量子力学也是量子多体系统，它也符合复杂系统的基本概念和特征，这里简单对比一下：量子力学: 纠缠态，坍缩，对称性破缺，不确定性，能级跃迁，能量分级，能级分裂，波粒二象； 复杂系统: 临界态 ，相变，不可逆性 ，分岔/混沌，层展，系统分层，多稳态 ， 体能协同；
胖福的小木屋优质科学领域创作者
量子是什么、量子具有什么特性、又有什么作用？一文带你搞懂
适应力、自组织和层次性，这3大系统特征，为何在大卖场身上失效了？不出意外的，大卖场前三季度艰难依旧，上市企业中半数亏损，超六成净利润下滑。疫情和经济、消费和关店、新消费形式分流等，这些众所周知的原因，已没什么可说的了。资本从社区团购等新零售退出后，也开始从大卖场抽身。数字化转型、直播拓新等改革动作一直在做，但收效甚微。可见，大卖场运营系统运转开始失灵。
要解析问题，案例是少不了的。永辉是国内排名第二的超市品牌，而今也是业态中亏损最多的，达到了8.87亿元；营收降幅最大的是京客隆，同比下降了1402.58%，这两个数字属实不小。关店是重要的影响因素，永辉新开了32家店，最少关店17家，京客隆新开8家店，关了34家店。仅就这两组数字，已可见大卖场超市业态的困难程度。
通常认为大卖场之所以衰退，主要是商业模式已无法维继。以前集中消费的时代，流量全都汇集在大卖场，零售商的平台型商业模式，除了场地和运营等相关投入，包括进货成本在内，没有多少费用是自投的。同时商品差价，收取通道费，流量转化而来的场外租金收益，这三种收入形式构成了其商业模式。
这个商业模式趋向解体，其实是分阶段渐进的，第一阶段就是平台电商的冲击，电商虽然不见得先进，但整合了商品信息、支付和物流的效率更高，对线下大卖场的确是一种降维打击。但彼时大卖场并没有像今天这么困难，还采取了一些应对措施，比如沃尔玛与京东到家合作，大润发借助阿里平台等。
这种应对，就是系统3个特征之一的适应力。弹簧被按压和拉伸，能恢复原状，是适应力；人受到打击，能快速恢复精神和力量，是适应力；大卖场运营系统，受到电商降维打击，能保持生存和运营，也是适应力。之所以有适应力，是大卖场的内在运营体系，还能支撑其运行，但是业态的下滑已经开始了。
然而，这个适应力之所以还能抗住电商打击，是因为打击的力度还不够，没有将大卖场的商业模式打破。在后续的模式创新中，社交电商、社群营销、生鲜电商、社区团购，以及从大卖场细分出来的业态合力下，大卖场已经有些扛不住了，而疫情与最后稻草差不多。
此时大卖场的适应力逐渐消失，脆弱性更加明显。从系统思维看，大卖场已经没有了反馈机制，也找不到增强自身的康复能力。另外，大卖场火了20多年，其本身就具有稳定性与恒定性，这样业态的适应力是弱化的，这也是为何有一种说法：大卖场甚至传统零售之所以困难，是因为自己做的不够好。
大卖场运营系统的适应力不行了，第2个系统特征的自组织性，也跟不上节奏或者能力下降了，自组织更像是一种学习和进化能力。遭遇电商的时候，打不过加入是适应力，培养和增设新的业务团队，就是基于适应力的自组织。
但我们也知道，包括零售的全渠道和数字化转型，转向做仓储会员店等，都不是简单的自组织，而是需要对思维、业务模式和组织架构的全方位改造。只要一点做得不彻底，这种自组织就只体现了一种反应，不是真正的转型，其带来的价值就缩水，但实体店成本每天都在。
自组织有一些创新属性，既然是进化就可能演化出一些新结构和新物种，因此永辉试水超级物种，苏宁尝试苏宁小店，也是一种自组织。但问题在于，这种不可预测的新物种，最需要的是试验，这样就会出现一定的混乱，新零售的乱象到现在还历历在目。
无论新结构和新物种是否成功，或者大卖场自身转型是否理想，有适应力和自组织推动的变革，一定会带来内部的变化，就出现层次性这个系统的第3特征。全渠道、数字化、开发自有品牌、引进3R生鲜品、直播带货和自营社区团购等，无论哪个业务和体系，都是具有层次性的。这些业务不仅是独立板块，也是一个子系统，能发挥一定的功能，但都是服务于大卖场总体转型目标的。
大卖场运营系统，负责调节各业务板块的运作，从层次性来看，会出现一个稳定的，有效率和有适应力的结构。不过，这些层次性是否有效，就是另一回事了，比如前述的独立板块，到底哪个更重要？先要做什么业务？转型时代资源本就有限，大卖场要如何整合与组织资源，取得最大成效？事实上，无论是数字化、全渠道还是即时零售，都还没有做得更好。
简单点，大卖场衰退不是单一问题，显见的外因太多了，竞争生态，技术影响，资本推波助澜都是之一，但主要是大时代的转变。在内部，20多年的恒定期大卖场活得太滋润，外部变化未让其适应力更强，一些改变的作用很小。适应力不足、自组织能力就会打折，而层次性不清晰，也会使业务体系无所适从。当然也有很多零售品牌十分努力的，只是实体店在当前的确有些难做。
大卖场的系统问题，对个体也有借鉴。遭遇困难时，适应力不是被动出现的。有系统思维和知识体系，有专业和准备好的人，总有一定的应对之策。随着不断学习和进化，自组织和层次性自然就出现了。关键是，所谓系统的3个特征是一种规律，而不是人为努力的改变，因此做个了解行，最终还得看自己。#灵兽山商业笔记#
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2、具体特点：
（1）找寻车牌位置信息：根据图像信息，找到图像数据中车牌的精确位置。
（2）根据图像信息以及车牌的位置信息，准确识别车牌的号码和颜色信息，当车牌像素达到70以上，车牌识别率可达到95%以上。能够识别的车牌种类必须包含以下三类：
蓝底白字：小型载人汽车及小吨位货车
黄底黑字：中型载人客车、大型载人客车、大吨位货车、教练车。
黑底白字：外籍车，即车辆所有人为中国（大陆）以外国籍的。合资及三资企业用车；外交机构用车（各国驻华使领馆、国际组织驻华机构）。
白底红字：军队、武警、公安、国安、法警等单位的车辆。
（3）能够检测和发现无牌、号牌遮挡或者污损的车辆。
（4）车辆品牌识别：根据图像信息，车牌位置信息或车头位置信息，识别出图像中出现的车辆品牌及型号，其中车辆子品牌对于车头可以识别2100种，识别率大于90%，对于车尾可以识别340种，识别率大于70%。
（5）车辆颜色识别：根据图像信息，识别出图像中出现车辆的整体颜色，颜色信息包括A白、B灰、C黄、D粉、E红、G绿、H蓝、I棕、J黑、Z其他等车身颜色类别。（目前支持8种）
（6）假套牌的识别预警：能够识别车辆车架号（VIN码），进而通过连接车驾管数据库，可识别假套牌并进行报警。（通过对车辆行驶证或者车身VIN码拍照来做识别，移动端设备拍摄图片）
（7）车辆遮阳板识别：根据车辆车头信息，检测车辆遮阳板是否倒下，进而支持对倒下遮阳板的车辆进行检索和查询，能够快速搜索出遮阳板倒下的车辆。
（8）车辆年检标识位置识别：根据车辆车头信息，检测车辆年检标识的有无以及位置信息，进而支持对有此种特征的车辆进行检索。
（9）无牌或污损号牌车辆检测：根据车辆车头信息，检测无牌车辆，污损号牌车辆，并进行特殊标记，支持系统对此种特征的车辆进行检索。
（10）车辆实习标志识别：根据车辆车尾信息，检测车辆实习标志有无，以及实习标志的位置，最终系统可依据此信息进行车辆的精确检索。 #车型识别 #车牌识别 #车辆识别
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