“互联网+”时代公交第三方支付平台盈利模式分析

在快速的生活节奏和便利的支付方式的大环境下,公交系统的支付方式已经渐渐从以现金和公交卡支付转型到网络移动第三方支付。因此,对第三方支付平台的盈利模式进行研究具有很大的现实意义。目前,已有国内外的专家学者对第三方支付平台的盈利模型进行了相应的研究,但缺少对用户支付行为的分析及公交第三方支付平台商业盈利数学模型。本文针对这两个问题,以杭州市2017年2月分用户的出行方式与支付宝平台为例,分析了用户的支付行为方式,建立了第三方支付平台的商业盈利模型,并对支付宝的盈利进行了定量分析,最后给出了改进盈利模式的可行性建议.

基于机器学习的光学符号识别模型

光学字符识别是指通过电子设备通过字符识别方法将图片文字抽取为可编辑文本的过程,目前主流的实现方法主要有两种:CNN+RNN+CTC、CNN+RNN+ATTENTION。这两种方法均基于深度学习实现,取得了不错的效果,但缺点是需要使用大量的训练集、训练时间、高性能的计算环境,当样本量较少时,并不能发挥作用。基于此,提出基于机器学习的光学符号识别方法,以面对轻量级的图像文字识别任务。

“互联网+”时代“拍照赚钱”的任务定价

APP是为企业量身打造的移动互联网营销解决方案,能帮助企业精确的锁定目标客户群体,为企业创造看得见的经济效益。本文采用层次分析法,数据拟合等数学方法建立优化模型,分析了任务定价规律的问题。解题主线为在题目所给的限制条件内,将APP开发公司的利润最大化,考虑所有影响的因素,得到最优解。