【正文】 視覺差異、物流管理戰(zhàn)略和戰(zhàn)術(shù)問題的區(qū)分與協(xié)調(diào)、反映物流領(lǐng)域的最新研究與實踐成果及理論性與實用性相合共五個問題。比如，隨著顧客購買力的提高，供應(yīng)商和制造商均面臨著更大的壓力來生產(chǎn)更多品種更具個性化的高質(zhì)量產(chǎn)品，進而最終生產(chǎn)定制化的產(chǎn)品。供應(yīng)鏈是一個動態(tài)的系統(tǒng)，隨時間而不斷地變化。比如，供應(yīng)商一般希望制造商進行穩(wěn)定數(shù)量的大量采購，而交貨期可以靈活變動；與供應(yīng)商愿望相反，盡管大多數(shù)制造商愿意實施長期生產(chǎn)運轉(zhuǎn)，但它們必須顧及顧客的需求及其變化并作出積極響應(yīng)，這就要求制造商靈活地選擇采購策略。第三，供應(yīng)鏈管理是圍繞把供應(yīng)商、制造商、倉庫、配送中心和渠道商有機結(jié)合成一體這個問題來展開的，因此它包括企業(yè)許多層次上的活動，包括戰(zhàn)略層次、戰(zhàn)術(shù)層次和作業(yè)層次等。其次，供應(yīng)鏈管理的目的在于追求整個供應(yīng)鏈的整體效率和整個系統(tǒng)費用的有效性，總是力圖使系統(tǒng)總成本降至最低。首先，供應(yīng)鏈管理把產(chǎn)品在滿足客戶需求的過程中對成本有影響的各個成員單位都考慮在內(nèi)了，包括從原材料供應(yīng)商、制造商到倉庫再經(jīng)過配送中心到渠道商。供應(yīng)鏈的定義是：供應(yīng)鏈是圍繞核心企業(yè)，將供應(yīng)商、制造商、分銷商、零售商，直至最終客戶連成一個整體的功能網(wǎng)鏈結(jié)構(gòu)，通過對信息流、物流，資金流的控制，從采購原材料開始，制成中間產(chǎn)品以及最終產(chǎn)品，最后由銷售網(wǎng)絡(luò)把產(chǎn)品送到消費者手中。為了應(yīng)對這個挑戰(zhàn)，企業(yè)需要集中力量做到比以前更敏捷，以便在更短的時間內(nèi)對產(chǎn)量和種類的變化做出反應(yīng)。今天企業(yè)面臨的最大挑戰(zhàn)之一，就是要對從未有過的需求變數(shù)做出快速的反應(yīng)。第三篇：學科前沿講座心得學科前沿講座心得08營銷一班湯申萍0806100117 在科學技術(shù)和信息技術(shù)的帶動下，經(jīng)濟全球化的進程逐步加快，企業(yè)面臨的競爭已演變?yōu)閮r值鏈與價值鏈之間的競爭，為了提高供應(yīng)鏈管理對我績效，要做到擁有高效運行機制的同時建立一個科學合理的供應(yīng)鏈及其管理系統(tǒng)。這就是我的心得體會，在講座的最后，文教授還對機器學習和數(shù)據(jù)挖掘的未來進行了展望，諸如現(xiàn)在流行的云計算，還有動態(tài)數(shù)據(jù)流學習，例外的發(fā)現(xiàn)，學習更復雜的函數(shù)，粒計算等等，都是今后發(fā)展的的熱點。在多核計算技術(shù)快速發(fā)展的今天，本文提出的算法，提供了一種可行的并行機器學習框架，對于研制高速高精度的機器學習算法具有一定的借鑒意義。因而，psfm2SVMs 的泛化能力比fm2SVMs的泛化能力要高。如果采用訓練集分割的方法，將這個光滑曲面分段求出，然后進行連接，就可以得到這個光滑曲面的近似曲面。在不增加訓練時間的條件下，psfm2SVMs減少了由于訓練集分割導致的分類器泛化能力下降。在測試階段，測試樣本坐落于哪個子問題所在空間中，就由該子問題訓練的支持向量機給出判別結(jié)果。由于訓練時間很長和空間需求很大，現(xiàn)有的大多數(shù)機器學習算法很難被直接用于大規(guī)模數(shù)據(jù)的機器學習。對于分類面拼接算法我進行了比較仔細的了解，并下載閱讀了文教授于2009年3月份在湖南大學學報上發(fā)表的論文“基于分類面的快速模塊化支持向量機研究”，對于分類面拼接算法有了初步的研究，下面說說我對這個算法的理解。在最重要的部分，文教授提到了幾個重要的研究方法，包括算法，這里面包含有：基于并行計算的算法，以并行計算方法求解工作集方法中每個迭代步中二次規(guī)劃的子問題，Metalearning，最小最大模塊化支持向量機以及快速模塊化支持向量機，ClusterSVM，ClusterbasedSVM，CascadeSVM。算法可靠性得不到保證。大規(guī)模數(shù)據(jù)給機器學習帶來的問題有：算法一般不是收斂太慢就是難以收斂，訓練時間過長。文教授主要是在第三點中做了很多工作也取得了可喜的成績。第三，大規(guī)模數(shù)據(jù)分類算法的研究。第一，實際應(yīng)用中的大規(guī)模數(shù)據(jù)分類問題。至此正式進入問題的討論。德萊頓《學習的革命》一書，皆在指導我們?nèi)绾畏e累知識如何思考如何學習如何去做研究，具有拋磚引玉的指導意義。我一直對這方面的知識頗感興趣，這學期學院開設(shè)的學術(shù)前沿講座的課程，很有幸聽到了文益民教授對于自己在機器學習和數(shù)據(jù)挖掘方面研究的講座，讓我對這些知識有了深入淺出的理解，受益匪淺。獲取的信息和知識可以廣泛用于各種應(yīng)用，包括商務(wù)管理，生產(chǎn)控制，市場分析，工程設(shè)計和科學探索等。一般來說，采樣速度高而功能較簡單者宜用前者；采樣速度較低而功能復雜者則宜采用后者。信號處理方法有兩種，一種是信號依次進入而形成信號流，另一種是執(zhí)行完一條指令再執(zhí)行下一條指令，形成指令流。這種方法尤其適用于利用電子計算機進行仿真分析。同樣，這一類型的數(shù)字處理可以采用線性常系數(shù)差分方程描述,從而可以用Z變換或離散傅里葉變換求解。在理論上最容易解決的是線性非時變型的處理。對于隔周期處理，采樣周期可以長達一個重復周期。隔周期處理是指對多個周期中回波脈沖串的復包絡(luò)進行匹配或最佳濾波處理，使整個脈沖串中某時刻的信－噪比達到最大。在脈沖雷達中，數(shù)字信號處理可劃分為周期內(nèi)處理和隔周期處理兩大部分。因此，單位時間內(nèi)的處理量（或稱吞吐率、解題率）極大。③有利于高速大規(guī)模集成電路的應(yīng)用，從而可使信號處理機的重量減輕和體積縮小。同模擬信號處理相比，采用數(shù)字信號處理的優(yōu)點是：①把許多功能綜合設(shè)計在一部處理機中，可以根據(jù)外來指令或預先編好的程序靈活地選擇和組合使用。50年代出現(xiàn)利用計算機進行信號處理的雷達系統(tǒng)。數(shù)字處理須采用模擬數(shù)字轉(zhuǎn)換器,把模擬信號轉(zhuǎn)換成為數(shù)字信號（時間上離散，幅度上分層），然后進行各種運算和處理。三、數(shù)字信號處理的應(yīng)用雷達信號處理則是為完成雷達數(shù)字信號檢測和信息提取功能所采取的實施手段。相控陣天氣雷達具有常規(guī)