قرص مگارنج اکستریم 60 تایی قرص افزایش وزن و قرص چاقی بسیار عالی

 

  کلید هوشمند کولر آبی با ریموت کنترل

فارس فایل

کنترل راه دور ماینر

تابلو برق ماینر با کنترل راه دور پیامکی هوشمند

کنترل راه دور ماینر با هشدار دهنده قطع برق

تابلو برق ماینر 2 ظرفیتی

لامپ LED هوشمند شارژی

  فروشگاه یک فایل کلیک کنید

 فروشگاه  دو فایل کلیک کنید

  فروشگاه  سه فایل کلیک کنید

فروشگاه کالا کلیک کنید(فروشگاه  یک )

  فروشگاه کالا کلیک کنید(فروشگاه  دو )

  فروشگاه  کالاکلیک کنید(فروشگاه  سه)

  فروشگاه کالا کلیک کنید(فروشگاه  چهار)

پرینتر حرارتی het

قرص افزایش حجم باسن Somatoline Cosmetic

کاهش وزن رزبری30 تایی

کاهش وزن platinnew طرح جدید 32 عددی

کاهش وزن پاپایا30 تایی

کاهش وزن گوجی30تایی طرح جدید

قرص لاغری پلاتین30تایی لیبلدار صورت

دستگاه صافکاری جادویی خودرو

کاهش وزن platinnew طرح جدید 32 عددی

قرص افزایش وزن کینگ قهوه ایی 60 تایی جدید

کلید لمسی هوشمند چهار پل با رویه شیشه

کلید هوشمند کولر آبی با ریموت کنترل

تایمر آبیاری و مه پاش شیشه

فندک الکتریکی (شارژی) چراغ قوه دار

متر قفل دار جمع شونده

جاروبرقی شارژی همراه

پاورپوینت مگا مارکتینگ استراتژی بازاریابی و روش تأثیرگذار بر ادراک مشتریان

پاورپوینت مگا مارکتینگ استراتژی بازاریابی و روش تأثیرگذار بر ادراک مشتریان

دانلودپاورپوینت مگا مارکتینگ استراتژی بازاریابی و روش تأثیرگذار بر ادراک مشتریان با فرمت pptxو 62اسلاید قابل ویرایش

مشخصات فایل

تعداد صفحات	62
حجم	245 کیلوبایت
فرمت فایل اصلی	pptx
دسته بندی	مدیریت

توضیحات کامل

توضیحات پاورپوینت مگا مارکتینگ استراتژی بازاریابی و روش تأثیرگذار

مگا مارکتینگ چیست؟

مگا مارکتینگ  گسترش بازاریابی فراتر از خریدار به اشخاص ثالثی است که معاملات را تحت تأثیر قرار می دهند (یا مسدود می کنند). این احزاب ثالث شامل اتحادیه‌های کارگری، مؤسسات فرهنگی، گروه‌های اصلاح‌طلب، بانک‌ها و – مهم‌تر از همه – دولت‌ها هستند.

این امر به ویژه از نظر تجارت بین‌المللی مهم است، جایی که دولت‌های ملی ممکن است سیاست‌های اقتصادی حمایت‌گرایانه را اعمال کنند که مانع از ورود شرکت‌های خارجی به بازارهای آنها شود. چنین سیاست دولتی نشان دهنده یک “شخص ثالث” است که تجارت بین خریداران و فروشندگان را مسدود می کند. بنابراین آن طرف باید مماشات («فروخته») شود تا تجارت مورد نظر انجام شود.

اگرچه این اصطلاح در سال ۱۹۸۶ توسط فیلیپ کاتلر، عضو آکادمیک بازاریابی ابداع شد. بازاریابی از طریق سیاست یک روش بسیار قدیمی تر است. تا زمانی که کشورها تعرفه‌های تجاری حمایت‌گرایانه وضع کرده‌اند، کسب‌وکارهای قدرتمند و گروه‌های تجاری برای تصویب قوانینی که به نفع آنها باشد، لابی می کنند. با این حال، امروزه، بیشتر ادبیات مگا مارکتینگ به لابی کردن دولت برای حذف تعرفه ها (و سایر موانع تجارت) اختصاص دارد.

 

مگا مارکتینگ برای چه نوع مشتریانی موثر است؟

بازاریابی مگامارکتینگ نه مشتریان اصلی، بلکه متوجه اشخاص ثالثی است که بر ادراک و توانایی مشتریان برای خرید محصولات شرکت تأثیر می‌گذارند. اینها شامل سیاستمداران، کارمندان دولت، آژانس های نظارتی، گروه های ذینفع خاص، رسانه های ملی و رهبران افکار هستند.

در یک بازار بالقوه، برخی گروه‌ها مخالف یک کسب‌ و کار هستند، برخی از آن حمایت می‌کنند، و بسیاری دیگر که علاقه‌ای ندارند. هدف از این کمپین بازاریابی کلان، جلب رضایت یا متقاعد کردن مخالفان، گردآوری حامیان، و تبدیل حامیان بی علاقه اما بالقوه به متحدان است.

چه کسی مگا مارکتینگ را اجرا می کند؟

تأثیرگذاری بر دولت‌ها موضوع ساده‌ای نیست و می‌تواند به راحتی بیش از ارزش یک شرکتِ متوسط ​​هزینه داشته باشد. در نتیجه، بازاریابیِ مگا در درجه اول ابزاری برای شرکت‌های بزرگ با فعالیت‌های بین‌المللی، یا ائتلاف‌هایی از شرکت‌هایی است که می‌توانند به طور مشترک قدرت سیاسی لازم برای طرح ادعای خود را احضار کنند.

مثال و نمونه مگا مارکتینگ

پپسی یک نمونه کتاب درسی از بازاریابی بزرگ در هند است (بازار کوکاکولا در سال ۱۹۷۷ از آن خارج شد). در دهه ۱۹۸۰، پپسی کمپینی را در سطوح مختلف دولت هند آغاز کرد که دارای مقررات و موانع آشکاری بود که مانع ورود یا سرمایه گذاری شرکت های خارجی در بازار هند شد.

اولین پیشنهاد آنها به هند شامل تسهیل صادرات نوشیدنی های هندی در ازای حق واردات پپسی بود. پس از رد این موضوع در سال ۱۹۸۵، PepsiCo مشوق های بیشتری برای ارتقای رشد اقتصادی هند ارائه کرد. پس از سه سال مبارزات انتخاباتی (شامل ۲۰ بحث پارلمانی، ۱۵ بررسی کمیته و ۵۰۰۰ مقاله در مطبوعات)، سرانجام به بازار هند دسترسی پیدا کردند.

با این حال، تلاش‌های بازاریابی بزرگ PepsiCo به نتیجه نرسید. در سال ۱۹۹۰، در واقع برای هند علیه محدودیت های تجاری پیشنهادی در ایالات متحده لابی کرد. ایالات متحده عقب نشینی کرد و PepsiCo حسن نیت بیشتری با دولت هند به دست آورد. این شرکت همچنین به سرمایه گذاری در ایجاد چاه ها و دیگر منابع آب آشامیدنی پاک در سرتاسر هند ادامه داد.

با این حال، دولت هند تنها مانع موفقیت نبود. درست در سال ۲۰۱۰، یک فعال سیاسی کمپینی را برای حمله به پپسی کو آغاز کرد. و ادعا کرد که این شرکت به هندی‌ها نوشیدنی‌های مسموم می‌فروشد که هرگز در کشورهای دیگر نمی‌فروشند. تلاش‌های کلان مارکتینگ ادامه دارد – که اکنون در تلاش برای مقابله با چنین حملاتی نه تنها دولت، بلکه رسانه‌ها و رهبران افکار هند را درگیر می‌کند.

یک کمپین مگا مارکتینگ چگونه ایجاد می شود؟

ابزارهای زیادی برای یک کمپین مگا مارکتینگ در دسترس هستند و از ترکیب یا همه موارد زیر استفاده می کنند:

لابی گر‌ها

متخصصانی هستند که منافع یک شرکت را به مقامات دولتی و سازمان‌های مربوطه نشان می‌دهند که بر تجارت آن شرکت تأثیر می‌گذارند. مانند وکلایی که در جنبه‌های خاص قانون تخصص دارند، لابی‌گران در دانستن اینکه کجای دولت باید نظارت کنند و برای کسب بهترین نتایج پیام ارسال کنند، متخصص هستند. آنها ممکن است منافع شرکت های فردی یا کل صنایع را نمایندگی کنند.

 

فهرست پاورپوینت مگا مارکتینگ استراتژی بازاریابی و روش تأثیرگذار بر ادراک و توانایی مشتریان

• مگا مارکتینگ چیست؟

• تعریف مگا مارکتینگ

• مگا مارکتینگ برای چه نوع مشتریانی موثر است؟

• دادخواست شمع سازان

• چه کسی مگا مارکتینگ را اجرا می کند؟

• مثال و نمونه مگا مارکتینگ

• یک کمپین مگا مارکتینگ چگونه ایجاد می شود؟

• موانع تجارت

• چه عناوین شغلی با استراتژی های مگا مارکتینگ کار می کنند؟

• آموزش و مهارت

• متخصصان روابط عمومی، مدیران ارتباطات و لابی‌گران

• تحلیلگران تحقیقات بازار

• مگامارکتینک در پپسی کولا

• موفقیت مگامارکتینگ پپسی در هند

• مگا مارتینگ در سیتی گروپ

• هنر ارائه مزایا درمگامارکتینگ

• بازارهای مسدودیا محافظت شده

• استراتژی های ورود

• نقش کشورها برای ایجاد موانع برای  رقبای خارجی در راستای  محافظت از تولیدکنندگان داخلی

• پرهزینه ترین شکست محصول جدید در تاریخ

• مشخصات بازارهای مسدود شده

• چگونه شرکت ها می توانند به بازارهای مسدود شده نفوذ کنند؟

• شرکت باید هر دروازه بان را شناسایی کند و با اعمال نفوذ یا قدرت، آن را تغییر دهد.

• مهارت های مگامارکتینگ

• موانع Freshtaste که قصد دارد تجهیزات خود را به کارخانه های لبنی بزرگ ژاپنی بفروشد،

• لوازم الکترونیک مصرفی ژاپنی در هند

• نمایشگاه دوم بازاریابی و بازاریابی مگامارکتینگ متضاد

• ابزارهای مگامارکتینگ

• تجربه شرکت های شیمیایی ژاپن در مگامارکتینگ

• درک باورها و نگرش های جامعه در مگا مارکتینگ

• استفاده شرکت ها از انگیزه های مثبت و منفی درمگاماکتینگ

• ابزارهای بازاریابی درمگامارکتینگ

• تاثیر قدرت در مگا مارکتینگ

• درک باورها، نگرش ها و ارزش های جامعه در مگامارکتینگ

• چالش های پیش روی مگا مارکتینگ

• نقش پرسنل ماهر در مگا مارکتینگ

• بازاریابان به عنوان استراتژیست های سیاسی

• مراحل تاثیرگذاری درمگامارکتینگ

• نقشه برداری از ساختار قدرت

• شناسایی ساختار قدرت به صورت هرمی، جناحی یا ائتلافی

• جعل یک استراتژی بزرگ

• اتحادهای استراتژیک در مگامارکتینگ

• تدوین برنامه اجرایی تاکتیکی

• نمایش سوم دو راه برای اجرای یک طرح تاکتیکی

• پیامدهای مگامارکتینگ

• مفهوم مگامارکتینگ

• نحوه عملکرد مگامارکتینگ در استراتژی یک شرکت

• چگونه استراتژی مگامارکتینگ را در شرکت خود اعمال کنید

• چگونه استراتژی مگامارکتینگ را در شرکت خود اعمال کنید

• چند مثال رایج از نحوه به کارگیری مفهوم مگاممارکتینگ در کسب و کار

• روند: بازاریابی مگا- بازگرداندن مشتریان

 

توضیحات بیشتر و دانلود



صدور پیش فاکتور، پرداخت آنلاین و دانلود

ترجمه مقاله انگلیسی: استراتژی هوشمند زمان‌بندی وظیفه برای تعادل بار در محاسبات ابری

ترجمه مقاله انگلیسی: استراتژی هوشمند زمان‌بندی وظیفه برای تعادل بار در محاسبات ابری

خرید ترجمه مقاله: استراتژی هوشمند زمان‌بندی وظیفه برای تعادل بار در محاسبات ابری

مشخصات فایل

تعداد صفحات	16
حجم	1557 کیلوبایت
فرمت فایل اصلی	docx
دسته بندی	کامپیوتر و IT

توضیحات کامل

عنوان انگلیسی : Intelligent Strategy of Task Scheduling in Cloud Computing for Load Balancing

مشخصات مقاله : International Journal of Emerging Trends & Technology in Computer Science (IJETTCS)  -  سال 2013

تعداد صفحه : 11 صفحه

دانلود رایگان مقاله انگلیسی

عنوان فارسی : 

استراتژی هوشمند زمان‌بندی وظیفه برای تعادل بار در محاسبات ابری 

تعداد صفحه فایل ترجمه : 16 صفحه

در صورت هر گونه مشکل در دریافت فایل با شماره زیر در ارتباط باشید :

09981639982 - مسعودی

چکیده :

  Cloud computing is a type of parallel and distributed system consisting of a collection of interconnected and virtual computers. With the increasing demand and benefits of cloud computing infrastructure, different computing can be performed on cloud environment. One of the fundamental issues in this environment is related to task scheduling. Cloud task scheduling is an NP-hard optimization problem, and many meta-heuristic algorithms have been proposed to solve it. A good task scheduler should adapt its scheduling strategy to the changing environment and the types of tasks. In this paper a cloud task scheduling policy based on ant colony optimization algorithm for load balancing compared with different scheduling algorithms has been proposed. Ant Colony Optimization (ACO) is random optimization search approach that will be used for allocating the incoming jobs to the virtual machines. The main contribution of our work is to balance the system load while trying to minimizing the makespan of a given tasks set. The load balancing factor, related to the job finishing rate, is proposed to make the job finishing rate at different resource being similar and the ability of the load balancing will be improved. The proposed scheduling strategy was simulated using Cloudsim toolkit package. Experimental results showed that, MACOLB algorithm decrease the degree of imbalancing between available virtual machines and increase the overall performance.

تعداد صفحات انگلیسی : 11 صفحه

عنوان فارسی : 

استراتژی هوشمند زمان‌بندی وظیفه برای تعادل بار در محاسبات ابری 

چکیده

 محاسبات ابری نوعی از سیستم‌های موازی و توزیع شده شامل مجموعه‌ای از کامپیوترهای به هم متصل و مجازی است. با افزایش تقاضا و مزایای زیرساخت‌های محاسبات ابری، انواع مختلفی از محاسبات را می‌توان در محیط ابر اجرا کرد. یکی از مسائل اساسی در این محیط مرتبط با زمان‌بندی وظیفه است. زمان‌بندی وظیفه ابر یک مسئله‌ی بهینه‌سازی NP-سخت است، و بسیاری از الگوریتم‌های فرااکتشافی برای حل آن پیشنهاد شده است. زمانبند وظیفه خوب باید استراتژی زمان‌بندی خود را با محیط در حال تغییر و انواع وظایف وفق دهد. در این مقاله یک سیاست زمان‌بندی وظیفه ابر بر اساس الگوریتم بهینه‌سازی کلونی مورچه‌ها برای تعادل بار در مقایسه با الگوریتم‌های زمان‌بندی‌های مختلف مطرح شده است. الگوریتم مورچگان (ACO) روش جستجو بهینه‌سازی تصادفی است که برای تخصیص کارهای ورودی به ماشین های مجازی استفاده می‌شود. سهم اصلی این مقاله، تعادل بار سیستم در حال تلاش برای به حداقل رساندن makespan مجموعه وظایف داده شده است. عامل تعادل بار، مربوط به نرخ اتمام وظایف، برای نرخ اتمام کار در منابع مختلف مشابه و بهبود توانایی حفظ تعادل بار است. استراتژی زمان‌بندی پیشنهادی با استفاده از بسته ابزار Cloudsim شبیه‌سازی شده است. نتایج تجربی نشان می‌دهد که، الگوریتم MACOLB درجه نامتعادلی بین ماشین‌های مجازی موجود را کاهش و عملکرد کلی را افزایش می‌دهد.

1-مقدمه

محاسبات ابری به عنوان یک مدل محاسباتی برای انواع حوزه‌های برنامه‌های کاربردی استفاده شده، توجه زیادی به دست آورده است. سرویس‌های محاسبات ابری به کاربران اجازه می‌دهند منابع محاسباتی را در قالب ماشین های مجازی (VMS) از مراکز داده در مقیاس بزرگ توسط ارائه دهندگان سرویس‌ها اجاره کنند [1]. با استفاده از سرویس‌های ابر، کاربران ابر می‌توانند طیف گسترده‌ای از برنامه‌های کاربردی را به صورت پویا و بر اساس تقاضا معمولاً از سه جنبه اساسی مورد توجه مستقر کنند: زیرساخت به عنوان یک سرویس (IaaS)، پلت فرم به عنوان سرویس (PaaS) و نرم افزار به عنوان سرویس (SaaS) [2 ]. بیشتر ارائه دهندگان سرویس‌های ابر از ماشین مجازی برای ارائه اشتراک‌گذاری منابع انعطاف‌پذیرتر و مقرون به صرفه‌تر استفاده می‌کنند...

توضیحات بیشتر و دانلود



صدور پیش فاکتور، پرداخت آنلاین و دانلود

ترجمه مقاله :الگوریتم لانه مورچگان مبتنی بر استراتژی تعادل بار در رایانش ابری

ترجمه مقاله :الگوریتم لانه مورچگان مبتنی بر استراتژی تعادل بار در رایانش ابری

خرید ترجمه مقاله :الگوریتم لانه مورچگان مبتنی بر استراتژی تعادل بار در رایانش ابری

مشخصات فایل

تعداد صفحات	10
حجم	1055 کیلوبایت
فرمت فایل اصلی	docx
دسته بندی	کامپیوتر و IT

توضیحات کامل

عنوان مقاله انگلیسی :

An Ant Colony Based Load Balancing Strategy in Cloud computing

فرمت : pdf

تعداد صفحه : 10 صفحه

 ----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------

عنوان فارسی مقاله :

الگوریتم لانه مورچگان مبتنی بر استراتژی تعادل بار در رایانش ابری

فرمت : WORD

تعداد صفحه : 10 صفحه

-----------------------------------------------------------------------------------------------------

Abstract.
Cloud computing thrives a new supplement of consumption and delivery model for internet based services and protocol. It provides large scale computing infrastructure defined on usage and also provides infrastructure services in a very flexible manner which may scales up and down according to user demand. To meet the QoS and satisfy the end users demands for resources in time is one of the main goals for cloud service provider. For this reason selecting a proper node that can complete end users task with QoS is really challenging job. Thus in Cloud distributing dynamic workload across multiple nodes in a distributed environment evenly, is called load balancing. Load balancing can be an optimization problem and should be adapting its strategy to the changing needs. This paper proposes a novel ant colony based algorithm to balance the load by searching under loaded node. Proposed load balancing strategy has been simulated using the CloudAnalyst. Experimental result for a typical sample application outperformed the traditional approaches like First Come First Serve (FCFS), local search algorithm like Stochastic Hill Climbing (SHC) ,another soft computing approach Genetic Algorithm (GA) and some existing Ant Colony Based strategy.

چکیده :

رایانش ابری موجب رشد مکملی جدید از مصرف و مدل تحویل برای خدمات مبتنی بر اینترنت و پروتکل شده است.رایانش ابری محاسبات در مقیاس بزرگ در زیرساخت را بر اساس استفاده تعریف میکند و سرویس های زیرساختی را به روشی منعطف فراهم می اورد که به راحتی توسط تقاضای کاربر قابل کم و زیاد شدن است. دستیابی به QOSو جلب رضایت کاربران نهایی در تقاضای ان ها به منابع یکی از اهداف فراه اورندگان سرویس های رایانش ابری است.به همین دلیل انتخاب گره ی صحیح که توانایی کامل کردن وظیفه ی کاربر نهایی با QOS را دارد کار بسیار دشواری ست.بنابراین به حجم کاری های دینامیک ابر توزیع شده در میان گره های زیاد در محیط توزیع شده ، تعادل بار گفته می شود.تعادل بار می تواند یک مسئله ی بهینه سازی باشد و باید استراتژی آن را برای تغییر نیاز ها قبول کرد .این مقاله به یک الگوریتم لانه مورچه برای تعادل بار توسط جست و جو بین گره های بار میپردازد.استراتژی تعادل بار مطرح شده با استفاده از CloudAnalyst شبیه سازی شده.نتایج تجربی برای نرم افزار نمونه راهکارهای قدیمی مثل like First Come First

Serve (FCFS), ، الگوریتم جست و جوی محلی مثل Stochastic Hill Climbing (SHC) و راهکار محاسبات نرم مانند Genetic Algorithm (GA) و برخی الگوریتم های لانه مورچه موجود را ارائه داده است.

09981639982 - مسعودی

توضیحات بیشتر و دانلود



صدور پیش فاکتور، پرداخت آنلاین و دانلود