机器视觉国内外研究现状
机器视觉技术发展现状 人类认识外界信息的80%来自于视觉，而机器视觉就是用机器代替人眼来做 测量和判断，机器视觉的最终目标就是使计算机像人一样，通过视觉观察和理解 世界，具有自主适应环境的能力。作为一个新兴学科，同时也是一个交叉学科，取“信息”的人工智能系统，其特点是可提高生产的柔性和自动化程度。目前机器视觉技术已经在很多工业制造领域得到了应用，并逐渐进入我们的日常生活。 机器视觉是通过对相关的理论和技术进行研究，从而建立由图像或多维数据中获机器视觉简介 机器视觉就是用机器代替人眼来做测量和判断。机器视觉主要利用计算机来模拟人的视觉功能，再现于人类视觉有关的某些智能行为，从客观事物的图像中提取信息进行处理，并加以理解，最终用于实际检测和控制。机器视觉是一项综合技术，其包括数字处理、机械工程技术、控制、光源照明技术、光学成像、传感器技术、模拟与数字视频技术、计算机软硬件技术和人机接口技术等，这些技术相互协调才能构成一个完整的工业机器视觉系统[1]。 机器视觉强调实用性，要能适应工业现场恶劣的环境，并要有合理的性价比、通用的通讯接口、较高的容错能力和安全性、较强的通用性和可移植性。其更强调的是实时性，要求高速度和高精度，且具有非接触性、实时性、自动化和智能 高等优点，有着广泛的应用前景[1]。 一个典型的工业机器人视觉应用系统包括光源、光学成像系统、图像捕捉系统、图像采集与数字化模块、智能图像处理与决策模块以及控制执行模块。通过 CCD或CMOS摄像机将被测目标转换为图像信号，然后通过A/D转换成数字信号传送给专用的图像处理系统，并根据像素分布、亮度和颜色等信息，将其转换成数字化信息。图像系统对这些信号进行各种运算来抽取目标的特征，如面积、 数量、位置和长度等，进而根据判别的结果来控制现场的设备动作[1]。 机器视觉一般都包括下面四个过程：
. Word资料●本课题国外研究现状分析 教育科研立项课题如何申报与论证博白县教育局教研室朱汝洪发布时间： 2009 年 4 月 2 日19 时24 分一、课题申报的基本步骤第一步： 阅读各级课题申报通知，明确通知的要求；第二步： 学习研究课题管理方面的文件材料；第三步： 学习研究《课题指南》，确定要申报的课题（可以直接选用《课题指南》中的课题，也可以自己确定课题）；第四步：组织课题组，认真阅读关于填表说明的文字，研究清楚课题《申请评审书》各个栏目的填写要求；第五步： 根据《申请评审书》各栏目的要求分工查找材料和论证；第六步： 填写《申请评审书》草表；第七步： 研究确定后，填写《申请评审书》正式表（一律要求打印）；第八步： 按要求复印份数；第九步： 按要求签署意见、加盖公章；第十步： 填写好《课题申报材料目录表》；第十一步： 按时将《申请评审书》《课题申报材料目录表》和评审费送交县教研室科研组转送市教科所（也可以直接送市教科报，但必须报县教研室备案）。
二、教育科研课题的选题1、课题的选题方法。 一是从上级颁发的课题指南中选定；二是结合学校的实际对课题指南中的课题作修改；三是完全从学校的实际出发确定课题。 2、课题的选题要依据的原则。 一是符合法规和政策；二是切合当地和学校实际；三是适合教师的水平和能力；四是切中当前教改热点。 3、课题名称的规表述。 ①研究，如小学生学习兴趣培养的研究。 ②实践与研究，如高中学生探究性学习的实践与研究。 ③应用研究，如合作学习理论在初中语文教学中的应用研究。 ④实验与研究，如杜郎口模式的实验与研究。 ⑤探索与研究，如农村寄宿制小学学生管理的探索与研究。 三、立项课题的论证例说（以2009 版市课题申报表的要求为准）1、课题论证的含义。 课题论证，也叫论证与设计、设计与论证，是对所要申报的课题的选题依据、研究目标、研究容、研究重点、研究难点、研究思路、研究步骤、研究条件等进行的阐述与设计。 2、课题论证的包括的容。 不同级别的课题申报表（课题申请、评审书）要求有所不同，但基本上包括两大方面的容： 一是关于本研究课题的论证，二是关于对课题实施的论证。 3、课题论证例说。
2、国内外研究现状： 针对孔壁和管道间的环状空间中的混合泥浆，国内外学者采取了现场检测、室内模型实验、数值模拟等手段研究它的物理力学性质变化规律。 在先导孔钻进和扩孔过程中，泥浆压力高达1~2MPa，相当于l00~200 m高的水头压力[4]，当泥浆压力过大时将强烈破坏周围地层，为研究合适的泥浆压力，刘杰[5]研究了泥浆在地层中的作用机理，揭示了泥浆在地层中的渗流规律。余剑平等人[3]分析了定向钻穿越冲湖积土层时的泥浆溢出现象，通过钻孔观察得出渗透泥浆呈“土、丰”字型分布，扩散半径约为管径的2~3倍，渗透泥浆层的厚度一般约2~3mm。赵明华等人[6]分析了HDD穿越监利洪湖大堤引起堤脚冒浆的原因，认为冒浆与上覆土体的厚度、粘性，钻压、钻井液粘度等参数有关。晁东辉[7]采用了有限元数值方法模拟水平定向钻孔施工的过程，研究了施工过程中泥浆对孔壁的影响。关立志[8]认为管道与孔壁之间的空洞经过一段时间会引起上履土体下沉、堤防塌陷等灾害。宋新江等人[2]根据《土坝坝体灌浆技术规范》中规定的地层最大容许灌浆压力分析了河堤发生塌陷的可能原因：①当孔道四周泥浆压力消散，引起孔内过量坍塌，是地面形成裂缝和塌陷的一个主要原因。②当管道穿过的砂层为粉砂、粉细砂、细砂或中砂，受扰动后强度降低易塌落。③泥浆压力消散或大量减小后便会产生沉淀，同时在管道四周的环空间隙中泥浆与土的混合物会产生固结变形，这种固结作用会引起土体下陷。王建钧[9]分析了环空周围土体在应力重分布作用下发生塑性挤出、膨胀内鼓、塑流涌出和重力坍塌的原因，并根据Mohr-Coulomb破坏准则给出了孔壁失稳破坏的理论公式。 针对环空混合泥浆的力学性质研究，Knight, M.等人[10]铺设了一条直径为200mm的HDPE管道两年后开挖观察,发现环状空间并未形成空洞，表明环空泥浆与土体发生了相互作用。美国的Samuel T. Ariaratnam等人[11]分别在粘土和砂层中进行水平定向钻进管道铺设试验，分别铺设了直径为100mm、200mm及300mm 的HDPE管各两根，分别在一天、一个星期、两个星期、四个星期以及一年以后对管道进行开挖检查，观察环状空间中土体含水量的变化、固结状况并进行土体强度测试，得出环空混合泥浆含水量逐渐降低、强度增加。李俊[12]认为HDD 铺管后残留孔洞会发生由应力重分布引起的沉降和固结沉降，分别给出了计算公式，由于HDD施工，钻孔周围一部分土体扰动进入塑性状态，形成一个软弱带，在地下水作用下发生管涌。朱乃榕[13]从渗流角度研究了西气东输管道穿越工程对河堤的稳定性影响。他假设管道周围土体的渗透系数比河堤其他土体的渗透系数大二个数量级，分析堤防处于最高洪水位与低水位两种危险情况下的堤防渗流稳定性。并采用二维和三维有限元数值模拟技术进行渗流计算。得出输气管道的穿越对于堤防的抗滑稳定性影响也比较小，但有可能沿管壁周围形成渗流通道，在管道穿越出土点附近发生管涌破坏。但研究的输气管道直径只有710mm，远小于西气东输工程二期所采用的直径1219mm的管道，所以不能断定如此大直径的管道穿越是否会对河堤造成更大的危害。 国内外学者采用了多种方法、设备研究环空混合泥浆的力学性质，Ariaratnam[14]收集了美国各地的土样进行室内模拟试验，先测试泥浆的流变特性，然后在泥浆中加入各种土样，进行混合物的流变特性测试。Tubb[15]介绍了Mears/HDD LLC公司采用孔内压力测试设备可
机器视觉 市场调研报告 营业部:李凯丽 2015年9月2日
机器视觉技术是一项新兴产业，自起步发展至今，机器视觉在中国经历了三个发展阶段，其功能以及应用范围随着工业自动化的发展也在逐渐完善和推广。而在世界范围内，机器视觉已经为人类解决了许多重大问题，由于机器视觉自身领域的特点，目前应用于工业、农业、交通运输业、新兴行业等多领域，创造了人工无法比拟的经济和社会价值。本文从机器视觉的发展、机器视觉的应用领域、竞争状态、市场规模和预测等多方面，调研了机器视觉行业的发展状态，为公司投资机器视觉领域提供了参考依据。 关键词：机器视觉、市场规模、竞争、前景
第一章机器视觉发展背景 (3) 1.1 机器视觉综述 (3) 1.1.1 机器视觉定义及组成 (3) 1.1.2 行业发展阶段 (5) 1.1.3 机器视觉特点及应用优点 (6) 1.2 机器视觉行业发展特性 (7) 1.3 产业链分析 (8) 1.4 行业发展环境分析 (9) 1.4.1 行业政策环境 (9) 1.4.2 行业技术环境分析 (10) 第二章国际机器视觉行业发展趋势和现状 (11) 2.1 市场发展规模 (11) 2.1.1 产业发展历程 (11) 2.1.2 应用现状分析 (12) 2.1.3 产业市场规模和格局 (13) 2.2 行业分布状况和发展趋势 (14) 2.2.1 产业地区分布情况 (14) 2.2.2 发展趋势预测 (16) 第三章中国机器视觉行业的发展现状和趋势 (18) 3.1 发展现状及市场规模 (18) 3.1.1 产业发展历程 (18) 3.1.2 市场规模 (19) 3.2 行业竞争现状 (21) 3.2.1 行业竞争主体 (21) 3.2.2 企业分布状况 (26) 3.3 发展趋势 (27) 第四章机器视觉的应用 (29) 4.1 应用领域分布 (29) 4.2 机器视觉在各行业的应用情况 (30) 4.2.1 在工业领域中的应用 (30) 4.2.2 在农业领域中的应用 (34) 4.2.3 在医药行业中的应用 (36) 4.2.4 在交通领域中的应用 (37) 第五章机器视觉行业发展前景与投资建议 (39) 5.1 发展前景及进入壁垒 (39) 5.2 投资机会和风险 (41)
1、研究意义： 随着我国国民经济和城市化建设的飞速发展,大型商业综合体在当今商业创新模式的潮流和城市空间有机化、复合化的趋势下应运而生，数量日益增多，体量越来越大。这类公众聚集场所一般具有功能繁多、空间种类丰富、人流量大、火荷载大等特点,一旦发生火灾,容易导致重、特大人员伤亡和直接经济损失。近年来大型商业建筑火灾造成的人员伤亡事件屡有发生。国外的发展经验表明,当一个国家的人均GDP达到1000-3000美元时,社会将会处于一个灾难事故多发阶段,这表明我国当前及今后较长的一个时期,火灾安全形势依然十分严峻。 飞速发展的大型商业建筑，使用功能日趋复杂、集约，这给大型商业综合体的安全疏散设计带来了十分严峻的挑战。安全疏散，就是在发生火灾时，在允许的疏散时间范围中，使遭受火灾危害的人或贵重物资在楼内火灾未危及其安全之前，借助于各种疏散设施，有组织、安全、准确、迅速地撤离到安全区域。 大型综合性商业建筑的使用功能高度集中，现行规范都无法对其建筑形态和业态分布做出明确的规定,基于以往经验及科研成果制订出来的建筑防火设计规范难以适应新的需要，实践中经常遇到大量现行规范适应范围无法涵盖或规范条文无法适应建筑物设计形式的尴尬局面。现代大型商业综合体建筑的设计往往突破了现行规范,因此在一些经济发达的地区,也将性能化的防火设计理念引入到了设计之中,它已成为未来防火设计发展的趋势。 商业街建筑由于其独特性,有关消防设计也有别于一般的商业建筑。比如,商业街是否作为一个整体建筑考虑其消安全疏散设计,是否应限制商业街建筑的层数,长度和宽度,步行街是否考虑作为人员疏散安全区域及其条件等等这些问题都有待于进一步的调研及深入分析。 同时，由于这类建筑火灾危险性特别大，人员密度大，疏散困难等原因，研究大型商业建筑火灾下人员疏散的安全性，以最大限度的防止火灾发生和减少火灾造成的损失，就具有十分重要的意义。由于我国火灾基础研究的滞后在制定国家消防技术规范时存在一些弊端和不合理之处。这些弊端给复杂的商业建筑空间设计带来很多的局限性，因此要使大型商业建筑有效的快速发展这就需要我们找到新的途径和新的思路来保障建筑的安全疏散。 大型商业综合体的人员安全疏散设计应该综合相关多方因素全面考虑。处方式建筑防火安全疏散设计理念适应不了现代建筑的发展趋势，我们需要借鉴心理学等理论，研究发生火灾后，大型商场内人员在这样的环境中的空间认知能力和行为模式；从空间组织设计的角度出发，结合建筑性能化防火设计的理论全面的进行防火安全疏散设计的研究。这有助于科学合理的进行大型商场的建筑防火设计，当灾害来临时为人们提供一个可靠的安全疏散系统，同时又利于人们充分的使用空间的目标；同时，该课题的研究为促进大型商场发展作出努力，使得大型建筑在城市发展的新形式下可持续的发展。 大型商业综合体中防火分区面积往往超出了规范中对防火分区面积的限制,疏散出口的数量以及布置方式等问题随之产生，这些问题都有待进一步深入研究。本文从大型商业综合体的自身特性入手，运用建筑学、消防安全学和行为心理学等领域的相关知识，对火灾下大型商业综合体内人员疏散的安全性能进行了研究和分析，总结出大型商业综合体人员安全疏散的难点和重点问题，最后针对这些问题提出了一些优化策略和方法，并分析了应用部分方法的实际工程案例。为大型商业综合体的人员安全疏散设计提供参考。 2、国内外研究现状： （1）国外研究现状 国外发达国家对于大型商业综合体的设计，除了能依据本国的规范进行设计的之外,超出规范规定内容的往往利用了性能化的防火设计。欧美发达国家在这项研究中处于领先的地位,已开发出了很多计算及模拟软件。如FDS、SIMULEX和STEPS等等。 上世纪八十年代,己有一些国家颁布了专门的性能化防火设计规范。所以发展至今,已形成了相对完善的体系。国外的设计者在做一些大型的商业建筑时,都会采用性能化的防火设计。1971年,美国的通用事务管理局形成了《建筑火灾安全判据》。20世纪80年代,在美国实施了一个国家级的火灾风险评估项目,其结果形成了FRAMWORKS模型。1988年美国防火
中国机器视觉行业发展现状与前景分析 机器视觉就是用机器来代替人眼做测量和判断的系统，它通过光学装置和非接触传感器自动获取目标对象的图像，并由图像处理设备根据所得图像的像素分布、亮度和颜色等信息进行各种运算处理和判别分析，以提取所需的特征信息或根据判别分析结果对某些现场设备进行运动控制。机器视觉系统中的图像处理设备一般都采用计算机，所以机器视觉有时也称为计算机视觉。 机器视觉行业的上游有光源、镜头、工业相机、图像采集卡、图像处理软件等的提供商。行业下游应用较广，主要下游市场是半导体和电子制造行业。除此之外还有应用到汽车、印刷包装、烟草、农业、医药和交通等领域。 图表1：机器视觉行业链示意图 资料来源：前瞻产业研究院 前瞻产业研究院发布的《2014-2018年中国机器视觉产业发展前景与投资预测分析报告》数据显示，2010年是中国机器视觉市场爆发增长的一年。行业经过了4-5年的孕育和积累，经济增长回暖，行业实现48%的快速增长。2010年，机器视觉市场高速增长的主要原因在于：电子制造、市政交通、汽车、食品和包装机械等众多行业需求的大幅增长带来包括机器视觉在内的自动化产品的需求增长；政策性因素和内生式复苏带来的增长在市政交通、汽车和电子制造行业表现明显。 从行业应用来看，电子制造行业仍然是拉动需求高速增长的主要因素。2010年机器视觉产品电子制造行业的市场规模为3.7亿人民币，增长60.9%，市份额达到了43.6%。汽车和市政交通的市场规模增长更是高达66.7%和63.2%。电子制造、汽车制造和市政交通行业占据了2/3以上的机器视觉市场份额。
2011年以来，制造行业发展环境不佳，机器视觉也增速态势下滑，2012年行业市场规模约12.5亿元。 图表2：2007-2012年我国机器视觉行业市场规模及增长率（单位：亿元，%） 资料来源：前瞻产业研究院 目前在我国随着配套基础建设的完善，技术、资金的积累，各行各业对采用图像和机器视觉技术的工业自动化、智能需求开始广泛出现，国内有关大专院校、研究所和企业近两年在图像和机器视觉技术领域进行了积极思索和大胆的尝试，逐步开始了工业现场的应用。 其主要应用于制药、印刷、矿泉水瓶盖检测等领域。这些应用大多集中在如药品检测分装、印刷色彩检测等。真正高端的应用还很少，因此，以上相关行业的应用空间还比较大。当然、其他领域如指纹检测等等领域也有着很好的发展空间。 分别按照20%，25%以及30%的增长率，2013-2018年我国机器视觉行业市场规模增长情况如下，乐观估计可达到60.3亿元。 图表3：2013-2018年我国机器视觉行业市场规模预测（单位：亿元，%）
国内外研究现状分析及评价 供给侧结构性改革无疑是今年全国两会的热词，而作为经济运行的“血液”，金融业在推动供给侧结构性改革方面扮演着重要角色，尤其是中国互联网金融业自诞生之日起就努力为众多小微企业和个人的创新创业活动提供普惠金融服务。而农业自古以来就是中国国民经济的基础，为了实现我国经济腾飞及综合实力的提高。我国一直在探索农业发展的道路，现在的中国农业在社会、经济和生态等和各个方面都取得了巨大成就。但在农业科技、经济和各个方面存在问题，严重制约着农业的发展。我国农业的发展必须确定明确的目标，选择适合我国实情的农业发展模式，最终实现农业现代化，那么如何让蓬勃发展的互联网金融运用到农业供给侧改革，从而推动农业提速发展成为了学者们研究的课题。目前，我国著名学者李宏畅与袁娟率先提出来互联网金融与农业相结合的发展的几种模式。（一）农业智能模式 当前在很多先进农场里，奶牛的耳朵上都会有一颗非常精致、特别的“耳钉”，即奶牛的电子耳标，这个“耳钉”里蕴藏着这头奶牛区别于其他奶牛的信息。散养在农场里的奶牛，当它悠闲的进入挤奶大厅时，它身上的所有信息就会被感应器所感应，然后被计算机扫描，进入电脑，信息包括它的所有信息：出生日期、最后一次挤奶日期、交配时间等等，所有信息都一目了然，这些都突出体现出了农业智能模式的优越性。 （二）电商模式 淘宝之所以成功，最主要的原因就是其站在了顾客的角度去思考问题，把顾客所需要的东西当作了自己所需要的东西，将市场划分到最小化，将产品包装减到最轻，而且注重产品特色、模式和内容，把简单的“B2C”模式转化为“B2C2B”，并不断改进产品品质，逐渐实现了电商模式。目前，农村电商逐渐成为巨头们布局的重点。但是由于网络基础设施不健全等各种因素限制，农村市场的电商需求远远未被满足，是一个典型的蓝海市场，含金量十足。然而，农村电商市场要被很好地开发出来还是面临着许多挑战，这也与农村市场的特性紧密相关，农民购物的便利性与网购信任度是农村市场电商发展的主要瓶颈。 （三）产业链模式 一方面农业产业链融资模式改变了以往农村金融服务方式，采用一对一模式，借助农民专业合作社、龙头企业等平台，采用批量作业、降低借贷双方交易成本的
机器视觉市场调研报告
机器视觉技术是一项新兴产业，自起步发展至今，机器视觉在中国经历了三个发展阶段，其功能以及应用范围随着工业自动化的发展也在逐渐完善和推广。而在世界范围内，机器视觉已经为人类解决了许多重大问题，由于机器视觉自身领域的特点，目前应用于工业、农业、交通运输业、新兴行业等多领域，创造了人工无法比拟的经济和社会价值。本文从机器视觉的发展、机器视觉的应用领域、竞争状态、市场规模和预测等多方面，调研了机器视觉行业的发展状态，为公司投资机器视觉领域提供了参考依据。 关键词：机器视觉、市场规模、竞争、前景
第一章机器视觉发展背景 (3) 1.1 机器视觉综述 (3) 1.1.1 机器视觉定义及组成 (3) 1.1.2 行业发展阶段 (5) 1.1.3 机器视觉特点及应用优点 (6) 1.2 机器视觉行业发展特性 (7) 1.3 产业链分析 (8) 1.4 行业发展环境分析 (9) 1.4.1 行业政策环境 (9) 1.4.2 行业技术环境分析 (10) 第二章国际机器视觉行业发展趋势和现状 (11) 2.1 市场发展规模 (11) 2.1.1 产业发展历程 (11) 2.1.2 应用现状分析 (12) 2.1.3 产业市场规模和格局 (13) 2.2 行业分布状况和发展趋势 (14) 2.2.1 产业地区分布情况 (14) 2.2.2 发展趋势预测 (16) 第三章中国机器视觉行业的发展现状和趋势 (18) 3.1 发展现状及市场规模 (18) 3.1.1 产业发展历程 (18) 3.1.2 市场规模 (19) 3.2 行业竞争现状 (21) 3.2.1 行业竞争主体 (21) 3.2.2 企业分布状况 (26) 3.3 发展趋势 (27) 第四章机器视觉的应用 (29) 4.1 应用领域分布 (29) 4.2 机器视觉在各行业的应用情况 (30) 4.2.1 在工业领域中的应用 (30) 4.2.2 在农业领域中的应用 (34) 4.2.3 在医药行业中的应用 (36) 4.2.4 在交通领域中的应用 (37) 第五章机器视觉行业发展前景与投资建议 (39) 5.1 发展前景及进入壁垒 (39) 5.2 投资机会和风险 (41)
将新学的词汇用于句子、会话、故事讲述或写作之中，以加深记忆。④视觉映像:通过创造有意义的视觉映像在新语言信息与己掌握的语言信息之间建立记 忆联系。可以通过想象，也可以通过画图来建立。这种视觉映像可以来自事物或现象的画面、文字出现的地方，也可以通过想象来获得。⑤语义图示:以一个基本词为中心，在纸上画出跟该词有关的词语的语义关系结构图，并表示其相互关系。⑥语音串记:利用新词和己掌握单词之间语音上的某种共同特征来建立两者之间的联系，由此促进记忆。可利用的语音特征可以是押韵，也可以是音节上的相似。⑦缩略助记:从要一记忆的词组或有关词语中抽取第一个字母或音节，组成一个新的词语单位，并用作该词组或有关词语的记忆线索。⑧言行相伴和具体操作:通过做出相应的动作和摆弄实物来记住所学到的新词。⑨构词分析:在碰到新词时观察它的词形，如发现它是由若干已知词或构词成分组成，就从这些组成部分的意义推测这一新词的意义。 贾冠杰(2001)提出的词汇学习策略有:①利用词汇游戏辅助教学。教师可根 据具体情况，在课堂教学中，适当利用单词游戏来激发学生的学习兴趣，或在课后组织学生开展一些词汇游戏以帮助他们掌握更多的词汇。②通过阅读来记忆词汇。学生可以根据上下文记忆单词也可以准确理解单词的含义。③通过形一义联想法和音一一义联想法来记忆单词。形一义联想法就是对单词的结构赋予一定的想象。音一义联想法则是设法把单词的音和义联系起来。 2.2有关词汇学习策略运用的情况 词汇作为信息的主要载体，是英语教学中的一个重要环节。然而，在语言 学的发展历史中，在相当长的一段时间内，关于词汇教与学的研究一直没有受到重视，尤其是在语法翻译时期和听说法时期。Charter(1987)曾将词汇比作 为一个不受重视的“灰姑娘”(转引自孙兴文，1998)。20世纪70年代以来， 随着交际性语言教学的出现，词汇开始引起了西方学者尤其是英美学者们的关注，词汇的地位才得以很大的提高，至此，英语词汇学习策略才成为二语习得研究者和英语教师关注的问题。 王文宇(1998)将词汇学习策略分为:规划策略(规划管理记忆全过程的方 法)、单词表策略、重复策略、联想策略、词性分析策略、上下文策略、语用策略。 姚梅林、吴建民、庞晖(2000)将词汇记忆策略分为9类:复述策略、联想策 略、归类策略、应用策略、单词表策略、上下文策略、词性分析策略、复习策略、管理策略。 将策略具体运用细分化的有: 易晓明和韩凯(1998)将词汇记忆策略分为四大类:①记忆术(如:对字母进 行转化、首字母法、编故事法、地点法、关键词法、想象形象、奇特想象)。②一般记忆加工策略(如:复述、分类、词根词缀等精细加工、对比、单词联想网)。 ③外部辅助策略(如:列表方式、物理刺激提醒、让别人告知、抄写在明显位置、利用单词等外部工具)。④元一记忆策略(如:重复、判断掌握程度、定任务量、难易判断、记忆过程总考虑、速度准确性权衡)。 程晓棠等(程晓棠、郑敏，2003)提出的词汇学习策略有:①在语境中学单词， 提出利用上下文的同义词或近义词、单词之间的指代关系以及词与词之间的搭配猜测词义。②利用联想增强对同类词的学习效果。可以用情景联想和单词网络。情景联想即是把描述日常生活中一连串动作的动词集中起来学习或复习以达到加深理解和记忆的目的。单词网络则是把同类词按照意思的层次关系设计
国内机器视觉的发展现状 机器视觉是最近几年新发展起来的新兴技术领域,通过利用计算机模拟人的视觉能力来进行判断和识别,它是机器人、智能装备以及自动化领域至关重要不可或缺的技术之一。 目前国内的机器视觉技术和国外相比还相对落后,关键的技术设备还依赖于进口。国内大部分的机器视觉公司都集中在系统集成领域。国内机器视觉市场需求凸显,而国内机器视觉技术的滞后已无法满足国内市场的需求。 机器视觉应用主要包括表面缺陷检测、产品尺寸测量、机器人视觉定位、视觉目标识别这个四大类: 表面质量的检测至关重要,产品的表面缺陷不仅影响产品外观本身,还将对产品使用性能产生影响,比如做易拉罐的镀锡板,如果表面有微小的孔洞;卫生用无纺布表面有污点;液晶玻璃面板表面有结晶;太阳能电池片有断栅或隐裂等。 现代化高速的生产线,人眼无法识别或效率较低,还有高额的人工成本,都迫使生产企业进行变革,引入表面视觉检测系统,让机器来替代人工检测,大幅提高生产检测效率。 产品尺寸测量大部分应用于机械加工制造领域,现代机械加工技术精益求精,大规模批量化生产,通过构建机器视觉系统,对产品外观尺寸进行检测处理,发现不合格进行剔除。随着机械加工现代化水平的日益发展,视觉尺寸检测不可或缺。
视觉图像识别技术应用广泛,互联网中的人脸识别、交通防中的车牌识别、商品中二维码条码识别、ocr文字识别等。相比视觉检测和视觉测量,视觉图像识别技术相对成熟。 机器视觉定位系统主要应用机器人视觉引导,机器视觉给机器人装上大脑和眼睛,通过视觉系统引导机器人做各种不同的姿态和动作,机器人与机器视觉的融合将是未来智能装备发展的重要领域。 从整个国内机器视觉发展来看,国产化程度不高,机器视觉硬件设备核心零部件主要依靠进口。机器人技术和国外相比不仅是价格上的差距。系统集成企业以中小型企业为主,大部分企业一方面代理国外设备,一方面进行系统集成,真正投入的研发力量非常有限。 国内机器视觉无疑是个处于上升时期的朝阳产业,2025中国制造大战略政策支持下,机器视觉企业将加大投入力量,促进国内机器视觉技术的快速发展。 本文作者:大军闲谈
北京市绿化隔离带可持续经营技术及效益评价 二、项目所属领域国内外研究开发现状和发展趋势 1、由城市绿地到城市林业的发展 城市绿地是城市中一种特殊的生态系统，它是城市系统中能够执行“吐故纳新”负反馈调节机制的子系统。这个系统一方面能为城市居民提供良好的生活环境，为城市生物提供适宜的生境；另一方面能增强城市景观的自然性、促进城市居民与自然的和谐共生。它是城市现代化和文明程度的重要标志。 绿地(greenspace)一词，各国的法律规范和学术研究对它的定义和范围有着不同的解释，西方城市规划概念中一般不提城市绿地，而是开敞空间(OpenSpace)，我国建国以来一直延用原苏联的绿地概念，包括城市区域内的各类公园、居住区绿地、单位绿地、道路绿化、墓地、农地、林地、生产防护绿地、风景名胜区、植物覆盖较好的城市待用地等。 尽管各国关于开敞空间(或绿地)的定义不尽相同，但它们都强调了开敞空间(或绿地)在城市中的自然属性，即都是为了保持、恢复或建立自然景观的地域。绿地作为城市的一种景观，是城市中保持自然景观，或使自然景观得到恢复的地域，是城市自然景观和人文景观的综合体现，是城市中最能体现生态性的生态空间，是构成城市景观的重要组成部分。在结构上为人工设计的植物景观、自然植物景观或半自然植物景观。绿地在城市中的功能和作用主要包括：组织城市空间的功能、生态功能（改善生态环境的功能、生物多样性保护功能）、游憩休闲功能、文化(历史)功能、教育功能、社会功能、城市防护和减灾功能。 城市绿地发展和研究进程包括：城市绿地思想启蒙阶段、城市绿地规划思想形成阶段、城市绿地理论和方法的发展阶段、城市绿地生态规划和建设阶段。
国内外研究性学习的发展与现状分析
国内外研究性学习的发展与现状分析 1国外研究性学习的发展和现状 在西方，研究性学习的根源可以追随到古希腊的苏格拉底和它步步紧逼的探问方式。但是苏格拉底的产婆术只是形式上带有研究性学习的色彩，并没有严格的探究意义。真正直接促进研究性学习的诞生的是20世纪以来，美国几名教育专家对学习理论的探讨。如:杜威的“问题教学法”、克伯屈的“设计教学法”、布鲁纳的“发现学习理论’，、施瓦布的“探究性教学思想”等，他们关于教学实践的思想是研究性学习丰富的思想源泉。 目前，各国对研究性学习的提法不同，践行的途径也有差异，但其落脚点都是为了学生学习方式的转变，为了促进学生的创新能力和实践能力的形成。其中，比较典型的有:美国教育界就学生个体的特点在研究性学习中的作用展开研究，在大、中、小学创设了“以问题为中心的学习”和“以项目为中心的学习”的研究性学习模式;法国的“有指导的学生个人实践活动” (TPE);日本的“综合学习”课程;澳大利亚的“在解决问题辅导课中的合作学习”课程等。 西方教育家在儿童的发展、课程与教学方法的改革、探索解决问题的途径与方法策略等方面所做的论述，在世界近现代史上可谓是独领风骚，开辟了探究教学的新纪元，为当今世界倡导研究性学习奠定了雄厚的理论基础。 2国内研究性学习的发展与现状 我国的研究性学习理念最早可追溯到春秋时期，以孔子为代表的思想家主张学习是一个反复实践并获得真知的过程，即“学”、“思”、“行”三个环节;在教学中，孔子还注意到学生的个体差异，注重因材施教，运用启发诱导的方式，即“思”、“辨”、“行”三个方面。这些教育思想成为了我国历史上研究性学习的教育思想源泉。我国的研究性学习的发展是在广大中小学进行的，它是伴随着我国的基础教育改革不断成长和发展的。有的学者认为回顾研究性学习的发展历程，我国中小学大体经历了课外活动、活动课程中的研究活动和专门设置研究性学习课程三个阶段。 在我国，研究性学习首先在上海起步，在第一期课程改革中，中小学设置了活动课板块，引导学生通过课题研究自主探究学习，这是研究性学习在国最早的萌芽;从1995年起积极学习和引进国外各种有利于培养学生创新意识和实践能力的教学模式。-1998年，上海市启动了第二期中小学课程改革，提出了“以学生发展为本”的新理念，构建包括基础性、发展性、研究性三个学习力的新学习观，研究型课程成为上海二期课改中课程结构的重要组成部分:教育部在2000年1月制订的(全日制普通高级中学课程计划(试验修订版)》中，首次把“研究性学习”列入高中的必修课;2001年4月，《普通高中“研究性学习”》实施指南(试行)的颁布，标志着研究性学习全面推进展开。 1998年，研究性学习作为一门实验课程开始普及，全国各地都在实践上对研究性学习进行积极的探索。在第一期课程改革中，一些学校增加了引导学生通过课题研究自主探究学习的内容。其中比较有代表性的如:上海大同中学的“STS”和“知识论”课程;海市西中学的“告中自研式活动课程”;东师大二附中的“高中小课题研究”;东师大一附中的“跨学科研究活动辅导”等等侧。 目前，从我国各校实施研究性学习的总体现状来看，基本上是在高中阶段进行，初中阶段实施的很少;实施渠道上，大多是把把研究性学习当作一门专设课程形式，即“研究性学习课程”来实施，把研究性学习作为一种学习方式贯彻在各门课程的教学中，体现于学生的全部学习之中即学科教学的研究性学习活动这方面的实施较少，并且大多的研究成果是把研究性学习当作一门课程的形式而取得的。 在实施研究性学习课程的过程中，也出现许多误区，如:山功利主义倾向:主要表现为学校片面追求名声，热衷于产生轰动效应，急于推出成果，有意无意把学生“研究性学习”成果扩大化等等。自精英主义倾向:不面向全体学生，只重视个别优生的培养，随意拔高“研究性学习”的要求和目标，课题选择上往往脱离学生的现实生活，缺乏现实情趣和生活气息，过于偏重于科学前沿的所谓“高精尖”的“科学话题”等等。
I 课 程 考 试 论 文 题目 CRM 国内外研究现状和发展趋势分析 学 院 专 业 班 级 学 号 学生姓名 指导教师 二○一二年 三月
摘要 客户关系管理是目前国际上管理界和信息技术界共同关注的焦点问题, 也成为近年来国际管理界和信息技术界发展最迅速的领域之一。作为一项管理工程，CRM 自有其独特的复杂性，尤其是在中国企业的具体应用中，更夹杂了部分“中国特色”。在CRM不断发展的同时，也存在不少的问题。本文首先概述了CRM的起源和内涵，再从国内外展开分析CRM现状，最后提出CRM的发展趋势，说明了客户关系管理理论未来的研究方向。 关键词CRM；客户关系管理；研究现状；发展趋势 II
目录 摘要 .......................................................................................................... II 目录 ......................................................................................................... I II 第1章 CRM理论及其研究 . (1) 1.1 CRM的概念 (1) 1.2 CRM的内涵 (2) 第2章相关理论 (3) 2.1 国外研究现状 (3) 2.2 国内研究现状 (4) 2.3 国内外研究现状 (5) 第3章CRM的发展趋势 (7) 3.1 社交型CRM势不可挡 (7) 3.2 基于云的CRM服务将继续获得进一步发展 (8) 3.3 根据客户反馈及时调整流程改进顺序 (8) 3.4 CRM将与其它关键业务系统整合在一起 (8) 3.5 CRM将成为信息的汇聚地 (9) 参考文献 (10) III
一．本课题国内外研究现状述评及研究意义 就目前来说，对于卢梭女性婚姻家庭观念的研究还没有系统的思想专著，成文的也多是篇幅有限的论文形式。论文大致可以分为三个方向和类别：一是关于卢梭伦理思想对于中国家庭教育的现代性意义述评；二是卢梭伦理思想与哲学史上其他思想家如康德、黑格尔等的比较性研究；三是卢梭的婚姻家庭观在《新爱洛伊丝》《社会契约论》中的概念论述。关于卢梭伦理思想对于家庭教育的述评，较为有代表性的观点有：郑州大学学者崔帆概述了卢梭自然教育思想的哲学基础与真谛，指出卢梭是对人类新儿童观建立的贡献最大者，认为卢梭的自然教育思想做到了从一个崭新的角度审视孩子，研究孩子，欣赏孩子，使孩子一跃成为教育过程的焦点，使孩子问题成为令世人瞩目的课题。并针对我国现行家庭教育存在的一些问题，从卢梭自然教育思想人手进行分析，从而提出些许可参照的措施。钟英法对卢梭的伦理思想与康德进行了比较研究，认为康德深受卢梭的影响,然而这种影响不是表现为继承和发展,而是表现为震撼和挑战.卢梭伦理思想以情感作为最终的根据和基础,而康德则把道德严格地建立在人类的理性能力之上.但是,卢梭和康德的伦理道德观念无论其具有多么大的差别,有一点则是共同的,这就是在他们看来,道德责任的担当者乃是作为个体的人,行为是否具有道德价值无需他人的确证.学者刘阳认为，卢梭的《新爱洛伊丝》不只是一部爱情小说，而是通过对男女主人公符合自然道德的纯洁爱情与封建伦理道德之间的冲突的描绘从而达到对建立在诚挚、纯洁和友爱基础上的爱情的肯定，反映了作者与贵族文明截然相反的新的社会思想。宣扬激情的冲动是不可战胜的。然而在刘阳的这一研究中，所不足的是忽略了女主人公对于家庭的责任和自我牺牲给两个家庭所带来的和乐与幸福，而这一点也恰恰是对于我们现代社会中家庭伦理最具有启发的论断。 在高呼男女平等、传统国学又悄然兴起的现当代社会，女性面临着这一新的形势下，呈现出回归家庭做“贤妻良母”和在女权主义的影响下成为“白领贵族”的两个极端现象。然而两个状态都给新时代的女性带来苦恼：一是回归家庭做所谓的“全职太太”。在这一境况下，其真实的现状不过是做了一个家庭保姆，在完成锁碎家务之余只能以追各式电视剧或者逛街打麻将来打发漫长的时日，而每于饭点时又于起起落落的等待盼望中圆自己心中所谓的“团圆与幸福”。就是在这样的消磨中她们全然忘却自己是一个独立的人格，年轻时的所有理想被当作一件包裹精美的礼物赋着在丈夫和孩子身上。结果可想而知，家人因不堪这理想的“重负”开始叛逆和逃避，而她也只能以失望来对于自己对于家庭的“全力付出”在苦闷中发出质问：“他们为何要这样对待我”？另一个极端是坚持所谓的“男女平等”。她们绝不愿意做一个传统中的女性那样去相夫教子，她们忽视自己做为一个女性与男人之间天然的差别与工作与生活中存在的特殊困难，有着和男人们一样的野心在职场上撕杀，手中攥着权力或者显耀的地位，高喊着自己是所谓的“女汉子”，并以为自己无所不能。于是，外面的世界占据了全部的心思，孩子的家长会从来是没有时间参与的，老公事业上的困境被藐视为他的无能，她也俨然成了家里的“支柱”。然而，不可否认的是男女在天性上的不等同，长期的劳累拼搏导致的疲累、对于孩子和家庭的忽视导致的背判，最后剩下的，是一个外表的光鲜包裹着一颗破碎的心。固然，全然地回归传统的“三从四德”是不可取的，然而，只片面强调男女平等走出家庭去打拼也同样不可取。那么，如何在当代社会中家庭事业两不误，既经营一个成功的家庭又不失自己独立之人格，这就是一个值得思考和深究的课题。本课题正是基于这样一个目的以期通过对卢
2017年机器视觉行业现状及发展趋势展望报告 (此文档为word格式，可任意修改编辑！） 2017年8月
一、作为人工智能重要分支，机器视觉备受关注 (5) 1.1 机器视觉：人工智能范畴最重要的前沿分支之一 (6) 1.2 事件频频：国内外企业前瞻性布局机器视觉领域 (8) 1.3 特性分析：三方面优势树立机器视觉的“重中之重” (11) 二、机器视觉在应用方面具有广泛性 (13) 2.1 应用广泛：高度扩展应用属性可满足不同诉求 (13) 2.2 智能制造领域：机器视觉取代重复劳动，大幅提高作业效率 (14) 2.3 扫地机器人领域：机器视觉与激光雷达导航，共同引领行业未来 (16) 2.4 无人驾驶汽车领域：机器视觉是多传感器融合中的必备技术模块 (21) 2.5 新兴服务机器人领域：机器视觉是智能装备环境交互的重要基础 (25) 2.6 定制化消费、智能安防等领域：实现身份识别功能，想象空间巨大. 30 三、机器视觉在技术方面具有独特性 (32) 3.1 机器视觉识别物体：唯一非接触式识别物体的前沿技术 (32) 3.2 智能生活领域技术案例：Mobileye行人检测技术与测距技术 (34) 3.3 智能制造领域技术案例：基于机器视觉的工业机器人定位技术 (38) 四、机器视觉在硬件方面具有经济性 (38) 4.1 智能生活领域：低硬件依赖程度保证产品成本高度可控 (39) 4.2 智能制造领域：硬件成本相对较低，属技术密集型产业 (41) 五、机器视觉技术背后的行业趋势 (44) 5.1 未来：机器视觉能在多个领域灵活展开关键性应用 (44) 5.2 智能生活领域：技术团队群雄割据，终端优秀品牌或抢占先机 (45) 5.3 智能制造领域：中国市场将成主要增长点，国内企业竞相布局 (47) 六、相关建议及风险提示 (50)
国内外研究现状和发展趋势、产品市场容量分析 《第一财经周刊》2013年10月11日 早在1970和1980年代，日本和韩国就率先开展研究，并批准将甜叶菊的萃取物甜菊糖作为合法的食品添加剂使用。随后中国等其他亚洲国家也都批准使用。但当时由于技术限制，甜菊糖苷不仅产量低，而且口感不佳，始终未能成为主流，通常你只能在配料表的末尾找到这个名字。 2008年，美国食品和药物管理局（FDA）率先通过甜菊糖中的主要成分莱鲍迪苷A（以下简称“Reb A”）“一般认为安全”（GRAS）的决议，可作为美国通用甜味剂使用。2011年11月，向来以严苛的食品安全标准著称的欧盟委员会也宣布允许使用甜菊糖。 欧美两大市场的相继开放，让这个原本不起眼的南美植物一跃成为未来最有可能和甘蔗以及甜菜比肩的世界第三大糖源。 2008年，就在FDA认可Reb A的安全性之后，可口可乐和农产品(8.76, 0.53, 6.44%)巨头Cargill集团，迅速联手成立了以Reb A为主要原料的甜菊糖品牌Truvia。紧接着， 百事可乐和总部位于美国芝加哥的甜味剂制造商Merrisant合资，成立甜菊糖品牌Pure Via。 与甘草、罗汉果这些已经普遍使用的天然甜味剂类似，甜叶菊最初也面临产量小、提取成本高的问题。 “第一代的甜菊糖因为纯度低，含有很多杂质，因此口感并不好，也只能降低10％至15％左右的含糖量。”谱赛科的亚太区技术应用经理滕建锋告诉《第一财经周刊》。 以高纯度Reb A提取物为代表的第二代甜菊糖，则在口感和甜度方面都有了较大突破，和砂糖比较接近，是目前能实现量产、商业化应用最广泛的甜菊糖产品，降糖水平能达到30％至50％。 从2012年起，谱赛科开始推出第三代产品，它不再仰赖单一的甜菊糖苷，而是多种提取物混合，让口感提升，同时能满足50％以上的降糖目标。 从甜叶菊的叶子中提取糖苷的过程有点类似泡茶。叶子收割之后，需要在40℃至50℃的水里浸泡很长时间。得到的液体其实已经具有甜味，但含有的多种杂质仍会影响最终提取出来的糖苷的品质。这些原始提取物需要用不同的试剂进行除杂、除色，然后进一步提取不同的高纯度糖苷。 糖苷种类不一样，甜味特征也各不相同。截至目前的研究结果统计，甜叶菊的叶子中共含有11种能产生甜味的糖苷，而其中Reb A含量最多，高达60％，而且甜度最高，口感比较纯净，因此高纯度Reb A过去一直被认为是最理想的甜叶菊产品。提取糖苷的种类和数量、以及让它们混合之后的品质，成为各甜菊糖技术公司之间竞争的关键。 如果能让糖尿病人毫无顾忌的吃糖、让其它正常人能更放心的享受甜味，这个世界或许多多少少都会更美好一点。 甜叶菊市场调查及分析报告(20110426) 甜叶菊提取物产品与蔗糖效用对比分析
国际机器视觉产业发展现状与趋势 一、国际机器视觉产业市场规模 1.产业发展历程 机器视觉的概念起始于20世纪60年代，最先的应用来自"机器人"的研制。最早基于视觉的机器系统，先由视觉系统采集图像并进行处理，然后通过计算估计目标的位置来控制机器运动。1979年提出了视觉伺服（VisualServo）概念，即可以将视觉信息用于连续反馈，提高视觉定位或追踪的精度。 20世纪50年代：主要集中在二维图像的简单分析和识别上，如字符识别，工件表面、显微图片和航空图片的分析和解释等． 60年代：MIT(MassachusettsInstituteofTechnology)的Roberts通过计算机程序从数字图像中提取出诸如立方体、楔形体、棱柱体等多面体的三维结构，并对物体形状及物体的空间关系进行描述．他的研究工作开创了以理解三维场景为目的的三维计算机视觉研究。 70年代:首次提出较为完整的视觉理论，已经出现了一些视觉应用系统．70年代中期，MIT人工智能(ArtificialIntelligence)实验室正式开设"机器视觉"课程。1973年MITAILab吸引了国际上许多知名学者参与视觉理论、算法、系统设计的研究，D.Marr教授就是其中的一位．他于1973年应邀在MITAILab领导一个以博士生为主体的研究小组，1977年提出了视觉计算理论(VisionComputationalTheory)，该理论在80年代成为计算机视觉领域中的一个十分重要的理论框架。 80年代中期：计算机视觉获得蓬勃发展，新概念、新方法、新理论不断涌现。我国早期正式介绍计算机视觉的文献：计算机视觉：一个兴起的研究领域，计算机应用与软件，1984年第3期。 90年代中期：深入发展、广泛应用的时期。 2.应用现状分析 随着微处理器、半导体技术的进步，以及劳动力成本上升和高质量产品的需求，国外机器视觉于20世纪90年代进入高速发展期，广泛运用于工业控制领域。