产品结构视角下的市场分割和定价策略

从产品结构的视角研究了两种具有替代效应且质量水平不同产品的最优定价策略及质量水平的变化给供应商和生产商带来的影响,分析了产品结构不同时利润以及市场份额的变化,探讨了消费者福利随质量水平变化的趋势. 研究结果表明: 虽然集中供应链的利润最大,但却牺牲了集成式产品的市场份额; 分散供应链背景下增大一种产品的模块化程度会减小该产品的市场份额,而提高一种产品的集成化程度可以使得产品线设计具有更大的灵活性,但会牺牲产品线中另一产品的市场份额. 最后通过算例分析了质量水平变化时供应商及生产商利润变化的情况,并发现消费者福利并不随质量水平单调增加,其变化趋势取决于消费者对质量的感知程度与价格变化之间的差值.     

基于敏感等级的云租户数据安全保护模型研究

为云计算提供有效的租户数据安全保护,提出一个第三方租户数据安全保护模型,解决租户数据的存储和检索安 全问题. 模型采用隐藏数据间关系的方法,对租户数据进行切片,利用单向函数混淆切片关系;结合租户对数 据的隐私需求和安全等级定义,给出租户数据的分级方法;依据安全等级对分割后的子表内容进行局部加密或匿名,实 现云端数据存储安全;结合私有信息检索技术,利用云端加密数据的关键字检索算法,隐藏租户搜索请求,保护云端数据 的检索安全. 实验表明,该模型能满足租户数据在未知云环境中的存储和检索安全要求.     

一种改进型静止彩色图像压缩方案研究

采用一种高效的空频分割法(SFS)作为一种图像分割方案,然后选择一个合适的的熵编码算法与开发的分割方案一起来改善图像压缩性能。建议的压缩系统主要涉及自适应小波编码技术与空间编码的创新方案。实验结果表明建议的空间熵编码器比基本的算术编码能产生更好的效果,空间-频率分割比基本的算术编码实现了更佳的率失真优化。研究了建议的压缩系统包含的编码控制参数的大小范围。用于SFS部分的参数值(比例因子和阈值)对压缩图像质量变化影响较大,应该正确选择。     

采用时分割乘法器的电能测量系统

针对当前电能参数测量系统精度低、受器件和温度影响较大的现状，采用时分割乘法器设计了电能参数测量系统。该系统主要由时分割乘法器、低通滤波器、电压频率转换器组成，能够完成电流、电压真有效值以及无功功率、有功功率、视在功率、功率因数等的测量和显示。误差分析表明：该系统对有功功率的测量精度可达0．1级，其测量范围广且设计灵活，适合于设计高精确度、高准确度的电能测量仪器。     

基于多尺度特征注意力网络的施工安全预警方法

安全管理是建筑施工过程中的重要工作之一,设计自动化的安全预警方法对保障工人安全、减少施工事故有着重要作用.本文提出一种基于多尺度特征注意力网络的施工安全预警方法.首先,设计融合多尺度特征注意力机制的施工现场实例分割网络,使用具有丰富语义信息的高维特征指导网络对低维特征的学习,从而增强网络对施工设备专有特征的聚焦能力,实现复杂环境下施工设备与工人的精准分割;其次,提出基于位姿估计的三维边界框重构方法,利用神经网络提取到施工设备在三维空间上的朝向,并结合二维边界框所反映的几何约束实现对施工设备三维约束的重构;最后,设计施工现场动态预警方法,根据生产安全要求将施工现场划分为危险区、预警区与安全区,并对施工现场的设备与工人进行实时追踪与三维约束重构,当工人进入危险区及预警区时及时发出警告.实验结果显示,本文所提方法在MOCS公共数据集上取得超过90%分类准确率与59%的分割mAP,优于其他融合特征注意力机制的深度学习算法;从施工现场安全预警案例可知,本文所提方法能够对工人的安全状态进行准确判断.     

基于物体关系描述的单目语义SLAM方法

外界环境的语义感知和自身位置的准确估计是移动机器人自主导航和作业的关键。提出了一种基于单目相机的语义SLAM(simultaneous localization and mapping)方法,在轨迹估计的同时完成三维目标检测。提取物体自身语义、尺寸、颜色分布及其邻域拓扑结构等多元信息作为描述子,实现帧间物体的准确关联。在后端对相机位姿、地图点和物体路标进行联合优化,并自适应调整代价函数中各误差项的权重系数,以提高各状态变量的估计精度和鲁棒性。实验结果表明,所提出的算法在地图构建方面具有较高的精度。     

论夫妻共同财产与个人财产的分割标准

由于现代物质财富的积累,夫妻财产具有多样性、复杂性。在司法实践中,人民法院处理离婚案件时如何分割夫妻财产,区分夫妻共同财产与个人财产是关键。因为法律相关规定较为抽象和概括,导致案件裁决不一,影响了法律的统一性和严肃性。区分夫妻共同财产与个人财产的具体标准应从婚姻登记的时间、不动产登记时间和内容、财产的出资人和相关证据四个方面入手,这对于规范离婚审判实践,指导司法审判具有现实意义。     

基于图像分析的籽棉含杂率检测与实验

籽棉中杂质的存在是难以避免的,若不及时进行清除,会影响后续的加工效益,也会降低棉制品品质.本文基于图像处理技术,实现了籽棉图像含杂率的检测.运用最大类间方差法和多种算子结合的边缘检测两种方法分别对图像进行分割,得出杂质区域的像素面积占比,作为最终含杂率.同时,为了对比,本文还进行了质量法检测籽棉含杂率的实验,杂质与籽棉...     

基于生成对抗网络的半监督图像语义分割

提出了一种基于生成对抗网络的语义分割模型,包括一个全卷积语义分割网络以及一个判别网络,其中语义分割网络负责生成与输入图像对应的语义分割图,判别网络负责检测分割图与真实标签的区别,以促使分割网络改进分割效果。为了更好的提取全局结构信息,语义分割网络中采用了金字塔池化模块,对不同规模的空间区域进行池化操作。另外,为了应对语义分割训练数据集人工标注成本过高的问题,利用判别网络生成伪标签协助语义分割网络进行训练,从而实现了半监督训练效果。模型在PASCAL VOC2012数据集中进行了测试,结果表明该模型在全监督和半监督条件下均优于已有方法。     

基于特征自干扰与像素注意力机制的道路分割网络

主流网络在提取图片特征过程中易受其他目标干扰导致特征鲁棒性降低,而现有的基于噪声抗干扰机制有着伪特征与真实特征相似度不高这一劣势;注意力机制的运用可以提升道路场景特征的空间上下文关系从而增强特征的抗干扰能力,但现有的注意力机制缺乏像素级的特征筛选。针对上述问题提出了基于图像特征自干扰与像素注意力机制的道路分割网络,该网络分为主干分割网络和特征自干扰网络两部分,主干的分割网络包含像素注意力模块,可实现真实特征的提取和像素级的增强;自干扰网络输入原始图像随机裁剪和插值放大后得到的局部图生成伪特征,此外提出了融合模块用于实现伪特征与真实特征的融合并对主分割网络中间特征进行干扰。在KITTI和Cityscapes道路数据库上的实验表明：基于图像特征自干扰与像素注意力机制的分割方法与DeepLab V3分割方法相比,在KITTI数据集上的分割精度由88.02%提升至90.55%,在Cityscapes数据集上的分割精度由87.15%提升至90.16%。