【财富倍增中】详解金字塔建仓『原创』 [ 2009-11-04 14:01:20 ] 标签：无阅读对象：所有人 金字塔买入法则是全世界较为风行的建仓操作法之一，无论是欧美的投资大师，还是一般的投资基金，都使用“金字塔”买入法操作。金字塔买入法的特点就是将买入的投资品种的平均价格保持在次低价格。 该理念应该注意的问题： 这是一个长期的投资理念，例如从长期来看黄金长期趋势向好，若金价下跌，以金字塔的方式建仓最好，即价位越低，建仓数量越大。当金价回到正常轨道后，自然盈利。 二、如何运用金字塔法则投资黄金 1、对投资者经行分级建议： 对于不同状况的投资者我们采取的投资建议也不同，那么我们根据投资者所拥有的资金量进行分级，大致分为三级：A-10万以下 B-10万到50万 C-50以上（注：上述金额为家庭闲置资金的30%） 2、黄金价格的分布区域 根据近几年的历史数据表明，单年度的黄金波动幅度大概约20%-40%左右，今年的高低点区间波动大概为41%，最高1032，最低680，中间价格为850左右，根据这个波动幅度我们设计出二分法和三分法对价格区域进行划分： 1）二分法：二分法就是将价格划分为两个区间，即850以上，和850以下。 2）三分法：三分法就是在现有价格波动区间的基础上再划分为三个区间，即850以下，780以下和850以上。 3、如何运用二分法和三分法对A、B、C及客户经行建仓建议？ 1）A级客户：二分法 A级客户由于可用资金相对有限，如分多次建仓则略显零乱，若多个不同价格建仓则最终平均建仓成本必然说高不高，说低不低，达不到我们预计的效果，所以二分法较为适宜，根据金字塔建仓原则，价格越低买入越多，则在投资风险低的区域多量买入，在进入盈利区域后补齐筹码。即：850以下区域投资60%，8 50以上区域40%
卢浮宫院内的宝石 ——卢浮宫玻璃金字塔赏析看过老师老师课上放过的关于卢浮宫玻璃金字塔的视频之后，我对那个水晶般透明的金字塔产生了极大的兴趣，因此，就决定了结课的报告就写它了。之所以对它感兴趣，不仅仅是因为它透明的外形吸引了我，也是因为对贝聿铭先生建造玻璃金字塔的想法感到疑惑。为什么要在卢浮宫建造一个透明的建筑呢？为什么选择金字塔这样一个代表着其他国家文明的建筑呢？为什么要在卢浮宫陈旧古老的宫殿中建造一个让人感觉这么有现代气息的建筑呢？此外，作为一个中国人，对于这么一个享誉世界的华裔建筑师的敬仰、崇拜和为中国有这样一位建筑师感到的骄傲也让我对这个建筑产生的兴趣。于是，在网上浏览了很多关于玻璃金字塔的介绍、解析、以及关于贝聿铭先生及其作品风格的信息。在此，对这些信息进行了解和整理后，结合自己的想法，完成这篇学习报告。 首先，先对这个让人惊叹的建筑做一个简单地介绍。贝聿铭先生设计建造的玻璃金字塔，他在建筑中借用古埃及的金字塔造型，采用了玻璃材料，金字塔不仅表面面积小，可以反映巴黎不断变化的天空，还为地下设施提供了良好的采光，创造性地解决了把古老宫殿改造成现代化美术馆的一系列难题，取得极大成功，享誉世界。这一建筑正如贝聿铭先生所称："它预示将来，从而使卢浮宫达到完美。" 塔高21米，底宽30米，四个侧面由六百七十三块菱形玻璃拼组而成，总平面面积约二千平方米。塔身总重量为200吨，其中玻璃净重105吨，金属支架仅有95吨。换言之，支架的负荷超过了它自身的重量，因此行家们认为，这座玻璃金字塔不仅是体现现代艺术风格的佳作，也是运用现代科学技术的独特尝试。对于这样一个不仅体现了现代艺术风格，又体现了现代科学技术的先进的佳作，我们不得不对贝聿铭先生产生敬佩之情。 其次，来解释一下前文我所提到的疑惑，即贝聿铭先生为什么要在卢浮宫中建造一个透明的、标志其他国家文明的、具有与陈旧古老的宫殿相反的现代气息的建筑。我对那个通体透明的建筑产生了兴趣，被那个像水晶一样璀璨的建筑吸引，仅仅只是因为我觉得它漂亮，觉得它璀璨耀眼，只看到了它外表的光鲜，确不知道贝聿铭先生为什么想到要建造一个透明的建筑，难道只是因为它漂亮耀眼吗？贝聿铭先生曾说，他无法找到任何一种建筑，能够和被岁月磨损得黯淡无光
using System; using System.Collections.Generic; using https://www.doczj.com/doc/5210169922.html,ponentModel; using System.Data; using System.Drawing; using System.Linq; using System.Text; using System.Windows.Forms; using System.Diagnostics; using System.Runtime.InteropServices; using Emgu.CV; using Emgu.CV.CvEnum; using Emgu.CV.Structure; using Emgu.CV.UI; namespace ImageProcessLearn { public partial class FormImageSegment : Form { //成员变量 private string sourceImageFileName = "wky_tms_2272x1704.jpg";//源图像文件名 private Image
关于图像分割算法的研究 黄斌 （福州大学物理与信息工程学院 福州 350001） 摘要：图像分割是图像处理中的一个重要问题，也是一个经典难题。因此对于图像分割的研究在过去的四十多年里一直受到人们广泛的重视，也提山了数以千计的不同算法。虽然这些算法大都在不同程度上取得了一定的成功，但是图像分割问题还远远没有解决。本文从图像分割的定义、应用等研究背景入手，深入介绍了目前各种经典的图像分割算法，并在此基础比较了各种算法的优缺点，总结了当前图像分割技术中所面临的挑战，最后展望了其未来值得努力的研究方向。 关键词：图像分割 阀值分割 边缘分割 区域分割 一、 引言 图像分割是图像从处理到分析的转变关键，也是一种基本的计算机视觉技术。通过图像的分割、目标的分离、特征的提取和参数的测量将原始图像转化为更抽象更紧凑的形式，使得更高层的分析和理解成为可能，因此它被称为连接低级视觉和高级视觉的桥梁和纽带。所谓图像分割就是要将图像表示为物理上有意义的连通区域的集合，也就是根据目标与背景的先验知识，对图像中的目标、背景进行标记、定位，然后将目标从背景或其它伪目标中分离出来[1]。 图像分割可以形式化定义如下[2]：令有序集合表示图像区域(像素点集)，H 表示为具有相同性质的谓词，图像分割是把I 分割成为n 个区域记为Ri ，i=1，2，…，n ，满足： (1) 1,,,,n i i j i R I R R i j i j ===??≠ (2) (),1,2,,i i i n H R True ?== (3) () ,,,i j i j i j H R R False ?≠= 条件(1)表明分割区域要覆盖整个图像且各区域互不重叠，条件(2)表明每个区域都具有相同性质，条件(3)表明相邻的两个区域性质相异不能合并成一个区域。 自上世纪70年代起，图像分割一直受到人们的高度重视，其应用领域非常广泛，几乎出现在有关图像处理的所有领域，并涉及各种类型的图像。主要表现在： 1)医学影像分析：通过图像分割将医学图像中的不同组织分成不同的区域，以便更好的
学习金字塔 学习金字塔学习内容平均留存率被 1.听讲5% 动 2.阅读10% 学 3.视听20% 习 4.演示30% 主 5.讨论50% 动 6.实践75% 学7.教授给他人90% 习8.预习+讲授+复习99% 学习金字塔，以数字形式形象显示了：采用不同的学习方式，学习者在两周以后还能记住内容（平均学习保持率）的多少。
它是一种现代学习方式的理论。它最早是由美国学者、著名的学习专家爱德加·戴尔1946年首先发现并提出的。 学习金字塔内容： 在塔尖， 第一种学习方式——“听讲”，也就是老师在上面说，学生在下面听，这种我们最熟悉最常用的方式，学习效果却是最低的，两周以后学习的内容只能留下5%。 例如：蛙泳，老师给你讲了一遍理论知识，怎么游，你觉得你能掌握了多少？咱太谷也有游泳馆，或者咱可以找同学试试。 第二种，通过“阅读”方式学到的内容，可以保留10%。 例如：老师正常的讲课速度，一般来说是不够你既听课又做笔记的。你要认真听了就做不好笔记，你要认真做笔记了，你就根本没听进去。以蛙泳为例，分解动作有32个以上，你要光听课，等你下水一定懵逼，先干啥？在干啥来着？哦……先咕噜咕噜喝两口水就有灵感了。但如果恰好那节课你没听上课。但你认真翻阅了蛙泳那一节的体育课本，你要比听课的同学收获大。（因为大部门同学在听课过程中难免会分神，尤其是男女同学一起学游泳的时候，是吧？哪怕只走神5秒，少听了一个步骤，后边所有的都衔接不上了。这我们还是以全部集中精力听课为例。就日常学习状态来讲，大部分同学经常在上课过程中神游物外。而自主阅读不会这样，分神可以回头再看。） 第三种，用“声音、图片、影像”的方式学习，可以达到20%。
《埃及的金字塔》教学设计 教学目标： 1、学会本课生字，理解由生字组成的词语。学习写好半包围结构字的方法。能根据过渡句提取课文主要内容。 2、学习列数字、作比较、语言描述等说明方法，能结合具体的句子来说说这样写的好处。 3、通过学习金字塔的宏伟精巧和建造金字塔的方法，感受古埃及人民的勤劳和智慧。 教学重难点： 1、学会本课生字，理解由生字组成的词语。学习写好半包围结构字的方法。能根据过渡句提取课文主要内容。 2、了解列数字、作比较、语言描述等说明方法，能结合具体的句子来说说这样写的好处。 教学过程： 一、播放视频，感受神秘 1、通过预习，你对金字塔有哪些了解？ 2、在人类历史上，曾有世界七大奇观之称，随着时间的推移，其中大部分早已湮没，而埃及金字塔成了仅存的遗迹。让我们一起来看一看！（教师播放金字塔视频后学生谈感受。） 3、读准下面两组词语的字音：（注意：多音字“厦”） 巍然屹立、傲对碧空、举世闻名 矗立、曝晒、角锥形、砌合、轮廓、摩天大厦
1、指导书写半包围结构的字：“廓”和“厦” 【设计意图】把准学生的现实起点，通过播放金字塔视频，帮助学生在头脑中建立直观印象。然后抓住词语从读准读懂到读出情感，品词有滋有味，使得枯燥的说明文教学变得有声有色。 二、整体感知，理清说明要点 1、课文主要从哪几个方面来写金字塔？ 2、在学习前一篇《秦兵马俑》时，抓住一个过渡句就概括了文章的主要内容。那么这篇课文，有没有这样的过渡句？找到画下来。 教师板书：外形宏伟结构精巧建造方法 3、总结方法：阅读说明性文章，可以抓住过渡句这样的关键性语句，用最短的时间来理清文章的结构顺序。 【设计意图】理清说明要点和表达顺序是教学这类体裁课文非常重要的环节。本环节重在帮助学生从结构上明确文章的思路，从而培养学生谋篇布局的能力。 三、品读比较，体会说明方法的好处 1、埃及的金字塔共有70多座，作者重点写了哪一座？ 师讲述：作者以胡夫金字塔为例来介绍金字塔的宏伟精巧，这种说明方法叫举例子。（板书：举例子） 2、课文是怎样来描写胡夫金字塔的呢？出示自学提示引导学生自学。 默读课文第三自然段，思考下列问题： （1）在这一自然段中，作者运用了很多数字，从这些数字中你感受到了什么？请写在书上相应的地方。
基于金字塔变换的图像融合算法 有关多尺度分解方法的研究，始于1983年Burt P.J.和Adelson E.H.提出的拉普拉斯金字塔变换(Laplacian Pyramid ，LP)。其他金字塔变换方法大多是在此结构及其派生结构的基础上建立起来的。 按照塔式结构形成方法的不同，金字塔变换可分为高斯—拉普拉斯金字塔、梯度金字塔、比率低通金字塔、形态学金字塔等。 1、 拉普拉斯金字塔 在LP 分解中，首先对原始图像()0,f i j 进行低通滤波；然后进行下采样，得到低频分量，即原始图像的近似分量，再对该低频分量进行上采样，对上采样得到的分量进行高通滤波，并将高通滤波后的分量与原始图像进行差分，最后得到拉普拉斯分解后的高频带通分量。对过程中每一次分解产生的低频分量迭代进行上述操作，生成一个低频信号和一系列的带通信号，从而实现多尺度的分解。具体算法如下： 按照下式对原始图像()0,f i j (),2n N N N ?=进行高斯滤波，将图像分解为半分辨率的低频分量和整分辨率的高频分量： )2,2](*[),(01j i g f j i f = 式(2-1) []100(,)(,)*(,)h i j f i j f g i j == 式(2-2) 在间隔抽样后的图像上迭代进行该过程，经过n 次迭代得到(),k h i j 和最终的低频图像(),n f i j 。 图像的解码过程以相反的次序进行。从最后一幅图像(),n f i j 开始，对每一幅抽样图像(),k f i j 都进行一个增频采样并与(),g i j 卷积进行内插。增频采样是在采样点之间插入零的过程，所得结果被添加到下一幅(前一幅)图像()1,k f i j -上，再对所得图像重复执行这一过程，这个过程能无误差地重建出原始图像。由于(),k h i j 图像在很大程度上降低了相关性和动态范围，因此可以使用较粗的量化等级，实现一个很大程度的图像压缩。 在源图像进行拉普拉斯金字塔分解的基础上，Burt P.J.选取绝对值最大的系数作为融合后的系数。这是因为在高频子带中，绝对值较大的系数包含着更多的信息，它们往往对应于图像中的边缘、线条及区域边界等重要信息。 2、 梯度金字塔 1992年，Burt P.J.提出了基于梯度金字塔的图像融合算法。梯度金字塔的每一分解层都包含着水平、竖直及两对角线方向的细节信息。梯度金字塔分解能很好地提取出图像的边缘信息。
中北大学 课程设计说明书 学生姓名：学号： 学生姓名：学号： 学生姓名：学号： 学生姓名：学号： 学院：信息与通信工程学院 专业：电子信息工程 题目：信息处理综合实践: 图像分割算法的比较与分析 指导教师：陈平职称: 副教授 2014 年12 月29 日
中北大学 课程设计任务书 14/15 学年第一学期 学院：信息与通信工程学院专业：电子信息工程 学生姓名：学号： 课程设计题目：信息处理综合实践: 图像分割算法的比较与分析起迄日期：2015年1月5日～2015年1月16日课程设计地点：电子信息工程专业实验室 指导教师：陈平 系主任：王浩全 下达任务书日期: 2014 年12月29 日课程设计任务书
课程设计任务书
目录 第一章绪论 (1) 研究目的和意义 (1) 图像分割的研究进展 (1) 第二章区域生长法分割图像 (4) 区域生长法介绍 (4) 区域生长法的原理 (4) 区域生长法的实现过程 (5) 第三章程序及结果 (6) 区域生长算法及程序 (6) 图像分割结果 (7) 第四章方法比较 (8) 阈值法 (8) 区域法 (8) 分水岭法 (8) 形态学方法 (9) 第五章总结 (10) 参考文献 (11)
第一章绪论 研究目的和意义 图像分割是一种重要的图像技术，在理论研究和实际应用中都得到了人们的广泛重视。图像分割的方法和种类有很多，有些分割运算可直接应用于任何图像，而另一些只能适用于特殊类别的图像。许多不同种类的图像或景物都可作为待分割的图像数据，不同类型的图像，已经有相对应的分割方法对其分割;但某些分割方法只是适合于某些特殊类型的图像分割，所以分割结果的好坏需要根据具体的场合及要求衡量。图像分割是从图像处理到图像分析的关键步骤，可以说，图像分割结果的好坏直接影响对图像的理解。 图像分割是由图像处理到图像分析的关键步骤，在图像工程中占有重要位置。一方面，它是目标表达的基础，对特征测量有重要的影响。另一方面，因为图像分割及其基于分割的目标表达、特征提取和参数测量等将原始图像转化为更抽象、更紧凑的表达形式，使得更高层的图像分析和理解成为可能。因此在实际应用中，图像分割不仅仅要把一幅图像分成满足上面五个条件的各具特性的区域，而且要把其中感兴趣的目标区域提取出来。只有这样才算真正完成了图像分割的任务，为下一步的图像分析做好准备，使更高层的图像分析和理解成为可能。 图像分割在很多方面，如医学图像分析，交通监控等，都有着非常广泛的应用，具有重要的意义。(1)分割的结果常用于图像分析，如不同形式图像的配准与融合，结构的测量，图像重建以及运动跟踪等。(2)在系统仿真，效果评估，图像的3D重建以及三维定位等可视化系统中，图像分割都是预处理的重要步骤。 (3)图像分割可在不丢失有用信息的前提下进行数据压缩，这就降低了传输的带宽，对提高图像在因特网上的传输速度至关重要。(4)分割后的图像与噪声的关系减弱，具有降噪功能，便于图像的理解。 图像分割的研究进展 图像分割是图像处理中的一项关键技术，至今已提出上千种分割算法。但因
一种基于矢量数据的瓦片金字塔算法 李海亭 武汉市勘测设计研究院 工程师，博士 摘要 由于响应速度一度成为互联网电子地图的发展瓶颈，随着瓦片地图技术的出现，地图的拖动、缩放以及不同比例尺下的快速浏览都有了很大的改善。近年来，许多互联网电子地图供应商（包括Google、Baidu、Mapbar、灵图等）都使用了这一技术。瓦片地图本质上就是把人们通用的地图作为主要地图背景，并采用预先生成的方法存放在服务器端，然后根据用户提交的不同请求，把相应的地图瓦片发送给客户端的过程。由于客户端请求的地图是预先生成，不需像传统的WebGIS那样对用户的请求进行实时计算和绘图，所以瓦片地图技术能够在地图的显示方面具有速度的优越性。地图瓦片是如何生成的，如何根据用户的请求范围实时地将相关瓦片反馈给用户，这需要建立一个良好的索引机制。本文根据基于瓦片地图机制的武汉市公益地图网（https://www.doczj.com/doc/5210169922.html,）的实际开发应用，提出了一种基于矢量数据的瓦片金字塔算法，并探讨了该算法引发的地图变形问题及其修正方法。 关键词：瓦片金字塔；网格索引；地图变形；步长修正 1 前言 瓦片索引是当今网络电子地图发布的主要技术手段，它采用预生成思想将地图进行横向分幅和纵向分级，然后根据用户请求动态检索相应的图块并自动完成拼接。对全球进行空间划分的方法归纳起来主要有以下两种:等间隔空间划分和等面积空间划分。但在平面电子地图的表达中，瓦片索引在本质上则是地图投影变换和空间索引的融合运用，该索引模型的建立过程须根据其应用特点参考不同地图投影的变形规律。因此，瓦片索引方法研究同样也是适应新型地图产品而派生的新的研究领域，它是地图投影学研究的一个延伸。本文首先介绍基于矢量数据的地图瓦片金字塔概念，然后提出了一种采用网格索引的瓦片金字塔算法。本文还在分析该算法在特定区域引发的地图变形问题的同时进一步探讨了如何通过地图瓦片的长宽修正和经纬度步长修正两种方法解决变形问题。
图像分割常用算法优缺点探析 摘要图像分割是数字图像处理中的重要前期过程,是一项重要的图像分割技术,是图像处理中最基本的技术之一。本文着重介绍了图像分割的常用方法及每种方法中的常用算法,并比较了各自的优缺点,提出了一些改进建议,以期为人们在相关图像数据条件下,根据不同的应用范围选择分割算法时提供依据。 关键词图像分割算法综述 一、引言 图像分割决定了图像分析的最终成败。有效合理的图像分割能够为基于内容的图像检索、对象分析等抽象出十分有用的信息,从而使得更高层的图像理解成为可能。目前图像分割仍然是一个没有得到很好解决的问题,如何提高图像分割的质量得到国内外学者的广泛关注,仍是一个研究热点。 多年来人们对图像分割提出了不同的解释和表达,通俗易懂的定义则表述为:图像分割指的是把一幅图像分割成不同的区域,这些区域在某些图像特征,如边缘、纹理、颜色、亮度等方面是一致的或相似的。 二、几种常用的图像分割算法及其优缺点 (一)大津阈值分割法。 由Otsu于1978年提出大津阈值分割法又称为最大类间方差法。它是一种自动的非参数非监督的门限选取法。该方法的基本思路是选取的t的最佳阈值应当是使得不同类间的分离性最好。它的计算方法是首先计算基于直方图而得到的各分割特征值的发生概率,并以阈值变量t将分割特征值分为两类,然后求出每一类的类内方差及类间方差,选取使得类间方差最大,类内方差最小的t作为最佳阈值。 由于该方法计算简单,在一定条件下不受图像对比度与亮度变化的影响,被认为是阈值自动选取的最优方法。该方法的缺点在于,要求得最佳阈值,需要遍历灰度范围0—(L-1)内的所有像素并计算出方差,当计算量大时效率会很低。同时,在实际图像中,由于图像本身灰度分布以及噪声干扰等因素的影响,仅利用灰度直方
图像分割方法综述 摘要：图像分割就是根据图像的某些特征或特征集合的相似性准则对图像进行分类，把图像空间分成若干个某些具有一致性属性的不重叠区域。它是图像分析和理解的基础，是计算机视觉领域中最困难的问题之一。图像分割的质量将直接影响着对图像的后续处理，所以图像分割被视为图像处理的瓶颈，具有十分重要的意义。人们很早就开始了对图像分割方法的研究，并且几十年来，这方面的研究从来没有间断过。到目前为止，已经有大量的关于图像分割的理论、技术、方法被人们相继提出并广泛应用。 关键字：图像分割；阈值；区域和边缘；交互式算法；纹理分割彩色图像分割 1.引言 图像分割是一项基于计算机技术的重要的图像分析和处理技术，从其产生至今，已经广泛的应用于各个领域，为人们的生产和生活中图像处理的水平提高做出了重大贡献。 2.国内外发展的状况 人工生命是一个快速发展的多学科交叉的研究领域，是计算机科学新的发展方向之一。目前，已经有科研人员尝试将人工生命应用到图像分割领域中。虽然目前使用人工生命进行图像分割的研究还比较少，但是这些相关研究成果表明将人工生命引入到图像分割中能获得有意义的成功，显示出了巨大的潜力。 在医学数据可视化方面，也有了许多硕果。如：医学图像如CT图像和MRI图像的三维重建、显示与分析处理；大脑生理形态分析，神经细胞中钙活性的可视化；计算机辅助外科手术模拟与计划等。其中值得一提的：如美国国家超级计算机应用中心利用远程的并列计算机资源，用体绘制技术实现了CT扫描三维数据的动态显示。其内容为显示一个狗心脏跳动周期的动态图像。 3.图像分割概述 人类感知外部世界的两大途径是听觉和视觉，尤其是视觉，因此图像信息是非常重要的一类信息。在一幅图像中，人们往往只对其中的某些目标感兴趣，这些目标通常占据一定的区域，并且在某些特性（如灰度、轮廓、颜色、纹理等）上和周围的图像有差别。这些特性差别可能非常明显，也可能很细微，以致人眼觉察不出来。计算机图像处理技术的发展，使得人们可以通过计算机来获取与处理图像信息。现在，图像处理技术已经成功应用于许多领域，其中，纸币识别、车牌识别、文字识别、指纹识别等已为大家所熟悉。 图像分割是指将一幅图像分解为若干互不交叠的、有意义的、具有相同性质的区域。好的图像分割应具有以下特征：（1）分割出来的各区域对某种性质（例如灰度、纹理）而言具有相似性，区域内部是连通的且没有过多小孔。（2）相邻区域对分割所依据的性质有明显的差异。（3）区域边界是明确的。 大多数图像分割方法只是部分满足上述特征。如果强调分割区域的同性质约束，则
金字塔理论 金字塔的尖顶有多高，底边就有多长 没发生事故不等于不会发生事故。根据着名的安全管理金字塔理论（海因里析法则）的概率统计，每发生1起死亡事故，会发生30起损工事故、300件医疗和限工事故、3000件未遂事故和急救箱事件、30000件不安全行为和导致不安全条件数。安全管理的冰山理论说的也是这个道理，冰山能浮出水面的部分只是一角而已。 安全管理已经从事故的处理转为事故的预防，各种预防性的管理制度和措施也越来越完善，但相对来说，更注重的是对事故的处理和教育，大家熟知的“四不放过”原则就是典型的事后处理。从事故的预防到事故的发生，总会有无数起违章行为和事件，最终才会导致事故的发生。这就意味着，绝不能孤立地看待安全事故，而应当看到每一个事故和事件的前因后果，全面消除每一个影响安全的因素。 从树立“安全第一 ,预防为主”的思想 ,加大细节管理的力度 ,坚持以人为本 ,完善安全创新机制 ,重视安全文化建设 ,抓好工作前、工作中的各项安全生产管理工作 ,把任何可能导致事故发生的物的不安全状态、人的不安全行为、管理缺陷排除在安全“门槛”之外 ,这样才能够有效避免或者减少事故及人为差错的发生。 安全 ,是机务维修永恒的主题。安全生产 ,是所有工作的重中之重 ,因此 ,千方百计 ,想方设法 ,竭尽全力保证安全 ,杜绝任何人为差错的发生 ,是机务维修工作的首要任务。 近日 ,在有关材料中读到“海恩法则”很受启发。“海恩法则”是一条从安全事故总结出来的规律 ,即每一起严重事故的背后 ,必然有29起轻微事故和300起未遂先兆 ,
以及1000起事故隐患。我们且先不谈这些数据的准确度 ,但“海恩法则”以事实告诉我们 ,严重事故是由轻微事故、事故未遂先兆和事故隐患所引发造成的 ,一句话 ,就是“事故背后有征兆 ,征兆背后有苗头”。在安全生产中 ,把危机管理放在第一位 ,由被动付学费为超前预防抓细节 ,把对结果的控制转向对过程的控制是何等的重要！因为事故并不是凭空产生的 ,同“青蛙效应”一样 ,都有一个渐进的过程。在这个过程中 ,若每一位职工都能时刻提高警惕 ,超前思考 ,预见事故的可能性 ,把隐患消灭在结果发生之前 ,就能最大限度地避免事故的发生。反之 ,若安于现状 ,不做好安全预想 ,不重视细节和疏忽 ,任凭事故苗头一点一滴地积累 ,就等于给事故酿好了温床 ,就等于放弃了改正失误的机会。 海因里希“安全金字塔”揭示了一个十分重要事故预防原理：要预防死亡重伤害事故 ,必须预防轻伤害事故；预防轻伤害事故 ,必须预防无伤害无惊事故；预防无伤害无惊事故 ,必须消除日常不安全行为和不安全状态；而能否消除日常不安全行为和不安全状态 ,则取决于日常管理是否到位 ,也就是我们常说的细节管理 ,这是作为预防死亡重伤害事故的最重要的基础工作。现实中我们就是要从细节管理入手 ,抓好日常安全管理工作 ,降低“安全金字塔”的最底层的不安全行为和不安全状态 ,从而预防事故及人为差错的发生。 老子曾说：“天下难事 ,必做于易；天下大事 ,必做于细。”他精辟指出做任何事情必须先从简单的事情做起、从细微之处入手。安全工作又何尝不是如此。事实上 ,由于个别员工抱着侥幸心理 ,对一些“细小事情”不太重视 ,从而导致酿成大错。许多事故的发生都是因为一些微不足道的行为引发的 ,而这些细节却往往为人们所忽略。 细节决定安全严格执行制度规定
在埃及社会中最令人惊异的是一切都近于一成不变，艺术风格也相当稳定。因为埃及法老拥有无上的权威，使古代埃及形成一个封闭的具有超稳定结构的社会。在这样的社会中，艺术主要服务于统治者，艺术个性和创造精神被窒息了．另一方面，为显示法老的权威，同时让法老有永远享乐之地，埃及人修建了大量的金字塔、陵庙和神殿，雕刻了无数巨像。它们都显示出永恒纪念性，使我们今天一看到这些金字塔和石雕就联想到了埃及的古老历史。 在古埃及浮雕和壁画有着共同的程式： 正面律：表现人物头部为正侧面，眼为正面，肩为正面，腰部以下为正侧面； 横带状排列结构，用水平线划分； 根据人物的尊卑安排比例大小和构图位置； 填塞法，画面充实，不留空白； 固定的色彩程式：男子皮肤为褐色，女子为浅褐或淡黄，头发为蓝黑，眼圈为黑色。 雕塑的程式在古王国就已形成，以后被当作典范沿袭下来： 姿势必须保持直立，双臂紧靠躯干，正面直对观众； 根据人物尊卑决定比例大小； 人物着重刻划头部，其他部位非常简略； 面部轮廓写实，有理想化修饰，表情庄严，几乎没有表情； 雕塑着色，眼圈描黑，有的眼球用水晶、石英材料镶嵌，以达到逼真的效果。 美术课程──史前美术和古埃及美术 (2009-05-11 00:12:52) 标签： 分类：美术资料（典故） 杂谈 〈大河之源-—史前美术和古埃及美术〉教案设计： {教材分析}：本课分为史前美术、古埃及美术和相关链接（两河流域墨西哥美术）三个部分。 史前美术部分，介绍现已发现的人类最早的洞穴岩画和人物小雕像，了解分析艺术起源问题的几种主要理论。 介绍古埃及美术在建筑、雕刻、绘画和工艺美术等领域都有辉煌的成就，加深对古埃及文明的理解，概括地讲，不论是营建庞大的金字塔还是制作法老和贵族的人像，都是为了追求“永生”。所以，古埃及美术实质上是奴隶主阶级追求“永生”的艺术。 相关链接部分是学生课外独立自主学习的内容。两河流域与墨西哥美术各自特点及形成
第20卷第6期2000年12月北京理工大学学报JOurnaI Of Beijing InStitute Of TechnOIOgy VOI.20NO.6Dec.2000 文章编号21001-0645(2000)06-0720-05几种图像分割算法在CT 图像分割上的 实现和比较 杨 加19吴祈耀19田捷29杨骅2(1-北京理工大学电子工程系9北京1000 1;2-中国科学院自动化研究所9北京1000 0)摘要2对目前几种在图像分割领域得到较多应用的交互式分割 区域生长分割以及阈值 分割算法进行了探讨9并且结合实际CT 片图例分别进行分割实验研究9得到较为满意和 可用性强的结果.实验表明2阈值分割对于CT 切片的效果最好;区域生长分割适宜于对面 积不大的区域进行分割9分割效果较好;基于动态规划的交互式分割算法比较复杂9计算时 间较长9但对于边缘较平滑的区域9同样具有较好的实际效果.几种算法的评估为其在CT 图像分割上的实际应用提供了科学依据. 关键词2图像分割算法;CT 图像分割;交互式分割;阈值分割;区域生长分割 中图分类号2TN 911-73文献标识码2A 收稿日期220000625 基金项目2国家自然科学基金资助项目(69 43001);国家 63 计划项目作者简介2杨加9男91975年生9硕士生. 图像分割可以分解为两个任务9即识别(recOgnitiOn )和描绘(deIineatiOn ).识别的目的在于确定目标物体的大致位置并区别于图像中的其它物体;而描绘的任务在于精确定义和刻画图像中目标物体的区域或边缘的空间范围.人的识别能力通常强于计算机算法9另一方面9计算机算法的描绘能力则优于操作者(人).因此既能利用操作者强大的识别能力9又能利用计算机算法的描绘能力的交互式图像分割则越来越受到人们的关注.在医学领域中9图像分割是病变区域提取 特定组织测量以及实现三维重建的基础9因此图像分割技术在医学图像处理中具有十分重要的意义[1].作者探讨了3种目前在图像分割上得到较多实际应用的分割算法9并结合实际CT 片图例进行了实验研究9得到较为满意和可用性强的结果;最后对这几种方法进行了评估9为这些算法在CT 图像分割上的实际应用提供了科学依据. 1 交互式分割算法1-1基本理论及算法描述 动态规划方法最早应用于图像边缘跟踪[2].可以将图像边缘检测看作一个优化问题[3]9并将其表述为找出一目标函数V =V (I 19I 29I 39~9I H )的最优值M (如取最小值min )9得V 取最优值时的一组自变量值(I 19I 29I 39I 49~9I H 9).若变量离散9目标函数没有特定规律可循时9则该问题将包括一个极大的解空间.如果这个目标函数能够描述成如下形式2 V =V (I 19I 29I 39~9I N )=V 0(I 09I 1)+V 1(I 19I 2)+~+V H-1(I H-19I H )
医学图像分割理论方法概述 医学图像分割就是一个根据区域间的相似或不同把图像分割成若干区域的过程。目前,主要以各种细胞、组织与器官的图像作为处理的对象,图像分割技术主要基于以下几种理论方法。 1.基于统计学的方法 统计方法是近年来比较流行的医学图像分割方法。从统计学出发的图像分割方法把图像中各个像素点的灰度值看作是具有一定概率分布的随机变量,观察到的图像是对实际物体做了某种变换并加入噪声的结果,因而要正确分割图像,从统计学的角度来看,就是要找出以最大的概率得到该图像的物体组合。用吉布斯(Gibbs)分布表示的Markov随机场(MRF)模型,能够简单地通过势能形式表示图像像素之间的相互关系,因此周刚慧等结合人脑MR图像的空间关系定义M arkov随机场的能量形式,然后通过最大后验概率 (MAP)方法估计Markov随机场的参数,并通过迭代方法求解。层次MRF采用基于直方图的DAEM算法估计标准有限正交混合( SFNM)参数的全局最优值,并基于MRF先验参数的实际意义,采用一种近似的方法来简化这些参数的估计。林亚忠等采用的混合金字塔Gibbs随机场模型,有效地解决了传统最大后验估计计算量庞大和Gibbs随机场模型参数无监督及估计难等问题,使分割结果更为可靠。 2.基于模糊集理论的方法 医学图像一般较为复杂,有许多不确定性和不精确性,也即模糊性。所以有人将模糊理论引入到图像处理与分析中,其中包括用模糊理论来解决分割问题。基于模糊理论的图形分割方法包括模糊阈值分割方法、模糊聚类分割方法等。模糊阈值分割技术利用不同的S型隶属函数来定义模糊目标,通过优化过程最后选择一个具有最小不确定性的S函数,用该函数表示目标像素之间的关系。这种方法的难点在于隶属函数的选择。模糊C均值聚类分割方法通过优化表示图像像素点与C各类中心之间的相似性的目标函数来获得局部极大值,从而得到最优聚类。Venkateswarlu等改进计算过程,提出了一种快速的聚类算法。 2. 1 基于模糊理论的方法模糊分割技术是在模糊集合理论基础上发展起来的,它可以很好地处理MR图像内在的模糊性和不确定性,而且对噪声不敏感。模糊分割技术主要有模糊阈值、模糊聚类、模糊边缘检测等。在各种模糊分割技术中,近年来模糊聚类技术,特别是模糊C - 均值( FCM)聚类技术的应用最为广泛。FCM是一种非监督模糊聚类后的标定过程,非常适合存在不确定性和模糊性特点的MR图像。然而, FCM算法本质上是一种局部搜索寻优技术,它的迭代过程采用爬山技术来寻找最优解,因此容易陷入局部极小值,而得不到全局最优解。近年来相继出现了许多改进的FCM分割算法,其中快速模糊分割( FFCM)是最近模糊分割的研究热点。FFCM算法对传统FCM算法的初始化进行了改进,用K - 均值聚类的结果作为模糊聚类中心的初值,通过减少FCM的迭代次数来提高模糊聚类的速度。它实际上是两次寻优的迭代过程,首先由K - 均值聚类得到聚类中心的次最优解,再由FCM进行模糊聚类,最终得到图像的最优模糊分割。
贝聿铭罗浮宫玻璃金子塔赏析 贝聿铭设计建造的玻璃金字塔，他在建筑中借用古埃及的金字塔造型，采用了玻璃材料，金字塔不仅表面面积小，可以反映巴黎不断变化的天空，还为地下设施提供了良好的采光，创造性地解决了把古老宫殿改造成现代化美术馆的一系列难题，取得极大成功，享誉世界。这一建筑正如贝氏所称："它预示将来，从而使卢浮宫达到完美。" 塔高21米，底宽30米，四个侧面由六百七十三块菱形玻璃拼组而成，总平面面积约二千平方米。塔身总重量为200吨，其中玻璃净重105吨，金属支架仅有95吨。换言之，支架的负荷超过了它自身的重量，因此行家们认为，这座玻璃金字塔不仅是体现现代艺术风格的佳作，也是运用现代科学技术的独特尝试。 设计之初：八十年代初，法国总统密特朗决定改建和扩建世界著名艺术宝库卢浮宫。 为此，法国政府广泛征求设计方案。应征者都是法国及其它国家著名建筑师。最后由密特朗总统出面，邀请世界上十五个声誉卓著的博物馆馆长对应征的设计方案遴选抉择。结果，有[1]十三位馆长选择了贝聿铭的设计方案。他设计用现代建筑材料在卢浮宫的拿破仑庭院内建造一座玻璃金字塔。不料此事一经公布，在法国引起了轩然大波。人们认为这样会破坏这座具有八百年历史的古建筑风格，「既毁了卢浮宫又毁了金字塔」。但是密特朗总统力排众议，还是采用了贝聿铭的设计方案。当密特朗总理以国宾的礼遇将贝聿铭请到巴黎，为三百年前的古典主义经典作品卢浮宫设计新的扩建时，法国人对贝聿铭要在卢浮宫的院子里建造一个玻璃金字塔的设想，表现了空前的反对。在贝的回忆里，在他投入卢浮宫扩建的13年中，有2年的时间都花在了吵架上。当他于1984年1月23日把金字塔方案当作“钻石”提交到历史古迹最高委员会时，得到的回答是：这巨大的破玩意只是一颗假钻石。当时90%的巴黎人反对建造玻璃金字塔。 创作始末：人们一直小心翼翼地避免把古迹变成艺术大市场，而贝聿铭却希望“让人类最杰出的作品给最多的人来欣赏”。他反对一切将玻璃金字塔与石头金字塔的类比，因为后者为死人而建，前者则为活人而造。同时他相信一座透明金字塔可以通过反映周围那座建筑物褐色的石头而对旧皇宫沉重的存在表示足够的敬意。自认因卢浮宫而读懂了法国历史观的贝聿铭并不难从埃菲尔铁塔中读出建筑的命运：建筑完成后要人接受不难，难就难在把它建造起来。因此他不惜在卢浮宫前建造了一个足尺模型，邀请6万巴黎人前往参观投票表示意见。结果，奇迹发生了，大部分人转变了原先的文化习惯，同意了这个“为活人建造”的玻璃金字塔设计。 贝聿铭设计建造的玻璃金字塔，高21米，底宽30米，耸立在庭院中央。它的四个侧面由673块菱形玻璃拼组而成。总平面面积约有2000平方米。塔身总重量为200吨，其中玻璃净重105吨，金属支架仅有95吨。换言之，支架的负荷超过了它自身的重量。因此行家们认为，这座玻璃金字塔不仅是体现现代艺术风格的佳作，也是运用现代科学技术的独特尝试。 在这座大型玻璃金字塔的南北东三面还有三座五米高的小玻璃金字塔作点缀，与七个三角形喷水池汇成平面与立体几何图形的奇特美景。人们不但不再指责他，而且称“卢浮宫院内飞来了一颗巨大的宝石”。 获得殊荣：同一年，他还获得了被称为建筑界诺贝尔奖的普茨克奖。这个奖是一九七九年由「凯海」基金会设立的一项世界性最佳建筑成就荣誉奖金，每年颁发一次。贝聿铭是获得此项殊荣的第五人。这个奖是近几十年来的工作加起来评估的。
浅析图像分割的原理及方法 一．研究背景及意义 研究背景： 随着人工智能的发展，机器人技术不断地应用到各个领域。信息技术的加入是智能机器人出现的必要前提。信息技术泛指包括通信技术、电子技术、信号处理技术等相关信息化技术的一大类技术。它的应用使得人们今天的生活发生了巨大变化。从手机到高清电视等家用电器设备出现使我们的生活越来越丰富多彩。在一些军用及民用领域近几年出现了一些诸如:图像制导、无人飞机、无人巡逻车、人脸识别、指纹识别、语音识别、车辆牌照识别、汉字识别、医学图像识别等高新技术。实现它们的核心就是图像处理、机器视觉、模式识别、智能控制、及机器人学等相关知识。其中图像处理具有重要地位。而图像分割技术是图像分析环节的关键技术。 研究图像分割技术的意义： 人类感知外部世界的两大途径是听觉和视觉，尤其是视觉，同时视觉信息是人类从自然界中获得信息的主要来源，约占人类获得外部世界信息量的80%以上。图像以视觉为基础通过观测系统直接获得客观世界的状态，它直接或间接地作用于人眼，反映的信息与人眼获得的信息一致，这决定了它和客观外界都是人类最主要的信息来源，图像处理也因此成为了人们研究的热点之一。人眼获得的信息是连续的图像，在实际应用中，为便于计算机等对图像进行处理，人们对连续图像进行采样和量化等处理，得到了计算机能够识别的数字图像。数字图像具有信息量大、精度高、内容丰富、可进行复杂的非线性处理等优点，成为计算机视觉和图像处理的重要研究对象。在一幅图像中，人们往往只对其中的某些区域感兴趣，称之为前景，这些区域内的某些空间信息特性(如灰度、颜色、轮廓、纹理等)通常与周围背景之间存在差别。图像分割就是根据这些差异把图像分成若干个特定的、具有独特性质的区域并提取感兴趣目标的技术和过程。在数字图像处理中，图像分割作为早期处理是一个非常重要的步骤。为便于研究图像分割，使其在实
Web3.0的到来后基于互联网营销模式层出不穷，seo就是其中一块炙手可热的领域。本人对百度算法跟踪研究已近5年的时间，我主要从事的是算法逆向，一直以来，也跟着我现在所在的网彩传播得SEO团队一起，也就是通过一些相关指标来判断百度排名规则。 在叙述百度算法之前我先讲一下我在前不久之前看到百度搜索研发部博客中的一篇文章《浅谈网页搜索排序中的投票模型》里面叙述了美国的选举制度，这其实就是百度的其中一种投票体系的原型，我是这么认为的。用一张简单的图来阐述一下整个过程： 看了上图我相信大家都应该明白，排序的残产生应该是在“总数据库”和百度服务器之间发生的变化，百度蜘蛛会采集很多内容回来，全部存放入总服务器，总服务器通过规则判断筛选后最终在web 服务器上放出页面给出排序，其实就是在“总数据库”发生了一些列的算法变化。当然我这边阐述的内容中的各个服务器和名称全部是我个人定义，但基本的逻辑应该是如此的，按照数据分析的原则：数据收集——数据处理——数据分析仪——数据展现，其实就很能概括百度这一行为。 虽然百度一方面做着推广竞价，一方面又希望给广大用户一个良好的检索体验，可能很多seoer 又恨又爱，但是根据官方的各种文本我们还是姑且相信百度搜索研发部门还是希望给用户一个好的检索体验。 说到了这里我不得不用一张图来给大家展示一下，什么是金字塔模型：
看了这图后，可能有限人应该会有质疑，这很像漏斗原理，对！没错，就跟漏斗原理很像，但是没用金字塔来的励志，大家都希望能够获得金字塔最高峰。 排序筛选过程又是如何的呢？我们引用一下百度搜索研发部文章内的一段内容： “系统里有n个网页，有m个特征（页面质量、页面内容丰富度、页面超链、文本相关性等）对n个网页有不同的打分，如何根据这些特征的”投票“，选出最适合放在第一位的网页呢？ 从选举的例子中，我们可以得到的几个启示： 1. 设计算法时，要避免出现“赢者通吃”带来的信息丢失问题。 2. 不要因为某几个特征特别好，就把某个网页排到最前，或者因为某几个特征特别差，就把某个网页抛弃。 3. 最合适放在首位的网页不一定是在每个特征上都最好，而应该是能够兼顾所有特征，综合表现最好的那个。 4. 搜索引擎使用者对搜索结果的点击行为，可以看成是对搜索结果进行的“投票”，这样的“投票”信息的使用方式，也要注意考虑是否会带来选举过程中出现的种种不合理。