基于可视化技术的农产品防伪溯源监控系统设计

随着中国农产品物流规模不断壮大,农产品物流系统无法从源头保证产品采摘、包装、物流中的可信性。为了解决这个问题,提出一种现场作业可视化系统,即将可视化技术应用于农产品防伪溯源监控系统中,从而满足远程管理的需求。对相关可视化技术的一般方法进行了分析,选择COFDM作为主要解决方案。农产品防伪溯源监控系统有效克服了复杂环境下的各类干扰,将物流中的实时监控信息传送到中继通信和监控设备上,并依托公用通信网络或专用通信网络进一步实现广域范围内的实时高质量监控图像传输、存储和浏览。通过实时现场视频监控,消费者可以保证买到真实可信的高质量农产品;生产者可以提高农产品的生产、运输效率,还可以提升相应产品的信誉,促进高质量农产品的销售。     

高技术产业协同创新深度的影响因素及其行业比较——以航空航天与计算机及办公产业为例

协同创新深度是企业在技术创新中进行协同创新的程度,不同的高技术产业行业,其协同创新深度存在较大差距.以航空航天器制造业与计算机及办公设备制造业为例,采用2010年～2013年中国高技术产业的相关数据,研究政府研发投入强度、市场结构、企业规模、企业发展速度、企业利润水平等因素对协同创新深度的影响并进行比较.结果表明:政府研发投入强度、企业发展速度与协同创新深度正相关,其中,政府研发投入强度对航空航天器制造业协同创新深度的主导作用更大.不同的高技术产业其协同创新深度的影响机理不同:从市场结构来看,垄断不利于航空航天器制造业协同创新,但却会促使计算机及办公设备制造业进行协同创新;从企业规模来看,航空航天器制造业的企业规模与协同创新深度无关,而计算机及办公设备制造业的企业规模与协同创新深度负相关;从利润水平来看,航空航天器制造业的利润水平与协同创新深度负相关,而计算机及办公设备制造业的利润水平与协同创新深度无关.     

城市邮政储蓄网点创造卓越服务的对策探析

文章阐述了卓越服务的内涵和必要性,分析了不同银行网点服务的优劣势,探讨了邮政储蓄网点自身服务存在的问题,提出了邮政储蓄网点完善服务质量、创造卓越服务的具体对策。     

破樊篱“五走” 创业立潮头——访中关村注册创办科技企业第一人王洪德

这位年逾76岁的中关村科技体制改革与创业者仍在"路漫漫其修远",虬枝犹健创业稠,在碧海云天的珠江三角洲延续他中关村创业的梦想。     

“空当接龙”与管理企业

计算机里有一款自带的游戏叫＂空当接龙＂,大凡使用计算机的人都玩过这款游戏。游戏的玩法非常简单,就是把计算机事先排列混乱的52张扑克牌,通过多次挪动,按照红桃、黑桃、方片和梅花四个类别,从小到大重新排列。据说,这款游戏只有两局真的过不去,其他的牌局都可以顺利过关。     

高速公路可变情报板施工体会

目前高速公路可变情报板的设备采购安装工程大都采用招标的方式选择施工单位,为了更好地保证工程质量,不仅需要招标前做好准备工作,更需要在合同签订后的施工过程中关注重点环节,本文总结了在可变情报板的施工过程中应注意的几个方面。设备的密封在以往可变情报板的使用中发现,控制器、显示板本身的质     

高速公路电子不停车收费系统的管理和维护

福建省高速公路电子不停车收费于2007年下半年正式启动,2008年1月15日闽通卡正式向社会发行。目前闽通卡发卡量保持在每天200张左右,且使用电子收费的车户享受95折通行费优惠。闽通卡发展速度和ETC电子不停车缴费使用率均在稳步发展现全省闽通卡月结算额达到6000万元,占福建省高速公     

景区游憩行为计算机仿真系统研究综述

景区游憩行为计算机仿真系统是从景区游客游憩行为入手研究游憩使用与游憩环境如何相互作用、相互影响进而解决它们之间平衡、和谐发展问题的一种方法。文章深层剖析景区游憩行为仿真系统发展的内外因及由此导致的模型分类,然后以景区游憩行为计算机仿真系统的理论与方法支撑、工作过程、应用为视角,详细分析国外有代表性的景区游憩行为计算机仿真系统,以期为国内景区游憩行为计算机仿真系统研究提供理论、方法、操作上的参考与借鉴。     

山东威乳高速集中监控管理方法创新

山东高速集团威海分公司于2005年成立,所辖威乳高速公路于2007年7月份通车,同年12月22日正式收费运营,沿线设有6个收费站、1个服务区、1个监控分中心和1个养护分中心. 威乳高速公路监控系统采用集中监控模式,全线设有1个监控分中心,各站设站长,不单设监控室.     

基于CenterNet的跑步姿态鉴别系统的设计

为了改善目前大众跑步姿势普遍不规范的现状,提出了一种基于CenterNet的跑步姿态鉴别系统。首先,通过截图、拍照的方式自制数据集,并对数据集进行清洗、标注和分析,消除数据无关信息与简化数据。其次,引入多尺度通道注意力机制与添加十字星变形卷积2种方式改进CenterNet算法模型,将动作图像转化为数字信息和特征向量,并以此为基础,利用KNN（K-nearest neighbors）算法对跑步姿态类型进行分类。最后,与经典模型方案进行对比,验证改进CenterNet算法鉴别系统的有效性。结果表明：改进的CenterNet模型的精确率与召回率都有所提升,其参数量与计算量降低。所提算法模型能够对大多数不良姿势作出及时、准确反馈,有效帮助跑步爱好者发现问题,从而改善跑步姿态、提高运动效率、预防伤病。