成都“韩包子”作别春熙路百年老字号进社区卖早餐

在庆丰包子铺风生水起之际,成都的百年老字号“韩包子”却关了在春熙路上的店铺。成都22家餐饮中华老字号,原本大都集中在春熙路商圈,但随着耀华餐厅、韩包子的退出,中华老字号逐渐被边缘化。     

智能管道激发580亿美元市场空间 运营商掀起二次转型浪潮

2010年中国电信宽带接入用户是2004年的4.9倍,宽带接入业务收入是2004年的4.6倍,但宽带流量却是2004年的41倍,是用户数和收入增长的10倍!移动互联网时代在为运营商带来机遇和变革的同时,也带来了诸如量收不均、管道边缘化等棘手问题,为应对此危机,智能管道被寄予厚望。三大运营     

北京城市大型商业设施边缘化的思考

北京城市大型商业设施边缘化的思考刘念雄随着北京城市建设的发展，居住区建设逐步转向市区边缘和郊区，大型商业设施也随之出现了边缘化的趋势。一、布局现状与趋势由于北京市中心区人口密度过高、居住拥挤，因此，在城市更新改造过程中，相继有一部分居民迁到了市区边缘...     

城市化进程中北京市居住分化问题研究

20世纪80年代以来开始的住房市场化改革是一把"双刃剑".一方面,住宅商品化促进了住宅产业的发展,使人们获得了更多消费选择,提升了人们住宅消费的质量和品位;另一方面,老百姓的低收入与高房价之间形成的巨大矛盾,一定程度上造成了低收入人群的居住日益边缘化,他们与高收入人群之间的居住分化程度越来越高.     

荆州“文化强市”的战略思考

位于江汉平原中心的湖北省荆州市,曾经持续辉煌两干多年,当海路渐兴,长江黄金水道衰落,特别是武汉作为“九省通衢”的交通地位优势再明确之后,荆州也在历史的漩涡中逐渐淡却,而今当宜昌、襄阳又成为湖北省副中心城市,荆州作为昔日湖北地市的龙头老大,再次面临被边缘化的窘境。尤其在“光复大武汉的历史地位”的口号的影响下,如何重振荆州雄风,是荆州也是湖北广大公众,各级领导所关注的重大课题。     

基于模型的过程工业时间序列异常值检测方法

时间序列异常点检测是时间序列挖掘研究领域的重要内容和基础工作.为满足过程工业中控制系统大数据量时间序列异常值检测需求,提出了一种计算简单快速的基于边缘化后验比检验的异常值在线检测方法.该方法将基于“偏差”的检测思想与统计学理论相结合,首先利用基于数据的鲁棒建模方法对待检测数据进行拟合并得到拟合残差,然后利用统计学知识分析拟合残差以最终确定数据的异常情况.为了实现算法的在线检测要求,引进了两窗口结构并对其加以改进;通过合理的选取先验分布以及对未知参数进行边缘化处理的方式,有效地减少了算法中的参数个数,提高了算法的可用性.仿真实验可以证明所提出的时间序列异常值在线检测算法具有很好的检测准确性和一定的实用性.     

移动互联网时代 运营商回归“专业化”

纵观整个互联网产业演进史,所谓的运营商被"边缘化"其实只是产业链上各种成员角色回归的必然,把这理解为产业职能的"专业化"更为理性。刚刚落幕的2012中国互联网大会披露的消息显示,在过去18个月里,中国移动互联网的总流量增加了10倍,同时,根据今年8月三大运营商发布的年报,移动数据的收入占移动收入的比例迅速提升,最高的中国电信已经达到惊人的45%。以移动互联网流量为主要运营内容的流量经营时代已经到来。     

Rural labor mobility in the past, present and future

回顾新中国成立以来农村劳动力流动的历史,世界上还没有哪个国家像中国一样,在推进现代化过程中,伴随如此大规模人口的迁移,并且在今后很长一段时间还将继续保持,并指出农村劳动力流动对中国的经济崛起发挥了重要作用。而当前农村劳动力转移也在发生变化,这是基于中国的政策变迁、地方政府行为和劳动者自身行为的变化所导致的。未来中国的城市化和工业化能否深度推进,农村劳动力流动起着重要作用。适时调整政策以适应农村劳动力流动的变迁将是对中国政府新的考验,如果成功,将走出中国独特的农村劳动力迁移道路。     

基于改进堆叠稀疏降噪自编码器的轴承故障诊断

为提高堆叠稀疏降噪自编码器的性能,解决其计算复杂度高、收敛速度慢等问题,提出了一种基于堆叠边缘化稀疏降噪自编码器的滚动轴承故障诊断方法.首先,对稀疏降噪自编码器的损失函数进行边缘化处理,并结合逐层贪婪训练策略构建出SMSDAE网络;然后,将SMSDAE网络与Softmax分类器结合,得到SMSDAE-Softmax特征...     

基于VI-DSO的改进单目视觉惯性里程计

针对目前纯直接法的视觉里程计缺乏尺度信息,优化位姿时容易陷入局部最优点,且单目视觉初始化时收敛速度较慢等问题,提出了一种改进的直接法单目视觉惯性里程计方案.基于目前效果较好的直接法视觉惯性里程计VI-DSO,提出修改方案.在初始化时,针对VI-DSO方案忽略IMU的初始化,采用后端统一优化的方式估计IMU偏置,导致尺度收敛慢,累积误差较大的问题,增加了IMU偏置及尺度的MAP快速预估,加快了初始化时尺度收敛的速度,同时也为后端优化提供了一个较精确的初始数据,减少累积误差;在深度估计中,改进了深度滤波方案,参考了SVO的滤波方法,利用高斯-均匀滤波器估计误匹配的概率,剔除错误的深度估计,融合正确的深度数据,提高定位精度;在边缘化过程中,完善了VI-DSO方案的边缘化策略,增加了对当前运动状态的判断,根据运动状态选择需要边缘化的帧,确保滑窗内有足够的视差.通过在EuRoc数据集中的测试结果表明,改进后的方案,初始化速度提升了33%,平均定位精度提高了34.5%.