【摘 要】
：
摊贩常规概念是指摆摊的人,衍生意义包含摊贩及其活动存在的空间。本文研究语境下的摊贩具有三层含义:摊贩,摊贩经营活动及摊贩空间。摊贩经营活动对于城市具有重要意义,不仅丰富城市商业业态,便捷市民生活,而且可以解决城市大量外来人口的就业问题。大成路摊贩空间作为武汉知名的非正规性商业市场空间,承载市民数十年的市井生活集体记忆。本文以大成路摊贩空间为研究对象,探讨摊贩空间和城市空间的关系。本文主要运用文献分
论文部分内容阅读
摊贩常规概念是指摆摊的人,衍生意义包含摊贩及其活动存在的空间。本文研究语境下的摊贩具有三层含义:摊贩,摊贩经营活动及摊贩空间。摊贩经营活动对于城市具有重要意义,不仅丰富城市商业业态,便捷市民生活,而且可以解决城市大量外来人口的就业问题。大成路摊贩空间作为武汉知名的非正规性商业市场空间,承载市民数十年的市井生活集体记忆。本文以大成路摊贩空间为研究对象,探讨摊贩空间和城市空间的关系。本文主要运用文献分析、Mapping、统计分析、考现学和案例研究等方法对摊贩空间进行研究:（1）梳理大成路及摊贩经营活动的发展历史。（2）宏观层面研究大成路周边城市空间及人群,论述大成路摊贩及其经营活动存在的原因。（3）中观层面研究大成路街道空间物质环境和城市管控对摊贩的影响。（4）微观层面研究大成路摆摊活动影响因子及摊贩如何使用城市空间。（5）采用多种原则对大成路摊贩进行类型划分,并选取服饰类、餐饮小吃类、水果类摊贩空间作为典型摊贩空间研究案例。通过对7个典型案例进行单独分析和对比分析,归纳总结摊贩空间特征。摊贩空间的城市策略及其城市意义如下:（1）摊贩空间的城市策略为:时间换空间与空间换时间、日常工具非正规性使用、空间挪用和弹性边界。（2）摊贩对城市及城市生活的意义。摊贩及其经营活动通过功能置换方式激发城市空间活力,完善城市基本功能,并借助空间挪用方式实现空间共生。（3）摊贩空间研究引发对当前城市管控现状的思考。城市管控需因地制宜,在满足城市空间基本功能前提下,尽可能保留摊贩的非正规性特征。（4）摊贩空间研究对城市规划设计的启示。非正规性作为一种新的发展模式,通过设计少量未定义的城市空间为摆摊活动创造载体空间,对于特定片区的规划设计可以结合城市空间属性及周边空间物质环境,构建柔性边界及心理安全边界。
其他文献
手势作为人类与外界交互的重要方式之一,在人机交互的应用中起到重要的作用,因此准确地估计人手三维（3D）姿态是必不可少的。而深度卷积网络在各类应用中都有较为出色的性能,故在单目RGB图像估计人手3D姿态的任务中使用深度卷积网络进行研究与探索。因为深度卷积网络的性能与网络训练时所使用损失函数、研究问题的先验知识有关,故研究了高斯损失函数、人手关节点间前后位置关系以及相机透视成像原理在基于深度卷积网络的
分布式深度学习训练中,传统的模型并行和数据并行由于并行粒度大,节点资源利用不充分,效率不高。近年兴起的流水线并行模式,克服了以上两种模式的缺点,提高了设备资源的利用率,降低了通信量。然而,在流水线并行的模式中,由于任务本身的复杂性,仍然存在节点任务划分不均衡、各节点并行不充分的问题。为了进一步提高流水线并行的效率,基于任务的数据流图分析,提出一种在流水段中加入卷积层修剪策略的流水线并行方法Pipe
由于Gm-APD阵列探测器具有单光子灵敏度,能够实现在弱脉冲条件下对1km以外的弱目标进行成像。但是,Gm-APD阵列探测器同样易受环境光和探测器本身温度的影响,探测数据中存在大量噪声。因此,Gm-APD阵列探测器探测数据的噪声抑制和实体回波分割是远距离成像实际应用中尤为重要的问题。本论文围绕上述问题,研究了白天强噪声场景下建筑物目标弱回波信号提取和复杂场景感兴趣目标回波信号提取算法。针对Gm-A
随着视频监控的普及,基于视频信息的研究日益活跃,其中步态识别是非常重要的一个方面。步态识别是一种生物特征识别方式,根据行人行走时的姿态特征识别其身份。相比于人脸、虹膜等其他识别方式,步态识别具有无接触、远距离和难以模仿等优势,因此近些年得到了大量研究者的关注。然而,由于步态容易受到衣着、携带物、视角、光照和物体遮挡等协变量因素的影响,目前步态识别方法还难以进入到实际落地应用的阶段。在这些影响因素之
随着经济的飞速发展,长江中下游地区城市化程度不断提高,热岛现象日益严重。江河风对于滨水区域微气候具有调节作用,但是滨江街区空间形态的密集无序严重削弱了江风向城市街区渗透的能力。合理的开敞空间配置可以微调街区空间形态,从而增强江风渗透能力。商住街区是滨江街区的重要构成部分,掌握滨江商住街区开敞空间配置与江风渗透能力的关联性并提出开敞空间配置策略,对于改善滨江街区微气候环境具有重大意义。基于此,本文以
海洋运输是国际间贸易运输的主流方式,全球贸易额的80%以上及其价值的70%以上均由世界各地的海港运输和处理。在海洋运输中,如果一些港口或航线发生故障,会导致全球班轮运输网络局部崩溃,甚至会使世界经贸格局发生变化。采取怎样的方法能够使得全球班轮运输网络鲁棒性提高?如何描述全球班轮运输网络与经贸格局间的联系?基于上述问题,本学位论文从港口层次、航线层次两个角度出发,研究全球班轮运输网络的鲁棒性。本文的
随着科学技术的进步,军事信息化革命也在不断加速发展,科学技术在军事领域的应用显得尤为重要。现今战争环境和作战方式也在不断改变,面对瞬息万变的战场环境及海量的战争信息,面临以下问题挑战:一是战争信息涉及范围广且内容复杂,对信息缺乏统一的描述规范,信息资源的共享不足;二是指挥决策人员处理海量战争信息时,难以快速有效地对信息进行融合并对敌方目标进行威胁评估;三是面对敌方新的进攻态势,指挥决策人员不易依据
随着互联网的发展和数据量的激增,如何从海量数据中快速筛选出用户感兴趣的商品和信息变得愈发迫切。人们对推荐系统的性能和鲁棒性要求也越来越高。同时,数据的爆发式增长使得特征数量也迅速增加,给推荐模型带来很大的挑战,而人工进行特征工程或处理特征之间的交互关系则非常耗时并且有很高的人工成本。如何利用机器学习模型自动地学习特征之间的关系,高效地从高维且高度稀疏的特征中学习到有用的信息成为了富有挑战性的课题。
近年来我国大型城市尤其是省会城市轨道交通建设已步入高质量发展期,其节能、高效、运量大、安全等特点成为城市重要的公共交通方式。城市地铁站点成为城市空间结构中的重要节点,站点出入口与多种类型的城市空间对接,站点外部空间（公共空间）成为城市人群与城市发生联系和互动的焦点空间。但产生诸多城市问题,如未满足人流集散需求、活力不足、空间品质下降。对地铁站点外部空间（公共空间）展开实证研究,为其设计和管控提供指
背包问题是一类具有广泛应用的经典问题模型。预算最大覆盖问题（Budgeted Maximum Coverage Problem）是一个具有许多实际应用的0-1背包问题的变种问题。给定n个具有非负利润的元素,以及m个具有非负权重的物品和一个总预算C,物品和元素之间通过一个关系矩阵建立联系。预算最大覆盖问题的目标是选择一个物品的子集,使所选子集的总权重不超过总预算,同时覆盖的相关元素的总利润最大化。注