14、埃及文化珠宝产品营销案例剖析

埃及文化珠宝产品营销案例剖析

埃及文化珠宝产品营销案例剖析

1. 研究假设

在文化产品营销领域,消费者的信念、态度和购买意愿之间存在着复杂的关系。基于前人研究,提出以下假设:
- H3 :对文化产品持有积极信念的消费者,会对文化产品的在线购物持积极态度。
- H4 :对新产品营销策略持积极信念的消费者,会对文化购物持积极态度。
- H5 :对文化产品持有积极信念的消费者,会有较高的文化产品购物意愿。
- H6 :对销售文化产品的网站持有积极信念的消费者,会有较高的在互联网上购买文化产品的意愿。
- H7 :对在互联网上购买文化产品持积极态度的消费者,会有较高的文化产品购买意愿。

2. 荷鲁斯之眼图案解析

古埃及人在解剖学和医学方面造诣深厚,这在纸莎草文献以及众多寺庙和坟墓的墙壁上都有体现。荷鲁斯之眼的创作,融合了古埃及人的艺术才能、解剖学知识和对神话的深刻信仰。多年来,荷鲁斯之眼被赋予了诸多隐喻,如“心灵之眼”“第三只眼”“真理或洞察之眼”“人类心灵中的神之眼”等。从艺术角度看,荷鲁斯之眼由六个不同部分组成;从神话角度看,每个部分都是一个独立的象征。此外,眼睛的部分代表着 1/2、1/4、1/8、1/16 和 1/32 等数列中的项。当将荷鲁斯之眼的图像叠加在人类大脑的矢状图像上时,似乎每个部分都对应着特定人类感觉器官的解剖位置,这种巧合令人惊叹。

3. 研究方法

本研究采用问卷调查的方式,调查埃及消费者对文化产品的看法以及在

【电能质量扰动】基于ML和DWT的电能质量扰动分类方法研究(Matlab实现)内容概要:本文研究了一种基于机器学习(ML)和离散小波变换(DWT)的电能质量扰动分类方法,并提供了Matlab实现方案。首先利用DWT对电能质量信号进行多尺度分解,提取信号的时频域特征,有效捕捉电压暂降、暂升、中断、谐波、闪变等常见扰动的关键信息;随后结合机器学习分类器(如SVM、BP神经网络等)对提取的特征进行训练与分类,实现对不同类型扰动的自动识别与准确区分。该方法充分发挥DWT在信号去噪与特征提取方面的优势,结合ML强大的模式识别能力,提升了分类精度与鲁棒性,具有较强的实用价值。; 适合人群:电气工程、自动化、电力系统及其自动化等相关专业的研究生、科研人员及从事电能质量监测与分析的工程技术人员;具备一定的信号处理基础和Matlab编程能力者更佳。; 使用场景及目标:①应用于智能电网中的电能质量在线监测系统,实现扰动类型的自动识别;②作为高校或科研机构在信号处理、模式识别、电力系统分析等课程的教学案例或科研实验平台;③目标是提高电能质量扰动分类的准确性与效率,为后续的电能治理与设备保护提供决策依据。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解DWT的实现过程与特征提取步骤,重点关注小波基选择、分解层数设定及特征向量构造对分类性能的影响,并尝试对比不同机器学习模型的分类效果,以全面掌握该方法的核心技术要点。
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