【移动互联网】零售业借助移动互联网实现突围

本文探讨了零售业与中国移动互联网的发展现状及趋势,提出零售企业可通过移动电子商务、社交网络、移动APP等方式实现产业升级。

         为期8周的《零售与分销管理信息系统》课程结束啦,本次课程李教授要求分组完成课题研讨,哥们几个确定了《零售业结合移动互联网》这个方向,通过近2周的努力,完成了该课程的论文作业,大致分类如下:

 

第一章 零售业现状分析 3
1.1 前言 3
1.2 中国零售业发展史 3
1.3 现阶段零售业发展形势 3
1.4 中国零售业面临的挑战 6
1.5 中国零售业未来发展趋势 6


第二章 移动互联网现状分析 8
2.1 移动互联网概述 8
2.2 我国移动互联网发展的三大阶段 8
2.3 移动互联网发展现状 9
2.4 移动互联网变革 10
2.5 移动互联网的特点与局限 13


第三章 零售业运用移动互联网实现产业升级 15
3.1 零售企业应着眼移动电子商务 15
3.2 零售企业利用移动互联网实施产业升级的策略初探 16
3.2.1看看纯电子商务企业在怎么做? 16
3.2.2围绕用户,收集信息流 16
3.2.3必须利用社交网络 17
3.2.4开发吸引用户的移动APP 18
3.2.5基于位置服务(LBS)的应用 19
3.2.6移动支付对零售行业的支撑 21
3.2.7购物体验变革,牢牢抓住用户 22


第四章 如何实施移动互联网战略 24
4.1 实施概述 24
4.2 移动战略实施步骤 24
4.2.1 可行性分析 24
4.2.2 启动项目 25
4.2.3 确定需求 25
4.2.4 系统设计 27
4.2.5 系统开发 30
4.2.6 系统测试 30
4.2.7 运营培训 31
4.2.8 (预)发布 31
4.2.9 优化维护 31
4.3 移动战略技术实施方案 31
4.3.1 架构方案 32
4.3.2 实施细节 32


参考文献 36

 

现将论文汇报的PPT共享出来,以供有需要的朋友参考!

点击下载

 


 

基于径向基函数神经网络RBFNN的自适应滑模控制学习(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于径向基函数神经网络(RBFNN)的自适应滑模控制方法,并提供了相应的Matlab代码实现。该方法结合了RBF神经网络的非线性逼近能力和滑模控制的强鲁棒性,用于解决复杂系统的控制问题,尤其适用于存在不确定性和外部干扰的动态系统。文中详细阐述了控制算法的设计思路、RBFNN的结构与权重更新机制、滑模面的构建以及自适应律的推导过程,并通过Matlab仿真验证了所提方法的有效性和稳定性。此外,文档还列举了大量相关的科研方向和技术应用,涵盖智能优化算法、机器学习、电力系统、路径规划等多个领域,展示了该技术的广泛应用前景。; 适合人群:具备一定自动控制理论基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及工程技术人员,特别是从事智能控制、非线性系统控制及相关领域的研究人员; 使用场景及目标:①学习和掌握RBF神经网络与滑模控制相结合的自适应控制策略设计方法;②应用于电机控制、机器人轨迹跟踪、电力电子系统等存在模型不确定性或外界扰动的实际控制系统中,提升控制精度与鲁棒性; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行仿真实践,深入理解算法实现细节,同时可参考文中提及的相关技术方向拓展研究思路,注重理论分析与仿真验证相结合。
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