算有限时STHoles的创建时间比COCA-Hist高两个数量级. 相似文献
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与纯文本文档集相比,使用语义标签标注的半结构化的XML文档集,有助于信息检索系统更好地理解待检索文档.同样,结构化查询,比如SQL,XQuery和Xpath,相对于纯关键词查询更加清晰地表达了用户的查询意图.这二者都能够帮助信息检索系统获得更好的检索精度.但关键词查询因其简单和易用性,仍被广泛使用.提出了XNodeRelation算法,以自动推断关键词查询的结构化信息(条件/目标节点类型).与已有的推断算法相比,综合了XML文档集的模式和统计信息以及查询关键词出现的上下文及其关联关系等推断用户的查询意图.大量的实验验证了该算法的有效性. 相似文献
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针对九宫格手势认证方法中的手势密码的单一性问题,通过增加一位随机数和若干次数变量来改进程序,实现了认证密码的动态变化。通过改进认证过程,减少用户绘制认证点数,提高了认证机制的便捷性。认证过程改进为:根据随机数确定本次认证点数;根据上次成功认证的末位认证点,确定本次认证起始点,即上次成功认证的末位认证点向下间隔一位认证点为本次认证起始点。认证失败3次,随机数会自动更新,认证失败导致随机数更新2次,手机会自动发送具体位置到指定邮箱。最后,通过理论和实验两个方面分析改进后的认证方法的便捷性和安全性。实验表明,改进后的认证方法有效地提高了其安全性与便捷性。 相似文献
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1.概述作为一个高效、鲁棒的自然语言查询接口系统(NLIDB),在进行了自然语言查询的分析之后,要有及时的反馈功能帮助用户理解系统的处理结果,避免用户对结果理解的偏差。具体来说,NLIDB的反馈功能,包括两个层次的含义:一是中间结果的反馈,即把系统对自然语言处理的中间结果(可以认为是系统对语言的一种理解)以某种用户可以接受的形式反馈给用户,常见的形式是把中间结果重新转换为自然语言,即转述(paraphrasi-ng);另一种是查询结果的反馈,即对查询结果作出明确的分析和解释,帮助用户理解系统的处理结果,我们称这一部分为结果语义分析。 NChiql在将自然语言查询转化为数据库查询语言之前,提供一套交互机制来确保系统对自然语言查询的理解和用户真正查询要求一致是极为必要的。 NChiql系统的自然语言理解过程可分为两阶段,即首先将自然语言转化为无歧义的中间形式——语义依存树,然后再将语义依存树转换成为SQL语句。 相似文献
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目的优化普洱熟茶香气成分顶空固相微萃取(headspace solid-phase microextraction,HS-SPME)-气质联用的萃取条件。方法利用Box-Benhnken的中心组合实验设计原理,以香气物质的质谱图峰面积为考察指标,对水/茶比、萃取温度、萃取时间进行3因素3水平响应面分析。结果萃取时间、萃取温度、萃取时间-萃取温度、水茶比的二次项和萃取温度的二次项对普洱茶中香气成分提取有显著影响(P0.05),而其他几项影响不显著。利用Design-Expert 8.0软件,对数据分析后,得到最优条件为水/茶比为9.76、萃取时间2.47 h、萃取温度76.64℃。结论在优化的条件下,香气物质峰面积可达到理论上的最大值是5.48×10~8。 相似文献