运动强度的分类与比较

本文运用几种学科的不同方法将运动强度进行分类,瘩对各种运动强度作了横向比较,探讨了各种运动强度的应用特点,为训练中的运动强度应用提供科学依据。     

旅游目的地营销系统的竞争优势

本文对旅游目的地营销系统的概念和在我国的初步发展作了简要的介绍,随后详细分析了其可能为目的地旅游带来的现实的和潜在的整体竞争优势．认为目的地营销系统在现实的实际应用中已经具备了虚拟市场集聚、整体形象宣传、网络资源共享,进一步分析认为其将在目的地旅游业动态合作网络、区域创新网络的形成上体现其竞争优势．     

用距标秩和比法评价洪湖水质

依据秩和比法的原理,将给秩方法与评价标准相结合,采用简便易行的距标秩和比法对洪湖5个监测点的水质进行评价,并得出优劣排序;对洪湖水质污染程度进行认证．结果表明洪湖水体呈富营养化;从而说明改善洪湖水质,重建洪湖生态环境的重要性．     

有限预知信息的可恢复加拿大旅行者问题

加拿大旅行者问题是指旅行者针对行走过程中遭遇的突发性道路堵塞,如何设计一个有效路径选择策略,使得旅行者从出发地抵达目的地的行走时间尽可能地少的问题。从占线问题与竞争策略的角度讨论有限预知信息情形下的可恢复加拿大旅行者问题,给出决策者在车辆到达一交叉口时可以获取后一交叉口的关联路段是否堵塞及堵塞恢复时间情形下的等待策略和贪婪策略,以及相应策略下的竞争比,并与不可预知信息情形下问题的策略进行了比较。     

基于小波域维纳滤波的图像复原算法优化

作为图像复原中一个非常重要的环节,图像去噪是为了取得一个视觉上的高质量图像.通常对小波域维纳滤波的研究都是在图像为零均值的情况下研究,但在现实情况中图像一般不为零均值,于是该文考虑了图像不是零均值的情况,并对局部期望的均方误差参数进行改进,形成参数LSI.通过比较原参数和LSI,根据它们中较小的数进行阈值化处理,选择小波系数,最后进行图像去噪.仿真结果表明,改进后的滤波器对于图像有一个更高的峰值信噪比,有效地改善了小波域维纳滤波算法的性能.     

基于Dropout改进的SRGAN网络DrSRGAN

超分辨率作为一种经典的视觉任务,在多个领域有着广泛的应用。随着深度学习中无监督学习的发展,以及生成对抗网络(generative adversarial network, GAN)的提出,超分辨率技术又得到了进一步的提高,但是相关网络仍旧存在过拟合、泛化性弱等诸多问题。以超分辨率生成对抗网络(super-resolution generative adversarial network, SRGAN)为基础,受研究Dropout在经典超分辨率网络中影响的相关论文启发,在SRGAN中加入Dropout层并研究其对生成图像质量的影响,采用峰值信噪比(peak signal to noise ratio, PSNR)和结构相似性(structural similarity, SSIM)评估图像质量。实验结果表明在合适的Dropout参数下,网络重建图像具有更好的视觉效果,PSNR能够达到0.4左右的提升同时SSIM也有提高,从训练过程中不同迭代次数生成图像的比较发现改进后网络缓解了训练不稳定问题。将Dropout层加入超分辨率网络不同于以往的方法,为改进此类网络提供了一个新的思路。     

基于网络外部性的IT企业技术标准竞争策略选择研究

网络经济条件下,技术标准竞争成为IT企业竞争的核心。在市场竞争环境和竞争战略不同的情况下,企业的竞争策略各异,运用博弈论的方法分析了IT企业在三种不同技术标准战略前提下的技术标准竞争策略的选择问题。     

基于GVC理论的我国中小企业集群升级研究

发展中国家的中小企业集群凭借禀赋优势,通过承接发达国家企业转移出来的生产制造等价值环节,主动嵌入到全球价值链以创造更多价值,其在价值链的位置与价值分配权力成正向关系。为了实现中小企业集群在全球价值链中向高端环节跃升的愿景,就要考虑升级路径的设计,价值链治理模式、嵌入价值链集群的产业类别以及企业集群自身优势等对中小企业集群选择升级路径产生重要影响。竞争优势的培育实际上是中小企业集群实现嵌链式升级的驱动力的培育。     

基于张量Tucker分解的彩色图像压缩

传统图像压缩方法基于向量数据进行压缩处理,破坏了高维数据的空间本征结构。为了克服传统方法的不足,本文提出了将彩色图像表示成高维数据张量( )形式,利用张量Tucker分解,取分解后的最大子张量及其对应的特征向量,并将其进行量化编码实现图像压缩。大量实验结果表明,在相同压缩比下,本文压缩后重构图像的峰值信噪比（PSNR）与传统JPEG压缩方法相比具有较大优势,并且在视觉上本文方法重构图像的颜色信息损失量较小。     

合作意愿在集群企业获取竞争优势中的作用

集群企业是产业集群这个复杂适应系统中的能动主体,其合作意愿反映了其本质属性——主动性。通过两阶段博弈分析及相关模型推导,提出了提高合作意愿度可增强企业间网络关系,促进企业煎相互学习,推动企业开展技术创新,提升企业竞争能力。基于此构建了合作意愿作用模型,并进一步采用结构方程模型实证了集群企业获取竞争优势,不仅要依靠简单愿意合作,更需要通过企业集聚后以组织学习和技术创新为中介的深度合作。