京城百货公司做“难”生意

来源 :北京工商管理 | 被引量 : 0次 | 上传用户:huoyinghaiyangzhixin
下载到本地 , 更方便阅读
声明 : 本文档内容版权归属内容提供方 , 如果您对本文有版权争议 , 可与客服联系进行内容授权或下架
论文部分内容阅读
【正】 在繁华的前门商业街上,有一座富有民族特色的亭阁式建筑,这就是国有企业——京城百货公司。它那美丽的外观象颗璀璨的明珠,堪称京城一景,有时还引来不少外地人驻足留影,而这里的经营也象营业楼一样富有特色。 如今大商厦林立,市场竞争异常激烈,前门地区的生意更是难做,该公司靠什么赢得顾客呢?总经理南萍君坦率地说;别看我是经商的,但我的准则是:热心待人,诚恳为顾客服务。 就说经营鞋吧,尽管各家商店鞋的品种、种类和花
其他文献
通过对广播式自动相关监视(ADS-B)技术的监视安全性分析,提出了一种基于到达时间差/到达时间和(TDOA/TSOA)的ADS-B系统防欺骗技术。根据TDOA和TSOA等参数求解一个非线性方程组对目标进行三维物理定位,并与地面接收站解析得到的ADS-B信息进行对比分析来实现ADS-B系统防欺骗技术。最后对定位误差公式进行了推导和分析,仿真了地面接收站的几何构型与目标定位精度之间的关系,仿真实验结果
针对步态识别中步态特征提取高维处理的复杂性,在研究压缩感知理论的基础上,提出将压缩感知理论应用于步态识别中的步态特征提取方面。在充分利用步态图像稀疏性的前提下,利用观测矩阵对步态图像进行投影观测,得到的观测值作为步态特征用于步态识别中,实现了特征提取的降维处理,大大降低了计算的复杂性。在步态图像的重构方面,在压缩采样匹配追踪(CoSaMP)的基础上,提出了基于小波树模型的压缩采样匹配(wavele
提出了一种基于粗糙集约简的支持向量机图像插值方法,目的在于提高基于学习的插值方法的插值效率,改善放大图像边缘模糊现象。首先在原始图像上利用已知的像素灰度值及邻域内像素间的相关性构造训练样本集;然后利用粗糙集约简算法约简掉其中重要度较小的特征,并用约简后的样本集训练支持向量机;再用测试样本及训练好的支持向量机估计偶行偶列的像素灰度值;最后利用测试样本及训练好的支持向量机估计剩余的未知像素灰度值。仿真
为了解决实际的无线传输环境中由空间相关性的存在导致的MIMO MDC图像传输系统性能下降的问题,保证图像通信的质量,对基于SPIHT算法所形成的MDC各个码流采用RS码进行不等保护,利用ZF或MMSE减格辅助线性预编码处理,提出一种适宜4×4 MIMO相关信道的MDC传输方案,并在此基础上研究了其在信道确知和信道估计情况下的性能。实验结果表明,基于减格辅助预编码处理的MIMO MDC设计方案比MD
在排队网络中用户最优的用户均衡(UE)业务分配模型和全局代价最小化的系统最优(SO)业务分配模型之间存在着本质上的矛盾,很难同时实现。同时由于网络业务流的动态性和随机性,无法通过确定的模型对其进行建模。为了解决这两个问题,提出了一种基于博弈论的排队网络业务分配算法。该算法将UE和SO之间的竞争建模为一种博弈,然后使用斯坦科尔伯格主从博弈理论对两者的收益进行均衡,并获得了更加可行的业务分配。仿真比较
为了提取复杂环境下人脸图像的有效特征,提出了一种结合DMMA(discriminative multi-manifold analysis)和方向梯度直方图(HOG)特征提取算法,利用了一种新的自适应方法计算子图像块的相似度。在DMMA算法中,将一幅样本图像分为不重叠的子图像块后,对每一个小块使用HOG算子进行处理,处理后形成一个统计流形,然后进行特征提取,利用基于重建的流形—流形间的距离最近邻方
【正】 朝阳区水碓子农付产品批发市场,是北京大型批发市场之一,平时日上市蔬菜30多万斤,品种25个以上。除2,000多名菜农菜商及个体户交易外,国、合营200多家,每天零散购菜的
为解决稀疏表示在提取全局纹理特征时受维数限制的问题,提出一种基于随机特征字典的特征提取及分类方法。方法利用稀疏系数中非零系数的分布特点,统计各图像块在稀疏分解过程中字典原子的使用频率,得到能突出纹理在稀疏域类别信息的直方图特征,进而实现分类。为提高分类准确率,通过随机投影将多尺度多方向的小波特征进行融合,并对其训练得到纹理描述能力更强的小波随机特征字典。在分类实验中,其分类准确率达94.79%,并
传统的验证方法难以保证分布式K互斥算法的有效性和安全性。为解决这一问题,给出了进一步的研究,提出一种基于概率模型检测器PRISM的方法,对Kerry Raymond的分布式K互斥算法进行形式化建模与分析验证。通过设置算法中各个进程进入临界区的时间而得出的结果中发现,改变临界区的数目K,对于某一进程进入临界区的平均及时时间的影响并不大。如果某一进程的执行时间比其他进程大很多,则K的增加可以提高运行效
传统的话题模型假设每个文档只属于一个话题,而实际情况下一个文档往往与多个话题相关。应用LDA模型将文档表示为多个话题的组合,并基于语言模型框架,提出了一种基于LDA的混合模型用于文本信息的Ad hoc检索。该方法将LDA模型与文档模型相结合,与聚类模型相比,在保持较低的计算复杂度外,具有很高的检索性能,因此更适用于大规模文档集的信息检索。