不同回收和转移模式下再制造供应链生产决策研究

随着公众环保意识增强,许多制造企业出于社会形象和成本考虑选择将再制造业务转移给第三方企业。针对由原始设备制造商(OEM)和第三方再制造商(TPR)组成的再制造供应链,根据不同回收主体(OEM和TPR)和转移模式(外包和授权)构建4种再制造供应链决策模型,对比分析4种模式下最优生产决策、利润、环境影响、消费者剩余和政府基金政策影响。研究结果表明:OEM青睐制造商回收外包模式,TPR在不同研发效率下有不同偏好;在不同模式下,提升环境税或补贴均会不同程度提高产品可再制造性水平并激励再制造。但提高补贴不一定有利于环境,环境税过高不利于社会总福利,因此政府需要综合考虑各方利益设置适当的环境税和补贴。

基于二重SVM模型的移动互联网用户情绪预测方法

针对移动互联网用户情绪预测问题,收集了40名被试观看偏好以及不偏好视频的主观情绪以及实时心率波动的数据。独立样本T检验结果表明,不同情绪下心率变化幅度存在显著差异,验证了心率在鉴别用户情绪的可行性。在此基础上,提出采用机器学习构建面向移动互联网用户的情绪预测模型。所构建的二重SVM模型对三类情绪(开心、中性和难过)的鉴别成功率均在75%以上。研究结果还表明实时心率数据能够较好地反映出移动互联网用户的情绪变化。

我见到二十年前的爸爸

二十年前的爸爸还在上学,其他学科都好,唯独物理成绩一塌糊涂,每次都是班上倒数第一,他也为此伤透了脑筋。“你看你物理才考30分!你到底有没有好好学?”爸爸站在物理老师办公桌前,被吼道。我看见爸爸双手捏紧了拳头,咬着牙齿,生怕眼泪溢了出来。这已经是第四次被“谈话”了,他下定决心,克服困难,为自己争口气!