时间的主宰:全球腕表产业演变

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本文主要探讨了全球钟表行业的演变与重要性,以《Time Marches On: The Worldwide Watch Industry》为题,发表于2000年的《Thunderbird International Business Review》杂志第42卷第3期。作者M. Edgar Barrett通过案例研究的形式,揭示了钟表产业如何作为技术工具,扮演着现代社会中不可或缺的角色。 文章开篇引用了Jay Bookman的观点,强调了钟表作为一种机器的无情效率,它将时间这一无形资源转化为人类可利用的、具体的时间单位——小时、分钟和秒。这种转化过程看似残酷,但却对我们的生活产生了深远的影响。在商业环境中,现代商务人士依赖手表来管理日程,确保高效的时间利用,这对于成功执行策略和保持竞争力至关重要。 作者提到,手表不仅仅是计时工具,它们还承载了文化和身份的象征意义。在世界各地,从简单的计时器到高端奢华的名牌腕表,每一个设计都反映了不同地区的历史、审美和价值观。同时,钟表产业的发展也折射出科技进步和工业化进程,从机械表到石英表,再到智能手表的出现,每一次技术革新都推动了行业的创新和消费者需求的变化。 文章中可能包含对钟表产业供应链分析,包括原材料获取(如金属、宝石、电子元件等)、生产过程中的精密工艺、以及品牌建设和市场定位。此外,还可能讨论了全球市场中的竞争格局,例如瑞士等传统制表中心与新兴市场的较量,以及全球化对行业的影响,如贸易壁垒、成本优化和定制化服务的兴起。 作为教学材料,文章可能涉及战略管理和决策制定,探讨了企业如何在钟表行业中把握趋势,适应消费者日益变化的需求,以及如何在快速发展的科技浪潮中维持或提升竞争优势。同时,文章也提醒读者关注社会责任和可持续发展议题,包括环保材料的使用和绿色制造过程。 《Time Marches On: The Worldwide Watch Industry》这篇论文深入剖析了钟表行业在社会生活和商业领域的重要性,通过实证分析和理论框架,展示了其在技术进步、文化表达和经济活动中的多重角色,为理解全球钟表产业的发展提供了有价值的观点和洞察。
2024-09-05 上传
目标检测(Object Detection)是计算机视觉领域的一个核心问题,其主要任务是找出图像中所有感兴趣的目标(物体),并确定它们的类别和位置。以下是对目标检测的详细阐述: 一、基本概念 目标检测的任务是解决“在哪里?是什么?”的问题,即定位出图像中目标的位置并识别出目标的类别。由于各类物体具有不同的外观、形状和姿态,加上成像时光照、遮挡等因素的干扰,目标检测一直是计算机视觉领域最具挑战性的任务之一。 二、核心问题 目标检测涉及以下几个核心问题: 分类问题:判断图像中的目标属于哪个类别。 定位问题:确定目标在图像中的具体位置。 大小问题:目标可能具有不同的大小。 形状问题:目标可能具有不同的形状。 三、算法分类 基于深度学习的目标检测算法主要分为两大类: Two-stage算法:先进行区域生成(Region Proposal),生成有可能包含待检物体的预选框(Region Proposal),再通过卷积神经网络进行样本分类。常见的Two-stage算法包括R-CNN、Fast R-CNN、Faster R-CNN等。 One-stage算法:不用生成区域提议,直接在网络中提取特征来预测物体分类和位置。常见的One-stage算法包括YOLO系列(YOLOv1、YOLOv2、YOLOv3、YOLOv4、YOLOv5等)、SSD和RetinaNet等。 四、算法原理 以YOLO系列为例,YOLO将目标检测视为回归问题,将输入图像一次性划分为多个区域,直接在输出层预测边界框和类别概率。YOLO采用卷积网络来提取特征,使用全连接层来得到预测值。其网络结构通常包含多个卷积层和全连接层,通过卷积层提取图像特征,通过全连接层输出预测结果。 五、应用领域 目标检测技术已经广泛应用于各个领域,为人们的生活带来了极大的便利。以下是一些主要的应用领域: 安全监控:在商场、银行