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好的管理:走出办公室,去现场

1、现场包含“现”与“场”两个因素。 2.“现”就是现在,现时的意思,强调的是时间性。 3.“场”就是场所,地点的意思,强调的是区域性。 4.“现”与“场”结合在一起,就是赋予了一定时间的特定区域。 5.对于制造型企业来说,现场就是生产车间。

  • 2023-01-19
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冯毅《数据结构》ch32PPT课件

FTP文件传输协议是一个用于从一台主机到网络中另外一台主机的传送文件的协议。领域流程运行相对独立,跨业务领域的流程衔接难以实现,仍需要解决信息孤岛问题;存在数出多门,数据质量亟待提高,数据资源需要开展有效地管理和利用,企业运行的监督管理、绩效考核亟待信息技术支撑。

  • 2022-01-23
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基于环绕数约束模型的轮廓识别算法研究_李泗兰

为了解决当前图像轮廓识别算法中由于区域标记和轮廓标记性质不同,导致难以将多标记融合识别技术应用于图像轮廓识别中的问题,本文提出了一种基于环绕数约束的能量最小化模型,用以精确识别目标轮廓.在这种模型中,区域标记(如颜色和纹理均匀性)和轮廓标记(如局部对比度和连续性)通过一个目标函数进行描述,实现多标记融合识别.首先,将环绕数作为约束,将其引入到能量最小化模型中,得到区域标记与轮廓标记的线性约束;然后,对区域标记、轮廓标记以及曲率标记进行融合,实现对图像中目标轮廓的识别;最后,将能量最小化模型与标记相结合,通过比率能量函数对算法进行实例应用分析,验证算法的有效性.实验结果表明:与传统轮廓识别算法相比,所提算法具有更高的轮廓识别精度.

  • 2021-05-06
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一种多模型超图用于手写汉字识别算法_魏炳辉

随着银行业提出手填票据自动化处理需求后,对手写汉字的识别技术研究推向新的高潮。由于手写汉字形体复杂多样、训练样本不多,从而导致识别率难以提高。设计一种多模型的超图学习算法来识别手写汉字块,根据训练样本间距离关系构建样本关系阵;以样本的稀疏表示参数为样本间的关系紧密性权重构建另一个样本关系阵;以样本约束法则为基础,以标记样本间的关系权重构建标记样本间的关系阵,融合这几个关系矩阵成为多模型的超图学习框架。通过迭代学习,找出最优的手写汉字块类别归属,在手写汉字块的实验中表现出一定的优势。

  • 2021-05-06
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基于朗伯模型参数估计的VLC室内定位优化算法_黄兆标

为实现高精度室内定位,本文设计了一种可见光通信(VLC)室内定位系统,并通过结合优化的朗伯模型、码分多址技术(CDMA)、三边定位算法而有效提升了定位精度和系统扩展性。首先,每个发光二极管(LED)的ID信息经过直接序列调制后加载到LED驱动电路上,LED发出带有自身ID信息的灯光信号。在接收端通过光电探测器(PD)接收灯光信号,并根据扩频码的正交性恢复出ID信息及接收信号强度(RSS),以此提高信道容量并增强系统抗干扰能力。然后,根据朗伯光源模型,由三边定位算法得出待定位点的定位估计坐标。为进一步提高精度,引入k最近邻(KNN)思想,采集适当的指纹点并由指纹点信息对每盏灯在定位估计坐标处的朗伯光源模型参数进行估计,由优化后的朗伯模型计算出精度更高的定位坐标。在1 m×1 m×1.35 m的空间区域中,进行本VLC室内定位系统的实验测试。结果表明,提出的高精度VLC室内定位系统的平均定位误差降低至2 cm左右,其定位精度相比于传统三边定位算法提升了30%。此外,该系统方案所采用基于指纹点信息优化朗伯模型参数的方法具备良好的实用扩展性,可实现广阔的应用场景。

  • 2021-04-29
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基于用户兴趣迁移的隐语义模型推荐算法_徐吉

协同过滤算法一般根据用户的评价信息来推测用户的喜好,但受到数据稀疏问题的影响,许多时候无法得到较为理想的推荐结果。除此之外,一般协同推荐算法忽略了用户兴趣的动态变化。本文所提出的基于改进的隐语义模型(TLFM算法)则将用户的兴趣喜好的改变考虑进来。具体的,在传统的隐语义模型的基础上加入对时间信息的权衡,选取适当的权重,有效地模拟用户兴趣随时间的变化状况,根据用户兴趣变化来决定推荐值,可以很好的提高推荐准确度。

  • 2021-05-06
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基于加权遗传算法的双目标应急物资配送车辆路径优化决策模型_宋英华

灾害发生后,应急物资调度是救援工作的核心,而应急物资车辆路径方案的选择尤为重要。以配送时间惩罚成本最小化和驾驶员心理成本最小化为目标,建立双目标应急物资配送车辆路径问题整数规划模型,并采用加权遗传算法求解,得出在两个目标成本最小情况下的最优近似配送方案。最后以四川省阿坝州九寨沟地震作为算例,验证了该模型和算法的有效性和可行性,对灾害后应急物资配送具有一定的参考价值。

  • 2021-04-29
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基于信任模型的WSNs安全数据融合算法_叶正旺

为了抵御无线传感器网络内部的恶意攻击行为和故障节点的误操作行为对数据融合结果的影响,提出一种基于信任模型的多层不均匀分簇无线传感器网络安全数据融合算法.该算法基于多层不均匀的分簇网络拓扑实现安全数据融合能够有效均衡网络中节点的能耗.通过节点间的通信行为和数据相关性建立信任评估模型,并引入动态的信任整合机制和更新机制,实现簇内和簇间的信任评估,选择可信融合节点并将可信节点所收集的数据进行基于信任值加权的数据融合.仿真实验表明,该算法能够实现精确的信任评估,有效识别内部恶意攻击节点,得到的数据融合结果具有较高的精确度,实现了安全的数据融合.

  • 2021-05-06
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