电商打假背后：中国产业结构亟待升级

任何一个企业成长到一定体量、能影响多个行业生态时,都会在自身经济属性之外具备相应社会责任,如《蜘蛛侠》所言,"能力越大,责任越大",上市之后的阿里巴巴变得成熟了许多,它要做的已不仅是追求经济体量的增长,更要承担起相关社会责任。而这一次摆在阿里面前的,不是单纯的"打假",而是中国产业结构升级的迷局。     

基于NSCT的自适应阈值图像去噪算法

为了有效的去除图像中的噪声，保护图像细节，在研究了非采样下Contourlet（NSCT）变换和贝叶斯阈值的基础上，综合考虑NSCT变换后系数尺度间和尺度内的相关性，提出了一种新算法。该算法结合NSCT系数的相关性和贝叶斯风险最小准则估计区域自适应贝叶斯阈值，再利用硬阈值函数去噪，最后通过最小均方误差准则进行比例萎缩，得到真实系数估计。对于被高斯白噪声污染的图像，实验将该算法与经典算法相比较，结果表明在绝大多数情况下，该算法在峰值信噪比和视觉效果上都优于经典算法。     

运行分析法下的区域管制风险因素探讨

当前,交通运输行业中,尤其是航空运输业得到快速发展,空中的流通数量逐渐增多,随之而来的空中环境也日益复杂。空中交通管制服务是航空业发展的重要组成部分,对于飞行的安全起着至关重要的作用,面对日益复杂的空中环境,空管系统所需应对的风险也逐渐增多,成为航空管理的关键内容。该文就运行分析法下的区域管理风险因素进行分析和探究。     

基于尺度不变特征变换的快速图像特征区域检测

针对快速图像特征区域检测受噪声干扰和尺度空间影响, 导致图像特征区域检测精度较低、 延时较长, 检测结果不可靠的问题, 提出一种基于尺度不变特征变换的快速图像特征区域检测方法. 先通过加权核函数, 加权平滑处理图像中各像素点, 实现图像去噪； 再在此基础上通过构建图像高斯尺度空间确定图像特征点区域, 删除低对比度像素点和边缘像素点, 快速提取图像特征点, 检测特征点所在区域即为图像特征区域. 仿真实验结果表明, 该方法能高效率、高精度地实现快速图像特征区域检测的全面检测.     

中国科协第96期“新观点新学说学术沙龙”助力“可穿戴技术发展”

<正>2014年11月6—7日,由中国科协主办、中国电子学会承办,主题为"可穿戴设备(技术)发展新潮流——主要特征、核心技术、发展趋势"的第96期"新观点新学说学术沙龙"在杭州举行。中国工程院院士俞梦孙、杭州电子科技大学副校长孙玲玲、中国医疗器械行业协会副秘书长管燕领衔组织本次沙龙。来自高等学校、科研院所、企事业单位的40余位专家参加沙龙,围绕"可穿戴设备沙龙材料"、"智能手表现状和未来"、"电池在可穿--     

创新回报不确定性下的新技术采纳研究

考虑到企业在采纳新技术过程中的技术溢出以及新技术创新回报的不确定性,建立生产有差异化产品企业的两阶段博弈模型,以企业采纳时间为分界点分别得出在古诺竞争和伯特兰德竞争两种市场下各个阶段的期望均衡利润,进而对技术创新回报不确定性、企业的最优采纳时间、期望社会福利最大时的企业最优社会采纳时间进行了分析,结果表明,随着创新回报不确定性的增加,先采纳新技术企业的期望利润增加更多;企业间产品差异较大时,领先企业在古诺竞争下的最优采纳时间要比伯特兰德竞争下的最优采纳时间要早;企业间产品差异较小时,领先企业在古诺竞争下的最优采纳时间要晚于伯特兰德竞争下的最优采纳时间.跟随企业在古诺竞争下的最优采纳时间始终早于伯特兰德竞争下的最优采纳时间.     

混合方法优化的自适应引力搜索算法

针对引力搜索算法存在的易早熟收敛、易陷入局部最优、搜索精度有待提高等缺陷，提出一种混合方法优化的自适应引力搜索算法（gravitational search algorithm，GSA）。首先利用Sobol序列初始化种群，增强算法全局搜索能力；其次引入Hamming贴进度计算种群成熟度，判断种群是否早熟；然后引入Logistic混沌对种群作混沌搜索，变异已陷入局部最优的粒子位置；最后基于早熟收敛判断因子改进引力系数，并为粒子位置公式添加收缩因子，促使种群加快脱离局部最优。对9个不同类型的基准测试函数做仿真实验，结果表明新算法能有效改善种群的早熟问题，具备更好的寻优性能。     

考虑公平偏好和产品纵向差异化的产品定价

针对双寡头市场中两竞争性的企业考虑有限理性的公平偏好时的最优定价策略问题进行了研究。这两个竞争性的企业分别销售高质量产品和低质量产品。与传统完全理性的企业决策不同的是，两企业在决策时考虑了经典的公平偏好因素。结论表明：当单个企业考虑公平偏好时，两个企业均会采取降价策略来吸引更多的消费者；此外，处于不利不公平时企业的降价幅度大于处于有利不公平时企业的降价幅度。当两个企业考虑公平偏好时，双方都会降价，且它们降价的幅度比单个企业考虑公平偏好情形时的要大。在这种情况下，高质量企业的反应降价程度比低质量企业强烈，且总的降价额度与各感知参数和心理预期市场比例有关。     

基于视觉关注模型与多尺度MSER的自然场景文本检测

自然场景中文本检测易受光照、复杂背景、多语言文字、字体及尺寸等因素影响，该文提出了一种基于Itti视觉关注模型与多尺度最大稳定极值区域（maximally stable extremalregion,MSER）结合的自然场景文本检测算法.首先利用改进的Itti视觉关注模型提取文本特征图，并采用不同结合策略得到各尺度文本显著图；然后结合多尺度的MSER区域得到3种文本候选区域.根据文字与生成文本框的几何规则合并文本候选区域得到文本行；最后利用随机森林分类器除去非文本区域得到最终文本区域.实验结果表明，该方法对于自然场景图像中的文本检测具有较高的精确度和一定的鲁棒性.