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力矩的方向范文1
2、保持一顆詩心，追逐夢與遠方，當你用全部的努力和自信，去擁抱夢想與希冀，不畏懼失敗和泥濘，所有的美好將會為你而來。
3、命運總是擺脫不了細繩的牽繞，年少的我，甘愿淪為生活的擺渡者。守不住內心的平靜，染指太多情緒，最后牽繞我的繩也隨之崩斷，少年如風箏，隨風搖曳。夢與遠方，我將遠航。一顆搖搖曳曳的心，一種搖擺不定的情，在路上，我看過很多迷人的風景，我駐足聽風的聲音，感受內心此刻的寧靜；我躺下遙望天空的遼闊，揣測心中的理想。
4、習慣每天你的陪伴一杯敬朝陽一杯敬月光，一杯敬故鄉一杯敬遠方，一杯敬明天一杯敬過往，所以背上所有的夢與想，無問西東逆風飛翔，路途不再漫長、靈魂不再無處安放。
5、每個人心中都有熾熱的夢與遠方，每顆心都洶涌澎湃著一腔永不停滯的熱情，每個人都走在尋夢的路上，有些人是用心，有些人是在用腳。每段故事，每個人的成長，都在繼續著，生命不息故事不斷，生命不結成長不滯。
力矩的方向范文2
關鍵詞：證據合成；沖突；權重；相關系數；相關距離
中圖分類號：TP274文獻標識碼：ADOI：10.3969/j.issn.10036199.2017.01.007
1引言
DempsterShafer理論也稱為信度函數或證據理論，通常簡稱為DS理論。DempsterShafer（D-S）理論作為不確定知識信息融合中的推理方法之一，較之其它方法，由于在問題的未知性和不確定性把握優勢，在模式識別、信息融合和決策分析等領域[1-3]得到廣泛應用。Zadeh 發現DS的標準化過程導致推理出現悖論結果[4]，因此如何解決沖突證據的合成，成為DS理論研究的重要問題之一，目前還沒有可以接受的通用解決方案，許多學者針對高沖突證據信息融合提出了各自的解決方案[5-8]。目前高沖突證據合成解決方案通常分為兩類：引入新的組合規則；對證據進行預處理后再進行融合。
本文結合證據預處理和新組合規則的方法，解決沖突證據合成問題。文章首先構建證據向量，通過相關系數與相關距離得到證據距離，利用證據距離計算證據權重，并對證據向量進行預處理，解決沖突證據問題，再進一步利用改進的組合規則對新的證據進行合成。
2證據理論
DS理論滿換律和結合律，具有良好的數學特性，可方便用于多個證據合成[9]。DS證據組合規則定義如公式1所示。
m（A）=11-k∑∩Aj=A∏1≤i≤Nmi（Ai）forA≠Φm（Φ）=0（1）
其中，m（A） 為事件A 的概率權值，表示事件A 的支持程度，A也可Q為焦元。k 為沖突因子，表示證據間的沖突或其耦合程度。
k=∑∩Aj=Φ∏1≤i≤Nmi（Ai）（2）
k 是平衡系數，用來衡量各證據間沖突程度。k為1，則不能使用合成規則。k 1 ，表示高沖突證據，DS合成規則的正則化處理，會出現與推理相違悖的結果。
例有三組證據，概率分布為：
E1：m1（A）=0.95，m1（B）= 0.01，m1（C） = 0.04；
E2： m2（A）=0， m1（B）= 0.01， m1（C） = 0.99；
E3： m3（A）=0.9， m1（B）= 0， m1（C） = 0.1。
DS的合成結果為：
k=0.999， m（A）=0，m（B）= 0，m（C） = 1.
證據E1和E3高概率支持命題A，但證據E2對命題A的支持度為零，導致合成結果對命題A的可信度為0，而從命題推理結果來看，命題A應該是正確結果，合成結果卻支持命題C，沖突證據使得傳統DS合成規則失效。一個支持度極低的焦元卻在組合后， 獲得最大的支持度，計算結果有悖常理。DS合成規則對所有的證據分配相同的權重，合成結果是高支持度命題。
2改進合成理論
沖突是指兩個焦元的交集為空，DS合成規則中為了保持歸一性，放棄了沖突信息，對所有證據分配相同的權重。如何提取沖突信息并加入組合規則，是解決沖突合成的根本。實際應用中，不是所有信息都是可靠的，可以對高可靠性證據賦予較大的權重，對于可靠性低的證據賦予較低權重，是高沖突證據合成中證據預處理的核心。然而，如何判斷證據的可靠性，如何合理分配權重是算法要解決。
計算技術與自動化2017年3月
第36卷第1期魏永超：基于相關系數與相關距離的證據合成方法
2.1相關系數
相關系數是衡量隨機量a與b相關程度的一種方法，相關系數的定義如公式3。
綜合實例分析，本文算法可以很好地合成沖突證據和正常證據，合成結果合理。沖突證據合成中，本文算法效果最優，孫全算法其次，其它算法無法合成出正確結果。正常證據合成中，傳統DS算法具有最好的結果，本文算法其次，Yager算法最差。綜合性能，本文最優，且具有很好的通用性。
4結束語
多源信息融合是目前研究的熱點，對著信息來源的增多，證據間的沖突是需要解決的問題。針對傳統DS合成無法合成沖突證據的問題，提出了證據預處理與新合成規則的方法。算法利用相關系數與相關距離構建證據向量距離，并轉換為證據權重后對證據概率進行重新分配，降低了證據沖突程度，并利用新的合成規則完成了最終合成。數據合成實驗證明算法可以很好解決沖突證據合成問題，并提高合成結果的合理性與魯棒性，得到理想的決策，符合實際應用。
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力矩的方向范文3
作為IT精英的李開復，先后供職于蘋果、微軟、Google這3家大企業，這個特殊經歷是一筆寶貴的財富。這10年來，出生在臺灣、成長在美國的李開復，在中國大陸開創了一個全新的人生格局，無論事業、生活，還是社會影響力都達到一個前所未有的高度。從李開復的嘴里，你不常聽到諸如社會責任感、社會理想這些大字眼，但他那些寫給青年的信、創辦的公益平臺“我學網”,以及現在的創新工場使千萬青年找到了自己的人生目標。
與李開復交談，你能強烈地感受到他冷靜理性的思考方式，他懂得在自己最具影響力的地方去實踐自己的社會理想。受父親影響，李開復一直有個大學夢，希望在中國大陸建立一所真正意義上的私立大學，然而前期的屢屢失敗使他不由停下自己的腳步，思考自己的方向。2009年9月，李開復離開Google中國總部，創辦創新工場，做起了企業家。眼下，正滿兩周歲的創新工場已經創造并投資孵化了34個項目，投資金額近1.5億人民幣，讓年輕人的才華得以最低門檻的發揮，讓無數青年實現了他們的夢想。
李開復說，創新工場就是他實踐教育夢想的新舞臺。
向喬布斯學習“失敗”
《南風窗》：最近IT圈比較火的新聞就是喬布斯辭職，您在微博上面也評論說他改變了全球的技術、媒體和生活。一個企業家為什么可以擁有這么大的社會影響力？
李開復：我認為喬布斯是百年才出一個的天才人物，他讓大家對蘋果的產品有高度的熱愛，這一點很讓人佩服。我們一天用的產品很多，但是我們真正從心里愛上的產品卻不多，你愛你的TCL電視嗎？你愛你的海爾冰箱嗎？你愛你的蘋果手機嗎？如果問這樣的問題，最后的答案至少有一部分人會說“我愛我的蘋果手機”。
《南風窗》：他的咸魚翻身也是人們對他尊重的一個很重要的原因嗎？
李開復：這是我特別尊重他的一個理由，但不見得是大多數人知道的，因為大多數人不一定知道這個細節。我自己在蘋果工作過，看到過種種問題，我覺得從他的人生里面有幾個比較重要的教訓，第一個就是從失敗中學習是最重要的，最終他這樣的天才還是有很多缺陷的，他是要失敗一兩次才能從中學習到不要再犯這樣的錯誤，他經過失敗以后就覺得我既然是這么有魅力的人，我這個魅力有時候要收斂一下，有時候要用不同的方法把它發射出去，不能用在證明自己多么聰明，別人多么的笨，還要用在吸引人才，讓屬下對他更忠心，更認可等等。這就是從失敗中崛起、學習，我覺得這是很重要的一個教訓。另外還有幾個就是追尋你心，做你愛做的事情，把每天都當作自己生命中的最后一天，用死亡來激勵自己，讓自己理解，不要沒有勇氣去做自己想做的事情，因為在不久的將來你就要離開人世間。
《南風窗》：您希望年輕的創業者從喬布斯身上學習到些什么？
李開復：從失敗中學習。中國人比較愛面子，有時候失敗了也不承認，公司做不成了，還要耗下去，這種事情還是很多的。要敢于面對失敗，面對現實，比如Facebook的團購做得不好，做了4個月就被砍掉，承認失敗才能學習，否則你的員工，你的客戶會怎么想？你放一大堆失敗的產品在你的首頁上，這不是一件好事。追隨心來做事，不要說哪個地方給我的錢多就跑去哪里，這樣的話，你只是為了錢來做一些事情，那么你的錢到手以后怎么辦，公司上市以后怎么辦。所以你還是要做自己喜歡、擅長、加分的事情，我覺得這個很重要。
微博提升企業家影響力
《南風窗》：從喬布斯回到中國，我們看到一個很有趣的現象，包括您本人、王石、潘石屹等企業家的整體社會影響力不斷地往上走，怎么理解這個社會現象？
李開復：我覺得一部分是微博造成的。因為以前大家了解名人大多是通過媒體，而名人的微博，假設一天10條，一年就有3650句，其間很難隱藏名人真實的一面，這讓社會大眾更加貼近名人。還有微博上有很多人整天挑剌，比如郭美美、盧美美一大堆，使名人也不敢說假話，比如某人發微博說我曾在蘋果做過什么產品，這時萬一有蘋果產品組說你騙人，那你不就暴露了嗎？微博上存在非正式的群眾監督機制，讓你會更多地說實話，從而人們也更樂于看，更相信你。
《南風窗》：我們怎么理解這股力量對社會的意義和影響？比如“微博打拐”，很多企業家都參與其中。
李開復：我覺得這件事很大程度上是因為大家做好事的心一直存在，社交媒體讓它的用戶感覺到一種群眾的力量，不管隱約也好，直接也好，人們會慢慢覺得打拐我轉發了，我的幾個粉絲也轉發了，我就貢獻了一點小小的力量，這樣以后我與大家就是一個群體了，我們有一樣的理想。另外，大家還是比較相信半實名制的微博，因為剛才已經說了做假人、假事，一旦被發現，新浪就會把你刪除，你便沒有粉絲了。
讓才華最低門檻地成功
《南風窗》：聽說創新工場有很多世界名牌大學畢業生和國內名牌大學畢業生，多元化的人才結構，這會不會產生一些意外的驚喜？
李開復：最大的驚喜就是中國創業者的潛力真的是不可低估，過去一般的做法是只挑最頂尖的，然后讓其殘酷地在野蠻環境中求生、競爭、自生自滅。而我們這邊的模式是提供一個學習、成長的環境，中國創業者的經驗比起美國創業者而言還是比較少的，所以我們希望能夠幫助他們彌補這些不足，用一個全方位的平臺來幫助他們。過去的工頭在某些方面很突出，但是他們不是全才。你問他們法律，他們也只能幫你介紹律師，我也是一樣的，所以我們要有一個完整的團隊，團隊中每一個人都是自己領域的專家，最大限度激發創業者的潛力。
《南風窗》：馮侖說他們那個創業階段叫做“野蠻生長”，您覺得現在這個階段用什么樣的關鍵詞來概括呢？
李開復：中國互聯網的競爭有時候是非常劇烈的，甚至是野蠻的，但這不代表你不可以找一個最棒的律師，最棒的招聘經理，最棒的談房租的專家來幫助你。幫完一次以后你就會了嘛，所以我覺得環境有多野蠻跟一個人是否需要幫助是兩回事，要解決問題的時候有人幫忙會更容易，沒有人幫忙則會走很多彎路。
當然創新工場不是溫室，我帶你做一次，下一次你就應該會做了，這是創業者最需要的。在我們的領域里時間就是金錢，所以一個創業者創業時最應重視的其實是兩件事，第一是要以最快的速度把事情做出來，第二是衡量成功概率有多大，在我們這里做事情的概率和周期一定會減少一半或者說更多，因為創業者的時間不會浪費在談房租，談數據中心等。
《南風窗》：讓才華最低門檻地創業成功，讓有才華的人不用有那么高的門檻？
李開復：對啊，就像新東方的作用，假如你是一個很不錯的、很有潛力的學生，但英文不是你的強項或者你申請時不知道怎么做推薦信，那么你就去新東方接受指點，然后你就可以用更少的時間完成更好學校的申請，當然成功與否還是要取決于你自己。
《南風窗》：有沒有把微軟的導師制引到創新工場？
李開復： 我們不但引了，而且每一個人可能有10個導師，法律導師，政府關系公關導師等等，當然最重要的是產品和技術、整個戰略方向、產業分析等方面的引導。在創新工場創業者在很多具體的事情上都能得到幫助，比如一個創業公司和日本一個大公司談判，搞不定，而日本那家公司的總裁跟我認識多年，我們只要見一次面就OK。或者我在微博上發一個這個公司的介紹，他們在某些方面就能獲得巨大影響力，有時我們只要花一點點投入就能給他們帶來巨大的回報。
發揮自己最具影響力的一面
《南風窗》：我讀過您的書，您說您當初想辦大學，結果教育部門不給批，后來就辦“我學網”，然后再來到創新工場，是不是還是有一個教育夢在您心中？
李開復：對啊。人雖然要有很多的夢想，但還要跟自己的天賦和自己在社會上的成就或者說籌碼相結合。我跳出去做教育，就像MIT的那個教授跳出來要做PC一樣，是做不成的。MIT有一個教授，他說要非洲的每個小孩都能有一個百元以下的電腦，他跳出來做這個事情，最后慘敗了。他心是好的，但他沒有生產電腦的判斷力和能力，同樣我作為一個企業家也好，科學家也好，沒有創辦大學的資源，所以跳得太遠反而不好。
《南風窗》：如果將來創新工場走得更順利的話，您是否會花更多時間來做公益的事情？
李開復：我認為我會做自己有影響力的方向，而不是想到什么就做什么，因為每一個人所發揮的不一樣，我未來的公益方向還是會跟青年人的教育有關。每一個人都應該在自己最有影響力的方面去承擔社會責任，比如王石可以在房地產方面做出更多事情，那是他的資源，這樣中國才會更好，每一個名人都出來做打拐，那就浪費了，對不對？
我愿意以身作則，在自己的崗位上，發揮好每一個作用，做好每件事情，也會投入一定精力在社會責任上面，把自己分內的事情做好，有實際效果，才能更好地服務于社會。這需要符合自己的背景、能力和天賦，這是一個過程，隨著一個企業家年齡的增加，他應該把更多的時間放在社會責任感上面，緩慢退居公司二線。
用行動來說話
《南風窗》：王石說企業家不僅是拿錢來捐給社會，更重要是將自己的成功經營理念傳授給更多的人，這好像是講給您聽的，他說要轉換企業家單一的身份？
李開復：我當然同意了，但傳授的過程是因人施教，你不能期望在大講堂上每個人都能夠聽得懂。作為一個導師你的水平肯定要比別人高，不懂的地方不能隨意亂說。現在中國有一些老板做大了，什么事情都以為自己知道，這是很糟糕的。
另外，不要使用說教的方式傳播理念，比如你把一大批員工叫到這里說今天我來教你們誠信是怎么一回事，一、二、三、四、五、六、七，講完了，大家也睡著了。你要教大家誠信最好的方式是以身作則，比如我們在篩選項目時，有一些創業者會暗示他偷了一些代碼出來，這個時候我們就決定不再考慮他了。偷了代碼，產品或許可以做得更快、更好，但是這樣的公司如果成功了會帶來什么樣的社會效應呢？他以后的企業文化會是什么樣的呢？企業家應該把握住每一次有教育價值的事情，然后根據這個事情把它的理念傳達出去，這樣大家才能更深切地了解，其實這跟教小孩子是一樣的道理。
《南風窗》：您愿意談談您的社會愿景嗎？比如臺灣高希均教授就提出：“讀一流書，做一流人，建一流社會”，這是他的愿景。
李開復：高教授是一個很了不起的人，但他是一個比較理想化的人，在這種理想化學者跟實際賺錢派兩者之間還是要找一個交集的。你拿高教授的話講給那些最貪婪的創業者，是不會有效果的，但是你說我們看看那些特別有社會責任感的公司，比如可口可樂、微軟，慈善事業使它們的品牌形象得到了提升，然后它的利潤相應得到了很大提高，這樣至少他能夠聽得進去。所以我覺得要用他們能聽得懂的、并且能接受的方式去打動他們，如果你單純講儒家思想，講孔子的大愛，那等于是浪費時間。
力矩的方向范文4
關鍵詞：新房產稅；限購令；居民購房意愿
中圖分類號：F293.3 文獻標識碼：A 文章編號：1001-828X（2014）01-000-02
一、引言
從1998年城鎮實施住房制度改革后，我國房地產業獲得了巨大的發展空間，特別是近十年房地產業發展甚為繁榮，對我國國民經濟增長起到了重要作用。但隨著房地產業的過快發展，暴露出了許多問題，將對我國經濟的可持續發展起到阻礙的作用，同時房地產業逐步壯大的經濟泡沫，也引起了政府及其相關部門、社會普通群眾的高度關注和熱議。國家為了控制房加的增長速度，于2010出臺了限購令政策，其中上海市于2010年10月出臺了限購令政策相關規定，并于2011年2月18日《關于本市貫徹執行住房限售等政策有關問題的通知》，對年前出臺的限購令具體實施辦法進行規范，但也未能遏制住大中城市房價的上漲趨勢，因此，經國務院討論決定，選取上海和重慶這兩座具有代表性的城市，作為新房產稅試點，其中上海市相關部門決定于2011年1月正式啟動新房產稅暫行條例，該政策的應稅稅率為0.6%，商品房平均銷售價格由市統計局每年公布。
從我國政府規劃限購令及房產稅政策開始，我國已有文獻從理論的角度出發，運用了多種模型并結合政策實施后我國房價的走勢等相關資料，充分分析了在限購令及房產稅實施后對房價可能產生的影響。陳通（2012）認為限購令的實施雖未有效遏制大中城市房價的增長，但房價增長速度有了下降的現象，且新建商品房成交量也出現了下降的趨勢。陳多長、蹤家峰（2004）認為房產稅會降低住房資產的長期均衡價格，短期效果是提高房租、降低均衡住房供給量且有效率損失。龔剛敏（2005）利用李嘉圖等價定理①，經過論證認為房產稅開征對房產價值、租賃價格及政府行為沒有實質性的影響。況偉大（2012）通過對2008年中國33個大中城市數據的檢驗論證了房產稅對房價的抑制作用效果不明顯。
二、調查及研究設計
（一）數據來源
本文的研究數據來自于對上海市松江區及盧灣區的居民進行問卷調查，在松江區發放60份，其中有效問卷58份；在盧灣區發放問卷140份，有效問卷136份。本次的調研主要是希望通過問卷調查的方式，了解限購令及房產稅暫行條例的實施對上海居民購房意愿是否有抑制作用，從而判斷限購令及房產稅實施的有效性，即在長期實行這兩個政策后，上海的房價的增長速度是否有減緩的可能。
（二）被解釋變量與解釋變量的設計
為了解上海居民購房意愿的變化情況，我們根據問卷調查所得數據，以購房計劃及購房傾向為被解釋變量。被解釋變量的含義分別為：三年內是否有在上海市購房的計劃；購買房屋時，是傾向于購買新房還是二手房。
本文根據調查數據結果選取了八個因解釋變量，分別為：限購令的影響，即限購令的頒布是否會影響被調查人購買第二及以上的房屋；房產稅的影響，即上海市房產稅的實施是否會改變被調查人的購房計劃；職業，本文根據職業的種類，將機關或事業單位干部、公務員，公司或企業領導、管理人員，公司或企業一般職員、職工，科研人員、教師、醫護等專業人員劃分為有穩定收入人群賦值為1，學生、個體勞動者、自由職業，農民工，下崗、待業或無業人員，其他為收入不穩定人群賦值為0；購房目的，本文將為生活必需品，為子女購置新婚房確定為剛需賦值為1，將為保有增值，用于出租，其他確定為非剛需賦值為0；房貸，有房貸賦值為1，無房貸賦值為0；在問卷中，年齡分段為21-30、31-40、41-50、51-60、61歲以上，在數據分析過程中，我們對其取值分別為25、35、45、55、65；問卷中的收入選項設定為：2000元以下、2000-5000元、5000-10000元、10000-20000元、20000元以上，分析數據時，我們將其取值為1500元、3500元、7500元、15000元、25000元；擁有房產數量，沒有為0，有一套房產為1，有兩套及其以上為2。具體賦值情況如下表：
表1 賦值情況表
（三）模型建立
Li=B0+B1×Age+B2×Salary+B3×House+B4×Loan+B5×Profession+
B6×Purpose+B7×Restriction+B8×Tax （1）
其中，Li（i=1，2，3）表示相應的因變量，L1表示購房計劃，L2表示傾向購買新房，L3表示傾向購買二手房，Age代表被調查人的年齡，Salary代表被調查人家庭平均月收入，House代表被調查人擁有房產數量，Loan代表被調查人房貸情況，Profession表示被調查人的職業，Purpose表示被調查人的購房目的，Restriction表示限購令對被調查人的影響，Tax代表新房產稅條例對被調查人的影響，Bi（i=0，1，2，3，…7）表示對應于因變量的系數值。
三、實證分析
（一）描述性統計
表3 樣本描述性統計
由表3所示可知受限購令影響的被調查人約有一半，而受新房產稅影響的超過被調查人的一半，另外，被調查人的年齡平均約為32歲，可知樣本總體較為年輕，平均收入在10000元左右，收入穩定的被調查人在半數以上，在本市已有房產的人數偏多，而還在償還房地的人數卻較少，并且被調查人中大多數的購房目的都為剛需。
（二）回歸分析結果
表4 多元回歸結果
由上表可知，對于有購房計劃的被調查人而言，在10%的置信區間內，年齡、家庭平均月收入、擁有房產數量、限購令、房產稅條例的影響效果顯著，房貸、職業即收入的穩定性、購房目的對購房計劃的影響效果不顯著。其中，年齡、家庭平均月收入有正的影響，而擁有房產數量有負的影響，此結論與預期一致。但是，房產稅的影響和限購令的影響系數卻為證書，表明在其他變量保持不變的條件下，房產稅條例及限購令對購房計劃的影響是正方向的，即限購令和新房產稅條例會增加居民的購房計劃，在這里出現回歸結果與預期相悖，說明限購令及新房產稅條例并未像預期的那樣對上海市居民的購房意愿有抑制作用，所以推行房產稅和限購令政策后房價仍持續甚至快速上漲也就是必然了。然而，為何新房產稅以及限購令會對與預期相悖？筆者認為有以下幾點可能：
第一：根據表3的描述性統計可知，本次接受調查的群眾多數為中等收入家庭，同時購房目的以剛性需求為主，他們在大多數情況下不會有投資房產的意愿，所以在調查群眾中受房價變動而影響購房需求的情況較明顯。通過調查我們發現多數被調查人對于新房產稅以及限購令等控制房價的政策有相當的信心，他們認為在國家出臺限購令及房產稅政策后，能有效的抑制房價的上漲，即使房價依然在上漲，但增長速度會明顯減緩，同時考慮到貨幣的時間價值、通貨膨脹等因素。所以在此情況下我們有理由相信，上海市居民中符合房產稅免稅或在上海市沒有房產的人群因看好限購令及房產稅的調控效果，預期上海市房價會有所下降，導致購房意愿也隨之加強。
第二：縱觀各國房產稅稅率：美國大部分地區房產稅的稅率維持在0.8%～3%之間，并以1.5%左右的稅率水平居多；德國按房產價值的3.5%征收；韓國稅率為每年0.75%～2%之間。這些國家的稅率較之中國的0.6%的稅率都明顯偏高。通過對比，筆者認為導致上海市購房意愿上升的第二個原因是由于房產稅的稅率過低，政策力度不足引起的。
而在購買新房和二手房中可知，在10%的置信區間內只有年齡、擁有房產數量和房貸這三個因素顯著，其余因素不顯著，說明限購令和新房產稅條例對居民購房傾向沒有顯著性影響。
四、結論及政策建議
經過對實地調查的數據分析發現，限購令及房產稅的實施并未像預期的那樣，對上海居民的購房意愿起到抑制作用。根據市場供給與需求曲線可知，當市場的供給與需求不平衡時，隨著市場需求的增加，購買人愿意付出的最高價格也會增加，這也就預示著上海市的房價在近年內不會放慢增長的速度，且會持續甚至以更高的增長速度上漲。本文經數據分析后認為，或許是因為現行房產稅的征收水平較低，限購令制度也較為寬松，所以影響了其實際能產生的效果，所以本文建議可以適當的將房產稅征收稅率提高，加大限購令及房產稅暫行條例的實施力度，同時政府可以增加保障性住房的投資建設，給滿足條件的居民提供價格較為合理的住房以減少上海市居民的購房需求。
注釋：
①李嘉圖等價定理：在一定條件下，政府無論是債券還是稅收籌資效果都是相同或等價的。
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力矩的方向范文5
關鍵詞：圖像分割；模糊距離變換；分水嶺算法
中圖分類號：TP391 文獻標識碼：A文文章編號：1009-3044(2008)30-0712-02
The Separating Algorithm for Overlapping Grain Images Based on Fuzzy Distance Transformation
WEI Jin,YU Yun
(Nanjing College of Inforrmation Technology, Nanjing 210046,China)
Abstract: In actual grain image, there always have the conglutinant or overlapping phenomenon. According to this situation, a new algorithm used to separate the overlapping grain is introduced. This method is that we first threshold image from the image, then we apply Fuzzy Distance Transform to get fuzzy distance image, and finally, we use the Watershed algorithm to apart conglutinant or overlapped grain. The result of the experiment shows that this method has high performance on conglutinant grain segmentation，and this method is also applicable for separation of all kinds of overlapping granule images.
Key words: image segmentation;fuzzy distance transform;watershed algorithm
1 引言
在顆粒圖像處理過程中，經常出現顆粒粘連甚至部分重疊現象，使得后續的統計分析結果產生較大的誤差。為了得到更為準確的計數結果，在計數前首先需要對粘連顆粒圖像進行準確的分離。近年來，一些學者在粘連顆粒物圖像分離方面做了大量的工作，提出了百余種圖像分割算法，這些算法大致可以分為基于門限化、邊緣檢測、像素分類以及多種方式綜合使用的人工神經網絡、模糊集理論、多分辨分析等6種類型[1]。這些算法都要求圖像具有某些特定性質，在實際處理中存在一定的局限性，難以直接使用。
基于此，本文提出一種應用于粘連顆粒圖像的新型模糊分割算法，分割操作是在對原始圖像進行二值化后，通過進行模糊距離變換[2]得到模糊距離圖像，然后采用分水嶺算法[3]對粘連顆粒圖像進行分離。(模糊分割算法分3個處理步驟，如圖1所示。)
2 顆粒圖像的提取
目前，較常使用的二值化方法有固定灰度閾值法、自適應閾值法及最大類間方差法等。通過對各種圖像閾值分割算法的應用比較，本文采用最大類間方差法來確定最優閾值，對顆粒圖像進行二值化。
3 粘連顆粒的分割
3.1 模糊距離變換
通常，在部分顆粒圖像中，越靠近顆粒邊界的像素點與距其最近的背景像素點的空間距離越近。距離變換的目的在于區分顆粒圖像的邊界點和內部點。常規距離變換[4]是對二值圖像進行，其效果直接依賴于將灰度圖像轉變成二值圖像時所選取的閾值。由于圖像邊緣和背景之間存在著灰度的過渡區域，往往不能準確找到圖像的邊界點。
2002年，Punam K.Saha提出了模糊距離變換FDT(Fuzzy Distance Transform)[2]。模糊距離變換是根據圖像中各像素點隸屬于目標物體的隸屬度值計算距離，更加準確地反映了目標中各像素點距其最近背景像素的空間距離。
因此，我們在對圖像進行二值化之前需根據灰度直方圖(找到其波峰和波谷)，計算出每個像素點隸屬于目標物體的隸屬值。
任意兩像素點(如p、q)的距離定義為：
FDT算法如下：
設定N(p)表示像素點p的八鄰域像素，f'(xp,yp)是圖像I'中像素點p隸屬于顆粒的隸屬度值，f''(xp,yp)表示輸出圖像I''中得到的像素點p距其最近背景像素的模糊距離值；Q是一個隊列。
Step 1. for all p∈I', f''(xp,yp)= f'(xp,yp)/* 初始化圖像I''中的像素值*/
Step 2. push p into Q;
Step 3. while Q is not empty do {
Step 4. remove a point p from Q;
Step 5. find distmin=minq∈N(p) [f'(xq,yq)+r(p,q)*(f'(xp,yp)+ f'(xq,yq))/2];
/*r(p,q)表示像素點p到q的歐氏距離*/
Step 6. if distmin< f''(xp,yp) then
Step 7.set f''(xp,yp)=distmin;
Step 8. else goto Step 3}
Step 9 output the FDT image I'';
此時，得到模糊距離圖像I''。
3.2 分水嶺算法
分水嶺算法是新近發展起來的數學形態學圖像分割方法。由S.Beucher，F.Meyer最早提出并應用于圖像處理，在灰度圖像的分割中越發受到重視。常用的分水嶺方法模擬一個水浸入的過程(Immersion Simulation) [5]。
圖2顯示了分水嶺算法的工作原理。波峰表示顆粒中心的模糊距離值，波谷是兩個相連顆粒交界處的模糊距離值。該圖顯示了沿掃描線的各像素模糊距離值分布。
首先將分割閾值線設為較高的距離值，此時圖像中的顆粒被分割成正確數目的物體，但它們的邊界偏向物體內部，隨著閾值線不斷向下移動，物體的邊界將隨之而擴展。當邊界相互接觸時，這些物體并沒有合并。因此，初次接觸的點變成了相鄰物體間的最終邊界，整個分割過程在閾值達到背景距離值之前終止。
4 仿真結果
圖3-圖5為采用本算法的粘連顆粒分離過程。首先圖3為粘連顆粒的原始灰度圖像，接著對顆粒圖像中的各像素點的隸屬度值進行模糊距離變換得到顆粒圖像的距離圖(即圖4)。此時，圖中各像素保存的值為其到背景的最小距離值；最后采用分水嶺算法對圖4的模糊距離圖進行最后的分離，得到圖5。從圖5中我們可以很明顯地看出，由于不同的顆粒標記值不同，使得相鄰顆粒體現出不同的灰度值，從而使得粘連顆粒有效地被分離開來。
實驗結果表明，采用模糊圖像分割與模糊距離變換的分離算法性能要優于采用二值圖像分割及距離變換的分離算法。
5 結束語
采用最大類間方差法進行二值化、模糊距離變換以及分水嶺算法相結合的粘連顆粒分離算法，能更好地區分顆粒邊界，對粘連顆粒進行有效分離。且該算法也可用于其他粘連顆粒物圖像的分離。
參考文獻：
[1] 趙榮椿,遲耀斌.圖像分割技術進展.中國體視學與圖像分析，1998，3(2)：121-128.
[2] SAHA P K, WEHRLI F W,GOMBERG B R. Fuzzy distance transform: theory, algorithm, and application[J]. Computer Vision and Image Understanding 86, (2002)171-190.
[3] MAYER F,BEUCHER S. Morphology segmentation[J]. J.Visual Comm，And Image Representation, 1990, 1(1):21-46.
[4] BORGEFORS G. Distance transformations in digital images[J]. Compt Vis,1986, 34(2): 344-371.
力矩的方向范文6
根據《北京市外地來京人員租賃房屋管理規定》（北京市人民政府令〔1995〕第12號）中第三條規定和市領導的指示精神，市局決定于12月30日前對區、縣房地產管理機關未設立基層管理機構的農村地區，由區、縣房地產管理機關委托鄉、鎮人民政府外來人口管理工作領導小組辦公室，負責對外地來京人員出租房屋進行管理、監督和檢查。
委托管理的主要內容和要求：
一、依照《北京市外地來京人員租賃房屋管理規定》全面加強對本地區出租房屋的管理工作；
二、建章建制，配備經過區、縣房地局專業培訓的專職管理人員；
三、負責本地區向外地來京人員租賃房屋的調查摸底工作；
四、負責受理和審查出租人申請房屋租賃的有關證件和證明材料，并對出租房屋進行現場勘察；
五、負責辦理《房屋租賃合同》的登記備案手續；