中国名牌战略的出路

我们应当重新审视我国推行名牌战略所出现的种种利弊,重新思考和规划,更好地引导和支持企业不断创新,不断提高质量水平,更好地保障消费安全,最终更好地增强我国产品的市场竞争力。

中国名牌战略何去何从

随着国家质检总局不再直接办理与企业和产品有关的名牌评选活动,使得名牌战略处于了一个尴尬的局面。本文结合当前各种对名牌评选的质疑的看法,从法经济学视角分析名牌战略的利弊,并基于此给出我国名牌战略的合理的建议。

轨迹延续性与影像特征相似性结合的城市道路提取

城市道路区域检测是城市土地管理、交通规划等领域的迫切需求,而传统城市道路区域检测多使用轨迹提取、遥感解译、人工采集等单独方式,在自动化程度或提取质量上存在一定的局限性。本文结合GNSS轨迹点与高分遥感影像各自的数据优势,提出一种基于轨迹延续性与影像特征相似性的遥感影像道路区域检测方法。该方法以出租车GNSS轨迹点构建轨迹特征栅格,基于轨迹延续性在平均方向特征栅格中划分路段对象,利用道路对象的光谱特征向轨迹无法覆盖的小区内部进行拓展,以获得提取区域内较为完整的道路信息。试验证明:本文方法可以有效降低道路的同物异谱现象及阴影、树木遮挡的影响,高效地提取高分遥感影像中的道路区域。与传统的遥感影像分类方法相比,具有更高的精度与自动化程度,相较于深度学习模型具有更广的适应性。

基于三维混沌序列的DEM置乱与还原方法

DEM是地形的真实表达,蕴含着丰富的地理空间信息。如何保证涉密DEM在网络环境中的安全传输是当前亟待解决的关键问题之一。本文采用三维混沌序列,对DEM文件先后进行高程置乱、位置置乱和文件头置乱,可使置乱后的数据失去高程变化的空间连续性与数值连续性。置乱数据经网络传输后,接收方仅凭用户密钥就可以实现置乱DEM数据的无损、盲式还原。基于ASCII格式DEM的置乱与还原试验表明:本文方法可以有效破坏原始DEM数据的空间形态特征和空间连续性,并具有较高的安全性。此外,在无原始数据参与的情况下,用户可以将置乱数据恢复至初始形态,且不会造成任何精度损失。本文算法特性基本满足了DEM数据在安全传输、封装存储等方面的应用需求。

传染病防控下的市民慢性病药品现场购药需求的周期优化

呼吸道传染疾病在人群间的传播,容易引发大规模的公共卫生事件。在疫情防控期间,通过限制购药周期可以有效控制和降低因购药聚集而产生的感染风险。本文聚焦传染病疫情防控中封闭与复工初期慢性病患者的购药需求,针对到店购药场景,提出一个慢性病患者购药周期的优化方法。首先,依据武汉市疫情防控期间"不得跨区购药"的原则,通过复杂网络模型,构建药店与小区之间可能的服务关系;然后基于共享单车订单数据提取购药人流量随距离的衰减规律,在此基础上建立小区购药人流在为其提供服务的各药店间的分配机制,进而确定药店侧的顾客到达速率,实现小区和药店的空间分布特征与排队论模型的耦合;接着采用离散事件仿真方法对不同购药周期下的系统状态进行仿真;最后基于仿真结果,以最大程度地兼顾患者的购药需求和药店的使用率为优化目标,通过二分法查找购药周期的最优解。实验以武汉市中心城区为例,首先通过条件概率估算各类慢性病患者的数量,再通过上述方法求解得到最优购药周期为28 d。该周期下,患者的人均等待时长为8.55 min,接近最佳的排队容忍时长,绝大多数的购药需求能够被满足,且药店资源能够得到充分利用(达到繁忙状态的药店比例达到87%以上),药店的日均备货量不超过100(瓶或盒),处于药店备货能力范围之内。本文的方法和结论,可用于指导慢性病患者的购药决策及药店的慢性病备药。