特种经济动物论文题目推荐

我推荐个就当地一些东西随意总结出来的垃圾文字你看合你胃口不攸县麻鸭见解以及意见 随着社会的需求，作为中国八大“名鸭”之一的攸县麻鸭。其名气在国内鸭肉市场里面是否是名正言顺说之“八大名鸭”呢！记得前不久跟朋友谈起攸县麻鸭，朋友们都说不知道，这让我身处尴尬之地。现就攸县麻鸭做出以下见解： 鸭肉在中国市场前景广阔，已知鸭品牌有《北京烤鸭》，《口水鸭》，《绝味鸭脖》，《鸭霸王》，《鸭掌门》等。就已其中的《鸭掌门》来举例，其在陕西很受当地老百姓的推崇。为什么陕西没有“名鸭”之地确能搞出如此特色鸭市场呢！值得我们攸县人深思，要做活攸县麻鸭市场必须完全必备以下几点：（1） 品牌攸县麻鸭迄今为止还没有任何注册品牌，这是为什么。要发展攸县麻鸭首先就是要造势，正如“产品做的好不如广告来得巧”之言。当务之急就是注册一个以攸县麻鸭为特色的商业品牌，把特色带向全世界。政府部门也应加大对该以攸县麻鸭为特色品牌的扶持力度，减轻该品牌前期商业负担。加大力度给该品牌营造广阔经济市场，从而带动攸县麻鸭行业总体经济效益。提高总体经济效应的同时，应合理整顿该市场所带来的负面影响。打击非法“黑暗市场”（2） 抓住商机 以中国加入WTO以来，越来越多的外国商人前来中国考察。品牌有了，攸县麻鸭的商用价值也有。我们就得让它走出家门，加大力度让攸县麻鸭进入大型农贸商业活动。推动攸县麻鸭集团化，为之不晚。让攸县麻鸭进入世界开阔全球市场。考虑了全球市场，首先当务之急还是让攸县麻鸭走出攸县。就现在市场调查发现，攸县麻鸭市场多数还是自产自消的模式运行着。国内少数省份有攸县麻鸭的出现，这根本问题就得考究攸县麻鸭其商业模式的运行。据政府部门数据显示攸县年产200万羽麻鸭，其远销距离也就是2000公里以内。这就表明我们攸县麻鸭的没有品牌的问题。散户养殖，没有具体的营销目标。（3） 养殖规模化 就现在攸县麻鸭养殖来说，还是多数以散户养殖为基准。散户养殖没有得到规模化，从而市场活跃力度完全没有体现出来。自产自消，给攸县麻鸭带来最大的阻碍。理应加大养殖规模，合理完善养殖规模化，减少投入。完全可以以合作社的模式来完成养殖规模化，这样以散户养殖为基础。带动全县养殖大亨加大对攸县麻鸭的养殖力度，提高攸县鸭业的整体经济活力。最终集成大型养殖基地，提高养殖效率，确保朝养殖规模化进军。加强养殖技术改进，养殖规模由散变总，由小变大的思路来运行。（4） 加工工业化 攸县麻鸭的加工力度远远没有得到体现，鸭肉，鸭羽等一系列产品完全没有开发出来。应加强鸭肉加工工业化进程，没有完美的加工业，整个市场为之颓废不堪。加大力度投入加工行业的运行以及开创，攸县迄今为止还没有完全的鸭业加工业。据政府部门公布少数加工企业远远没有开发出来，远远没有带动整个攸县麻鸭行业化。看似有了目标，然而我们离目标越来越远。加大投入加工力度才是我们攸县麻鸭走出家门的重中之重，招商引资工作也得为这块做做考虑。（5） 加大研究力度，深探麻鸭利用价值 攸县麻鸭在国内市场完全没有开发出新生力军，迄今为止攸县人都知道麻鸭可以做“血鸭”“啤酒鸭”等一系列菜系，而麻鸭的养生技术完全没有开发出来。说到这，广大攸县人可能还不知道其实麻鸭还能养生。据一系列数据表面攸县老母鸭其实还有药用价值，我们应加大深探，开发出其医用价值以及养生价值。鸭羽的开发也没有开发完善，攸县麻鸭完全可以形成一个产业链。而这一链条，迄今为止还没有看到苗头。遗憾的是我们攸县麻鸭做为中国八大名鸭的名头根本没有体现出来。个人见解，势单力薄，请勿当真。有请专业人事完善，不做如何考究。农民意见，知识甚少语句不通畅勿怪。乡下人-小马

基于个性化技术的物流信息系统框架设计摘要】文中阐述了个性化技术的概念及特点，分析了传统物流管理信息系统存在的问题，并针对这些问题设计了一个基于个性化技术的物流管理信息系统的框架，最后对框架的实现技术进行了说明。【关键词】个性化；物流信息系统；数据挖掘现代物流在地区经济发展中的重要作用越来越为人们所认识。然而，随着网络物流资源的日趋丰富，人们要从浩瀚的信息之海中找到自己需要的信息越来越困难。传统的“人找信息”的服务模式已经越来越难以适应网络发展的要求，人们迫切需要一种能够根据用户的特点自动组织和调整信息的服务模式。于是个性化物流服务应运而生。1个性化技术概述1个性化概念及特点个性化服务是指针对不同用户的不同特点提供不同的服务策略和服务内容的服务模式[1]。个性化服务具有主动性，可定制性，智能性等特点。主动性是指根据用户提出的明确要求，或基于用户的学科、偏好等个人特征，主动向用户提供其可能需要的信息和服务。可定制性是指用户可以定制自己的兴趣爱好，呈现布局等。智能性是指个性化服务中使用了一些智能技术，如数据挖掘，聚类分析等，它能够根据用户的浏览习惯来更新用户的兴趣模型。2个性化技术简介推荐系统是个性化技术中最普遍的应用之一，根据用户行为和用户偏好自动地过滤用户不感兴趣的东西、预测用户感兴趣的东西。目前，常用的推荐技术有三类：基于内容的推荐技术、基于关联规则的推荐技术和协同过滤技术。①基于内容的推荐技术通过比较信息资源与用户的兴趣模型之间的相似性来推荐信息，它是信息过滤技术的延续与发展[2]。项目或者对象通过相关特征的属性来定义，系统基于用户评价对象的特征学习用户的兴趣，依据用户资源与待预测项目的匹配程度进行推荐。②基于关联规则的推荐（Association Rule-basedRecommendation）是以关联规则理论为基础，把已购商品作为规则头，把推荐对象作为规则体的一种推荐技术[2]。它可以发现不同商品在销售过程中的相关性。③协同过滤技术是目前应用最为广泛的推荐技术，它利用相似的行为和特征来进行个性化推荐。协同过滤技术基于历史用户数据找到与当前用户相似的用户群，并基于相似用户群的喜好向当前用户提供推荐。表1对以上三种推荐技术进行了简单的比较。限于篇幅，此处不再赘述。2传统物流信息系统存在的问题随着Internet技术、信息技术的不断发展以及信息量的不断扩大，越来越多的物流信息系统暴露出以下问题。1信息量大，查全不易当前的物流信息系统中信息量越来越庞大且动态变化、形式多种多样。在这个海量仓库里有配送、运输、仓库、物流广告等内部或外部信息，这些信息严重超载。因此，网络使得用户面临从信息不足逐渐过度到选择过多的问题上来。供参考