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1	亞馬遜ve跟賣申訴方法	59	20	搜狗查詢	40 元
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四、亞馬遜跟賣的風(fēng)險(xiǎn)有相關(guān)圖片展示

亞馬遜跟賣的風(fēng)險(xiǎn)有提供令人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具備店鋪選址能力的訓(xùn)練方法、店鋪選址方法、存儲(chǔ)介質(zhì)及店鋪選址系統(tǒng)，該訓(xùn)練方法在已存在品牌相同的多個(gè)店鋪的情況下，多次執(zhí)行樣本獲取步驟：獲取其中一個(gè)已存在的店鋪的周邊預(yù)定范圍內(nèi)的商業(yè)興趣點(diǎn)數(shù)據(jù)和目標(biāo)消費(fèi)者的數(shù)量；獲取該店鋪的營業(yè)數(shù)據(jù)；以商業(yè)興趣點(diǎn)數(shù)據(jù)和目標(biāo)消費(fèi)者的數(shù)量作為輸入信號(hào)，以營業(yè)數(shù)據(jù)是否達(dá)到對應(yīng)于店鋪選址標(biāo)準(zhǔn)的預(yù)設(shè)值作為輸出信號(hào)，構(gòu)成供人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行店鋪選址訓(xùn)練的一組學(xué)習(xí)樣本；采用上述多組學(xué)習(xí)樣本對人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行店鋪選址訓(xùn)練，直至該人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具備根據(jù)店鋪地點(diǎn)的周邊預(yù)定范圍內(nèi)的商業(yè)興趣點(diǎn)數(shù)據(jù)和目標(biāo)消費(fèi)者的數(shù)量預(yù)測待選址店鋪的營業(yè)數(shù)據(jù)是否達(dá)到所述預(yù)設(shè)值的能力。亞馬遜跟賣的風(fēng)險(xiǎn)有涉及單業(yè)務(wù)系統(tǒng)內(nèi)多Agent技術(shù)的本地業(yè)務(wù)系統(tǒng)及其本地業(yè)務(wù)訪問方法，與現(xiàn)有技術(shù)相比解決了數(shù)據(jù)源、數(shù)據(jù)分析、業(yè)務(wù)處理系統(tǒng)之間無交互協(xié)商關(guān)系的缺陷。的第一數(shù)據(jù)資源Agent用于對本地?cái)?shù)據(jù)來源及本地?cái)?shù)據(jù)庫系統(tǒng)進(jìn)行數(shù)據(jù)資源管理，對本地?cái)?shù)據(jù)庫系統(tǒng)按來源、用途區(qū)分并標(biāo)明其屬性；第一數(shù)據(jù)分析Agent用于進(jìn)行本地?cái)?shù)據(jù)分析；第一業(yè)務(wù)處理Agent對業(yè)務(wù)系統(tǒng)內(nèi)的業(yè)務(wù)模型庫和業(yè)務(wù)節(jié)點(diǎn)管理模塊進(jìn)行管理并與第一數(shù)據(jù)分析Agent和第一數(shù)據(jù)資源Agent進(jìn)行協(xié)作。利用基于BDI模型的多Agent協(xié)商合作模式，實(shí)現(xiàn)了本地業(yè)務(wù)處理系統(tǒng)的業(yè)務(wù)自動(dòng)化處理。

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