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摘 要城市土地利用变化监测对于我国国土资源的开发利用与优化配置具有极其重要的现实意义。但目前传统的土地利用变化监测方法存在工作量大、时效性差且成本高等缺陷，故此开发一套在保证精度的前提下自动化程度较高的城市土地利用变化监测系统就有着十分显著的实用价值。本文首先通过对国内外城市土地利用变化监测技术方法的分析研究，为保证对不确定点的变化情况进行捕捉并尽可能的减少人为干预，选择IR-MAD(the iteratively reweighted multivariate alteration detection)迭代加权多元变化检测算法为系统的核心算法。该算法以CCA（典型相关分析）和EM（最大期望）算法为核心，可以较好的保证结果的精度。结合城市发展的实际情况，将经过预处理的同区域不同时间的遥感影像数据进行土地利用类型划分，以便分析各个土地利用类型在相应时间区间�

摘 要点云作为一种表示三维物体的数据形式，其在存储空间的利用效率和对原物体的表示能力上具有非常大的优势，因此被广泛地运用于汽车自动驾驶，机器人导航等领域。随着激光雷达等设备飞速发展，点云数据的获取也变得更加容易，但由于点云数据的不规则性，即使在深度学习已经在图像处理领域取得了一系列成就，如何将深度学习用于点云数据的处理却一直是个难题。本文针对点云数据处理中最典型的分类和分割问题，分别对基于体素化的点云处理方法和卷积网络在点云上的运用进行了研究。点云的体素化方法可以将分布不规则的点云数据转化为易于处理的体素网格数据，但是在体素化的过程中基于网格占有的体素化方法会损失一定的原始点云信息，并且这类方法通常会面临体素精度和计算量之间的矛盾。2018年Truc Le等人提出的PointGrid中

摘 要随着科学技术的发展，机器化、智能化已经成为当代工业生产过程的趋势，人机交互这门学科是人类与机器沟通的桥梁，人机交互的方式有多种，如按键控制、语音控制、手势控制等等。近年来国内外手势控制的研究也越来越火热，不仅各大科研院校加入了研究行列，三星、微软等公司也一直没有停下研究的步伐。目前很多手势识别的研究都是基于计算机视觉，计算机视觉虽然可识别到的手势种类更繁多复杂，但这种方案的成本较高，并且一些工业生产机器中并不需要这么多手势，而电容检测由于其成本低，更适合于进行简单手势的识别。FDC2214是德州仪器公司推出的一款电容传感器，该传感器基于LC谐振电路原理，具有抗干扰能力强、高分辨率、高速等优点，可以快速且准确的实现手势识别功能。因此，本课题基于FDC2214电容感测集成模块，�

摘 要随着虚拟现实技术和互联网日新月异的发展，网络用户对于网页浏览产品的体验要求越来越高。网页展示的产品需要给用户带来更加沉浸，更加逼真，更加直观的体验。而且商家将产品信息发布到网页上时，往往只能向用户展示二维的信息，比如文字或者图片。只有这些文字参数和二维的图片是不能为用户带来一种身临其境的体验的。网页展示产品的效果大不如实体店中产品展示的效果，用户可以拿起产品从各个角度去观察。基于网络的虚拟现实技术，是互联网与虚拟现实（Virtual Reality）技术结合的产物，其目的是在互联网上建立三维的虚拟场景，让用户乐意拥有身临其境的体验。在网上电子商务方面，将其销售产品展示做成网页3D展示的形式，一定能引来更多顾客的注意。人们还可以通过3D虚拟现实技术，根据一些建筑物的图片、建筑设计�

摘 要随着国民经济的快速发展，物流作为国民经济的重要组成部分，其作用和意义十分广泛，在一个物流系统中，物流中心的位置占有举足轻重的作用，物流中心也是物流网络中十分重要的组成部分。所以物流中心的选址显得尤为重要，传统的物流中心选址问题并未考虑设施失效，但在不可抗力（自然灾害、战争等）、人为蓄意破坏造成设施失效的等情况下，设施失效在所难免，所以本文将考虑设施失效下物流中心选址问题，以总成本最少为目标函数，建立设施失效下物流中心选址模型，通过模拟退火算法求解模型, 通过MATLAB软件编程实现，最终确立设施失效下物流中心的选址问题。论文的大致内容可以分为以下五个部分： 第一部分是绪论，提出研究设施失效下物流中心选址问题的目的及意义，介绍国内外专家学者的研究现状，阐述研究内容和�

摘 要随着科技的进步、互联网的飞速发展，电子商务销售模式在生活中逐渐发挥着它至关重要的作用。电子商务具有的对市场变化反应灵敏迅速、高效、便捷、成本低等传统销售经营方式无法比拟的优势，打破了交易和交货形式的时空界限，降低了商家的销售成本，给消费者带来多样的购物方式。由此电子商务的发展是时代的选择，它满足着人们的生活需求。本论文主要实现的是针对儿童服装销售网站的设计，旨在为客户提供儿童服装选购的平台，便于商家与客户交流，使购物与销售更加便捷。目前全球化经济的发展，使得企业与企业之间、企业与客户之间的联系更加紧密,同时给人们的消费观念带来了重大变化。本系统采用ASP.NET技术进行开发，使用B/S架构，以IIS为载体，运用浏览器与服务器进行数据交换，采用计算机和SQL Server作为数据库服务�

摘 要 深度学习（DL，Deep Learning）是机器学习（ML，Machine Learning）的一个重要方法和研究方向，属于人工智能（AI，Artificial Intelligence）领域的重要分支。卷积神经网络（CNN，Convolutional Neural Network）作为深度学习模型的代表，是模拟视觉系统层次化的工作模式，在人工神经网络的基础上构建具有层次化结构的人工网络模型。其局部感知、层次结构化等特点在处理图像识别问题上具有巨大优势，在现代模式识别领域获得了广泛的应用。本文在整理与总结国内外深度学习的基本理论成果与在工程上的应用现状，并在对卷积神经网络结构分析的基础上，结合TensorFlow深度学习框架，开发了一个图像识别系统，以工程应用为背景对其理论成果进行研究。 论文主要进行了以下几项工作：整理国内外深度学习的研究成果，并对深度学习的背景与应用进行�

摘 要经济全球化的不断推进，越来越多的船舶需要经过港口完成集装箱的运输工作，集装箱码头运输量增长迅速，这就促使港口经营者不得不考虑如何更加有效的利用港口资源，从而达到经济效益最大化。其中关键的一点是对到港船舶进行合理的泊位分配和岸桥调度，这不仅有利于提高船方的满意度，而且关乎港方的经济效益，影响着其长远的发展。在港口业务的实践中，泊位深度要匹配船舶吃水深度，因此泊位的水深会限制船舶停泊。除此之外，船舶都有其偏好泊位，偏离偏好泊位会增加船舶在港时间。本文基于现实背景探究如何对连续泊位和岸桥进行合理安排，构建了以最小化船舶总在港时间为目标的模型，并将潮汐因素和偏好泊位这两方面考虑到模型的构建中，基于遗传算法对模型进行求解，通过算例进行验证。本文主要研究内容概括如�

摘 要 近年来，随着全球智能化发展，停车场收费管理系统是为了大幅度的提高停车场的效率，增强安全性和交互性，更加智能地管理停车场。现在越来越多的智能型停车场投入使用，停车场类型各异，功能也就各异，该车牌信息仿真及测试系统可以发送识别好的车牌信息或车牌图像模拟现实世界中的车辆驶入驶出，从而进行测试不同类型的停车场收费管理系统。我们可以为未投入使用的停车场收费管理系统进行测试，发现漏洞和错误，及时修改，也可以为投入使用的停车场收费管理系统进行测试，发现系统的隐患，及时弥补损失。同时也可以为车牌识别系统提供测试途径，按照某一个设定好的频率发送不同的车牌图像对车牌识别系统进行测试，测试其识别效果是否达标。 本文按照系统开发的流程，阐述了具体的需求分析过程、设计�

论文总字数：23333字目 录1绪论 11.1研究背景 11.2选题意义 11.3研究方法和研究框架 11.3.1研究方法 11.3.2研究框架 12国内外研究综述 22.1国外研究现状 22.2国内研究现状 33概念界定及理论基础 43.1信息化环境的理论界定 43.2中小企业的理论界定 43.3财务管理模式 44信息化环境下中小企业的财务管理模式 54.1财务管理模式的现状及问题 54.1.1财务管理人员素质不高 54.1.2财务信息安全得不到保障 54.1.3会计信息滞后和偏差 64.2财务管理模式转型升级的必要性 64.2.1财务管理环境变化的需要 64.2.2财务管理对象转变的需要 74.2.3财务管理功能完善的需要 74.3现代财务管理模式 74.3.1网络财务模式 74.3.2财务资源计划 74.3.3财务重构策略 85中小企业财务管理模式的案例分析——以镇江市S公司为例 85.1财务管理问题及分析 95.1.1财务绩效反映出的问题 95.1.2财务管理组织结构简单 12