特步签约林书豪,正式进军篮球领域

特步携手林书豪

8月9日,特步在广州翡翠希尔顿酒店召开发布会,签约知名亚裔篮球运动员林书豪,这也标志着特步正式进军篮球领域。


640?wx_fmt=jpeg 特步集团董事局主席兼CEO丁水波和林书豪开启合作


行我所信 共铸非一般的精彩

从哈佛大学毕业到选秀落选却依然坚持;面对外界的质疑和压力,坚守篮球;从完成首秀到举世瞩目的 Linsanity:7连胜、单挑巨星、致胜绝杀;不断的伤病、赛季报销……林书豪始终坚持自己的篮球梦想,场上果敢释放,场下自律努力,成为众多年轻人的榜样。

在谈到为何选择与林书豪合作,特步集团董事局主席兼 CEO 丁水波表示,自信、坚持、信念、梦想,坚信心中的梦,坚定脚下的路,永不放弃,逆流而上,这是林书豪与特步在精神层面的契合之处,也是促成合作的重要原因之一。

任何的成功,都需要不改初衷,打破质疑,勇敢前行。2001年,特步品牌诞生,从差异化营销到体娱双轨的营销策略,布局和深耕跑步事业,再到今天签约林书豪进军篮球领域。十多年来,特步始终坚持自己的选择,走出了一条与众不同的发展之路。

产品共创 特步打造差异化篮球事业

640?wx_fmt=jpeg
丁水波先生授予林书豪“特步集团公益大使”聘书


发布会上,特步发布了“篮球产品共创计划”,旨在与消费者保持紧密互动,以产品共创的形式,打造出真正满足消费者需求的篮球产品。同时,特步希望通过与专业篮球运动员的合作,更好地打磨产品的专业性能,将专业与大众结合,以夯实产品共创的基础。

在篮球领域,特步希望能够走出自己的差异化路线。不同于目前主流的篮球品牌只注重运动表现的形式,未来特步篮球将集合专业、校园、慈善、时尚等多个维度来开展,打造特步独有的篮球品类形象。

林书豪对于与特步的合作也充满了期待:“从考虑签约特步开始,首先吸引我的是特步一直以来独特的品牌发展之路:信仰和坚持,自信而精彩;其次,我也看到了特步在专业性和创新上的实力。我也期待通过产品共创计划,让更多人能通过不同形式参与到篮球运动中来,更加热爱篮球。

林书豪成特步公益大使  共护青少年篮球梦

发布会上,林书豪还获得了另一个身份 -- 特步集团公益大使。现场,特步和林书豪共同向热爱篮球的青少年送上体育装备,未来特步将与林书豪共同实践一系列的公益计划。除了公益捐赠,林书豪每年将以特步集团公益大使的身份,去探访贫困地区的孩子们,共同守护贫困地区青少年的篮球梦想,以榜样的力量鼓舞青少年勇敢逐梦。

640?wx_fmt=jpeg
丁水波先生、林书豪与小朋友互换礼物


作为一家有社会责任的企业,近年来,特步集团和中国下一代教育基金会紧密合作,积极开展公益捐赠,已向山东、四川、贵州、云南、内蒙古、宁夏、青海等8省、30多个市县捐赠了价值近5000万元的运动装备,惠及650余所学校,受益人数逾15万人。未来,特步集团的公益行动将在“提质扩面”上进一步探索、创新形式,提升内涵,让更多贫困地区的青少年不仅能感受运动,更能享受运动,喜欢运动。

(美通社,2019年8月9日广州)

消息来源:特步

编辑:小星

来源:美通社

www.prnasia.com / www.prnewswire.com

↓ 识别下方二维码,关注美通社头条公众号 

640?wx_fmt=gif

标题SpringBoot智能在线预约挂号系统研究AI更换标题第1章引言介绍智能在线预约挂号系统的研究背景、意义、国内外研究现状及论文创新点。1.1研究背景与意义阐述智能在线预约挂号系统对提升医疗服务效率的重要性。1.2国内外研究现状分析国内外智能在线预约挂号系统的研究与应用情况。1.3研究方法及创新点概述本文采用的技术路线、研究方法及主要创新点。第2章相关理论总结智能在线预约挂号系统相关理论,包括系统架构、开发技术等。2.1系统架构设计理论介绍系统架构设计的基本原则和常用方法。2.2SpringBoot开发框架理论阐述SpringBoot框架的特点、优势及其在系统开发中的应用。2.3数据库设计与管理理论介绍数据库设计原则、数据模型及数据库管理系统。2.4网络安全与数据保护理论讨论网络安全威胁、数据保护技术及其在系统中的应用。第3章SpringBoot智能在线预约挂号系统设计详细介绍系统的设计方案,包括功能模块划分、数据库设计等。3.1系统功能模块设计划分系统功能模块,如用户管理、挂号管理、医生排班等。3.2数据库设计与实现设计数据库表结构,确定字段类型、主键及外键关系。3.3用户界面设计设计用户友好的界面,提升用户体验。3.4系统安全设计阐述系统安全策略,包括用户认证、数据加密等。第4章系统实现与测试介绍系统的实现过程,包括编码、测试及优化等。4.1系统编码实现采用SpringBoot框架进行系统编码实现。4.2系统测试方法介绍系统测试的方法、步骤及测试用例设计。4.3系统性能测试与分析对系统进行性能测试,分析测试结果并提出优化建议。4.4系统优化与改进根据测试结果对系统进行优化和改进,提升系统性能。第5章研究结果呈现系统实现后的效果,包括功能实现、性能提升等。5.1系统功能实现效果展示系统各功能模块的实现效果,如挂号成功界面等。5.2系统性能提升效果对比优化前后的系统性能
在金融行业中,对信用风险的判断是核心环节之一,其结果对机构的信贷政策和风险控制策略有直接影响。本文将围绕如何借助机器学习方法,尤其是Sklearn工具包,建立用于判断信用状况的预测系统。文中将涵盖逻辑回归、支持向量机等常见方法,并通过实际操作流程进行说明。 一、机器学习基本概念 机器学习属于人工智能的子领域,其基本理念是通过数据自动学习规律,而非依赖人工设定规则。在信贷分析中,该技术可用于挖掘历史数据中的潜在规律,进而对未来的信用表现进行预测。 二、Sklearn工具包概述 Sklearn(Scikit-learn)是Python语言中广泛使用的机器学习模块,提供多种数据处理和建模功能。它简化了数据清洗、特征提取、模型构建、验证与优化等流程,是数据科学项目中的常用工具。 三、逻辑回归模型 逻辑回归是一种常用于分类任务的线性模型,特别适用于二类问题。在信用评估中,该模型可用于判断借款人是否可能违约。其通过逻辑函数将输出映射为0到1之间的概率值,从而表示违约的可能性。 四、支持向量机模型 支持向量机是一种用于监督学习的算法,适用于数据维度高、样本量小的情况。在信用分析中,该方法能够通过寻找最佳分割面,区分违约与非违约客户。通过选用不同核函数,可应对复杂的非线性关系,提升预测精度。 五、数据预处理步骤 在建模前,需对原始数据进行清理与转换,包括处理缺失值、识别异常点、标准化数值、筛选有效特征等。对于信用评分,常见的输入变量包括收入水平、负债比例、信用历史记录、职业稳定性等。预处理有助于减少噪声干扰,增强模型的适应性。 六、模型构建与验证 借助Sklearn,可以将数据集划分为训练集和测试集,并通过交叉验证调整参数以提升模型性能。常用评估指标包括准确率、召回率、F1值以及AUC-ROC曲线。在处理不平衡数据时,更应关注模型的召回率与特异性。 七、集成学习方法 为提升模型预测能力,可采用集成策略,如结合多个模型的预测结果。这有助于降低单一模型的偏差与方差,增强整体预测的稳定性与准确性。 综上,基于机器学习的信用评估系统可通过Sklearn中的多种算法,结合合理的数据处理与模型优化,实现对借款人信用状况的精准判断。在实际应用中,需持续调整模型以适应市场变化,保障预测结果的长期有效性。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值