2、旅游营销中加密货币的应用与风险应对

旅游营销中加密货币的应用与风险应对

1. 编辑介绍

在探讨旅游营销中加密货币的应用之前,先为大家介绍几位相关领域的专业人士。
- José Luís Reis :拥有米尼奥大学技术与信息系统博士学位,是波尔图IPAM管理与行政领域的专家教授。同时在马亚大学、ISCAP.IPP任教,还是波尔图大学人工智能与信息实验室的研究员。他在多个组织开展培训、信息系统和技术方面的活动,协调多个国内外信息管理、应用营销和战略区域规划项目。他撰写了众多关于营销自动化、人工智能等领域的科学论文和文章,也是多本书籍的作者或合著者。
- Marc K. Peter :是瑞士奥尔滕FHNW商学院数字商务教授和数字转型能力中心负责人。他拥有悉尼科技大学博士学位、伯尔尼应用科学大学/巴布森学院/北京大学光华管理学院的高级工商管理硕士学位以及巴塞尔大学市场营销硕士学位。他是英国计算机学会和特许营销协会的会员,研究和教学领域包括数字转型、数字营销等。
- José Antonio Varela González :自1976年起在圣地亚哥德孔波斯特拉大学教授营销学,是西班牙该学科的先驱之一。1989年获得该校大学教授职位。除了2005 - 2010年担任加利西亚竞争防御法院院长外,他一直致力于该领域。他领导了多个与公司和机构的竞争性项目和合同,指导了17篇博士论文,发表了60多篇有影响力的营销文章,在重要会议上发表了60多篇论文,还担任过商业组织与营销系主任和POMARK研究小组主任/协调员,是《欧洲商业管理与经济杂志》的创始成员和20多年的编辑。
- Zorica Bogdanović <

【故障诊断】【pytorch】基于CNN-LSTM故障分类的轴承故障诊断研究[西储大学数据](Python代码实现)内容概要:本文介绍了基于CNN-LSTM神经网络模型的轴承故障分类方法,利用PyTorch框架实现,采用西储大学(Case Western Reserve University)公开的轴承故障数据集进行实验验证。该方法结合卷积神经网络(CNN)强大的特征提取能力和长短期记忆网络(LSTM)对时序数据的建模优势,实现对轴承不同故障类型和严重程度的高精度分类。文中详细阐述了数据预处理、模型构建、训练流程及结果分析过程,并提供了完整的Python代码实现,属于典型的工业设备故障诊断领域深度学习应用研究。; 适合人群:具备Python编程基础和深度学习基础知识的高校学生、科研人员及工业界从事设备状态监测故障诊断的工程师,尤其适合正在开展相关课题研究或希望复现EI级别论文成果的研究者。; 使用场景及目标:① 学习如何使用PyTorch搭建CNN-LSTM混合模型进行时间序列分类;② 掌握轴承振动信号的预处理特征学习方法;③ 复现并改进基于公开数据集的故障诊断模型,用于学术论文撰写或实际工业场景验证; 阅读建议:建议读者结合提供的代码逐行理解模型实现细节,重点关注数据加载、滑动窗口处理、网络结构设计及训练策略部分,鼓励在原有基础上尝试不同的网络结构或优化算法以提升分类性能。
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