基于AHP-Shapley的家电制造业供应链收益分配研究

收益分配是影响家电制造业供应链能否顺利运行的重要因素。针对现阶段供应链收益分配存在的问题以及传统的Shapley值法的不足之处,综合考虑影响家电制造业供应链收益分配的主要因素,将风险承担、成本投入和努力程度考虑在收益分配策略之中,提出基于AHP(层次分析法)-Shapley值法的收益分配修正模型,结合算例对改进前后的收益分配方案进行比较。结果显示,改进后的Shapley值法能够得出更加公平合理的收益分配方案,有利于促进家电制造业供应链的长远发展。

基于区块链的供应链金融应收账款质押融资模式演化博弈研究

以应收账款质押业务为研究对象,构建加入区块链技术前后的“中小企业-金融机构”的双方演化博弈模型,分析金融机构与中小企业的稳定策略的变化,得到区块链化解应收账款质押融资风险的真实因素,最后利用仿真软件对结论进行验证分析。研究发现,在加入区块链之后,中小企业通过对守约进行激励、加大中小企业违约的隐性损失等方式,使得整个博弈系统通过长期的演化达到(接受贷款,守约)的状态,从而化解应收账款质押融资的相关风险。

基于SIFT的图像复制遮盖篡改检测技术

针对现有的图像复制遮盖篡改检测算法需要某些先验信息、对后处理操作失效且计算量大等问题,借鉴图像匹配技术中的SIFT(scale invariant feature transform)特征匹配算法,首次提出将其用于检测复制遮盖的篡改操作。该方案首先计算出待鉴定图像的所有特征向量,然后进行特征向量集的划分与匹配。待鉴定图像的匹配点对用点与点之间连线标记。如果图像被复制篡改过,所标记的线段将明显集中于某两个区域之间。实验表明,SIFT应用于复制遮盖及各种后处理篡改操作,如旋转、缩放、亮度调整等,都有很好的检测和定位效果。

基于“产出导向法”的英语课堂教学设计

英语课教学设计运用“产出导向法”,该教学设计以学生需求为产出目标,旨在将行业认知和语言沟通技能有机结合,在教学流程上既强调产出过程,又强调产出结果,详细阐述了以教学驱动、促成、评价流程为基础的教学框架。

基于高阶统计量的合成图像鉴别方法

随着各种图像编辑软件的广泛应用,数字图像被篡改的现象越来越普遍。论文研究了一种鉴别合成照片真伪的方法,在提取可信图像和拼接图像的双谱特征和边缘密度特征的基础上利用支持向量机(SVM)进行分类训练,并提出了在特征提取前去除图像的非高斯噪声。实验结果表明,该方法可将鉴别正确率由71%提高到75%,并具有一定的抗JPEG压缩能力。