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《现代营销(创富信息版)》2019,(12):136-137
近年来,中国共享经济发展热度持续升温,共享充电宝是在"共享"浪潮中出现的全新细分行业。经过近五年来的发展,共享充电已经形成了较为完备的行业体系。但现阶段的文献资料与研究基本都只是停留在数据汇总的阶段,且过多批判"又一家共享充电企业倒闭",真正对于共享充电行业的内在逻辑、共享经济业务模式、运行机制、风险管理及未来发展的研究少之又少,本文通过对共享充电行业兴起原因和背景进行梳理,以北京地区为样本进行调查研究,深入分析共享充电行业的发展现状,对行业现存的行业竞争格局动荡、供应链中话语权较弱、盈利模式单一以及安全隐患等问题给出具体的解决方向,并就盈利新模式等方面对共享充电行业的前景进行预测。 相似文献
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针对图像的非局部稀疏表示忽略图像中结构相似信息的缺点,将群稀疏表示引入到图像的最优滤波中,提出了一种有效去除图像高斯噪声的非局部群稀疏表示模型。该模型首先选择图像非局部相似块构建相似矩阵,在群稀疏限制下对相似矩阵进行正交分解得到正交矩阵;在已知噪声服从高斯分布的情况下,再通过求得的正交矩阵结合贝叶斯最小均方误差准则实现对特征矩阵的最优估计;最后通过正交矩阵与特征矩阵重构去噪后的图像。实验对比证明,所提的非局部群稀疏表示的图像去噪模型在去除噪声的同时更好地保留了图像的结构信息,获得了更好的主客观评价指标,去噪的峰值信噪比提高1 dB以上。 相似文献
5.
为了解决在深度学习提取人脸图像特征时,易忽略其局部结构特征和缺乏对其旋转不变性学习的问题,提出了一种基于单演局部二值模式(MBP)与深度学习相结合的高效率人脸识别方法。首先,用多尺度单演滤波器对图像进行滤波,得到幅值和方向信息;其次,用LBP算法和象限比特的方法进行编码,分块计算组合其直方图特征;然后,将提取的单演特征作为深度信念网络(DBN)的输入,逐层训练优化网络参数,得到优异的网络模型;最后,将训练好的DBN网络在ORL人脸数据库上进行人脸识别实验,进行识别率计算,其识别率为98.75%。所提出的方法使用无监督的贪婪算法,隐藏层设定为2层,使用反向传播算法优化网络。相较于已知的人脸识别方法,MBP+DBN算法对光照、表情和部分遮挡变化具有较好的鲁棒性,在人脸识别中识别率较高,具有一定的优势,为图像特征提供了一种新的识别方法。 相似文献
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[目的]软硬变化区的划分是进行遥感变化检测技术识别农作物的基础。为解决人工判读方法中存在人为主观因素影响以及自动判别和交互式判别方法对不同研究区的适用性问题,该文提出基于剖线梯度变化(Profile based Gradient Change Magnitude,PGCM)进行软硬变化区划分的方法。[方法]该研究选择破碎农业景观种植区域为研究区,计算拔节期Quick Bird影像和播种期模拟影像两个时相的变化强度,从作物地块内部向外绘制剖线,利用剖线强度的梯度变化确定硬变化区(Hard change region,HCR)、软变化区(Soft change region,SCR)和未变化区(Non change region,NCR)3者间的划分阈值。[结果]从识别结果来看,PGCM能够有效在地块边界处探测到软变化像元,进而确定HCR、SCR。像元分辨率在5~60 m不同尺度下,识别HCR区混入比例为11%~16%,混入比例随着分辨率下降而降低;NCR区混入比例为3%~4%,受分辨率尺度影响不大;SCR区识别比例为74%~86%,识别精度较高,识别结果与冬小麦空间分布结果保持一致。[结论]PGCM方法能够自动、便捷地确定阈值,摆脱人工判定的主观性,有效地划分出HCR、SCR和NCR 3个区域,为进一步HCR、SCR区内的作物识别提供基础。 相似文献
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习近平总书记强调:"进入新发展阶段,贯彻新发展理念,构建新发展格局,需要解决的问题会越来越多样、越来越复杂。"与此相适应,党办工作面临的挑战越来越多,其综合性、动态性和系统性越来越强,要求我们更加自觉地坚持把系统观念贯穿提升服务保障效能全过程,把握并处理好当下与未来、全局与局部、战略与战术、重点论与两点论等关系,切实提升"三服务"工作质量和水平。 相似文献
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通过进行围堰附近砂床的局部冲刷物理试验,提供各测点的冲刷深度数据,该数据可用于后续的数值模型验证中。提出将TELEMAC与SISYPE进行耦合,根据该耦合模型对该试验进行了三维数值模拟,并与试验值进行对比。结果表明,模拟所得的冲刷深度分布规律与试验结果基本一致,期相对误差在10%以内,证明了该方法的有效性与适用性,为提高围堰附近的河床局部冲刷预测能力提供了参考。 相似文献