2018美团点评算法系列.pdf
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1、泓域咨询MACRO/ 年产xx超声波洗碗机超声波切割机建设项目申请报告年产xx超声波洗碗机超声波切割机建设项目申请报告规划设计 / 投资分析 泓域咨询MACRO/ 年产xx超声波洗碗机超声波切割机建设项目申请报告年产xx超声波洗碗机超声波切割机建设项目申请报告该超声波洗碗机超声波切割机项目计划总投资19534.97万元,其中:固定资产投资14013.77万元,占项目总投资的71.74%;流动资金5521.20万元,占项目总投资的28.26%。达产年营业收入49526.00万元,总成本费用38455.45万元,税金及附加376.64万元,利润总额11070.55万元,利税总额12974.16万元
2、,税后净利润8302.91万元,达产年纳税总额4671.25万元;达产年投资利润率56.67%,投资利税率66.42%,投资回报率42.50%,全部投资回收期3.85年,提供就业职位787个。重视施工设计工作的原则。严格执行国家相关法律、法规、规范,做好节能、环境保护、卫生、消防、安全等设计工作。同时,认真贯彻“安全生产,预防为主”的方针,确保投资项目建成后符合国家职业安全卫生的要求,保障职工的安全和健康。.泓域咨询MACRO/ 年产xx超声波洗碗机超声波切割机建设项目申请报告年产xx超声波洗碗机超声波切割机建设项目申请报告目录第一章 申报单位及项目概况一、 项目申报单位概况 二、 项目概况
3、第二章 发展规划、产业政策和行业准入分析一、 发展规划分析 二、 产业政策分析 三、 行业准入分析 第三章 资源开发及综合利用分析 一、 资源开发方案。 二、 资源利用方案 三、 资源节约措施 第四章 节能方案分析 一、 用能标准和节能规范。 二、 能耗状况和能耗指标分析 三、 节能措施和节能效果分析 第五章 建设用地、征地拆迁及移民安置分析 一、 项目选址及用地方案 泓域咨询MACRO/ 年产xx超声波洗碗机超声波切割机建设项目申请报告二、 土地利用合理性分析 三、 征地拆迁和移民安置规划方案 第六章 环境和生态影响分析 一、 环境和生态现状 二、 生态环境影响分析 三、 生态环境保护措施
4、四、 地质灾害影响分析 五、 特殊环境影响第七章 经济影响分析一、 经济费用效益或费用效果分析 二、 行业影响分析 三、 区域经济影响分析 四、 宏观经济影响分析 第八章 社会影响分析 一、 社会影响效果分析 二、 社会适应性分析 三、 社会风险及对策分析附表1:主要经济指标一览表附表2:土建工程投资一览表泓域咨询MACRO/ 年产xx超声波洗碗机超声波切割机建设项目申请报告附表3:节能分析一览表附表4:项目建设进度一览表附表5:人力资源配置一览表附表6:固定资产投资估算表附表7:流动资金投资估算表附表8:总投资构成估算表附表9:营业收入税金及附加和增值税估算表附表10:折旧及摊销一览表附表1
5、1:总成本费用估算一览表附表12:利润及利润分配表附表13:盈利能力分析一览表泓域咨询MACRO/ 年产xx超声波洗碗机超声波切割机建设项目申请报告第一章 申报单位及项目概况一、项目申报单位概况(一)项目单位名称xxx科技公司(二)法定代表人贺xx(三)项目单位简介经过10余年的发展,公司拥有雄厚的技术实力,完善的加工制造手段,丰富的生产经营管理经验和可靠的产品质量保证体系,综合实力进一步增强。公司将继续提升供应链构建与管理、新技术新工艺新材料应用研发。集团成立至今,始终坚持以人为本、质量第一、自主创新、持续改进,以技术领先求发展的方针。公司坚持走“专、精、特、新”的发展道路,不断推动转型升级
6、,使产品在全球市场拥有一流的竞争力。未来公司将加强人力资源建设,根据公司未来发展战略和发展规模,建立合理的人力资源发展机制,制定人力资源总体发展规划,优化现有人力资源整体布局,明确人力资源引进、开发、使用、培养、考核、激励等制度和流程,实现人力资源的合理配置,全面提升公司核心竞争力。鉴于未来三年公司业务规模将会持续扩大,公司已制定了未来三年期的人才发泓域咨询MACRO/ 年产xx超声波洗碗机超声波切割机建设项目申请报告展规划,明确各岗位的职责权限和任职要求,并通过内部培养、外部招聘、竞争上岗的多种方式储备了管理、生产、销售等各种领域优秀人才。同时,公司将不断完善绩效管理体系,设置科学的业绩考核
7、指标,对各级员工进行合理的考核与评价。 (四)项目单位经营情况上一年度,xxx投资公司实现营业收入32487.13万元,同比增长20.75%(5581.83万元)。其中,主营业业务超声波洗碗机超声波切割机生产及销售收入为26205.79万元,占营业总收入的80.67%。根据初步统计测算,公司实现利润总额8440.82万元,较去年同期相比增长663.18万元,增长率8.53%;实现净利润6330.61万元,较去年同期相比增长697.06万元,增长率12.37%。上年度营收情况一览表序号 项目 第一季度 第二季度 第三季度 第四季度 合计1 营业收入 6822.30 9096.40 8446.65
8、 8121.78 32487.132 主营业务收入 5503.22 7337.62 6813.51 6551.45 26205.792.1超声波洗碗机超声波切割机(A)1816.06 2421.41 2248.46 2161.98 8647.912.2超声波洗碗机超声波切割机(B)1265.74 1687.65 1567.11 1506.83 6027.332.3超声波洗碗机超声波切割机(C)935.55 1247.40 1158.30 1113.75 4454.982.4 超声波洗碗机超声波切割 660.39 880.51 817.62 786.17 3144.69泓域咨询MACRO/ 年产
9、xx超声波洗碗机超声波切割机建设项目申请报告机(D)2.5超声波洗碗机超声波切割机(E)440.26 587.01 545.08 524.12 2096.462.6超声波洗碗机超声波切割机(F)275.16 366.88 340.68 327.57 1310.292.7超声波洗碗机超声波切割机(.)110.06 146.75 136.27 131.03 524.123 其他业务收入 1319.08 1758.78 1633.15 1570.34 6281.34上年度主要经济指标项目 单位 指标完成营业收入 万元 32487.13完成主营业务收入 万元 26205.79主营业务收入占比 80.6
10、7%营业收入增长率(同比) 20.75%营业收入增长量(同比) 万元 5581.83利润总额 万元 8440.82利润总额增长率 8.53%利润总额增长量 万元 663.18净利润 万元 6330.61净利润增长率 12.37%净利润增长量 万元 697.06投资利润率 62.34%投资回报率 46.75%财务内部收益率 29.54%企业总资产 万元 47604.85泓域咨询MACRO/ 年产xx超声波洗碗机超声波切割机建设项目申请报告流动资产总额占比 万元 36.24%流动资产总额 万元 17250.46资产负债率 49.01%二、项目概况(一)项目名称及承办单位1、项目名称:年产xx超声波
11、洗碗机超声波切割机建设项目2、承办单位:xxx科技公司(二)项目建设地点xx工业园区(三)建设规模与产品方案项目主要产品为超声波洗碗机超声波切割机,根据市场情况,预计年产值49526.00万元。项目承办单位应建立良好的营销队伍,利用多媒体、广告、连锁等模式,不断拓展项目产品良好的营销渠道,提高企业的经济效益。(四)项目投资估算项目预计总投资19534.97万元,其中:固定资产投资14013.77万元,占项目总投资的71.74%;流动资金5521.20万元,占项目总投资的28.26%。(五)工艺技术泓域咨询MACRO/ 年产xx超声波洗碗机超声波切割机建设项目申请报告投资项目的成品及包装材料分别
12、贮存于各分类仓库内;仓库应符合所存物品的存放条件、建立责任体系、保证存放安全;项目承办单位建立健全ISO9000质量管理和质量保证体系和检验手段,确保项目所需物品存储纳入这一体系统一管理。项目所需原料来源应稳定可靠,建成后应保证原料的质量和连续供应。生产工艺设计要满足规模化生产要求,注重生产工艺的总体设计,工艺布局采用最佳物流模式、最有效的仓储模式、最短的物流过程、最便捷的物资流向。(六)项目建设期限和进度项目建设周期12个月。该项目采取分期建设,目前项目实际完成投资13540.53万元,占计划投资的69.31%。其中:完成固定资产投资9079.09万元,占总投资的67.05%;完成流动资金投
13、资4461.44,占总投资的32.95%。项目建设进度一览表序号 项目 单位 指标1 完成投资 万元 13540.531.1 完成比例 69.31%2 完成固定资产投资 万元 9079.092.1 完成比例 67.05%3 完成流动资金投资 万元 4461.443.1 完成比例 32.95%主编达卿 仁重作者(排名不分先后)搜 索 事 业 部 哲予 削觚 萱然 益风席奈 龙楚 云志 雍晨松 劲枩 冷江阿妈妈事业部 探微 庙算 亮博 红桦计算平台事业部 临在 岑鸣智能服务事业部 海青致谢技术战略部(以上均为阿里花名)序当前的机器学习算法致可以分为有监督的学习、监督的学习和强化学习( Reinfo
14、rcementLearning )等。强化学习和其他学习法不同之处在于强化学习是智能系统从环境到为映射的学习,以使奖励信号函数值最。如果智能体的某个为策略导致环境正的奖赏,那么智能体以后产这个为策略的趋势便会加强。强化学习是最接近于然界动物学习的本质的种学习范式。然强化学习从提出到现在,也差不多有半个世纪左右,它的应场景仍很有限,规模点的问题就会出现维数爆炸,难于计算,所以往往看到的例都是相对简化的场景。最近因为与深度学习结合,解决海量数据的泛化问题,取得了让印象深刻的成果。包括 DeepMind 的动学习玩 ATARI游戏,以及 AlphaGo 在围棋赛中战胜世界冠军等,其背后的强武器就是深
15、度强化学习技术。相对于 DeepMind和学术界看重强化学习的前沿研究,阿巴巴则将重点放在推动强化学习技术输出及商业应。在阿移动电商平台中,机交互的便捷,碎化使的普遍性,页切换的串化,户轨迹的可跟踪性等都要求我们的系统能够对变幻莫测的户为以及瞬息万变的外部环境进完整地建模。平台作为信息的载体,需要在与消费者的互动过程中,根据对消费者(环境)的理解,及时调整提供信息(商品、客服机器的回答、路径选择等)的策略,从最化过程累积收益(消费者在平台上的使体验)。基于监督学习式的信息提供段,缺少有效的探索能,系统倾向于给消费者推送曾经发过为的信息单元(商品、店铺或问题答案)。强化学习作为种有效的基于户与系
16、统交互过程建模和最化过程累积收益的学习法,在些阿具体的业务场景中进了很好的实践并得到规模应。在搜索场景中,阿巴巴对户的浏览购买为进 MDP 建模,在搜索实时学习和实时决策计算体系之上,实现了基于强化学习的排序策略决策模型,序 .V.从使得淘宝搜索的智能化进化新的度。双 11 桶测试效果表明,算法指标取得了近 20% 的幅提升。在推荐场景中,阿巴巴使了深度强化学习与适应在线学习,通过持续机器学习和模型优化建决策引擎,对海量户为以及百亿级商品特征进实时分析,帮助每个户迅速发现宝贝,提和商品的配对效率,算法效果指标提升了 10%20% 。在智能客服中,如阿蜜这类的客服机器,作为投放引擎的 agent
17、 ,需要有决策能。这个决策不是基于单节点的直接收益来确定,是个较为长期的机交互的过程,把消费者与平台的互动看成是个马尔可夫决策过程,运强化学习框架,建个消费者与系统互动的回路系统,系统的决策是建在最化过程收益上,来达到个系统与户的动态平衡。在告系统中,如果告主能够根据每条流量的价值进单独出价,告主便可以在各的价值流量上提出价,在普通流量上降低出价,如此容易获得较好的 ROI,与此同时平台也能够提升告与访客间的匹配效率。阿巴巴实现了基于强化学习的智能调价技术,对于来到告位的每个访客,根据他们的当前状态去决定如何操作调价,给他们展现特定的告,引导他们的状态向我们希望的向上做步转移,在双 11 实测
18、表明, CTR, RPM 和 GMV均得到了幅提升。当然,强化学习在阿巴巴内部的实践远不此,鉴于篇幅限制,这本电书只介绍了其中的部分。未来深度强化学习的发展必定是理论探索和应实践的双链路持续深。希望这本电书能抛砖引,给业界和学术界带来些输,共同推进深度强化学习的更发展。阿巴巴 研究员 青峰2018 年 01 于杭州目录第一章基于强化学习的实时搜索排序策略调控11.1 背景 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 11.2 问题建模 . . . . . . . . . . . . . . . .
19、. . . . . . . . . . . . . . . . 31.2.1 强化学习简介 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 31.2.2 状态定义 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 51.2.3 奖赏函数设定 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 61.3 算法设计 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
20、. 61.3.1 策略函数 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 61.3.2 策略梯度 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 71.3.3 值函数的学习 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 91.4 奖赏塑形 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 101.5 实验效果 . . . . . . .
21、 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 121.6 DDPG 与梯度融合 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 141.7 总结与展望 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 16第二章延迟奖赏在搜索排序场景中的作用分析182.1 背景 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 182
22、.2 搜索排序问题回顾 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 192.3 数据统计分析 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 212.4 搜索排序问题形式化 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 24.II. 录2.5 理论分析 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 272.5.1 马尔可夫性质 .
23、 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 272.5.2 折扣率 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 282.6 实验分析 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 31第三章基于多智能体强化学习的多场景联合优化343.1 背景 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 343.
24、2 问题建模 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 363.2.1 相关背景简介 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 363.2.2 建模法 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 373.3 应 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 433.3.1 搜索与电商平台 .
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