“海淘”售后服务流程及其差异对比分析

海淘的兴起使得消费者能够更为便捷地获取全球商品,然而海淘模式下复杂的售后流程使得消费者容易陷入维权窘境。本文在梳理海淘模式的基础上,归纳出对应模式下的售后服务流程,并从售后问题和售后过程对海淘"直邮"、"转运"、"跨境电商"三种模式的售后服务进行对比,最后分别对商家和消费者的售后服务活动提出建议。研究成果丰富了网购售后服务的相关理论,对海淘商家和消费者进行售后服务活动起借鉴指导意义。

机器学习算法与深度学习模型盾构刀盘扭矩预测效率研究

目的探讨机器学习算法与深度学习模型盾构刀盘扭矩预测效率,为盾构机实践应用刀盘扭矩预测方法选择提供参考。方法选用深度学习模型LSTM和GRU及机器学习算法ANN、NGBoost,以3种历史刀盘扭矩数据为模型输入进行预测,探讨不同模型的预测效率。采用决定系数(R^(2))、均方根误差(RMSE)、平均绝对误差(MAE)有限评价模型预测精度,预测运行时间(time)反映预测效率。结果不同预测模型运行结果表明,就预测精度而言,RMSE值:LSTM<GRU<ANN<NGB;R^(2)值:LSTM>GRU>ANN>NGB;MAE值:LSTM<GRU<NGB<ANN。运行时间time:ANN<GRU<NGB<LSTM。结论LSTM的平均预测精度最高,ANN运行用时最短,综合评估预测精度与运行用时,提示GRU预测效率最优。与传统的机器学习相比,深度学习模型的表达能力更强,且深度学习模型的结构可根据业务场景自由调整,可实现刀盘扭矩的高精度预测,保证盾构机安全高效进行挖掘。