C_Meng PSNA

Never wait for the storm to pass, just dance in the rain.

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对话

对话1

Cristina:Ciao Alessandro, come va? 你好Alessandro!最近怎么样?

Alessandro:Oh, ciao Cristina, bene, grazie, e tu? 哦,Cristina你好,我们好,你呢?

Cristina:Al solito. Senti, domenica organizzo una festa a casa mia. Vieni? 我还是老样子。周日我要在家组织个小聚会。你来吗?

Alessandro:Domenica sera… Certo! Solo che non so dove abiti 周日晚上,当然!不过我还不知道你住在哪儿呢

Cristina:In via Nomentana, 891 我住在Nomentana路,891号

Alessandro:Via Nomentana, 891, dov’è? Nomentana路,891号,那是哪儿?

Alessandro:In centro, vicino al Colosseo? 是在市中心,离斗兽场很近?

Cristina:Oh dio no, la Via Nomentana è lunghissima 欧上帝不是的,Nomentana路特别长

Cristina:Abito alla periferia, vicino al Largo Pugliese 我住在郊区,离Pugliese湖很近

Cristina:Se vieni in autobus, prendi il 341 你要是做公交车的话,就坐341路

Alessandro:Ah, ok, il 341. Ma è una casa o un appartamento? 好的,341路。你住的是大房子还是公寓

Cristina:Un appartamento al sesto piano 公寓,6楼

Alessandro:Con ascensore, spero! 用电梯的,希望是!

Cristina:Certo, tranquillo! È un palazzo moderno! 当然啦,放心吧!这是一个现代化的公寓

Alessandro:Com’è questo appartamento? 这个公寓是什么样子的?

Cristina:Non troppo grande, ma direi molto luminoso 不算很大,不过采光很好

Cristina:Il balcone da su un giardino bellissimo 阳台正对着一个非常美的花园

Alessandro:Una bella vista! Beata te! 视野一定很好!你真幸福!

Alessandro:Anch’io penso di cambiare l’appartamento 我也想着换房子呢

Alessandro:Casa mia è troppo piccola. Pago 600 euro d’affitto 我的房子太小了。而且每个月租金要600欧

Alessandro:Tu paghi molto? 你的房租多吗?

Cristina:550 euro al mese 550欧每月

Cristina:Il palazzo è nuovo e l’appartamento è ben ammobiliato perciò ne vale la pena 因为房子是挺新的,而且公寓是精装修的所以还是挺值的

Cristina:Allora, siamo intesi, domenica sera? 好啦,我们说定了,周日晚上见?

Alessandro:D’accordo! Ci vediamo domenica! 好吧!周日见!

短文1

Le città italiane sono quasi tutte molto antiche 意大利的城市基本上都很古老

e sono costruite intorno a un centro storico che 它们都是围着一个老城区建成的

mantiene in moltissimi casi 在大部分情况下

la vecchia struttura medievale o rinascimentale (这个历史城区保存着)中世纪或者文艺复兴时期的古老建筑

Nei centri storici di molte città 在许多城市的历史中心

sono ancora tante le case costruite negli ultimi secoli 有许多在过去的几个世纪里建成的房子

e che sono ancora abitate 仍然有人居住

Le città si sono sviluppate soprattutto nel secolo scorso 这些城市特别是在上个世纪发展起来的

quando a causa della forte industrializzazione 当时由于强大的工业化

le persone hanno cominciato a lasciare le campagne e a trasferirsi in città 人们开始离开农村,搬到城里

Sono così nate abitazioni sempre più moderne 因此,越来越多的现代住宅诞生了

Si tratta di palazzi con molti piani e tanti appartamenti 这些住房通常是高层建筑,里面有许多公寓

Il palazzo moderno è chiamato anche condominio 现代建筑也被称为共管公寓

Questa parola indica che la proprietà dell’edificio 这个词表示建筑物的所有权

è divisa tra gli abitanti degli appartamenti 在公寓的居民之间分配

对话

对话1

Anna:Che bella foto, Mario! È la tua famiglia? 这张照片真好看,Mario!这是你的家人吗?

Mario:Sì, la mia è una famiglia abbastanza numerosa 是的,我家里人挺多的

Anna:In quanti siete? 你们有几口人?

Mario:Siamo in cinque. Mio padre, mia madre, mio fratello, mia sorella, ed io 有五个。我爸爸,我妈妈,我哥哥,我妹妹,和我

Anna:Tuo padre, che lavoro fa? È un professore? 你爸爸是做什么工作的?是老师么?

Mario:No. È un ingegnere. Lavora in una fabbrica 不。他是个工程师。在工厂上班

Anna:Anche tua madre lavora? 你妈妈呢?也工作么?

Mario:Non, è già pensionata 不,他已经退休了

Anna:Questa la tua sorellina? È davvero carina! 这是你的妹妹?她真可爱!

Mario:Grazie. Si chiama Federica, frequenta ancora il liceo 谢谢!她叫Federica。还在上高中

Anna:Tuo fratello invece? 那你的哥哥呢?

Mario:Mio fratello si è laureato 4 anni fa in giurisprudenza. Ora fa il giornalista 我哥哥四年前就从法律专业毕业了。他现在是一名记者

Anna:È molto fortunato! 真幸运!

Mario:Direi! Lavora molto, e guadagna di più! 那可不!他工作很多,赚的更多!

段落1

Ciao, mi chiamo Stefano. 你好,我叫Stefano

La mia famiglia ed io abitiamo in città in una casa piccola ma comoda 我的家人和我住在城里,房子很小,但是很舒适

Mio padre lavora in banca e mia madre è casalinga 我的爸爸在银行工作,我的妈妈是一个家庭主妇

Ho una sorella ed un fratello più grandi di me: 我有一个姐姐,还有一个哥哥:

mia sorella ha 23 (ventitré) anni e mio fratello 19 (diciannove) 我的姐姐今年23岁,我的哥哥今年19岁

Tutti e due studiano all’università 他们俩都在大学读书

La mattina, dopo colazione, andiamo tutti a studiare 每天早上,吃过早饭,我们就都去上课

La domenica stiamo insieme ai miei zii e ai loro figli 周日我们会和我们的叔叔们和他们的孩子们在一起

Cioè i miei cugini 我的堂弟们

che abitano insieme al nonno in una grande casa in campagna 和爷爷一起住在乡下的一个大房子

Non vedo l’ora di andare al lago a pescare con mio nonno 我迫不及待要和我爷爷一起去湖边钓鱼

O fare anche una lunga passeggiata con mio cugino Pietro e la mia cugina Caterina 或者是和我的表哥Pietro还有我的表妹Caterina一起散步

Mio nonno dice che la casa è più bella quando ci sono i suoi nipoti 我爷爷说,自己的孙子们来了,家就更美好了

Io dico invece, che è bella perché la mia cara nonna prepara dei dolci buonissimi! 不过我却觉得,因为我亲爱的奶奶会给我们做特别好吃的甜点,所以家才更美好!

对话

对话1

Francesca:Ciao Marco, scusami, sono in ritardo. C’è un traffico tremendo 你好Marco,不好意思,我来晚了。今天实在是太堵了

Marco:Ciao Francesca, tranquilla 你好Francesca,没关系

Francesca:Oggi è sabato, ci sono troppe foto in circolazione 今天是周六,路上车会很多

Francesca:Il mio orologio non funziona. Sai dirmi che ora è? 我的手表坏了。你知道现在几点了吗?

Marco:Aspetta, il mio è indietro di 5 minuti, quindi sono le quante e un quarto 稍等啊,我的手表大概晚5分钟,那么现在是4点一刻

Francesca:A che ora comincia il film? 电影几点开始?

Marco:Il film comincia alle 5, c’è ancora tempo per un caffè! 电影5点开始。我们还有时间喝杯咖啡呢!

Francesca:Meno male! Ci vorrebbe proprio un caffè! Vieni con me? 不错!我现在正需要一杯咖啡!走,咱们一起去?

Marco:Volentieri! 好呀!

对话2

Marco:Scusi, buongiorno, mi potrebbe dire che ore sono? 不好意思,你好,您能告诉我现在几点了吗?

Francesca:Certo, è l’una meno un quarto 当然,现在1点差一刻

Marco:A che ora arriva il prossimo treno da Firenze? 下一班从佛罗伦萨来的火车几点到呢?

Francesca:Alle 14:45 14:45到

Marco:E a che ora parte l’intercity per Milano? 前往米兰的城际列车几点发车?

Francesca:Alle 16:30, si ricordi che la biglietteria chiude alle 2 16:30发车。还有,您记着,售票处中午2点关门

Marco:È aperta poi il pomeriggio? 下午还开吗?

Francesca:Penso di sì, credo dalle tre alle cinque 应该会开,没记错的话是从三点开到五点

Marco:Grazie mille, molto gentile! 非常感谢,你真好!

Francesca:Prego, buon viaggio! 不用谢,旅途愉快!

问时间

Che ore sono? 现在几点?

È l’una 现在一点

È l’una e mezzo/mezza 现在一点半

Sono le due in punto 现在两点整

Sono le due precise 现在两点整

È mezzogiorno 现在正午十二点

È mezzanotte 现在半夜十二点

Sono le due e cinque 现在两点五分

Sono le quattro e un quarto 现在四点一刻

Sono le sette e mezzo/mezza 现在七点半

Sono le cinque e quarantacinque 现在五点四十五

Sono le cinque e tre quarti 现在五点三刻

Sono le sei meno un quarto 现在差一刻六点

Sono le dieci e cinquanta 现在十点五十

Sono le undici meno dieci 现在十一点差十分

Mancano dieci minuti alle undici 差十分钟十一点

Sono circa le cinque 现在大约五点

Sono intorno alle quattro 现在四点左右

Sono verso le undici 现在快十一点了

对话

Mario:Ciao Anna, Che sorpresa rivederti in Italia! Anna你好!在意大利见到你真高兴

Mario:Da tanto tempo non ci vediamo! 我们好久不见了!

Anna:Ciao Mario, e’ una sorpresa anche per me! Mario你好!我也很高兴!

Mario:Ma perche’ sei in Italia? 你怎么会来意大利的?

Anna:Per frequentare il corso di specializzazione all’università’ di Padova 为了来帕多瓦大学上研究生课程

Mario:Sei proprio forte! 你真行

Mario:In bocca al lupo per i tuoi studi! 祝你学习一切顺利

Anna:Grazie! E’ proprio un nuovo inizio per me! 感谢!对我来说,这的确是一个新的开始!

Mario:Come sono i tuoi compagni di classe 你的同学们怎么样

Mario:E In quanti siese? 你们一个班多少人?

Anna:Nella mia classe ci sono una ventina di studenti, provenienti da diversi paesi del mondo 在我们班上有二十来个人,他们来自世界的不同国家

Anna:Sono simpatici e molto gentili 人都很好,很友善

Mario:E I tuoi professori? Sono tutti italiani? 你的老师们呢?他们都是意大利人么?

Anna:Si, sono tutti italiani 是的,他们都是意大利人

Anna:E una professoressa parla il cinese 而且有个女老师还会说汉语

Mario:Allora non hai difficolta’ nello studio 那么我估计你在学习上应该就没有什么困难了

Anna:Beh, a dire la verità, all’inizio si’ 哎,说实话,在一开始的时候还是有点难的

Anna:Pensa che di solito abbiamo 4 ore di lezione al giorno 你想想看,我们平时每天都有4节课

Che cosa è questo? Questo è …

Anna:Che cosa è questo? È un panino? 这是什么?是面包么?

Mario:No, questo non è un panino, è una pizza 不,这不是面包,这是披萨

Anna:Che cosa è questa? È una penna? 这是什么?是钢笔吗?

Mario:No, questa non è una penna, è una matita 不,这不是钢笔,是铅笔

Anna:Che cosa è questo? È uno zaino? 这是什么?是背包么?

Mario:No, questo non è uno zaino, è una borsa 不,这不是背包,是挎包

Anna:Cosa è questa? È una poltrona? 这是什么?是扶手椅么?

Mario:No, questa non è uno poltrona. È un divano 不,这不是扶手椅,这是一个长沙发

Anna:Quelli sono dei quaderni? 那些是笔记本吗?

Mario:Sono delle sedie 那些是椅子

Anna:Che cosa sono quelli? 那些是什么?

Mario:Quelli sono dei quaderni 那些是笔记本

Cosa c’ e’ … / C’ e’ …

Mario:Chi è quel ragazzo? 那个男孩是谁?

Anna:È uno studente italiano. 他是一个意大利学生

Mario:Chi è questa signora? 那位女士是谁?

Anna:È la professoressa d’italiano 她是位意大利语老师

Mario:Chi sono quei ragazzi? 那些男生是谁?

Anna:Sono gli studenti del primo anno 他们是一年级学生

Mario:Cosa c’e’ sul banco? 桌子上有什么?

Anna:C’e’ un dizionario 桌子上有一本字典

Mario:Cosa c’e’ nell’armadio? 衣橱里有什么?

Anna:Ci sono vestiti e cappelli 衣橱里有一些衣服和帽子

Mario:Che cosa c’e’ sullo scaffale? 书架上有什么?

Anna:Ci sono dei libri 书架上有一些书

Mario:Che cosa c’e’ nella tua borsa? 你的书包里有什么?

Anna:C’e’ un dizionario 有一本字典

Mario:Ci sono due porte e due finestre nella camera? 房间里有两扇门,两扇窗么?

Anna:No, ci sono solo una porta e una finestra 不,只有一扇门,一扇窗

对话

对话1

Anna:Buongiorno Professore! 老师您好!

Anna:Mi chiamo Anna. Anna Marchi 我叫Anna。Anna Marchi

Anna:Sono una studentessa italiana 我是一名意大利女学生

Professore:Buongiorno Anna 你好,Anna

Professore:Io sono il tuo professore di cinese 我是你们的中文老师

Professore:Benvenuto alla nostra facoltà’ 欢迎来到我们学院

对话2

Teresa:Molto piacere. Sono Teresa 很高兴认识你。我是Teresa

Teresa:Sei nuovo qui? 你是新生吗?

Mario:Si. Sono del primo anno 是的。我今年一年级

Teresa:Qual’e’ il tuo nome e qual’e’ il tuo cognome?你的姓和名分别是什么?

Mario:Il mio nome e’ Mario 我的名字是Mario

Mario:E Rossi e’ il mio cognome 姓Rossi

Teresa:E la tua ragazza? 你的女朋友呢?

Mario:Si chiama Roberta, e’ cinese di Shanghai 她叫Roberta,她是中国人,来自上海

Mario:Parla pochissimo italiano 不过她只会说一点点意大利语

Mario:Pensa che sia una lingua difficile 她觉得意大利语非常难

Teresa:Pazienza!耐心点吧

Teresa:Chi ben comincia e’ già’ alla meta’ dell’opera 好的开始是成功的一半

打招呼用语

Ciao 打招呼,你好/再见

Buongiorno 你好,正式/一般场合

Buon pomeriggio 下午好,比较正式

Buonasera 晚上好

Buonasera! Benvenuto al nostro corso d’italiano! 晚上好!欢迎参加意大利语课程!

Salve! 你好!不分场合

Buonanotte 晚安(用于告别)

Buona serata 晚上再见

Buonanotte e sogni d’oro 晚安,做个好梦

Arrivederci 再见

Ci vediamo 回头见

Ci sentiamo 回头电话联系

昨天:传统服务及传统服务业

传统服务的定义

具有无形特征却可以给人带来某种利益或满足感的一种(一系列)交互行为及其过程

传统服务的特性

服务的特性(Edward Livingston Trudeau, 1848 – 1915)

  • To cure sometimes
  • To relieve often
  • To comfort always

传统服务业定义

提供服务的行业,包括是国民经济中在流通、生产生活、科学文化教育、社会公共需求等领域提供各种服务产品的部门或行业

传统服务业在各个产业中的体现

  • 第一产业(农林牧副渔等):产品直接取自自然界的部门(300$/人),主要指农业(农、林、牧、渔 ),是国民经济的基础
    • 农业种植业包括育种、播种、灌溉、施肥、除草、土壤改造、病虫防治、收割、分拣、运输、储存等
  • 第二产业(包括制造和采掘业等):对初级产品进行再加工部门,工业 (800$/人) (采掘、制造、自来水、电力蒸汽热水、煤气和建筑)
    • 制造业的生产运营包括研发、设计、品牌、制造、物流配送、渠道控制和销售服务等七个主要环节,其中除制造外的六个环节都是服务;从产业价值链角度来看,这些服务环节创造的附加价值往往远高于制造加工环节的产品价值
    • 采掘业包括勘探、采掘、分拣、运输、提炼/加工、储存等,主要环节也是服务
  • 三次产业:一、二产业之外,为生产和消费提供各种服务的部门(1500$/人)
    • 20世纪30年代 ,英国经济学家AG Fisher在《安全与进步的冲突》一书中提出“第三产业”的概念

产业融合

产业交叉及其跨界发展,如:农业+物联网+互联网,服务型制造

今天:现代服务业

现代服务定义

现代服务(线上服务,新服务)是以协同创造、获取价值为目标,服务提供商(SP)与顾客(C)之间的交互行为及其过程

服务的要素

  • 价值共创:
    • SP与C共同参与创造过程与结果
    • 不仅包括经济价值,还可能包括非经济的目标
    • 经济价值测度方法也与工业经济有差别(完全市场交易vs拍卖?)
  • 服务关系:不仅包括SP与C之间关系,往往不是二元关系
  • 服务供给:有效的服务供给永远是短缺的(例如,考虑客户需求反应的时间性等)

现代服务业的特征

  • 服务系统化
    • 系统指服务流程、服务供应链,更多的是服务生态系统。服务系统中顾客、信息主体、资源主体和环境等参与要素间形成动态的关联
    • 服务系统具有明显的开放性特征
  • 服务关系化
    • 服务系统包括多元化价值主体,不仅仅包括盈利组织和目标
    • 主体间广泛的连接形成关系,多种关系尤其是客户/潜在客户之间及其与服务提供者之间关系对客户行为和服务价值的影响大
    • 服务交互与接触方式的数量大大增加且可以动态切换,各种社交媒体的综合应用等使得客户的选择与决策产生相互影响
    • 关系可跨越时空限制,现代服务通常在较大地理空间内动态进行
  • 资源整合化
    • 服务资源概念发生变化;显著依赖于专门领域的专业知识
    • 产品只是服务交付的载体,服务是生产的最终目的->制造服务化
    • 强调社会服务资源协同地满足社会服务需求,而不是单个企业孤立地满足若干细分市场的需求

现代服务业分类

  • 基础服务:通信和信息服务
  • 生产和市场服务:创意、研发、设计、金融、物流、电子商务、咨询、农业支撑及中介和咨询
  • 个人消费服务:教育、医疗保健、住宿、餐饮、文化娱乐、旅游、房地产及商品零售
  • 公共服务:政府的公共管理服务、基础教育、公共卫生、医疗及公益性信息服务

现代服务业在各个领域内应用

智能电网

电力生产传输->用能的效用

建立在集成的高速双向通信网络基础之上,利用传感器对发电、输电、配电、供电等关键设备(能力)的运行状况进行实时监控,然后综合能力与需求信息,对电力系统运行进行优化管理

智能医疗

专业服务->围绕患者的个性化集成服务

智能医疗是以患者为本的网络化服务系统,利用ICT技术实现服务创新、资源共享,和医疗服务能力与需求的动态匹配,以改善疾病预防、诊断和治疗。

智能出行(携程旅行网)

专业服务->现代旅游资源集成服务

现代旅行服务业,创立于1999年,总部设在上海,目前已在北京、广州、深圳、成都、杭州、厦门、青岛、南京、武汉、沈阳等10个城市设立分公司,员工近7000人;作为中国领先的在线旅行服务公司,携程旅行网成功整合了高科技产业与传统旅行业,向超过1800万会员提供集酒店预订、机票预订、度假预订、商旅管理、特约商户及旅游资讯在内的全方位旅行服务,被誉为互联网和传统旅游无缝结合的典范;凭借稳定的业务发展和优异的盈利能力,Ctrip于2003年12月在美国纳斯达克成功上市。

  • 酒店预订
    • 拥有中国领先的酒店预订服务中心,为会员提供即时预订服务
    • 合作酒店超过28000家,遍布全球134个国家和地区的5900余个城市
    • 不仅为会员提供优惠房价预订,在主要酒店拥有大量保留房,为会员出行提供保障
  • 机票预订
    • 拥有全国联网的机票预订、配送和各大机场的现场服务系统,为会员提供国际和国内机票的查询预订服务
    • 机票预订覆盖各大航空公司的绝大多数航线,实现国内48个城市市内免费送票,实现异地机票,本地预订、异地取送
  • 度假预订
    • 为会员提供自由行、海外团队游、半自助游、自驾游、签证、自由行PASS、代驾租车等多种度假产品
    • 依托充足的行业资源,提供丰富多样的酒店、航班、轮船、火车、专线巴士等搭配完善的配套服务
    • 摈弃传统团队走马观花的形式,以合理的行程安排和深入的旅行体验为特色
  • 商旅管理
    • 面向国内外各大企业与集团,以提升企业整体商旅管理水平与资源整合能力为服务宗旨

资源共享服务

资源所有->资源所用

Gig Economy:An environment in which temporary positions are common and organizations contract with independent workers for short-term engagements, on demand. McKinsey’s taxonomy (2016): 
1. Free agents (自由职业者): those who actively choose independent work and derive their primary income from independent work
2. Casual earners (偶尔赚外快者): those who use independent work for supplemental income, and do so by choice
3. Reluctant(无法取得固定岗位者): those who make their primary living from independent work, but would prefer traditional jobs
4. Financially strapped(财务困难赚外快者): those who do supplemental independent work out of necessity    

Sharing Economy:The coordination of exchanges between individuals as would a traditional market, but in a flexible, self-governing, and potentially revolutionary way

明天:服务科学

服务科学的概念是2002年IBM的Almaden 研究中心与UC Berkely 大学组成的合作研究团队首次提出的;2005年IBM正式提出服务科学管理和工程(SSME)的概念,认为服务科学是科学、工程和管理三个维度的结合。

  • 服务运作管理:主要来源于生产运作管理,包括商业模式分析、服务流程分析、服务排程与决策优化、服务质量管理和收益管理等
  • 服务营销:提出了服务行为、服务包的概念和服务主导逻辑
  • 服务计算:从面向对象和面向构件的计算演化而来的一种分布式计算模式,通过分布在企业内部或者跨企业边界的不同商业应用系统实现快捷、灵活的无缝集成与相互协作,实现消除商业服务和信息技术服务之间鸿沟的目的

国内外部分研究机构、刊物

服务科学的特征

  • 自然科学特征
    • 实践工具、部分研究问题
    • 强调量化、可重复
    • 依靠实验
  • 社会科学特征
    • 实践目标、部分研究问题
    • 强调客户参与、体验
    • 依靠假设->分析验证、仿真、情境分析/决策支持

研究趋势

传感与接入

  • 传感与接入:感知对象(人或物)的状态,将状态参数转换为可存储、可传输数据,并将数据接入到可共享的系统中,如:传感器、智能穿戴、移动定位设备等
  • 物联网又名传感网,指将各种信息传感设备与互联网结合起来而形成一个物物相联的网络以进行识别和管理
  • 智能穿戴在2013年逐渐成为热词;目前的技术路径
    • 基于通讯的智能穿戴产品,以三星等传统通讯企业为代表
    • 基于定位、运动娱乐智能穿戴产品,以耐克等传统运动娱乐企业为代表
    • 基于眼镜类的虚拟现实或沉浸式的智能穿戴产品,以谷歌眼镜为代表
    • 基于血压、心率、血糖、新陈代谢等监测可穿戴设备,以移动医疗为主
  • 移动定位设备:主要用于基于位置的服务(如位置获取基础上的导航、交友、紧急呼叫、周边服务搜索等服务)
  • 天网工程
  • 智能交通中卡口与收费站等各种视频采集设备

万物互联

物物互联

  • 云计算:网络连接起来的浩大数据、计算、服务、设施资源进行统一管理、协调,形成一个内容丰富、能量强大的资源服务体系,按社会和用户需求进行分配提供;云计算=计算与存储资源的分布式存在与互联整合
  • 车联网:指装载在车辆上的电子标签通过无线射频等识别技术,实现在信息网络平合上对车辆的属性信息和静动态信息进行提取和有效利用,对车辆运行状态进行有效的监管和提供综合服务
  • M2M:M2M是将数据从一台终端传送到另一台终端,也就是机器与机器的对话。三一重工在其销往全球的工程机械(关键部件)上加装数据采集终端,机械的运行数据通过网络汇总到三一集团ECC(Enterprise Control Center), ECC随时发现设备运行中存在的问题,智能设备控制器检测的油温、转速、工作压力等运行数据通过通信网络实时发送至ECC,一旦发现异常情况,ECC立即指导客户排除故障或派出维修人员上门服务
  • 智能电网(Smart Grid, SG), 又叫互动电网,是建立在集成的高速双向通信网络基础之上,利用传感器对发电、输电、配电、供电等关键设备(能力)的运行状况进行实时监控,然后综合能力与需求信息,对电力系统运行进行优化管理

人人互联

  • 电话:仍是人际沟通与联系的主要工具;但IT发展改变了电话的形式与内涵 (固定电话->移动电话->网络电话)
  • 社交媒体(Social Media)指借助允许人们撰写、分享、评价、讨论、相互沟通的网站和技术,实现人们彼此之间用来分享意见、见解、经验和观点的工具和平台。现阶段主要包括微信(2011), Mini-Blog(2007), Google+(2011),手机QQ(2003), Facebook(2004), Twitter(2006), Blog(2002-2005), Email(1987/1998)等
  • UGC(User Generated Content):指用户原创内容,是伴随着以提倡个性化为主要特点的Web2.0概念而兴起的。它并不是某一种具体的业务,而是一种用户使用互联网的新方式,即由原来的以下载为主变成下载和上传并重,如视频分享,直播,照片分享,知识分享,社区论坛等
  • 大型开放式网络课程,即MOOC ,是信息技术、网络技术与优质教育的结合,通过这个平台将教育资源送到世界的各个角落。具有工具资源多元化、课程易于使用、课程受众面广、课程参与自主性的特点
  • 创客空间。创客指不以盈利为目标,出于兴趣与爱好,努力把各种创意转变为现实的人

人物互联

  • 智能家居(smart home, home automation)是在互联网影响之下物联化的体现。它以住宅为平台,通过物联网技术将家居生活有关的设施集成,提供控制、遥控、报警、监测、以及定时等多种功能和手段
  • 服务机器人:在非结构环境下为人类提供必要服务的多种高技术集成的智能化装备。IR工作环境已知,SR工作环境绝大多数未知

面向个人与社会群体的数字化

  • 面向个人与社会群体数据爆发式增长的推手:硬件成本的降低,网络带宽的提升,云计算的兴起,网络技术的发展,智能终端的普及,电子商务、社交网络和电子地图等的全面应用,物联网
  • 近几年(2009年以后)数字化表现的主要特征与趋势
    • 以服务为主,大多采用平台模式
    • 数字资源系统开放
    • 虚拟空间与物理空间融合

互联网大数据时代及其直接影响

  • 大数据的概念是2008年提出的;因为政治经济的发展需要和媒体宣传,使人们认识到大数据技术对个人、社会和国家重要而深刻的影响,因此认为我们正在进入大数据时代
  • 数据与数据技术对社会和人们生活产生重要影响的事,主要发生在近几年:从传感与接入、互联和面向个人与群体的数字化三个维度看,这些事主要发生在十年左右
  • 面向个人与群体的数字化的直接影响
    • 数据的爆炸式增长(数字化主体的爆炸式增长),服务科学化成为可能
    • 生产过程与消费过程的融合,导致人类社会从工业社会进入信息社会,从制造经济进入服务经济
    • 个人(用户)在生产、消费等活动中的主体地位将日益得到明确与体现,不断形成新的服务产品和服务模式

大数据推动服务研究科学化

  • 客户体验的测量
  • 客户个体特征的识别
  • 新型服务关系发现

服务价值多元化

传统商业研究与产业发展侧重短期与长期经济利益,其价值观点立足于消费者与生产者,认为企业是价值创造者,顾客是价值破坏者(Norman and Ramírez, HBR 71(4): 65-77,1993);在现代服务中,客户成为其价值共创的参与者与重要资源,服务提供者(企业)必须与客户的价值形成有效融合,才能实现价值共创。

产品(工业经济)满足用户生理需求、安全需求或者社交需求其中之一的满足,侧重经济价值;服务过程(体验经济)不仅需要有效整合各种资源(服务提供者),还常常需要考虑同时满足客户尊重与自我实现等多种需求,因此包括了经济价值与社会价值

服务的新产品与新模式不断涌现

服务科学研究的需求与应用背景

医养结合的居家养老服务

  • 我国老年人口情况
    • 65岁+人口:2013年末1.32亿 2017年末1.58亿 2018年末1.67亿
    • 65岁+人口年增加:2013年前400万 2018年800+万
    • 65岁+人口占比11.9%;2030年全球65岁+人口占比23.5%
  • 医疗服务需求
    • 我国65岁+慢性病患病率54%;慢性病患者近3亿
    • 2011-2030年慢性病造成的全球经济损失47万亿美元
  • 共性问题:有效服务供给不足,服务需求差异巨大

服务型制造

世界一流的制造企业都是高度国际化的服务型制造提供商:以开创性的服务理念、先进的制造服务化模式和国际化的服务运营视角在全球组织制造和服务资源

  • 服务型制造:强调制造企业从出售产品向出售一体化的解决方案转变
  • 服务型制造是制造企业实现跨越式的转型升级,实现从制造大国向制造强国迈进的重要手段
  • 制造服务提供商的服务创新能力,包括技术创新和服务模式创新能力是其能否成功转型升级的关键

共性特征:

  • 集成客户域中的服务需求
  • 打通制造组织域中的线上数据分析和线下智能生产过程
  • 整合内外部制造与服务资源,创造全新的产品服务

基于平台的资源共享服务

互联网与大数据技术的发展及广泛应用,为服务资源组织效率和满足客户的个性化服务需求的能力建设、从而提高服务质量提供了新的可能与发展空间。

  • 改变了人们的资源观:资源所有->资源所用
    • 耐用品(自行车、房屋)、稀缺品(如关键设备与装备等)
    • 数据、智力(知识、创造力)
  • 服务供给侧改革的重要举措,也是社会经济可持续发展的一个可能的促进措施
  • 共性特征:通过资源状态的实时感知,在较大时空范围内实现个性化服务需求的关联,及其与服务能力(资源)的动态匹配

supervised by Prof. Zhongsheng Hua of Zhejiang University

为什么要讨论这个问题?漫画作为一种文化载体,和书籍、影视作品一样,是能够对人的思想、情感造成影响的。况且《海贼王》是一部影响重大的现象级作品,不仅在日本国内的影响巨大,更是日本文化输出的一个重要载体。面对这样一部影响力、阅读人数已经远超许多“教科书”的作品,如果不对其表达的思想进行研究、对其政治倾向进行探讨,才会显得奇怪。

日本社会、文化背景

要理解海贼王,首先要理解日本当前的一个社会文化背景:

  • 日本放弃战争权,但是没有对民众讲清楚
  • 日本文化中,暴力是不好的
  • 日本社会极度秩序井然
  • 而文化作品(如周刊jump)却强调正当使用暴力
  • 何时可以使用暴力、暴力和秩序之间的关系,一直被思考

漫画成为了发泄现实中无法使用的暴力的一个重要载体。

那么海贼王中如何“正当的使用暴力”呢?

漫画中为了使用暴力常用的世界观背景:

  1. 有政府和秩序系统
    • 秩序系统无法解决问题(龙珠)
    • 在秩序内搏斗(运动、美食系漫画)
    • 在边缘试探(猫眼三姐妹)
  2. 没有政府和秩序系统
    • 废土、架空世界(北斗神拳)
    • 历史上的“无秩序”时代(浪客剑心)

海贼王显然属于有政府但不解决问题的那一种。那么海贼王中使用暴力主要对抗什么呢?

不同于龙珠,暴力的使用并非来自生存的压力(地球毁灭之类的),海贼王中的暴力使用主要用于对抗秩序系统的不合理性

海贼王中的势力划分及现实对应关系

海贼王中的团体类别粗略的划分,主要有三个:

  1. 世界政府
    • 天龙人
    • 海军
    • 各个国家
    • 七武海*
  2. 海贼
    • 七武海*
    • 四皇
    • 小海贼
  3. 革命军

可以看到不论是哪一个类别的势力,都有“好”有“坏”。既有好的海军,也有坏的海军;既有好的海贼,也有坏的海贼。革命军出场较少,暂且不谈。

其实这里我们可以做一个对应,我更倾向于将一个个海贼团体看作现实社会中的非执政党,将世界政府看作执政党和政府,革命军是放弃了合法上位的、以革命为第一上位手段的政治团体(或者说是恐怖分子)。如果再把前半段看作海内,新世界看作海外,这里我们就可以把海贼王的世界观和日本现状做一个进一步的对应:

  1. 世界政府(执政党/政府)
    • 天龙人:天皇
    • 海军:执法机关/自卫队
    • 各个国家:各个州县
    • 七武海*:与执政党合作的在野党
  2. 海贼
    • 七武海*:官职与合法性由执政党赋予,本质上还是在野党
    • 四皇:影响力较大的海外势力/党派
    • 小海贼:小的在野党派
  3. 革命军:想要推翻政府的恐怖势力

海贼王架构与现实架构对应

这里我们就可以把海贼王用现实的视角重新梳理一遍了:

天皇(天龙人)主要是由血缘维持的世袭制无所事事轻松自在,而普通民众生存压力大且困难,为了迎合民众的不满、尾田对其进行了丑化;自卫队(海军)虽然帮助维护秩序,但是内部贪污腐败、良莠不齐;各个州县(海贼王中各个国家)的领导人,虽然名义上是选举,但是日本近年来阶层固化,政治家的儿子还是政治家,实际上接近世袭。

执政党(世界政府)无论如何都是想清除掉在野党的(海贼),这可以稳固自己的统治和政治;如果有较为强大的在野势力(七武海),就收为己用;对于海外的大型势力(四皇),则保持一种默契,井水不犯河水。这种大型海外势力(四皇),可以是家族(白胡子),可以是中立势力(红发),可以是国家(凯多),可以是邪教(大妈),可以是犯罪团体(黑胡子),是一种团体或者势力的高度抽象。

基于以上对应关系,我们可以提出一些猜测:消失的一百年历史极有可能对应二战日本侵略的历史,政府想要掩盖,新一代已经被选择了忘记,在海贼王中的表现应该和屠杀相关;而历史文本对应的就是在日本国外的客观公正第三方的史册;而历史文本指向的One Piece可能就是世界的真理与真相、绝对的公平正义之类的。

路飞及D之一族的现实意义与内涵

路飞在作品中,其实是大多数日本民众脑中的主观正义的化身。之所以说是主观正义,是因为这种正义是不依赖于当前政府及其秩序系统的、不关心程序正确、只关心结果正确的一种“天降正义”。尾田清楚,这种正义,不可能由任何一方产生,因此将路飞设定成海军的孙子、革命军的儿子、海贼意志的继承者的复杂身世,代表了一种混沌的中立和绝对平衡的正义状态。

海贼王的大热,也是得益于路飞及其海贼团有关的剧情设置满足了大众的一些心理诉求。

比如船员配置:

  • 这种正义(路飞)会从腐败政府机构下保护民众(索隆),从黑恶势力下保护民众(娜美)
  • 接纳社会中的各种边缘人(骷髅、驯鹿、弗兰奇)
  • 保护民众认为无罪的政治犯(罗宾)
  • 能够帮助能力不足的人实现梦想(乌索普、山治)

比如暴力使用:

这种正义(路飞),可以

  • 对抗腐败势力(打瓦波尔)
  • 恢复地区秩序(打老沙)
  • 制约天皇(天龙人)特权(打多弗朗明哥)
  • 无视政府,保护自身及一般民众合法权益(打海军救罗宾、救艾斯、自救)

比如打四皇

那为什么要打四皇呢?前文我们也说了,伟大航线前半段是海内,新世界是海外,因此红土大陆其实代表的是海关,过人鱼岛为什么那么难?偷渡当然难了!回到四皇上来,路飞打四皇,是对于该形象的一种升华,路飞不仅仅局限于日本(前半段),而是成为一种世界性的、全人类的正义和良知的标杆。

先说大妈,大妈海贼团代表了一种邪教,通过吸食下级信徒的资源(食材、灵魂)来满足上级暴力统治者(大妈)的欲望(甜品、永生),并通过这些资源(灵魂)来巩固自己的统治地位(玩具兵)。因此,打击邪教,义不容辞。

再说凯多,凯多代表了海外的暴政,因此我们的正义(路飞),也要将畸形的国家矫正到一个正确的政治形态。

最后黑胡子,黑胡子团体代表了逃亡海外的犯人们,政府无法拿他们怎么样,因此需要我们的正义化身(路飞)出手。

而至于白胡子和红发,一个说明了家族势力不能对抗政府机关(顶上之战),而另一个的境遇则和现实中的中立势力的地位及其相似:大家都要给一个面子。

关于D之一族

现在就清楚为什么有人要求路飞当他们的领导,路飞不会留下来了。因为路飞代表的是一种普世的、绝对的、超脱于法律之外的“绝对正义”,一旦在某个地方成为头头,就会降格为地区性普通执法机关,后边就难画了,关键是丢份儿。

现在D之一族的定位的比较清楚了:如果路飞是民众的“绝对正义”,那么多拉格代表变革者心中的“绝对正义”,卡普代表当权者心中的“绝对正义”,黑胡子代表恶徒心中的“绝对正义”。D之一族在作品中的地位几乎皆是如此,只是代表的阶级和群体不同。

那么海贼王这个身份代表什么呢?

海贼王及其船队这一势力已经脱离的普通的政治团体,成为了一种宗教。这种宗教叫自由。海贼王这一身份则代表教皇这一职位,也代表了绝对的自由。

那么罗杰的下场也能够得以解释:没有限制的自由(海贼王),最终会走向末路(不治之症)。而如果想要寻求秩序(罗杰自首),则自由会被摧毁(罗杰被斩首)。

这里罗杰向卡普托孤,是希望执政党中的良知,可以在已有秩序之下,保护自由的火苗(艾斯);罗杰爆料One Piece的存在,是希望民众不要在统治中变得麻木,为了激励人们追寻真正的自由。

写在最后

One Piece真的存在么?

也许One Piece是一大笔财富;也许One Piece是一本自由主义的“圣经”;也许罗杰只是为了激起麻木的人们对自由向往;也许白胡子就是理解了罗杰的意图,才故意说出“One Piece是真实存在的这种话”……没有人说过One Piece一定是实体的物品,也许在追寻One Piece过程中,收获的伙伴、了解到的历史的真相、获得成长的自己以及自己的思想,才是真正的One Piece吧

写在最最后

纯属脑洞,海贼王这么长,肯定还有很多东西没讲到,就算尾田想对应,也不一定做的很严谨,大家看了就当一乐吧

这篇文章提出了一种新的基于冗余字典的图像信号稀疏表示的补丁式图像修复算法,该算法保证低风险的条件下,在处理大的孔的同时,保存图像细节。

与现有的所有工作不同,这篇文章假设每个图像块在冗余字典上允许稀疏表示的假设下,从连续不完全信号恢复的角度考虑图像修复问题。为了保证填充孔与周围环境之间的视觉合理性和一致性约束,这篇文章建议直接从当前图像的完整源区域采样,构造一个冗余信号字典。然后,我们依次计算出孔边界上每个不完整补片的稀疏表示,并将其恢复到整个孔被填满为止。

实验结果表明,该方法能够有效地填充视觉上可信的信息,并降低引入不需要的对象的风险。

简介

一般而言,文献中有两种主要的图像修复方法:基于PDE的方法和基于范例的方法。

  • 基于PDE的方法目的是将已知区域中的线或边缘延伸到用户指定的区域,这些区域充分注意结构传播,但由于其情况下的模糊效应而不适合处理大区域。
  • 基于范例的方法采用纹理合成方法来合成用户指定区域中的像素。

这篇文章主要的贡献是借用信号稀疏表示技术来解决修复问题,并弥合稀疏表示和纹理合成之间的差距。

信号稀疏表示意味着信号允许在冗余字典上进行稀疏表示,我们将在下一节中进行讨论。在这篇文章中,我们将此问题视为不完整图像信号的恢复,每个信号对应一个补丁。他们根据每个补丁的稀疏表示智能地填补漏洞。

稀疏表示

Donoho证明了L1范数是L0范数的良好近似。因此,许多技术得到了支持。

Tibshirani提出了一种回归方法:Lasso。他在普通最小二乘回归的损失函数中加入了L1范数罚分,导致系数的稀疏性。

给定字典 $\mathbf{x}=\left[\mathbf{x}^{1}, \mathbf{x}^{2}, \ldots, \mathbf{x}^{\mathbf{N}}\right]$ 以及输入信号 $\mathbf{y}=\left[y_{1}, y_{2}, \dots, y_{p}\right]^{T}$ ,并假定两者都已经进行了正则化。Lasso算法是用来在给定字典情况下估算一个信号的系数 $\beta$ 通过公式:

$\widehat{\boldsymbol{\beta}}=\arg\min\lbrace||\mathbf{y}-\mathbf{x} \boldsymbol{\beta}||_2^2+\lambda||\boldsymbol{\beta}||_1\rbrace$

$||\boldsymbol{\beta}||_{1}$ 引入拟合系数向量的稀疏性,参数 $\lambda$ 控制重构误差与稀疏性之间的权衡。这个公式基于模型 $\mathbf{y}=\mathbf{x} \boldsymbol{\beta}$ 且 $\boldsymbol{\beta}$ 需要是稀疏的。

更有趣的是,当信号的某些组件被破坏时,这意味着模型被修改为

$\mathbf{y}=\mathbf{x} \boldsymbol{\beta}+\mathbf{e}$

其中 $\mathbf{e}$ 代表误差,当且仅当 $y_i$ 是损坏的情况下, $e_i$ 非零。这可以用来帮助我们找到损坏的信号。但是在这篇应用中,需要被修正的区域已经被用户标记,因此我们可以直接判断像素点是否已经被损坏。

我们将损坏的信号的索引集标记为 $I,I=\lbrace i|e_i\neq0\rbrace$ 。 $\boldsymbol{y}_{|I}$ 表示从 $\boldsymbol{y}$ 中去掉索引在 $I$ 中部分剩下的向量。 $\boldsymbol{x}_{|I}$ 是对应的词典矩阵,从去掉了 $\boldsymbol{x}$ 中所有索引在 $I$ 中部分剩下的列得到。 现在稀疏系数 $\boldsymbol{\beta}$ 可以通过下边公式来进行计算:

$\widehat{\boldsymbol{\beta}} = \arg \min\lbrace || \mathbf{y}_{|I}-\mathbf{x}_{|I}\boldsymbol{\beta}||_2^2+\lambda||\boldsymbol{\beta}||_1\rbrace$

然后我们通过计算出的 $\widehat{\boldsymbol{\beta}}$ 来修复受损的信号:

$\hat{y}_{i}=\left\lbrace\begin{array}{ll}{y_i,} & {\text { if } i \notin I} \\ {(\mathbf{x} \hat{\boldsymbol{\beta}})_i,} & {\text { if } i \in I}\end{array}\right.$

图像修复算法

填补顺序

给定输入图像,用户选择要移除和填充的目标区域。然后通常将丢失的部分视为目标区域。当然,它也可以由用户指定。我们用 $\Omega$ 表示目标区域,用 $\Phi$ 表示源区域,用 $\delta\Omega$ 表示目标区域的边缘。

这篇文章从孔的边界向内部生成图像。这篇工作里按照[6]来确定填充顺序,因为它有效地保留了结构信息。

在每次迭代过程中,我们计算边缘 $\delta\Omega$ 上的每个像素 $p$ 的优先级 $P(p)$ ,并选择优先级最高的像素设为 $p_m$ 。以 $p_m$ 为中心的补丁将在当前迭代中解决。由于不定的中心在边界上,补丁的一部分像素在目标区域中。因此这个补丁可以被看作是一个不完整的信号,现有部分的信号来自源区域,而缺失的部分来自目标区域。接下来通过稀疏表示来补全这个信号即可。当前不定补全之后再更新边界,进行下一轮迭代即可。

信号恢复

现在我们已经定位了像素 $p_m$ 。用一个k维向量 $\Psi_{P_m}$ 表示以 $p_m$ 为中心的补丁。显然 k=nxn ,这里n表示补丁的宽和高。现在根据之前讲的通过稀疏表示,将 $\Psi_{P_m}$ 看作 $\boldsymbol{y}$ ,也就是需要恢复的信号,更加直观地说, $\boldsymbol{y}$ 中属于目标区域的部分的索引集可以被看作 $\boldsymbol{I}$ 。

因此现在,我们可以通过以下两个公式来计算稀疏表示:

$\widehat{\boldsymbol{\beta}} = \arg \min\lbrace ||\Psi_{Pm|I}-\mathbf{x}_{|I} \boldsymbol{\beta}||_2^2+\lambda||\boldsymbol{\beta}||_1\rbrace$

$\hat{\Psi}_{p_m}^i=\left\lbrace\begin{array}{ll}{\Psi_{p_m}^i,} & {\text { if } i \notin I} \\ {(\mathbf{x} \hat{\boldsymbol{\beta}})_i,} & {\text { if } i \in I}\end{array}\right.$

字典构建

为了计算信号的稀疏表示,我们首先需要构造一个字典,并在此基础上求解拉索回归。可以采用许多技术来修复字典,例如匹配追踪、基追踪、或K-SVD。

根据我们的观察,填充的目标区域应该在视觉上与源区域一致,这样整个图像看起来似乎是可信的,这意味着不仅纹理应该一致,而且噪音也应该是相同的水平。因此,我们直接对源区域中的所有补丁进行采样,甚至使用它们来构造字典,而不需要进行任何预处理。

例如,如果我们从源区域获得m个补丁,那么固定字典应该有m列。每列对应一个补丁。这种将原始图像作为词典的技术已经应用于人脸识别、背景建模等领域,取得了令人鼓舞的效果。

整体算法

reference:
https://www.mendeley.com/catalogue/image-inpainting-via-sparse-representation/

建模就是建立模型,就是为了理解事物而对事物做出的一种抽象,是对事物的一种无歧义的书面描述。建立系统模型的过程,又称模型化。建模是研究系统的重要手段和前提。凡是用模型描述系统的因果关系或相互关系的过程都属于建模。因描述的关系各异,所以实现这一过程的手段和方法也是多种多样的。可以通过对系统本身运动规律的分析,根据事物的机理来建模;也可以通过对系统的实验或统计数据的处理,并根据关于系统的已有的知识和经验来建模。还可以同时使用几种方法。

建模的意义

系统建模主要用于三个方面。

  • 分析和设计实际系统。例如工程界在分析设计一个新系统时,通常先进行数学仿真和物理仿真实验,最后再到现场作实物实验。数学仿真比物理仿真简单、易行。用数学仿真来分析和设计一个实际系统时,必须有一个描述系统特征的模型。对于许多复杂的工业控制过程,建模往往是最关键和最困难的任务。对社会和经济系统的定性或定量研究也是从建模着手的。例如在人口控制论中,建立各种类型的人口模型,改变模型中的某些参量,可以分析研究人口政策对于人口发展的影响。
  • 预测或预报实际系统的某些状态的未来发展趋势。预测或预报基于事物发展过程的连贯性。例如根据以往的测量数据建立气象变化的数学模型,用于预报未来的气象。
  • 对系统实行最优控制。运用控制理论设计控制器或最优控制律的关键或前提是有一个能表征系统特征的数学模型。在建模的基础上,再根据极大值原理、动态规划、反馈、解耦、极点配置、自组织、自适应和智能控制等方法,设计各种各样的控制器或控制律。 系统建模主要用于3个方面对于同一个实际系统,人们可以根据不同的用途和目的建立不同的模型。但建立的任何模型都只是实际系统原型的简化,因为既不可能也没必要把实际系统的所有细节都列举出来。如果在简化模型中能保留系统原型的一些本质特征,那么就可认为模型与系统原型是相似的,是可以用来描述原系统的。因此,实际建模时,必须在模型的简化与分析结果的准确性之间作出适当的折中,这常是建模遵循的一条原则。

建模的常用方法

实体建模法

实体是现实世界中存在的事物或发生的事件,是现实世界中任何可识别、可区分的事物。实体可以是人,可以是物,也可以是发生的某件事,比如一场篮球比赛。每一个实体都必须具备一定的特征,用来区分一个个实体,这些特征称为属性,每个实体可以用若干个属性来刻画,每个属性又有一定的取值类型和取值范围,属性是变量,其取值范围是属性的值域。实体建模法是根据客观世界中的一个个实体,以及实体之间的关系,在数据建模的过程中引入这种区分方法,将整个业务分成一个个实体,从而建立数据模型。实体建模可以比较容易的实现模型的划分,抽象出具体的业务概念,创建符合自己需要的数据库模型。实体建模是对客观世界的抽象,因此该方法建立的模型具有一定的局限性,适合于特定的领域。

维度建模法

维度在数学上指独立参数的数据,在数据分析领域,是指描述事物的角度和方面,是数据库当中,描述某一事物的方法和属性的数目。维度建模就是针对给定的事物,使用不同的描述方法,记录该事物在不同分类方法当中每个属性的值。如对人进行维度建模时,按照性别的维度可以分为男和女,按照年龄段可以分为儿童、少年、青年、中年、老年,按照收入水平可以分为3000以下、3000-6000、6000-10000,10000以上等集中类别。

维度建模法的好处是对于某个事物,可以在各个维度进行预处理,进行统计、分类、排序等,提高数据库操作性能,同时维度建模法建立的数据模型比较直观,可以紧密围绕业务需求建立模型,直观的反应业务中的问题,建模方法简单,不需要进行特别的抽象处理。但是维度建模法同时也存在缺点,一是在数据建模时需要进行预处理,存在大量的预处理工作,并且当业务需求发生变化时,需要重新定义维度,重新进行新维度的数据预处理,在数据预处理过程中往往存在大量数据冗余,另外就是在进行维度建模时,仅仅依靠维度进行建模,不能保证数据来源的准确性和一致性,不适合在数据库底层使用。

范式建模法

范式就是规则,是符合某一级别关系模式的集合,构造数据库时必须遵循一定的规则。关系数据库中的关系必须满足一定的规则,即满足不同的范式。

范式建模法是将原始数据信息根据一定的数据结构和转换模型,分解、转化为规范的格式,使数据遵守一定的约束条件,每一个数据项所表达的意思明确,不产生歧义,同时各条数据之间相互独立,不存在依赖关系。

数学建模的步骤

五步方法顾名思义,通过五个步骤完成用数学模型解决实际问题。它包含以下五个步骤:

  1. 第一步,提出问题
    • 列出问题中涉及到的变量,包括适当的单位
    • 注意不要混淆了变量和常量
    • 列出对变量所做的全部假设,包括等式和不等式
    • 检查单位从而保证假设是有意义的
    • 用准确的数学表达式给出问题的目标
  2. 第二步,选择建模方法
    • 选择解决问题的一个一般的求解方法
    • 一般地,这一步需要有一定的数学建模经验和技巧。同时需要熟悉相关的文献
  3. 第三步,推导模型的公式
    • 将第一步中得到的问题重新表达成第二步选定的建模方法所需要的形式
    • 确保第一步中的变量名与第二步的一致
    • 记下任何补充假设,这些假设是为了使第一步中描述的问题与第二步中选定的数学结构相适应而做出的
  4. 第四步,求解模型
    • 将第二步中所选方法应用于第三步得到的表达式
    • 注意数学推导,确保推导过程无误且结果有意义
    • 采用适当的方法扩大解决问题的范围并减少计算错误
  5. 第五步,回答问题
    • 用非技术性的语言将第四步的结果重新表述
    • 避免数学符号和术语

reference:
https://baike.baidu.com/item/建模/814831?fr=aladdin
https://blog.csdn.net/qq_27123591/article/details/82223552
https://blog.csdn.net/hebi123s/article/details/84566377

什么是范式

简单来说,一个 $l_p$ 范式可以被定义为

$||x||_p = \sqrt[p]{\Sigma_i|x_i|^p}$

l0范式

定义

根据定义,l0范式应该是:

$||x||_0 = \sqrt[0]{\Sigma_i|x_i|^0}$

严格地说,l0范数实际上不是一个范数。它是一个基数函数,尽管许多人称之为范式。显然,任何x>0都会变成1,但是零次幂的定义,特别是零次根的定义问题,在这里是混乱的。因此实际上,大多数数学家和工程师使用以下定义来代替l0范式:

$||x||_0 = \sharp(i|x_i \neq 0)$

这是指一个向量中非零元素的总数。

优化

许多应用,包括压缩感测,都试图将对应于某些约束的向量的l0范数最小化,因此称为“l0最小化”。标准最小化问题的公式如下:

$min ||x||_0$ subject to $Ax = b$

然而,这样做并不容易。由于缺乏l0范数的数学表示,l0最小化被计算机科学家视为一个NP难题,简单地说它太复杂,几乎不可能解决。

在许多情况下,l0最小化问题被放宽为高阶规范问题,如l1最小化和l2最小化。

l1范式

定义

$||x||_1 = \Sigma_i|x_i|$

这个规范在规范家族中很常见。它在各个领域有许多名称和形式,如曼哈顿范式是它的别称。

应用

如果计算两个向量或矩阵之间的差的l1范数,即

$SAD(x_1,x_2)=||x_1-x_2||_1=\Sigma_i|x_{1_i}-x_{2_i}|$

它在计算机视觉科学家之间被称为绝对差异之和(SAD)。

在信号差测量的一般情况下,可通过以下方式将其缩放为单位矢量:

$MAE(x_1, x_2) = \frac1n ||x_1-x_2|| _1 = \frac1n \Sigma_i |x_{1_i} - x_{2_i}|$ where $n$ is a size of $x$ .

这就是所谓的平均绝对误差(MAE)。

l2范式

定义

所有范式中最流行的是l_2-norm。它几乎应用于整个工程和科学的各个领域。根据基本定义,l_2-norm定义为

$||x||_2 = \sqrt{\Sigma_i|x_i|^2}$

应用

l2范数也被称为欧几里得范数,它被用作测量向量差的标准量。在l1范数中,如果欧几里得范数是针对向量差计算的,则称为欧几里得距离:

$||X_1-X_2||_2=\sqrt{\Sigma_i(x_{1_i}-x_{2_i})^2}$

或者以平方形式,即计算机视觉科学家之间所说的平方差之和(SSD):

$SSD(x_1,x_2)=||X_1-X_2||_2^2=\Sigma_i(x_{1_i}-x_{2_i})^2$

在信号处理领域最著名的应用是均方误差(MSE)测量,它用于计算两个信号之间的相似性、质量或相关性。最小均方误差

$MSE(x_1,x_2)=\frac1n||X_1-X_2||_2^2=\frac1n\Sigma_i(x_{1_i}-x_{2_i})^2$

正如前面在L_0-优化部分讨论的那样,由于从计算和数学的角度来看有许多问题,许多L_0-优化问题放松自己,变成L_1-和L_2-优化。因此,我们现在将讨论L_2的优化。

l $\infty$ 范式

定义

$||x||_\infty = \sqrt[\infty]{\Sigma_i|x_i|^\infty}$

现在,这个定义看起来又很棘手,但实际上它是相当狭隘的。考虑向量 $x$ ,假设 $x_j$ 是向量 $x$ 中的最高项,根据无穷大本身的属性,我们可以这样说

$x_j^\infty \gg x_i^\infty \forall i \neq j$

然后

$\Sigma_ix_i^\infty=x_j^\infty$

然后

$||x||_\infty=\sqrt[\infty]{\Sigma_ix_i^\infty}=\sqrt[\infty]{x_j^\infty}=|x_j|$

现在我们可以将l $\infty$ 范式简化为

$||x||_\infty=max(|x_i|)$

其实也就是该向量的最大项的大小。

ref:https://rorasa.wordpress.com/2012/05/13/l0-norm-l1-norm-l2-norm-l-infinity-norm/