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家用汽车：#广汽与JEEP＂牵手＂#2012全年累计销量同比增长117%,全系车型销量创历史新高＂。中国市场凭借快速的增长跃升成为JEEP品牌除北美以外的第一大市场。近日获悉：广汽集团将组建广汽菲亚特第二工厂。     

自主品牌汽车品牌印象对消费者购买意向的影响研究——基于品牌强度的视角

本文以品牌印象为自变量,品牌选择为因变量,品牌强度为调节变量,提出假设,构建基础模型,通过对自主品牌汽车品牌印象和品牌强度的调研,推断自主品牌汽车消费者购买意向的影响因素.在收集数据、归纳处理以及模型验证的基础之上,获得下述结论:消费者对自主品牌汽车的品牌选择受到品牌印象和品牌强度的直接正向影响.表明在自主品牌汽车消费...     

中国汽车自主品牌的未来

文中对中国汽车工业的内外环境进行分析,提出汽车工业要持续发展必须走自主品牌之路。     

我国汽车年产破千万辆

商务部、发改委等六部委11月23日下发《关于促进我国汽车产品出口持续健康发展的意见》，要求大力实施汽车产品出口战略，扩大具有自主知识产权和自主品牌的汽车产品出口。     

“车”只是个传说 Dacia Duster

事实上这种非主流欧洲小车无论设计还是品质都和自主品牌差不多。     

真正的自主品牌亟待强大

不久前,有这样一条消息吸引了众人的眼球:国内首款中外合资企业自主品牌量产轿车"理念S 1"近日在广州下线。"理念S 1"是广汽本田启动自主品牌战略,并通过自身研发、制造出的首款量产车型。"合资"的广汽本田"生下了"一个"自主"的汽车品牌,这略显怪诞的事实,引起人们的注意当在情理之中。     

自主品牌集体逆袭，日系退出前十

总体来讲．9月份的汽车销量表现欠佳。日系车企集体退出前十名,但自主品牌表现势头良好。9月份汽车销量161.74万,环比增长8.17％,同比下降1.75％,为今年2月以来月度同比首次下降。9月份乘用车销量131.56万．环比增长7.93％,     

车轱辘话：自主汽车的围城论

对＂自主汽车＂这个提法,业界一直颇有争议,因为对于任何汽车品牌的拥有者来说,每个品牌都是自主的。但是,必须以讹传讹的是,＂自主汽车＂作为中国本土汽车的代名词已经深入人心,很难再换一种称谓了。     

超级熊猫：Fiat Panda 4x4

菲亚特的500系列小车为大众所熟悉,但是除了菲亚特500小车之外的熊猫小车相信大家可能会感到陌生,近日,菲亚特2013款熊猫4x4在巴黎车展之前曝光,且官图也曝光。 新款熊猫4x4被称为“超级熊猫“（superPanda）．从曝光的官图来看,新款熊猫4x4车身充满越野感的套件包裹．其中包括塑料车体护套、下包围以及铝制装饰条：车身底盘增高．提高了通过能力：轮辋采用了15英寸铝制轮辋。内饰方面．中控台采用了与车身颜色相呼应的军绿色,座椅采用了全新的造型。     

新闻·新车／红黑榜

2014年的3月份,国内汽车市场产销形势仍然较好,与2月份销量相比,3月销量回升显著,并且再创月份销量新高,环比和同比均呈增长。虽然在3月份迎来了车市315,但是合资企业品牌号召力依然强势,在第一季度末,加大促销力度抢占市场份额。而自主品牌这几年虽然进步较大,但是自主品牌汽车的市场份额再次下降,这也是自去年9月份以来,自主品牌市场份额连续7个月出现下降,状况让人担忧。     

用于人脸识别的图像预处理方法研究与实现

提出了一种人脸图像预处理改进算法:将图片转化为灰度图像后进行去噪滤波,根据灰度投影曲线确定人脸的边界,依据确定的眼、嘴以及脸的左右边界这些参数对图像进行剪裁,根据人脸特征的几何关系确定人脸图像的缩放系数,得到标准化图像.解决了传统方法无法适用于侧脸和双眼闭上的人脸的问题.     

变脸

《家用汽车》杂志2009年1月刊内容更加充实且精致,从现有栏目规划重组到为广大读者喜闻乐见的新栏目的设立,《家用汽车》力争为广大车友和读者朋友打造更异彩纷呈的汽车生活。     

Face recognition via adaptive image combination

Dimension reduction and manifold learning are the two most popular feature extraction methods. The two methods focus on spatial locality as a guiding principle to find a low-dimensional basis for describing high-dimensional data, but no bases or features are more spatially localized than the original image pixels. So, adaptive image combination is presented to represent a class by a combined sample. The combined sample is a linear combination of original samples in the same class. Adaptive image combination (AIC) find the best combination coefficients by minimizing the intrapersonal distance and maximizing the interpersonal distance. Experimental results show that AIC is effective.     

基于颜色和模板匹配的人脸检测

应用颜色信息探测图像的皮肤颜色区域，然后再用模板对该区域用模板匹配法进行模板匹配．这样无须对整幅图像进行搜索，也不需要对所有的窗口尺寸都匹配一次．从而大大提高了检测速度．     

论中国刑事司法程序异化的实践现状——基于典型案例的实证反思

通过对90起典型误判案件的经验分析,发现转型中国的刑事司法在程序运行方面,具有错误演化的重复性、辩护功能的次要性等异化特征;在证据使用方面,具有证据收集的非法性、证据效果的间接性、证据认定的随意性等异化特征;在权利救济方面,具有救济原因的偶然性、救济渠道的阻滞性、救济方式的博弈性等异化特征。刑事司法程序的异化引发了受害主体的多元性、危害程度的深远性、赔偿救济的有限性等一系列不良后果。而这些异化现象,必须通过制度与条件的双重改进方可缓解。     

杨公山隧道洞口段的偏压处理

介绍杨公山隧道的洞口偏压情况，分析了隧道偏压产生的原因，提出并论证了隧道偏压处理的方法，达到了预期的效果．     

一种基于贝叶斯特征的视频图像人脸检测

提出了一种基于仿射运动模型和贝叶斯理论的视频图像人脸检测方法.建立仿射运动模型进行运动估计,提取运动对象区域;对训练图像提取人脸与非人脸的统计特征,利用贝叶斯准则建立概率模型;根据贝叶斯分类器和支持向量机分类器将图像特征分为人脸类与非人脸类,从而检测出视频运动图像中的人脸区域.     

改进的PCA人脸识别新算法

针对经典PCA人脸识别算法受光照条件影响的缺点,本文提出了一种新的改进的PCA人脸识别算法．该算法在图像的预处理阶段,利用图像灰度的线性变换,增大每幅图像的对比度和亮度;对预处理后的图像则利用经典PCA算法进行处理,并在识别阶段,通过对体现光照变化的三个主分量进行加权处理,减少它们在识别中占的比重．实验结果表明,该算法是有效的,能够减少光照条件对人脸识别的影响．     

Face Hallucination with Weighted Nuclear Norm Constraint

Face hallucination via patch-pairs leaning based methods has been wildly used in the past several years. Some position-patch based face hallucination methods have been proposed to improve the representation power of image patch and obtain the optimal regressive weighted vector. The rationale behind the position-patch based face hallucination is the fact that human face is always highly structured and consequently positioned and it plays an increasingly important role in the reconstruction. However, in the existing position-patch based methods, the probe image patch is usually represented as a linear combination of the corresponding patches of some training images, and the reconstruction residual is usually measured using the vector norm such as 1-norm and 2-norm. Since the vector norms neglect two-dimensional structures inside the residual, the final reconstruction performance is not very satisfactory. To cope with this problem, we present a weighted nuclear-norm constrained sparse coding (WNCSC) model for position-patch based face hallucination. In addition, an efficient algorithm for the WNCSC is developed using the alternating direction method of multipliers (ADMM) and the method of augmented Lagrange multipliers (ALM). The advantages of the proposed model are twofold: in order to fully make use of low-rank structure information of the reconstruction residual, the weighted nuclear norm is applied to measure the residual matrix, which is able to alleviate the bias between input patches and training data, and it is more robust than the Euclidean distance (2-norm); the more flexible selection method for rank components can determine the optimal combination weights and adaptively choose the relevant and nearest hallucinated neighbors. Finally, experimental results prove that the proposed method outperforms the related state-of-the-art methods in both quantitative and visual comparisons.