世纪星月刊:冬泳企业战略,国产工业软件崛起

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世纪星月刊第12期聚焦于软件领域,探讨了企业在面对市场挑战时如何保持"优美泳姿"的深层寓意。文章以冬泳作为比喻,指出在工业软件国产化道路上,随着我国工业与信息化融合政策的推动,国产软件厂商如世纪星正在逐步拓宽市场,展现出强大的生命力。 本期杂志关注的核心议题包括: 1. 工业软件国产化趋势 - 随着国家对工业软件自主研发的重视,国内厂商正在迎头赶上,管理软件厂商如世纪星通过不断创新和提升产品质量,逐渐赢得市场认可。 2. 技术应用案例 - 文章分享了世纪星在城市基础设施保护、图形处理等方面的技术应用,展示了其产品的实用价值和客户合作的价值体验。 3. 软件开发框架与命令语言 - 提供了深入的技术内容,讲解了命令语言的发展和应用,以及世纪星在软件开发中的技术框架,强调了技术进步对企业竞争力的重要性。 4. 企业管理和文化建设 - "我与世纪星"连载及"管理在制度之外"等内容,探讨了企业文化对于应对市场变化和保持企业活力的关键作用,提倡提升员工的职业素养和管理能力。 5. 员工风采与企业历程 - 展示了世纪星内部的团队建设和公司发展历程,体现了企业对人才的培养和对历史的尊重。 6. 市场策略与未来发展 - 北京世纪长秋科技有限公司提出了在竞争激烈的市场环境下,企业应如何抓住结构性安全和跨越式发展的机会,保持积极进取的态度,以迎接新的挑战和机遇。 综上,世纪星月刊第12期深入剖析了国产软件业的发展现状和未来前景,同时强调了企业应对市场变化的关键策略和内在动力。对于企业和行业观察者来说,这是一份富含洞见和实用建议的参考资料。
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