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<正>不管做什么生意,都要升级营销模式,因为我们处在一个"营销升级时代"。那如何升级营销模式?本文列举4个营销常犯的错误,并提供相应对策。缺少市场调研很多农资人只是看到朋友赚钱就开始跟着做,或者有个好点子就想当然地着手干,这实际上都是合理的。在决定做任何生意前都需要先进行市场调研。市场调研主要从三个维度出发:市场需求强弱、竞争强度和资源匹配度。这三个维度要能基本满足,即有一定市场需求,竞争强度不是太大, 相似文献
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亟换患际跤胪ㄐ磐抑氐闶笛槭? 《新疆农业科学》2004,(Z1)
0070003000476-77卫星通信与“村村通”电话工程丛海嵩亚洲卫星有限公司0通讯世界Telecom World75TN927.2I136;9;II136_9;丛海嵩000700030010000478千兆以太网测试解决方案(下)美国胜利电讯公司0通讯世界Telecom 相似文献
6.
利用高分三号(GF-3)卫星的全极化C波段多极化合成孔径雷达数据,基于Η/Α/ 极化分解提取香农熵(SE)及其强度分量(SEI)和极化分量(SEP)、单次反射特征值相对差异度(SERD)、二次反射特征值相对差异度(DERD)、极化比(PF)、基准高度(PH)、极化不对称性(PA)和雷达植被指数(RVI)共9个特征参数,将其应用于农作物分类研究中,以支持向量机(SVM)和随机森林(RF)算法为例,初步探索了基于Η/Α/ 分解提取的这9个特征参数在GF-3数据支持下的农作物分类潜力。结果显示:单独将SERD、PH、PF、RVI和SEP参数用于2种分类方法时,分类精度较高,在82%~92%;但单独运用PA、DERD、SE和SEI的分类精度均低于80%。将分类精度较低的4个参数组合后,分类精度明显提高,在SVM和RF下的总体分类精度分别达到93.02%和92.05%,Kappa系数均大于0.8。结果表明,基于全极化GF-3数据和Η/Α/ 极化分解方法提取的9个特征参数,能很好地表征农作物的散射特征,可用于农作物分类研究。 相似文献
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作物生长模拟模型的参数敏感性分析 总被引:2,自引:0,他引:2
对小麦作物模型WOFOST(world food studies)的参数进行辨析,并利用OAT(one-at-a-time)分析方法对WOFOST模型的作物和土壤参数进行敏感性分析,同时对小麦生长模拟结果进行解析。结果表明,从出苗到开花的积温(TSUM1)、根干物质分配系数(FRTB)、储存器官的同物质转换效率(CVO)、茎的同化物转换效率(CVS)、初始发展阶段因子(DVSI)、在35℃时叶的生命周期(SPAN)、生育期的比叶面积(SLATB)参数的相对敏感度都大于0.5,表现为强敏感性,对模型模拟结果影响较大。基于不同产量指标和不同生产水平条件下对WOFOST模型影响较大的参数基本一致,其相对敏感度差异不大。小麦叶面积指数(leaf area index,LAI)的模拟结果表明,小麦从播种到开花的时间为137 d,而从开花到成熟的时间为66 d,与实际情况基本吻合。本研究结果可为WOFOST模型的应用和模型调参提供依据。 相似文献