有人计算过六和合彩的概率计算型彩吗,是不是只选6个数字?

 之前自己做实验也用过MRF(Markov Random Filed马尔科夫随机场),基本原理理解但是很多细节的地方都不求甚解。恰好趁学习PGM的时间整理一下在机器视觉与图像分析领域的MRF的相关知识。

 在机器视觉领域一个图像分析问题通常被定义为建模问题,图像分析的过程就是从计算的观点来求解模型的过程一个模型除了可以表达成图形的形式外,通常使用一个目标函数来表示因此建模的过程就是定义目标函数的过程,模型求解的过程也就是利用各种优化工具或者知识来解目标函数的过程之所以需要使用各种优化工具,是因为在处理过程中存在着各种各样的不确定性使用优化工具可以比較客观真实的模拟模型解。

constraints是必须的我们可以从图像中像素的空间和视觉上下文(比如车在路上跑,飞机停在飞机场中)来理解场景;吔可以利用low-level来制作feature描述物体再利用feature的上下文语义识别物体;高层特征可以通过对底层特征的抽象得到;底层特征可以通过图像中像素间朂基本的位置关系得到。在这所有的抽象过程中Contextual

      那么,为什么MRF适用于图像分析呢首先给个假大空的说法:MRF理论提供了一个方便且具有┅致性的建模方法。不管是有上下文依赖关系的实体(如图像像素)还是具有内在联系的features,MRF通通都能搞定接下来,就来啃啃为什么MRF在機器视觉和图像理解领域具有那么多的应用发了那么多paper吧。

        labeling问题是机器视觉和图像分析领域的基本问题了图像分割,目标识别等问题嘟可以看做是labeling的问题的延伸简单的讲,图像的labeling就是将一组标签(labels)赋给图像中的每个像素

          令L代表所有的标签集合(label set),S代表需要被赋予标签的元素的集合比如S代表一张图像。当我们需要进行边缘检测时问题就转化成了从L={edge, nonedge}中选择一个标签赋予S中的任一元素s,此时S代表圖像s代表图像中中某个像素。如此这般我们能够得到由S中所有像素s的标签构成的集合f={f1,,,, fn},n与S的像素数一致f的取值生成过程,可以看做昰一个函数在离散定义域S上的求值过程:  f : S  --->L也就是说,f是一个从S到L的映射(Mapping)作为随机场的术语,labeling也被叫做“configuration”这个实在不知道怎么翻译。在计算机视觉领域configuration或者labeling问题都可以和图像,边缘图像图像特征,物体特征或者是物体的姿态转移矩阵相对应

        上面的标签问题隱含了一个假设:对于S中任一元素s,它的label只能在L中取值如果有S中有n个像素,L中有M种取值那么f一共有多少种取值呢?M^n种那么如果对于潒素s,每一次label时L集合都不一样呢?我们用Li表示第i次label过程时的label set那么有F=L1 x L2 x ...x LM。注意这个表达式!

根据变量的规律性和连续性我们可以将视觉label問题分为以下四类:

processing)。图像复原或者图像平滑可以看做是LP1型问题S是图像的像素,L是一个实整形变量二值图像或者多通道图像的复原鈳以看做是LP2型问题。与连续复原类似目标是估计从输入图像估计真实图像信号。不同之处在于结果图像的每个像素的像素值是离散值并苴L也是离散值的集合Region segmentation(图像的分割问题)也可以看做是LP2型问题。分割就是将输入图像分成几个不同的区域每个区域内的像素具有统一戓者相似的特性,例如亮度(gray)相近颜色(color)相近,纹理(texture)相似每个区域的像素可以看做是具有相同label。图像的边缘检测可以看做是LP2型问题每一条边上的像素周围都有若干个非边缘的像素,根据梯度或者其他度量可以判断一个像素是不是属于一条边缘{edge, nonedge}。基于特征的粅体匹配或识别可以看做LP3型问题每一个s可以看做是图像特征的索引,图像的特征可以是点线段或者区域。问题转化为从图像特征到物體模型的映射姿态估计(Pose estimation)可以看做是LP4问题,这个不怎么了解暂时先不介绍。

1.3 基于优化的方法

优化(Optimization)在图像分析领域一直扮演着关鍵的角色一个问题可以表述成为优化一些指标的过程。优化问题之所以能有如此广泛的应用一方面是因为它能处理成像和视觉领域的眾多不确定性,例如大气湍流对遥感成像的影响人工解译遥感图像时受人眼限制造成的含糊不清的情况。很多现实问题都不存在有精确苴完美的解决方案优化给我们提供了某种意义上的解决方案的替代品。

1992)将问题转化为最大化似然概率计算型彩之后,边缘检测还被萣义为使用某些简单的运算子例如Gaussian 算子,Sobel算子等

 传感器成像和传输信号时,由于物理原因会导致图像中包含不确定的噪声和干扰;利鼡优化模型可以很好的解释这个问题图像中,同一物体通常呈现不同的形状例如,握着拳头的手和五指伸开的手;图像或遥感图像中由于其他物体遮挡造成的物体轮廓的不完整性。在这些情况下精确而完善的解决方案仅仅是空中楼阁,远不如寻找不精确但目前最佳嘚解决方案这就是优化的魅力所在。

        问题表述包含两个层次:描述和形式化计算前者重点在于如何表述(represent)图像特征和物体形状。后鍺关注如何表述解决方案这跟S和L的选择有关。例如在图像分割问题里我们可以选择使用链式边界的位置表述解决方案;也可以使用区域的掩码(region map)来做同样的工作。特别的使用区域的掩码更适宜使用MRF模型。

        第二件事是如何形式化表示优化的目标函数目标函数将解决方案映射到实际计算空间,并且可以衡量解决方案的质量或者损益。这个形式化表述决定了变量如何相互约束例如像素的亮度属性如哬跟相邻像素有关等等。

        第三件事是如何优化目标例如如何在问题空间寻找优化的解决方案。这里需要注意两点:(1)局部极小值存在於非凸函数的问题;(2)算法的空间复杂度和时间复杂度这两者在某种程度上来讲相互矛盾,目前还有没算法能够高效获得全局解

        上述三件事相互联系。首先表述的形式影响目标函数的形式并且影响搜索算法的设计。同时目标函数的形式也影响搜索算法。例如假設两个目标函数具有相同点作为唯一全局最优解,但是其中一个是凸的但是另一个不是。那么凸的这个解更可能是我们希望的那个因為它的求解搜索起来更方便。

之所以说这是老大难因为研一时看了俩月的MRF,始终不能白为什么就非得有这么个玩意儿到现在也理解得半生不熟的。能量函数的角色可以从两个假大空的方面来理解:(1)作为解决方案的全局质量评价的衡量标准;(2)作为一个最小化的解決方案的搜索过程的guide作为代价(cost)的定量描述,能量函数通常期望是一个最小又最全局的解决方案基于这种期望,我们在设计能量函數时应当朝着让能量函数简单小巧可爱的方向来表述这个原则的专属术语叫“correctness

        鉴别两种不同类的问题,可以尝试调试模型例如,如果┅个优化程序的输出不是期望的那么可能有两个原因:(1)目标函数不正确;(2)局部最小化时有错。哪一个是真正的原因您就试去吧

        在实空间最小化的时候,例如能量函数是平滑的凸函数时,全局最小化就可以等价为局部极小能量函数的梯度但是,当问题非凸时通常没有通用的方法来有效获得解。在假设验证的方法中一系列高贵冷艳的有效算法都可以用爱生成假设解,例如Hough TransformInterpretation tree search和几何散列等。茬这些策略中能量函数仅用作评估度量,而不是作为搜素guide需要注意启发式搜索在优化问题中的作用。

1.3.3 目标函数的形式化表述

        在模式识別领域能量函数大致有两种形式:参数和非参数。在参数形式中基础分部的类型是已知的,并且分布的参数有限固定因此当参数设萣时,能量函数的形式可以使用公式表述非参数的方法也可以叫做分布树(distribution tree)方法,分布未知因此,分布要么根据数据估计要么根据預先设定的具有若干未知参数的基函数估计得到这个预先规定的基函数将决定能量函数的公式化形式。尽管我们以参数和非参数来划分其实这两种形式本质上都有参数。这是因为在任何实例中我们都需要决定参数来定义能量函数。

        能量函数最为重要的两个要素也就呼の欲出:形式和参数这两者也同时决定了优化问题的解决方案。形式依赖于解f和观察数据d记作E(f|d)。参数集合记作θ,因此能量函数可以进一步写成E(f|d,θ)通常,目标解记作f*当参数作为能量函数定义的一部分时,目标解的求解过程可记作f*=arg minE(f|d)当参数不确定时,这个形式并不完整这些参数应当提前被设定或者在计算过程中能够通过某些方法估计。这也是MRF模型的一个重要的研究方向

        成像系统的不确定性,使得概率计算型彩和信息论有了用武之地例如,当有关数据的一些分布知道但是先验信息不知道时,我们可以使用maximum likelihood(ML最大似然)准则。f* = arg max P(d | f)另一方面,如果只有先验知识那么maximum entropy(最大熵)就更适合:

       当先验和似然分布都已知时,可以通过贝叶斯准则来获得最好的结果(Therrien 1989)貝叶斯 统计准则是参数估计和决策只是的重要基础,特别是MAP principle在机器视觉领域应用广泛MAP也在MRF的模型优化中起着重要作用。

       MAP-MRF框架最早出现在1984姩(Geman)在这个框架 中,很多统计图像分析问题已经有所讨论本节主要针对MAP-MRF的概念已经其在labeling问题中的基本应用来扯淡。

      在贝叶斯估计中通常使用风险最小化的方法来获得优化估计。f*的贝叶斯风险(Bayes risk)可以定义为:

此处d是观察到的数据,C(f*, f)是代价函数P(f|d)是后验分布。首先我们需要根据先验和似然计算后验分布。这里将用到贝叶斯定理:P(f|d)=p(d|f)P(f)/p(d)此处P(f)是labelings  f 的先验概率计算型彩;p(d|f)是观察数据d的条件pdf,也被叫做f对于d的姒然函数;p(d)是d的密度当给定d时,它是一个常量

这就是MAP估计。由于p(d)当d固定时是常量因此P(f|d)正比于联合概率计算型彩分布P(f, d),也等于p(d|f)*P(f)最终MAP估计的公式化描述可以写作:

这里是能量函数的先验。假设观测的值还需要加上一个高斯噪声di

那么,后验概率计算型彩可记作:

 如果把┅副图像看做是一个PGM模型那么图像中的每一个像素就代表PGM模型中的顶点。那PGM模型中顶点之间的边呢邻域系统就是针对这种相邻位之间嘚概率计算型彩依赖而设计的。在之前的文章中曾经提到过马尔科夫性是指一个事件当前的状态只与它直接的原因(cause)有关,而其他事件无关这里更多的体现的是时间上的马尔科夫性。那么转移到随机场(Random Filed)中利用领域系统可以分析空间上的马尔科夫性,也就是说:┅个像素点的特性更可能受它周围像素的影响,与它距离越远的像素对它的特性的影响越小。为了对这种关系建模前人引入了“邻域系统”,定义了图像中一个像素(中心像素)受周围哪些像素(Neighbourhood)的影响。中心像素和相邻像素一起构成的集合,称之为“Cliques”国內常见的称呼是“组团”,我也实在不知道咋翻译好

         在上图中,x是图像中的任意位置的像素紫色的点代表的是与x相距为dis1=1的所有相邻像素;淡蓝色的点代表的是与x相距为dis2=sqrt(2)的所有相邻像素。紫色和淡蓝色的点我们都可以称之为X的相邻像素在具体应用中,选取以x为中心 多夶范围内的点为x的相邻像素点,不是固定不变的那么如何定义

        对于图像X中任意像素x,X的邻域系统可以记作N那么N={Nx, x∈X},Nx代表x的相邻像素的集合;同时相邻的关系还满足如下约束:

  (1)x不属于Nx;(2)相邻关系是相互的,也就是说对于像素x和yy∈Nx且 x∈Ny。

8邻域系统图像X和鄰域系统N一一对应,X包含所有的顶点N根据相邻关系决定顶点间的连线。

       “Clique”是与x有关的属于X的一个子集更多的分析的是Nx里的几种依赖關系:(1)单点,x;(2)成对点x和y,比如x和N1;(3)三相邻点组:xy,z例如x,N1N2。一般来说这三种情况形成的集合被记作C1C2,C3:

event)假設f={f1,....fm},那么刚才叙述的联合事件则可简记为F=f对于离散的标签集合L,Fi=fi的概率计算型彩记作P(Fi=fi)简称P(fi);联合事件的概率计算型彩记作P(f)。对于连续嘚标签集合L我们可以知道pdf p(Fi=fi)和p(F=f)。

       上述(1)(2)中S-{i}是i除i之外的所有点,如果对于图像来讲i是其中一个像素,那么S-{i}就是除i之外的其他所有潒素;fs-{i}代表的是S-{i}中的所有点的标签集合;fNi={fi'|i'∈Ni}表示点i的邻域的点的标签集合

       在利用MRF建模解决实际问题时,往往将使用多个MRF比如在边缘检測时,一般会用到两个MRF模型一个对像素建模,一个对边缘建模

       马尔科夫随机场的概念和思想,来源于随机过程中的马尔科夫过程不過马尔科夫过程更多的是针对时间序列建模而MRF更多的针对的是空间关系建模。Besag于1974年指出了MRF中求联合概率计算型彩方法的和条件概率计算型彩方法的优缺点首先,没有好的方法来根据条件概率计算型彩求联合概率计算型彩其次 ,条件概率计算型彩本身受制于不明且高度限淛的条件 第三,联合概率计算型彩比条件概率计算型彩更自然这也是为什么目前大多数MRF都没有直接解MRF,而是多采用Gibbs采样的原因Hammersley和Clifford于1971姩证明了 MRF和Gibbs分布的等价性,这位解MRF中的联合概率计算型彩提供了一种特别的方法证明实在又臭又长,不讲了

function;T是Temperature的简写,一般情况下T=1;U(f)是能量函数等于所有可能的Clique的集合C的潜在能量的和,这个潜在能量的大小根据具体设定而有所不同根据上述形式,可以看出Gaussian distribution是Gibbs distribution分布嘚一个特例U(f)是MRF模型的核心

     我们知道,两个label之间的上下文约束(Contextual constraints)可以算作是传递上下文信息的最低阶约束这种约束,形式简单且计算量小这种约束可以变成Gibbs的能量函数,一般被叫做“pair-site clique potentials”之所以叫做这个名字,是因为:(1)这种约束的主要对象有两个;(2)对两个对潒建模符合PGM对关系建模的思想;(3)以能量表示两个对象之间的关系适用于GRF。

     更多的也可以考虑三个label之间的关系,等等但是机器视覺里最常用的,仍旧以成对能量函数为主此时,能量函数的形式可以写成:

这个式子也常备叫做二阶能量U(f)决定了GRF或者MRF模型的不同之处。

  这个模型能能够通过对fi的假设来进行分类

对于最简单的二分类问题来说,L可以看做是取两个离散值0或者1那么此时能量函数可以写作:

此处的β是i和i'的相互作用系数。如果N代表i的邻域集合对于图像而言,当N代表4邻域集合时auto-logistic model退化成为Ising model。此时条件概率计算型彩:

很多前輩对于MRF模型的改进都是基于设计特别的适用于实际应用场景的能量函数。上面的模型还有各种各样的变形比如 auto-normal model(Gaussian MRF),auto-regression model等等

  (最最简单的MRF終于忽悠完了,终于轮到高端大气的CRF了啊,好几天没动笔写罪过罪过。)首先我们来复习一下MRF的核心思想:针对标签集合F中任一元素fi其满足马尔科夫性:P(fi| fs-{i})=P(fi|fNi),也就是说fi只跟其领域系统的取值有关对于图像的标记问题,MRF的应用可以看做根据周围图像像素的标签来推测目标像素的标签。其实这里同样隐含着对图像底层信息的抽象比如两个相邻像素亮度越接近,那么像素越有可能被给予相同的标签这種抽象更多的体现在了能量函数U(f)的形式中。CRF由Lafferty于2001年提出其核心思想是不仅考虑f的马尔科夫性,同时也将抽象信息作为一个观察层对于觀察数据集合D中任意元素d,标签集合F中任意 元素fi如果每个fi都满足马尔科夫性:

那么我们称F为一个条件随机场。“条件”二字更多的是強调CRF是直接对后验建模,而不是对先验或者似然建模根据Gibbs等价性,我们也可将CRF写成:

CRF在图像分析中的应用比其在自然语言处理中的应用楿对简单它与MRF有两点主要的区别。(1)对于单点势能(unary potential)CRF包含所有的观测数据建模,而MRF仅对当前点计算;对于成对点势能(pairwise potential)CRF依旧包含所有点,而MRF仅包含观察数据di及其领域系统内点di'

DRF由Kumar于2003年提出,它更多的是CRF的延伸一方面,DRF只能用于二维的场景比如图像;另一方媔,DRF通过局部判别式分类器计算单点势能与成对点势能

Kumar利用线性模型来重新定义了能量函数。 


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“当然,应当指出对无房居民或虽有房住但条件不理想希望调整住房的家庭来说,這些年房价的上升确实增加了他们在居住方面的经济压力。因此国务院适时出台调控市场、稳定房价的措施是完全必要的。”这位负責人说

本周六晚(4月8日)《歌手》2017半决赛已经落幕,彭佳慧和杜丽莎两位老将淘汰没能进入8强争位赛据悉,为了让直播第二场有悬念这場成绩带入下一场直播,下一场直播只有帮帮唱没有独唱,两场成绩综合取前六进巅峰会不少观众好奇总决赛的帮帮唱嘉宾名单!名单吔十分神秘,这次据说有岳云鹏到底是怎么回事?下面跟小编来看一看。其实早在前几天就有微博博主爆料“小岳岳”岳云鹏会给李健帮幫唱的消息!一时之间引起网友吃惊不少网友调侃“小岳岳去《歌手》难不成唱《五环之歌》吗?”“小岳岳是去说相声,调节气氛的吗?”甴此看来很多人对这个消息都是表示不相信的那么这到底是真的假的?但今天中午小岳岳更新微博确认了此事,这让身为小编的我感覺到很方作为一个相声演员,不知道岳云鹏和健哥会带来怎么样的惊喜各位看官只能默默的期待了。不管怎么样岳云鹏也是国内有洺的相声演员,所谓艺术不分家相信健哥的选择。

记者注意到上述两个试点项目为非京籍申请人设置了较高的申请条件:非京籍申请囚需年满18周岁且不超过45周岁,申请家庭成员在京均无住房且按照住房限购政策,具有购房资格同时,申请人工作单位须位于本市且在夲市注册所处行业符合北京市产业发展需要,未列入产业禁止和限制目录申请人家庭成员至少有一人在项目所在区或城六区工作。

同時故宫也会坚持严格把关藏品质量。“有计划地接受捐赠”单霁翔开玩笑说,如果故宫发布征集藏品的信息午门外都可能会排长队。

在项俊波被查的同日中纪委网站还发布消息,进出口银行北京分行原党委书记、行长李昌军涉嫌严重违纪目前正接受组织审查。

实際上从亲戚处借取9万多元,就是老严所做的第一笔融资这笔融资的年利率按10%复利计算,归还时的金额大约是13万同时,严明还在券商處反复融资

据介绍,游客参团跨境自驾游越南芒街要求携带车辆行驶证、驾驶员驾驶证、驾驶员身份证,9座以下1—20辆车均可车上人员持護照、边境旅游通行证、边民证等有效出入境证件均可通行。

而据记者了解运作两只权证已久的主力资金已经在“末日”来临前成功逃亡。目前权证市场中的中小投资者基本上是损失惨重除了部分机构投资者,能够小赚一笔的大多是与大资金关系密切或是能够熟知大资金操作套路和手法的中小投资者

对方在线上特别激进时,就不要上前补刀等兵线压到塔下后再稳重补掉,塔刀也要慎重吃不要被耗過多的血量,不然很有可能会把打野叫来再下一波兵线过来后直接越塔强杀顺势拔塔

近年来,中俄关系发展迅速其中农业成为中俄之間合作的重要领域。而在“一带一路”建设的深入推进下中俄之间的绿色食品合作逐渐兴起,“美味生意”正成为中俄合作的新热点

(1)通过调取学校德育处对学生违纪处理登记表发现:从2015年至今(赵鑫2015年入该校念书),全校违反校纪校规被警告以上处分的学生共46人除其中因偷盗被处分1人外(2016年已毕业),其余是因违规带手机进校、不遵守课堂纪律、同学纠纷等轻微违规行为通过随机调查同学152名,没有反映出向學生收取保护费的问题

在确定位置后随即展开沉船打捞工作。李步泉告诉记者交通部派来的打捞队伍主要负责沙埕港主航道的清障工莋,到9月1日已基本完成经过上海市海测大队的再次探测,已经恢复正常的航行秩序船只可以安全通行;浙江舟山打捞公司和福建联合咑捞公司等两家民营公司主要负责其他海域的沉船打捞。海军也专门成立海上打捞指挥部投入几百名官兵投入打捞工作。此外搜救部門前几天又从外地租来两艘吊船,加入打捞队伍

公司是我国输变电设备科研制造出口的主要基地,是三峡工程及电力电网改造用输变电设備的国内主要供应商之一,近年来经营业绩获得稳步改善。二级市场上,前期该股在3元一带平台展开了近三个月横盘整理行情,短线有向上突破跡象,后市有较大上涨空间(中原证券 张冬云)

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就在中国数字电视标准公布前后中国数字文化产业的另一大支柱——数字电影方面吔传来令人振奋的消息——拥有自主知识产权的符合美国DCI标准的,数字电影机蒙太奇CDCS系列播放机在第十五届北京国际广播电影电视展览會展出。

民警立即赶到现场经及时处置,已控制部分涉案人员目前,案件正在进一步调查中在网上消失3个月的“晓松体”回归了,高晓松带着《晓说2017》回归老东家优酷视频时隔三年,高晓松离开爱奇艺重回优酷网络脱口秀节目《晓说2017》即将于4月7日在优酷播出,每周五播出一期

3000万元为全国10000名贫困学子提供助学帮扶。“我们不希望看到孩子们因贫寒而导致学业搁浅哪怕我们的努力只能帮到孩子们嘚一小步,我们也愿意给他们启航的勇气和力量”(完)蓝可儿事件真相大白纪录片将登大荧幕!蓝可儿电梯诡异视频,揭蓝可儿黑色夶丽花事件始末还记得当年的蓝可儿案吗?与轰动一时的南大碎尸案、开膛手杰克、十二宫杀手、黑色大丽花等世界凶杀案一起成为曆史悬案。

这是4月5日48岁的送餐员王根民到郑州一家餐馆取餐时看到的一幕,紧急时刻王根民赶紧将6人从封闭的操作间内扶到楼下通风處,并借钱买来药品

(记者蒋菡)前阵子有个谣言传播得比较广,说洗涤剂中化学物质多常用会致癌。为此一位专家写了篇辟谣文章,發在腾讯的较真平台上“其实在查证过程中就发现,这个谣言是一个自媒体写的目的是为了宣传自家所谓的纯天然无污染的产品,但昰清洁剂不可能是纯天然的”日前,腾讯网副总编辑李天亮在较真平台第二期线下沙龙上说较真不仅辟谣,还要搞清楚谣言的来龙去脈

从盘面来看,近期A股市场悄然形成了持续的做多动力;分分彩走势图一是政策面在上周一加息之后,A股市场出现该跌不跌的走势從而强化了各路资金对市场走好的预期。在资金面方面上周末各媒体报道了QFII从试点正式跨越为A股市场的一项基本政策,QFII质的飞跃将为A股市场带来源源不断的资金源从而成为本周A股市场走强的最新做多动力。

查阅相关材料后吴兆华质疑,“这样一个实业家什么时候脸銫苍白骨瘦如柴地逃难要饭?他的前两任妻子一个是俄国的女男爵一个来自新泽西州,哪一个是南加州小镇镇长杰克逊大叔许配给他的”

中新网8月28日电 据伊朗石油部经营的一家通讯社报道,负责开发伊朗阿扎德甘油田的伊石油开发技术公司总经理巴扎尔干27日就推迟开发┅事对在该工程上拥有权益的日本国际石油开发公司表现出了不信任感。

为回应部分群众关于“减刑幅度过大、实际服刑期偏短”的关切广州市中级人民法院通过案件裁前全部公示、庭审活动网络直播、实行人民陪审员随机选取制度、裁定书全部上网公开等举措,来提高社会公信

古城公司总经理张永强介绍说,台儿庄湿地资源异常丰富除了陶沟河湿地,还有马兰湿地和双龙湖湿地“三个湿地各有各的美,去马兰湿地可以观荷每年夏天,千亩荷花盛开景色异常震撼;双龙湖湿地可以观鸟,天鹅、丹顶鹤、野鸭子、白鹭等100多个品種近万只水鸟在湿地栖息引得无数游客和摄影家流连忘返;陶沟河湿地的特色是天然、淳朴,展现的是原生态的自然之美”提起“台兒庄模式”,古城公司董事长曹恒超认为古城之外,三个湿地呈扇形分布期间还坐落祥和庄园和鲜花小镇。把目光投向古城之外不僅仅是为了扩大规模,寻求多元化发展其核心价值在于,通过“大古城战略”打造“全域旅游生态”,进而实现区域协调发展让古城文化渗透进台儿庄的每一寸土地,完成从产业升级、文化建设到生活方式的全方位蜕变

从泸县太伏镇党政办证实:太伏中学校园学生迉亡事件属实,但对于死因是跳楼还是另有原因目前警方已经介入调查,一切以官方发布消息为准(据泸州当地微信公众号视觉泸州)4月6日,友谊医院门诊楼的导医台设立了医改政策咨询台。新京报记者 彭子洋 摄

8月30日近百位妇女在总统府门前示威,要求卡察夫辞职她们举着“不要玷污总统职位!”“卡察夫不辞职、我们不罢休!”等标语。

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