XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System对模型
会员模型和仓库模型在
虽然已经有大量研究对好市多独特的商业策略和模式进行了研究，但很少有研究者深入研究好市多的顾客。作为北美最著名的零售商之一，好市多的使命是“持续以尽可能低的价格向会员提供优质的商品和服务（Costco.com）”。这句话反映了好市多保持尽可能低的会员价格的本质竞争力。好市多选择了一种新颖的商业模式来实现低价并从会员费中获利，而不是将商品定价过高。同时，他们的仓储模式降低了劳动力成本，增加了单品的供应量。好市多创造了一种将会员制和批量销售相结合的新商业模式，降低了产品价格并吸引了更多的顾客。随着经济的不断发展，特别是在北美，各种新颖的商业模式被使用；然而，它们的基本工作原理很少被强调。本文旨在找出仓储和会员制在吸引更多客户和使公司受益方面发挥了什么作用。本研究调查了30名居住在多伦多并拥有好市多门店的受访者，以了解会员对这两种商业模式的态度。该研究还采用了定量方法，使用了 Costco 网站、年度报告和各种金融网站等二手数据来源。结果表明，Costco 通过将自己定位为付费会员和仓储模式，通过该定位中隐含的隐形广告吸引了大量关注。关键词：Costco 营销策略、会员、仓储、广告
模型
¹联邦Sergipe大学（UFS），生物科学系（DBCI），脊椎动物生物学与生态实验室（LABEV）。itabaiana，SE，巴西。²生物科学系（DCB）的圣克鲁斯州立大学（UESC），疱疹实验室。ilhéus，巴西，巴西。“联邦塞尔吉普大学（UFS），自然科学研究生课程（PPGCN）。itabaiana，SE，巴西。⁴paraense博物馆“EmílioGoeldi”（MPEG），研究校园，地球科学与生态协调（Cocte）。Belém，宾夕法尼亚州，巴西。 ⁵里约热内卢联邦大学（UFRJ），生物学研究所（IB），动物学系，两栖动物和爬行动物实验室。 Rio de Janeiro，RJ，巴西。 ⁶联邦Mato Grosso大学（UFMT），生物科学研究所（IB），生物多样性中心，动物学研究生课程（PPGZOO）。 Cuiaibá，巴西MT。 ⁷orcID：0000-0003-4951-6094。 电子邮件：higoandrade915@gmail.com（通讯作者）⁸orcid：0000-0001-9240-5774。 电子邮件：ejrdias@hotmail.com⁹orcid：0000-0003-0681-0357。 电子邮件：rony__peterson@hotmail.com€orcid：0000-0002-3957-7697。 电子邮件：brunobove7@gmail.com�KID：0000-0002-6848-2099。 e -mail：nevesmo@yahoo.com.br†Memorian。Belém，宾夕法尼亚州，巴西。⁵里约热内卢联邦大学（UFRJ），生物学研究所（IB），动物学系，两栖动物和爬行动物实验室。Rio de Janeiro，RJ，巴西。 ⁶联邦Mato Grosso大学（UFMT），生物科学研究所（IB），生物多样性中心，动物学研究生课程（PPGZOO）。 Cuiaibá，巴西MT。 ⁷orcID：0000-0003-4951-6094。 电子邮件：higoandrade915@gmail.com（通讯作者）⁸orcid：0000-0001-9240-5774。 电子邮件：ejrdias@hotmail.com⁹orcid：0000-0003-0681-0357。 电子邮件：rony__peterson@hotmail.com€orcid：0000-0002-3957-7697。 电子邮件：brunobove7@gmail.com�KID：0000-0002-6848-2099。 e -mail：nevesmo@yahoo.com.br†Memorian。Rio de Janeiro，RJ，巴西。⁶联邦Mato Grosso大学（UFMT），生物科学研究所（IB），生物多样性中心，动物学研究生课程（PPGZOO）。Cuiaibá，巴西MT。 ⁷orcID：0000-0003-4951-6094。 电子邮件：higoandrade915@gmail.com（通讯作者）⁸orcid：0000-0001-9240-5774。 电子邮件：ejrdias@hotmail.com⁹orcid：0000-0003-0681-0357。 电子邮件：rony__peterson@hotmail.com€orcid：0000-0002-3957-7697。 电子邮件：brunobove7@gmail.com�KID：0000-0002-6848-2099。 e -mail：nevesmo@yahoo.com.br†Memorian。Cuiaibá，巴西MT。⁷orcID：0000-0003-4951-6094。电子邮件：higoandrade915@gmail.com（通讯作者）⁸orcid：0000-0001-9240-5774。电子邮件：ejrdias@hotmail.com⁹orcid：0000-0003-0681-0357。 电子邮件：rony__peterson@hotmail.com€orcid：0000-0002-3957-7697。 电子邮件：brunobove7@gmail.com�KID：0000-0002-6848-2099。 e -mail：nevesmo@yahoo.com.br†Memorian。电子邮件：ejrdias@hotmail.com⁹orcid：0000-0003-0681-0357。电子邮件：rony__peterson@hotmail.com€orcid：0000-0002-3957-7697。 电子邮件：brunobove7@gmail.com�KID：0000-0002-6848-2099。 e -mail：nevesmo@yahoo.com.br†Memorian。电子邮件：rony__peterson@hotmail.com€orcid：0000-0002-3957-7697。电子邮件：brunobove7@gmail.com�KID：0000-0002-6848-2099。 e -mail：nevesmo@yahoo.com.br†Memorian。电子邮件：brunobove7@gmail.com�KID：0000-0002-6848-2099。e -mail：nevesmo@yahoo.com.br†Memorian。
LSTM 与Informer 融合预测冠层区域温度
摘 要： 针对传统温度预测方法难以充分捕捉多尺度信息，导致模型预测性能不佳等问题，该研究提出了一种基于 Informer 架构和长短时记忆网络（ long short-term memory, LSTM ）与多源数据融合的冠层区域温度预测模型。在编码层 中，采用稀疏注意力机制提取输入因子的多尺度信息及其与长时序数据之间的耦合关系；在解码层中，利用 LSTM 提取 短期时序依赖，以增强时间序列的连贯性，同时引入改进的反向残差前馈网络（ improved residual feedforward network, IRFFN ）以优化模型结构。首先采用孤立森林法对数据进行异常值清理，并进行了归一化处理；然后使用斯皮尔曼相关 系数法对冠层区域温度进行相关性分析，并选择相关程度较高的环境因子作为模型的输入特征；最终通过网格搜索法对 超参数进行优化，并通过迭代训练实现模型的最优配置。通过与其他 4 种主流算法进行对比分析，提出的 Informer- LSTM 在冠层区域温度预测方面表现出更高的精度，其平均绝对误差（ mean absolute error, MAE ）、均方根误差（ root mean square error, RMSE ）和决定系数（ R 2 ）分别达到了 0.166 、 0.224 ℃和 97.8% ，与基础模型 Informer 相比，冠层区 域温度的预测精度提高了 32.36% 。该模型在时间序列预测方面具有较高的精度，为区域气象温度的中短期精准预测提 供了一种新的技术方法。 关键词： 冠层 ； 温度 ； 非线性时间序列 ； 长短期记忆神经网络 ； Informer doi ： 10.11975/j.issn.1002-6819.202409001 中图分类号： TP18 ； S165 文献标志码： A 文章编号： 1002-6819(2025)-07-0001-11
新型传感器在污水管网中提供更好的H2S 见解
*根据hvitved -jacobsen，Vollertsen和Nielsen（2013） - 下水道过程：下水道网络的微生物和化学过程工程和Li，Kappler，Jiang，Jiang和Bond（2017） - 腐蚀性污水缝隙环境中酸性微生物的生态学
经济模型和建立经济模型
是消费支出，是消费者的可支配收入，是消费或MPC的边缘倾向是自动消费支出自主消耗支出，即使没有收入或收入为零，消费量也是最低消费量。当没有自主消耗或缺席的截距时，这意味着只有在有一定收入的情况下才存在消费支出。这有些不现实，因为消费者总是面临某些不取决于收入的消费水平，例如必要的资金或要清除的债务。因此，在以数学形式表达理论之前，要理解该理论非常重要。5.4。经济（数学）模型中的方程式类型（数学）模型中，可能会遇到以下方程类型：a）定义方程：这些方程式表达了某种经济定义。
从高效的多模型到世界模型：调查
摘要 - 多型大型模型（MLMS）正在成为一个重要的研究重点，将强大的大语言模型与多模式学习结合在一起，以跨不同数据模式执行复杂的任务。本评论探讨了MLM中最新的开发和挑战，强调了它们在实现人工通用智能和作为世界模型的途径方面的潜力。我们提供了关键技术的概述，例如多模式的思想链（M-COT），多模式指令调整（M-IT）和多模式的内在学习（M-ICL）。此外，我们讨论了多模型模型的基本技术和特定技术，突出了它们的应用，输入/输出方式和设计特征。尽管取得了重大进步，但统一的多模型模型的发展仍然难以捉摸。我们讨论了3D生成和体现智能的集成，以增强世界模拟功能，并提出将外部规则系统纳入改进推理和决策。最后，我们概述了未来的研究指示，以应对这些挑战并推进该领域。
Jiles-Atherton 磁滞模型的改进与非正弦激励下 软磁材料复杂磁滞准确模拟
输入数据： 1 ） i = 0 时刻： H (0) = 0 ， M (0) = 0 ， H m = 0 2 ）磁化周期 0 — T 各时刻的磁密 B ( t ) 3 ）模型初始参数及动态参数 R 、 v 、 α 、 k 对应函数 4 ）磁化反转点磁密存储序列 [ B m (1), ⋅⋅⋅ , B m ( z )]
外部评估报告《未来三体船基础技术研究》
我们按照以下步骤对三体船的开裆力矩进行了结构强度评估。 1.许用应力(*1)设定为“船级社”规定的值(*2)。 2.开裆力矩是通过使用比例模型的波浪试验来测量的。 3.通过模拟（无粘性）计算开裆力矩，并确认与模型测试结果的定性一致性。 4.考虑到模拟结果与模型试验结果的差异，将计算出的开裆力矩应用到有限元法结构模型中，计算最大产生应力，并确保该值小于许用应力。 。