第四代呼叫中心技术在辽宁“95598”客户服务中心系统的升级应用

辽宁省电力有限公司已于2003年初完成了全省13个供电公司的“95598”客户服务中心的建设。2004年5月．国家电网公司就“95598”系统建设出台了“‘95598’客户服务系统的用户评价办法”．并要求各网省公司按照有关规范贯彻执行。[编者按]     

通用易用撬开OA市场的杠杆

放眼全国的协同OA软件市场，很多项目实施过程中，凸显出进退两难的境况——高昂的成本、各实施单位复杂多变、执行难度大．领导重视不够，以致项目成功率不到40％．客户满意率仅为45％．一度使国内协同OA软件市场停滞不前，难尽人意。     

合纵联横共谋导航产业发展

合纵联横的理念，我引入了今天我演讲的主题，合纵联横共谋导航发展，我们可以从导航格局来说，除了从最基础的测绘到导航自主厂家，到（英文）的客户，或者是一个最终的消费者来说，中间其实就像上午各位所提到的，是一个跨行业的这样一个合作的模式，通过用导航地图，通过GPS的应用与各个不同的硬件厂家，OEM的生产厂家，通过运营商这样实现最终目标客户的一个提供不同的解决方案。根据日本（英文）网的标高，在2005年车载导航，     

面向企业客户市场的电信价值链整合

伴随着“移动梦网”、“互联星空”等的出现,旨在广泛利用社会资源以形成新价值链的电信价值链整合成为电信业界共同关注的热门话题,产业联盟、生态圈、宽带价值链等层出不穷的新名词也吸引着众多的眼球。毫无疑问,以“移动梦网”为代表的电信价值链整合获得了很大程度的成功,这一点从其构建的交易平台的用户人数、参与的SP个数、交易次数和成交金额,还有对基础电信业务的拉动及客户满意度、忠诚度的全面提升等各个方面可以得到验证。事实胜于雄辩,电信价值链整合是正确和有益的,在以后的发展中也必将进行下去,将会有更多的运作模式、业务形态被创造和激活。但目前电信价值链整合的尝试都是在公众客户市场中,那么在同样具有巨大商业价值和开发潜力的企业客户市场,电信营运商可否进行类似的整合,实现赢利模式的创新,从而推出具有市场前景的新应用、新服务,进而形成竞争优势呢?     

安捷伦低成本测量解决方案助力全球客户行业发展

作为安捷伦测试与测量业务全球战略的重要组成部分，安捷伦成都测量仪器分部近期推出了其新一代低价位、高性能且结构紧凑的入门级测量产品Agilent N9320A射频频谱分析仪。Agilent N9320A的面世将进一步丰富安捷伦低成本测量领域的产品结构，帮助中国和全球客户降低测量成本，提升市场竞争力，同时助力中国以及全球电子产业的繁荣发展。     

基于Transformer的实时语义分割网络及应用北大核心CSCD

为提升机器人对电缆隧道场景的环境感知能力,提出了一种适用于电缆隧道场景的实时语义分割网络。使用Transformer结构提取图像全局语义信息,同时使用卷积神经网络捕获图像局部细节信息,将二者结合增强图像分割精度。同时,针对机器人以及隧道特点,将语义分割结果转化为机器人前方目标信息以及机器人偏离情况信息,辅助机器人导航避障。实验结果表明,所提出的网络在公共数据集Cityscapes、CamVid上平均交叉联合度量分别为77.2%、76.8%,相比BiSeNet分别提高了8.8%、8.1%,并能较好地适应于实际电缆隧道环境中,提供有效的场景感知信息,实现自主避障。     

一种采用压缩协方差的无线电宽带频谱感知方法

为有效降低宽带频谱感知的观测时间和计算复杂度,提出了一种基于压缩协方差的无线电宽带频谱感知方法。首先,通过循环稀疏规则测量不同标记的距离,运用多陪集采样组代替奈奎斯特模数转换器,形成基于多陪集采样库的欠奈奎斯特采样结构;其次,构建压缩协方差频谱感知模型,运用频谱决策模块对输入样本进行处理,完成频谱分析;最后,通过Matlab生成测试信号数据,对所提频谱感知算法进行建模与性能分析。实验结果表明,所提方法能够将检测误差控制在有效范围内,且与传统频谱检测方法相比,所提方法在不同信噪比环境下具有更高的频谱检测水平度。     

基于身份感知模型的素描人脸识别方法

针对素描图像和光学图像之间存在较大的模态差异这一问题,提出了一种基于身份感知模型的素描人脸识别方法,实现跨模态图像生成和素描人脸识别。该方法应用新的感知损失来监督图像生成网络,生成更好的跨模态图像,减少模态差异带来的识别精度损失,并通过三元组损失来正则化类内和类间距离,增强识别模型的性能,用联合训练策略提升素描人脸识别能力。在UoM-SGFSv2、e-PRIP等素描人脸数据集上的实验结果表明,该方法识别效果优于其他对比算法。     

基于贝叶斯压缩感知的子空间拟合离格DOA估计

针对传统的基于稀疏贝叶斯学习（Sparse Bayesian Learning,SBL）的波达方向估计算法对噪声鲁棒性不高的问题,提出了一种基于SBL的子空间拟合离格波达方向(Direction of Arrival,DOA)估计方法。首先对接收数据的协方差矩阵进行特征分解,获得信号的加权子空间,构造等价信号的稀疏表示模型并利用贝叶斯学习算法进行参数求解。同时对于网格划分带来的建模误差问题,采用了离格贝叶斯推导（Sparse Bayesian Inference,SBI）算法进行求解,利用期望最大化算法迭代更新相应的参数。仿真结果表明,相对于传统的DOA方法,该方法具有更好的估计精度。