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简介：基于各种各样的算法的全面研究，传统的眼睛的光测量仪器的自动识别被认识到。拿一台通用工具显微镜(UTM)是的透镜看法图象一个例子，2层为数据读的自动识别模型在采用一系列预处理算法以后被建立。这个模型是匹配方法和并发的背繁殖(BP)的基于关联的模板的最佳的联合神经网络。多重互补特征抽取在产生并发的网络的特徵向量被使用。以便改进容错能力，旋转不变的特征从位字符和轮廓特征的一个4-dimensional组基于Zernike时刻被提取也被获得。而且，操作时间和读物精确性能被设置阀值价值动态地调整。试验性的结果显示最新发达的算法有最佳的识别精确和工作速度。平均读物比率能完成97.23%。没有修改他们的原来的结构，识别方法能自动地很快并且稳定地获得光测量仪器的结果，它满足应用程序要求。

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简介：Inthispaper,regulatoryandoptimumprogrammingmodelhasbeenadopted.Consideringthecostsofemissionreduction,supervisionandpenalty,wewentallouttoanalyzetheoptimaldecisionofcostefficiencyofregulatorswhenimplementingthesethreepolicyinstruments:carbonemissionstandards,carbonemissiontradingpermissions,andcarbontaxesaswell.Itsresulthasindicated:Instrictaccordancewithcontroltargetoftotalcarbonemissions,regulatorsarewillingtorendersocialandeconomiccostabletoachievethegoalofoptimalcostefficiencybyregulatingcarbonemissionstandardsandsupervisingmarginalcostcausedbyvariationsintheprobability;fortunately,undertheconditionsoflowsupervisorycostandcertaincriteriawhichismet,theimplementationofcarbonemissiontradingpermissionscouldprovidesocialandeconomiccostwithopportunitiestorealizethatobjective;throughcomparativeanalysis,carbonemissiontradingpermissionshavetheadvantagesofhigherefficiencythancarbonemissionstandardsonthepremiseofincompleteinformation.Duringtheimplementationofcarbontaxesstrategy,whenthereexistsuncertaintyinformationintheenterprisesreductionbehaviors,theconditionwhichenterprisescanfullycomplywithisthetaxratelevelisnothigherthanmarginalpenaltyfunction;thetaxratelevelofenterprisesperfectcomplianceoughtnottobelowerthanthedivisionofmarginalpenaltycostandmarginalsupervisorycost.Theoptimalstrategyofenterprisesimperfectcomplianceisthatregulatorsvaryingthemarginalcostofemissionstandardsisequaltovaryingthatofsupervisoryprobability.

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