品牌背后的力量杰夫贝佐斯

篇一：西蒙尼贝尔萨当年那些事儿 02年兵败日本铁帅泣不成声

西蒙尼当年曾经以阿根廷队长身份辅佐贝尔萨

新浪体育讯 作为教练和球员，贝尔萨和西蒙尼曾经在阿根廷国家队一起参加过30场比赛，但现在两人决定在欧联杯决赛结束一个月之后才通话。

“西蒙尼和我商议决定，我们要到欧联杯决赛结束一个月后才互相通话。他的中间人是博格斯，我也会有我的中间人。”这是毕尔巴鄂竞技主教练贝尔萨在欧联杯决赛前发布会上的开篇讲话。在贝尔萨执教阿根廷国家队期间，西蒙尼是他手下的球员。如今，贝尔萨是毕尔巴鄂竞技主帅，西蒙尼是马德里竞技主教练，但两个人之间的相互尊重一直没有改变。西蒙尼对贝尔萨一直崇敬有加，而贝尔萨也从西蒙尼身上看到自己那种“不管踢球还是当教练都认真、投入地进攻与防守的拼搏精神”。本周三晚，他们当中将有一个人成为继卡尔尼格利亚(皇马(微博))、埃雷拉(国际米兰(微博))和迪·斯蒂法诺(巴伦西亚)之后第四位在欧洲赛场获得冠军的阿根廷教练。

当贝尔萨担任阿根廷国家队主教练时，西蒙尼是阿根廷队的队长。那个时候，两个人相互尊重但也保持适当的距离，因为他们都是个性非常强的人，也都是阿根廷足坛的代表性人物。1999年2月，贝尔萨首次率领阿根廷队出战，在一场友谊赛中客场对阵委内瑞拉。从

品牌背后的力量——芜湖卷烟厂企业凝聚力探源 芜湖卷烟厂企业凝聚力探源 品牌背后的力量作者：佚名 转贴自：本站原创 点击数：60

烟草在线摘自四川新闻网

“不怕不识货， 就怕货比货”。 芜湖卷烟厂不仅敢于在省内比， 也敢于到全国去比。

2002 年 7 月，芜湖卷烟厂将一批品牌香烟拿到全国 10 个城市，与“中华”、“玉溪”等十几种国产名优卷烟混在一 起，请来自不同层次的消费者做无标识评吸，结果令人振奋：“国宾松”香烟每次得分均在前三名！

一个企业是要靠实力说话的，也只能靠实力说话，这种实力的最终体现就是产品，就是品牌。而品牌的背后正 是企业的综合实力，而企业综合实力的最关键之一就是企业的凝聚力。

“人心齐，泰山移”。对于一个企业来说，“人心”就是企业的凝聚力，而这种凝聚力，可以说是渗透于企业的各个 方面、各个环节，渗透于每个员工的内心。

在芜湖卷烟厂， 有三只白底红字的“厂长信箱”被设置在芜烟厂内显眼的地方。 这是该厂为调动职工的积极性与创 造性，为增强企业的凝聚力而采取的一项举措。通过这三只小小的信箱，使企业员工进一步参与到企业民主管理中， 使他们能够直接与厂长对话、沟通，为企业的发展献计献策。此信箱每周二、五由厂工会负责开启收集，由厂领导 阅示来函信

彼得.贝伦斯

百科名片

贝伦斯是德国现代主义设计的重要奠基人之一，早在1904年就参加了德意志工业同盟的组织工作，1907年德意志工业同盟在穆特修斯的大力倡导与组织下宣告成立，工业同盟的目的首先是要在各界推广工业设计思想，规劝美术、产业、工艺、贸易各界人士，共同推进\工业产品的优质化\，工业同盟的口号就是\优质产品\。同时贝伦斯利用担任杜塞多夫美术学院院长的地位，在学院推行设计教育改革。贝伦斯在建筑和设计方面的深远影响一直延续到今天。

中文名： 外文名： 国籍： 出生地：

贝伦斯

Peter Behrens

德国 汉堡

出生日期： 逝世日期： 职业： 毕业院校：

1868年4月14日 1940年2月27日

学者

卡尔斯鲁尔，杜塞尔多夫与

慕尼黑

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简介 生平

德国现代设计之父 建筑设计 平面设计 简介 生平

德国现代设计之父 建筑设计 平面设计

[编辑本段]

简介

彼得·贝伦斯(Peter Behrens)，（1868年4月14日—1940年2月27日），逝世于柏林。起先为画家，之后于第一次世界大战前成为现代工业建筑师。他最著名的是德国工艺联盟成员之一，与现代工业设计。他将工业设计规格化。

建筑业

贝伦

贝叶斯均衡及其应用

预备知识(共同知识) 静态博弈中的贝叶斯均衡 不完全信息下的古诺模型 用贝叶斯均衡解释混合策略均衡 显示原理 动态博弈中的贝叶斯均衡 信号传递博弈的精炼贝叶斯均衡 单一价格二手车模型 就业市场信号博弈 信息不完全条件下的囚徒困境问题

不完全信息博弈： 不完全信息意味着至少有一个参与人有多个类型。不完全 信息博弈是指、至少有一参与人不知道其他参与人的支付 函数。比如说, 你想去买件衣服时, 你并不清楚衣服的最低 价, 你和某人谈恋爱, 但在结婚前, 双方都是展现最好的一 面, 双方都不是很了解对方的很多品质, 等等, 这样的例子 举不胜举。在古代, 人们已经开始用到不完全信息博弈了。 比如在《三国演义》中, 周瑜伪造假降书, 诱骗曹操杀了蔡 摺、张允二将。曹操遂派蔡中、蔡和两兄弟假装降周瑜, 企图夺取东吴情报。周瑜识破曹操的诡计, 将计就计, 对黄 盖施以苦肉计。这一博弈中, 曹操只知道自己的部下蔡中、 蔡和是假降, 但不知道周瑜的情报周瑜知道蔡中、蔡和是 假降, 但曹操不知道周瑜知道自己是假降, 曹操不知道周瑜 已经识别了自己的计划。也就是说曹操的信息对周瑜的信 息是不完全的, 但周瑜很清楚曹操计谋, 于是周瑜就将计就 计。这

《卡拉马佐夫兄弟》读后感

0907067 李颖 09法学（2）班

一、关于阅读

《卡拉马佐夫兄弟》是我所读的第一本与法律有关的外国小说，我用了一个多月的时间才完成了这部小说的阅读。今天当我看完最后一页，合上书的时候，完全没有初读时的焦急，乏味，冗长，抽象的感觉，反倒像是花开过后，依旧有淡淡的余香，让我久久还沉浸在对伊柳沙的心疼，对对卡拉马佐夫三兄弟的无限期望以及俄国审判制度的好奇。

阅读是个漫长的过程，如果你抱着一种功利的心态，想着是因为要完成作业才去读书，必然不会全身心投入到小说中去，反而会更觉得无聊，焦虑。但是又正是因为阅读是漫长的过程，才又能在阅读的过程中逐渐忘记当初功利的目的，融入进小说，只是纯粹的为了阅读而阅读，这样，才能真正体会到读书意义。对我而言，读书其实只是一种状态，一种能够平心静气，全身心投入的状态。进入大学后总想着要读一些与法律有关的名家、大家的著作，接受高水平法律思想的洗礼。但是真实的情况的进入大学后的我们都越来越浮躁，电脑和手机阅读让我们离“书”也越来越远。直到读了《卡拉马佐夫兄弟》我才觉得，其实不一定非得要读那些纯法律思想的书才能提高学术水平。只要读了，哪怕是一本小说，哪怕是一本与法律无关的书，都是能够让人有所收获的

朴素贝叶斯分类

一、朴素贝叶斯分类方法描述

设样本集T有n个属性：A1,A2,....An，可能类别为m个：C1,C2,...,Cm，待分类样本为：

X?{x1,x2,...xn}，分别计算条件概率：P(Ci|X)?P(X|Ci)P(Ci)，（1）

P(X)则条件概率最大的P(Ci|X)对应的类Ci就是X的预测类。

在公式（1）中，计算等式左边的每个条件概率时，右边的分母相同，因此只需要计算分子，然后比较大小即可。其中P(Ci)?|Ci类|Ci类的样本数 ?（2）|T|训练集T中总的样本数另外，用朴素贝叶斯分类时还需假设各属性之间相互独立，此时：

P(X|Ci)?P(x1,x2,...,xn|Ci)?P(x1|Ci)P(x2|Ci)...P(xn|Ci)??P(xj|Ci)(3)

j?1n二、条件概率P(xj|Ci)的估计方法

1、 如果属性Aj为离散型随机变量，则条件概率

P(xj|Ci)?Ci类中属性Aj为xj的样本数Ci类的总样本数 （4）例1 表1是用于构造分类模型的训练集，包含14个样本和5个属性：

，它的取值有三个：Sunny（晴天）、Overcast（阴天）、Rain（下雨）； A1为Outlook（天气）

，它的取值有三个：Ho

通过提供图形化的方法来表示 和运算概率知识 ，贝 叶斯网络克服了基于规则 的 系统所具 有 的许多概念上和计算上的 困难 。贝 叶斯网络与统计技术相 结合 ，使得其在数据分析方面拥有了许多优点 ， 与规划挖掘 、决策树 、人工神 经网络 、密度估计 、分类 、回归 和聚类 等方法 相 比 ，贝 叶斯 网络 的优点 主要 体现在 ：

(1 )贝 叶斯 网络使 用 图形的方法描 述数据 间 的相互关系 ，语义 清晰 ，易 于理解 。 图形化 的知识 表示方法使得保持概率知识库的一致性和完整性变得容易 ，可以方便地针对条件的 改变进行网络模块的重新配置。

(2 )贝 叶斯网络易 于处理不完备数据集。对于传统标准的监督 学 习算法而言必 须知 道所有 可能的数据 输入 ， 如果缺少其中的 某一输入就会对建立的模型产生偏 差 ， 贝 叶斯网络的方法反映的是整 个数据 库 中数据间的概率关系模型 ， 缺少某 一数据变量仍 然 可以建立精 确 的模型 。

(3)贝 叶斯网络允许学习变量间的 因果关系 。在 以往 的数据分析中 ，一个问题 的 因果 关系在 干扰较多 时 ，系统就无法做 出精 确 的预测 。 而 这种 因果关系 已经包 含在 贝叶斯网络模型

一、贝叶斯决策(Bayes decision theory)

【例】某企业设计出一种新产品，有两种方案可供选择：—是进行批量生产，二是出售专利。这种新产品投放市场，估计有3种可能：畅销、中等、滞销，这3种情况发生的可能性依次估计为：0.2，0.5和0.3。方案在各种情况下的利润及期望利润如下表。

企业可以以1000元的成本委托专业市场调查机构调查该产品销售前景。若实际市场状况为畅销，则调查结果为畅销、中等和滞销的概率分别为0.9、0.06和0.04；若实际市场状况为中等，则调查结果为畅销、中等和滞销的概率分别为0.05、0.9和0.05；若实际市场状况为滞销，则调查结果为畅销、中等和滞销的概率分别为0.04、0.06和0.9。问：企业是否委托专业市场调查机构进行调查？ 解：

1.验前分析：

记方案d1为批量生产，方案d2为出售专利

E(d1)=0.2*80+0.5*20+0.3*(-5)=24.5(万元) E(d2)=40*0.2+7*0.5+1*0.3=11.8(万元)

记验前分析的最大期望收益为E1，则E1=max{E(d1),E(d2)}=24.5(万元) 因此验前分析后的决策为：批量生产 E1不作市场调查的期望收益 2.预验分析：

addpath(genpathKPM(pwd))

N = 4;

dag = zeros(N,N);

C = 1; S = 2; R = 3; W = 4; dag(C,[R S]) = 1; dag(R,W) = 1; dag(S,W)=1;

discrete_nodes = 1:N; node_sizes = 2*ones(1,N);

bnet = mk_bnet(dag, node_sizes, 'discrete', discrete_nodes); onodes = [];

bnet = mk_bnet(dag, node_sizes, 'discrete', discrete_nodes, 'observed', onodes); bnet = mk_bnet(dag, node_sizes, 'names', {'cloudy','S','R','W'}, 'discrete', 1:4); C = bnet.names('cloudy'); % bnet.names是一个关联数组； bnet.CPD{C} = tabular_CPD(bnet, C, [0.5 0.5]); CPT = zeros(2,2,2); CP

基于贝叶斯概率模型的机器学习

（应用于水华预测）

姓 名：白正彪

学 院：自动化学院

学 号： 2010203147

机器学习总结及朴素贝叶斯在水华预

警中的应用

一 机器学习总结

机器学习(Machine Learning)是研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能，重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能。他是人工智能的核心，是使计算机具有智能的根本途径，其应用遍及人工智能的各个领域，他主要使用归纳、综合而不是演译。学习能力是智能行为的一个非常重要的特征，但至今对学习的机理尚不清晰。人们曾对机器学习给出各种定义。H.A.Simon认为，学习是系统所作的适应性变化，使得系统在下一次完成同样或类似的任务时更为有效。R.s.Michalski认为，学习是构造或修改对于所经历事物的表示。从事专家系统研制的人们则认为学习是知识的获取。这些观点各有侧重，第一种观点强调学习的外部行为效果，第二种则强调学习的内部过程，而第三种主要是从知识工程的实用性角度出发的。

机器学习在人工智能的研究中具有十分重要的地位。一个不具有学习能力的智能系统难以称得上是个真正的智能系统，不过以往的智能系统都普遍缺少学习的能力。例如，他们遇