个人所得税征收现状的分析及完善建议

对河南省新乡市地税征收情况进行了分析,个人所得税收入绝对数额逐年增长,但相对税基来说,其征收率并不高。现行税制模式、税率设立、征管手段等各方面严重制约了该税的增长势头,为此本文建议选择分类综合课税制,重新设定科学的税率结构,建立完善的征管体制等手段,为将个人所得税培育成地方税收的主体税种,积极地创造条件。     

SDC在主叫号码规范中的应用

网内和网间主叫号码传送的规范从2002年制定开始到运营商实施至今,已经取得了巨大的成效,但由于种种原因网内不规范主叫仍然大量存在.     

中小企业ICT解决方案初探

随着信息通信技术的飞速发展，中小企业信息化开始持续走热，无论是国内还是国外，无论是典型案例还是统计数据，都已经证明，信息技术的应用对中小企业降低成本、提高效率、扩展市场，具有十分重要的作用。但是中小企业规模小、数量多，不可能都像大中型企业一样，设立庞大的IT部门，投入太大的成本。市场竞争迫使固网运营商越来越注重提升ICT服务能力。中小企业数量众多，是一个不可忽视的客户群体。如果固网运营商能以中小企业客户群为契机，为其提供更加有针对性的、实用的信息化解决方案和服务，将会在ICT市场赢得更多的份额，并能逐步深化ICT技术整合能力，提高ICT服务品质，巩固企业在信息化建设中的主导地位。     

ActiveX控件在VFP中的应用

本语文阐述了ＡｃｔｉｖｅＸ控件的基本原理及其在ＶＦＰ中的应用技术,并给出了应用实例。     

近邻局部OMP稀疏表示图像去噪

目的 基于分类的稀疏字典去噪算法改善了字典训练阶段的效率问题,但稀疏分解阶段仍是全字典匹配,影响算法运行速度。为了解决稀疏去噪算法在稀疏分解阶段因复杂矩阵运算及字典全局搜索导致的算法效率低,以及冗余的稀疏字典因无法描述图像具体特征而影响图像去噪效果的问题,提出改进算法。方法 首先稀疏分解阶段,在原正交匹配追踪算法基础上引入字典原子聚类思想,提出局部正交匹配追踪算法,将全局搜索优化为局部搜索;为保证局部搜索仍能保持良好的匹配结果,提出近邻择优策略,计算聚类中心与信号原子的距离,从而按照某一阈值自适应地选择最优的n个子字典作为稀疏分解的匹配空间;最后将图像分解为内容簇和背景簇,对内容簇采用基于近邻的局部K奇异值分解（K-SVD）算法去噪,背景簇采用均值滤波方法去噪。结果 对USC标准数据库中大量图像进行去噪实验,本文算法去噪结果的峰值信噪比值比K-SVD算法平均提高了1.53 dB,比2维块匹配（BM3D）算法平均提高了0.72 dB,比聚类的稀疏表示去噪（CSR）算法平均提高了0.5 dB;运行时间比原算法提高了23.2%。结论 本文算法针对灰度图像去噪,在去噪效果及去噪效率方面均有改善,尤其对细节纹理较丰富的灰度图像去噪具有一定的应用价值。     

一种改进的粒子滤波算法及其在GPS/DR组合定位中的应用

针对粒子滤波的重要性密度函数选择问题,提出一种基于集合卡尔曼滤波(Ensemble Kalman Filter,EnKF)的改进粒子滤波算法。该方法利用集合卡尔曼滤波产生粒子滤波在每一时刻各粒子的重要性密度函数,在融合最新观测信息的同时,使重要性密度函数更加符合状态的真实后验概率分布。为消除样本枯竭现象,对重采样后的粒子进行马尔科夫链蒙特卡洛处理。在仿真实验中,将新算法用于GPS/DR组合定位系统,与粒子滤波、扩展卡尔曼粒子滤波以及无迹粒子滤波进行比较。仿真结果表明,该算法的估计精度高于传统粒子滤波算法,同时其能够有效控制计算量,并且在粒子数目较少时仍能保证较好的估计性能。     

一种快速均值漂移图像分割算法

图像分割是图像分析及图像理解的关键步骤。与其他图像分割算法相比,均值漂移(Mean Shift)算法具有原理简单、无需先验知识、可以处理灰度图像及复杂的自然彩色图像等优点。但该算法需要对图像中每个像素点进行迭代计算,因此分割所需要的时间较长。本文提出了一种快速Mean Shift图像分割算法(Fast mean shift,FMS),将少量像素点作为初始点进行迭代计算,而出现在高维球区域内的其他像素点根据其到已有类中心的距离进行归类,从而减少Mean Shift算法的迭代次数,缩短分割时间。实验结果表明,本文提出的快速Mean Shift图像分割算法可以获得良好的分割结果且具有较高的分割效率。     

新一代综合智能业务平台展望

固网智能化是挖掘PSTN潜力的技术,更是所有固网运营商实现现网增值,将PSTN与PHS、IP网络等有机融合以及向NGN、3G平滑演进的关键战略,其根本目的是帮助运营商在开展全业务前成功实现转型。全网智能化将用户属性与交换设备分离的组网思路,使得PSTN和PHS乃至NGN/3G网络在业务层面上的融合成为可能,因此,固网智能化是实现网络融合的重要手段,是构建新一代综合智能业务平台的第一步。综合智能业务平台构建步骤综合智能业务平台架构如图1所示。其构建将遵循分步改造、充分保护已有投资的总体策略,分3个阶段实施。第一阶段,进行PSTN…     

中小企业ICT解决方案初探

中国网通集团上海市分公司 随着信息通信技术的飞速发展,中小企业信息化开始持续走热,无论是国内还是国外,无论是典型案例还是统计数据,都已经证明,信息技术的应用对中小企业降低成本、提高效率、扩展市场,具有十分重要的作用.     

时序数据曲线排齐的相关性分析方法

时序数据是数据挖掘的一类重要对象.在做时序数据分析时,若不考虑数据的时差,则会造成相关性的误判.所以,时序数据存在相关性和时差相互制约的问题.通过对时序数据的相关性和协同性进行研究,给出了双序列的相关性判定方法和曲线排齐方法.首先,从时间弯曲的角度分析了两类相关性错误产生的原因及其特点;然后,根据相关系数的渐近分布得到相关系数在一定显著性水平上的界,将两者综合得到基于时移序列相关系数特征的相关性判定方法;最后,提出一种基于相关系数最大化的曲线排齐模型,其适用范围比AISE准则更广.模型采用光滑广义期望最大化(S-GEM)算法求解时间弯曲函数.在构造数据和真实数据上的数值实验结果表明:该相关性判别方法在伪回归识别中,比常规的3种相关系数以及Granger因果检验更有效;提出的S-GEM算法在大多数情况下明显优于连续单调排齐法(CMRM)、自模型排齐法(SMR)和极大似然排齐法(MLR).该文考虑的是双序列的线性相关问题和函数型曲线排齐方法,这些结果可为回归分析的相关性判定和时间对齐提供理论基础,并为多序列相关性分析和曲线排齐提供参考方向.