城市低保制度如何吸纳低保边缘户?

城市低保边缘户是与城市低保制度紧密相联的一类特殊相对贫困体。从制度安排看,城市低保制度对象判定忽视了城市低保边缘户的存在,城市低保户在其他社会救助制度中具有优先地位,最终导致了城市低保户对城市低保边缘户的逆向歧视。在实践层面,政府与城市低保边缘户的最优选择导向了“城市低保边缘户千方百计成为低保户,政府却选择漠视其存在”的实践困境。城市低保边缘户社会救助的缺位不但有损社会公平,且破坏了城市低保制度本身的良性循环。城市低保制度应以制度化的形式确认城市低保边缘户的身份,以平衡的政策思维替代之前的对抗思维并畅通城市低保制度的准入与退出机制。

低保边缘家庭救助的地方性实践挑战与发展取向——基于发展型社会政策的分析视角

关注低保边缘家庭的发展困境与需求是实现共同富裕的重要前提。近年来,从中央到地方政府改革创新社会救助制度,陆续出台了低保边缘家庭认定办法。在发展型社会政策分析视角下,基于对相关政策文件的分析以及对政策实施地的经验观察与深度访谈,审视地方政府在低保边缘家庭救助领域的实践现状。研究发现,地方政府在低保边缘家庭的认定和救助工作上主要面临以下四个方面的挑战:实现福利的普遍性要求与地方经济协调发展;身份认定与配套救助服务“缺位”;救助的动态精准性与管理成本的限制;救助“大数据”的应用与个体隐私的保护。在迈向共同富裕的新征程中,建构适合本土的发展型低保边缘家庭救助政策应完善顶层制度设计,秉承经济和社会协调发展的救助理念;以社区为载体,建构多元主体参与的救助格局;分层分类,探索制定多维的识别标准;加强人力资本投资,建立常态化的救助服务帮扶工作机制。

变正则参数方法在带噪图像保边缘恢复中的应用

提出变正则参数的变分方法 该方法通过选取随梯度变化的自适应的正则参数 ,达到去噪和保持边缘的目的 通过 5点格式构造出变分模型的离散解法 。

一种保边缘的图像去噪方法

提出一种保边缘的去噪方法。该方法利用4个方向核卷积检测图像中的噪声点和非噪声点,对非噪声点不进行处理。在噪声点的3×3邻域中选择距离最小的非噪声点,若无非噪声点则邻域扩大为5×5,若有非噪声点则用这些点的中值替换噪声点,否则用邻域中距离最远像素点的均值替换噪声点。实验结果表明,该方法不仅能有效去除图像的噪声,且能较好地保护图像边缘。

基于有选择保边缘平滑法的SAR干涉图像滤波算法

本文提出了一种基于有选择保边缘平滑的合成孔径雷达干涉图像相位噪声抑制的算法。该方法以方差作为各个邻域均匀性的测度,分别对干涉图的实部和虚部进行平滑处理,不仅可以有效地抑制SAR干涉图的相位噪声,较好地保持边缘细节,而且处理所得的图像结果有着良好的视觉效果。

中国城市低保边缘群体合理需求分析研究

城市低保边缘群体是游离在城市居民最低保障制度之外的生活困难而无力摆脱的社会弱势群体,不公平感、相对剥夺感所导致的心理失衡、滋生嫉妒等不良情绪会对社会秩序产生危害,严重影响着社会稳定。为了正确引导该群体行为,促进该群体和社会的良性和谐发展,本文从需求与行为之间关系着手,在运用需求层次理论分析城市低保边缘群体需求特征的基础上讨论构建该群体合理需求表达机制的途径,并提出政府如何在正确引导、满足该群体合理需求方面有所作为。

城市低保边缘群体社会救助机制的设计与完善

目前城市低保边缘群体处于社会救助政策的真空。由于其救助需求千差万别,设计低保边缘群体的社会救助机制应坚持以人为本、范围的广泛性、救助的多元性和实施的渐进性原则,从制定低保边缘群体社会救助管理政策出发,发展专项救助,完善阶梯式社会救助体系。为保障低保边缘群体社会救助机制的可持续发展,应优先重视"发展性救助政策",促进再就业、充实培训专业救助工作人员、积极调动社会力量实施救助。

一种新的保边缘滤波算法

该文提出了一种新的保边缘滤波算法,该算法根据图像区域的局部方差大小动态调整滤波器的支撑集的大小。方差越大的区域,说明其高频分量越多,支撑集就越小。为了能在滤波的同时尽量保护图像边缘,该算法还根据像素点和中心点的方向矢量同支撑集内的平均梯度的夹角把支撑集内的像素点分成不同的集合,并给予沿着图像边缘的集合以较大的加权值以及垂直边缘方向的集合小的加权值,从而保证了边缘不模糊。从滤波结果看,经该算法处理过的图像的峰值信噪比(PSNR)明显高于中值滤波器处理过的图像,对细节比较丰富的图像,高于近 3dB。

北京市低保边缘群体就业问题探析

解决城市低保边缘群体的就业困难问题关系到社会的和谐稳定。本文通过对北京市低保边缘群体的就业动机和行为进行多角度分析,揭示影响他们就业的主客观因素,并提出不仅要从客观方面加大援助力度、增加援助政策弹性,还要从主观上进行指导和激励,才能从根本上解决低保边缘群体就业困难问题。

关于对农村低保边缘群体界定标准的若干思考

农村低保边缘群体社会救助是中国社会保障体系不可或缺的组成部分,它符合推进社会主义新农村建设及构建社会主义和谐社会的发展要求。目前中国农村低保边缘群体的界定标准存在一定的缺陷,应进一步加强相关的配套措施建设,在界定标准中充分考虑到家庭支出、开发式扶贫等因素,确保救助工作的科学性和公平性。

对我国城市低保边缘群体社会救助机制的研究

城市低保制度作为我国社会救助体系的核心制度以及城市反贫困的核心政策,在我国社会保障中发挥了最后一道安全网的作用。然而由于低保制度具有局限性,没覆盖到边缘群体,使低保边缘群体处于社会救助制度的真空状态,无法享受低保待遇,优惠政策及补贴,抗风险能力不足。在当前形势下,建立城市低保边缘群体救助机制,加快社会救助立法,实现对基本生活救助的动态调整,扩大救助覆盖范围对于完善我国社会救助体系具有重要的理论和实践意义。

保边缘自蛇模型毫米波图像去噪

由于毫米波图像分辨率低并伴随有大量噪声,其图像边缘常被噪声污染或丢失,为此提出保边缘自蛇模型并应用于毫米波图像去噪。引入只在图像的边缘处具有最大值,且对噪声不敏感的非局部梯度,以此构造边缘停止函数,使其在图像边缘处接近0,而在平坦同质区域接近1;给出保边缘的自蛇模型迎风差分数字解法;提出毫米波图像去噪的定量评价算法性能指标。实验结果表明,该算法在等效视数和边缘清晰度性能指标上明显优于标准自蛇模型和保特征的各向异性扩散模型,具有较好的去噪效果和保边缘能力。

常山县农村低保边缘群体救助问题的思考

农村低保边缘群体是指年人均收入高于农村最低生活保障线标准,但仍在农村低保线边缘徘徊的这部分群体。这部分人的生存环境其实与低保人群一样脆弱,收入相对较低,自我发展能力和抵御各种风险的能力都较弱,但他们却较少得到机制和政策上的帮扶和救助。一旦遭遇灾害、重病以及子女非义务教育阶段投入等,他们的实际生活往往比农村低保人群更艰难。因此建立农村低保边缘群体救助体系,既是构建社会主义和谐社会的需要,也是社会主义新农村建设的题中应有之义。

基于局部极值的保边缘图像分解算法

针对非线性图像滤波算法保边缘能力不强的问题,提出一种新的保边缘图像分解算法。该算法采用局部极值差定义图像的边缘,在此基础上利用加权平均的方法调整极值,通过优化算法得到原图像的基图像,实现图像的多尺度分解。实验结果表明,与同类算法相比,该算法在实现图像平滑的同时保边缘能力更强。

谈城市低保边缘户救助的困境——以辽宁省抚顺市为例

加强对城市“低保边缘户”的研究,解决其在救助过程中存在的问题,具有重要的理论和现实意义。通过对辽宁省抚顺市城市低保边缘户的生活现状的实证调研,了解并总结把握该群体的整体需求特征,并结合该市相关救助政策分析,总结其在社会救助制度在实施中存在的诸如经济发展水平制约、主动参与社会分工意识薄弱、以家庭为单位的群体结构不健全等问题和原因,并试图探索建立合理化的救助制度、筹资机制等措施,使“低保边缘户”这一特殊群体充分获得人文关怀和社会救助,进一步完善我国的社会救助体系。

论城镇低保边缘群体信息数据库的建立与完善

低保边缘群体的社会救助问题日益引起社会各界的关注。建立城镇低保边缘群体信息数据库可以进行制度保障,体现社会公平;能够有效实现动态管理,维持低保制度可持续发展;为社会救助的一体化,网络化创造条件。建立低保边缘群体信息数据库已经具备了经济政治和软硬件条件,积累了丰富的管理经验,但是仍然需要加强信息数据库自身的建设,完善社区管理,实现社会救助信息的衔接和共享。

保边缘的递归逆滤波盲目图像复原算法

为了对单帧气动光学效应退化图像进行有效恢复,对非负和支持域限制递归逆滤波(NAS-RIF)复原算法进行有效地改进,提出一种保边缘的递归逆滤波盲目复原算法。为了保存图像的细节信息,在代价函数中引入一个保边缘规整化惩罚泛函,采用线性快速搜索方法来寻找最优解。算法不需要图像支持域的先验信息,能够复原具有较复杂背景的目标图像。

一种保边缘影像超分辨率重建方法

提出了一种基于方向性平滑测度的保边缘加权马尔可夫先验模型,并将其应用到基于最大后验估计的影像超分辨率重建中。该模型对邻域内不同方向的平滑测度使用不同的权值,以此减小对影像高频成分的惩罚约束,进而保护影像的边缘。利用不同影像对本文方法进行了验证,并用MSE影像评价方法对重建影像进行了定量评价。实验结果表明,与传统马尔可夫先验模型相比,加权马尔可夫先验模型能有效保护影像的边缘,取得更好的重建结果。

农村低保边缘群体社会救助缺失研究

本文从目前农村低保边缘群体社会救助缺失的现状出发,分析这部分人群社会救助缺失的原因,同时也重点提出了完善低保救助人群社会救助政策的建议。