34、探索客户科技环境中的营销新境界与“艺术自然生活”

探索客户科技环境中的营销新境界与“艺术自然生活”

1. 客户科技环境与营销要点

客户科技环境(CTEs)涵盖了虚拟现实(VR)、增强现实(AR)、混合现实(MR)和物联网(IoE)等领域,同时涉及5G、边缘计算、面向服务的架构以及人工智能/机器学习等使能技术。在客户使用这些CTEs的背景下,营销经理有以下关键任务:
- 客户细分 :根据客户使用的CTE和客户界面与监控设置(CIMS)对客户进行细分,甚至可以细分到个体。
- 界面开发引导 :指导公司与特定客户群体使用的CIMS进行界面开发,以及与CTE和CIMS组合的界面开发。
- 关系策略制定 :决定何时需要并可能建立直接面向客户的关系,并制定相应的营销策略,包括帮助客户进行“前瞻性思考”;同时,确定何时需要建立企业与网络(即联网机器)的关系,并制定相关策略,包括协助网络进行“前瞻性分析”。
- 产品品牌塑造 :为公司产品进行品牌定位,使其具备谨慎、快速响应、学习、优化、差异化和一致性等能力。
- 营销策略制定 :制定适当的营销策略,涵盖所有支持客户选择和体验所需的营销角色。
- 创造独特体验 :由于日常事务将由机器处理,因此需要创造“魔法”般的体验来吸引客户。

以下是这些任务的简单表格呈现:
|任务类型|具体内容|
| ---- | ---- |
|客户细分|基于CTE和CIMS细分客户|
|界面开发|引导公司与CIMS及C

【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分类,实现对不同类型扰动的自动识别准确区分。该方法充分发挥DWT在信号去噪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效率,为后续的电能治理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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