背水一战 诺基亚中国区大裁员 市值已缩水93%

为节省开支并转向WindowsPhone平台,诺基亚宣布裁员一万人,并调整研发方向,放弃Qt平台,同时出售旗下奢侈手机品牌Vertu。此次裁员计划涉及全球范围,包括中国市场。

  近日,饱受业绩不佳影响的诺基亚开始再一次裁员,希望能在 Windows Phone (下称 WP)开疆扩土的同时,通过节流来辅助自救。据悉,经 CEO 斯蒂芬·埃洛普(StephenElop)确认将发起的新一轮裁员,到 2013 年计划裁员一万人。有消息称,此次裁员甚至涉及到诺基亚高层,有三位高管将离职。该消息导致诺基亚股价大跌 10% 左右。另据记者了解,此次裁员同样将涉及诺基亚中国。恰逢诺基亚全新旗舰机型 Lumia 900 在国内上市,该机成功与否,与之中国乃至全球,都将是背水一战。

 

  新裁员计划涉及万人

 

  埃洛普宣布,为了到 2013 年底之前节省 30 亿欧元开支,公司将会再裁掉 1 万名员工。此前,诺基亚已裁员 4000 人。据悉,此次裁员主要涉及的仍然是研发团队。在 Symbian 位于芬兰总部的研发人员所剩无几的情况下,诺基亚开始向 Qt 研发团队动刀。此前,在诺基亚向移动互联网转型中,Qt 开发平台由于其先进性和开放性,曾经被诺基亚寄予厚望。诺基亚方面亦曾公开表示,绝大多数应用开发将基于 Qt 平台进行。

  不过随着诺基亚和微软 WP 的紧密合作,Qt 平台就像过去索尼爱立信手中的 UIQ 平台一样,开始跟不上潮流的步伐了,裁员亦变成了情理中事。据了解,Qt 平台此前的工作大都是对 Meego 系统的支持,而诺基亚方面已确定,在 N9 之后不会再推出该系统的产品。

  除了裁员之外,诺基亚一直主打的高端奢侈手机品牌 Vertu 也被易主。诺基亚方面表示,已与欧洲私募股权基金 EQTVI 达成协议,出售 Vertu 奢华手机品牌,出价约为 2 亿欧元。预计整个交易在今年下半年完成。

  值得注意的是,一直以来诺基亚的裁员动作大都不涉及中国或对中国团队无太大影响。相反,诺基亚还有意识地将一些研发部分迁到成本更低的中国来,甚至招收更多的研发人员。然而记者从可靠渠道获悉,本次高达 5 位数的裁员也将波及中国,至少在中国的一些研发人员会因为系统研发端的再度调整而离开公司。

 

  5年内市值缩水超过 90%

 

  有意思的是,据诺基亚总部所在地,芬兰赫尔辛基当地媒体报道,在宣布裁员消息后,埃洛普当天由两名安全警卫护送回家。报道更生动地配上了图片,以表达潜在的“危险”。

  然而对于打救诺基亚于水火的职业经理人埃洛普来说,真正的危险还来自于投资者的反应。上周四,诺基亚更发出预警称,其手机业务下滑速度远远超出两个月前做出的预期水平。这导致诺基亚在美国上市的股价当日大跌 16% 至每股2.35美元,创造了自 1996 年以来的新低。随后受大盘股市整体上涨提振,诺基亚股价又在周五反弹至每股2.48美元。

  不过股价下跌已然导致诺基亚的市值缩水至 93 亿美元,相比苹果发布第一代 iPhone 比该公司在苹果发布 iPhone 的 2007 年,诺基亚的市值蒸发超过了 90%。

  与此同时,评级机构穆迪将诺基亚股票的信用评级降至“垃圾”级,原因是“不看好诺基亚持有的现金水平以及新 Windows 手机的销售状况”。另外两家评级机构标准普尔和惠誉则早在今年 4 月份就对诺基亚股票给出了类似的评级。

转载于:https://www.cnblogs.com/jiajuyixian/archive/2012/06/20/zhilewa.html

### 光流法C++源代码解析与应用 #### 光流法原理 光流法是一种在计算机视觉领域中用于追踪视频序列中运动物体的方法。它基于亮度不变性假设,即场景中的点在时间上保持相同的灰度值,从而通过分析连续帧之间的像素变化来估计运动方向和速度。在数学上,光流场可以表示为像素位置和时间的一阶导数,即Ex、Ey(空间梯度)和Et(时间梯度),它们共同构成光流方程的基础。 #### C++实现细节 在给定的C++源代码片段中,`calculate`函数负责计算光流场。该函数接收一个图像缓冲区`buf`作为输入,并初始化了几个关键变量:`Ex`、`Ey`和`Et`分别代表沿x轴、y轴和时间轴的像素强度变化;`gray1`和`gray2`用于存储当前帧和前一帧的平均灰度值;`u`则表示计算出的光流矢量小。 #### 图像处理流程 1. **初始化和预处理**:`memset`函数被用来清零`opticalflow`数组,它将保存计算出的光流数据。同时,`output`数组被填充为白色,这通常用于可视化结果。 2. **灰度计算**:对每一像素点进行处理,计算其灰度值。这里采用的是RGB通道平均值的计算方法,将每个像素的R、G、B值相加后除以3,得到一个近似灰度值。此步骤确保了计算过程的鲁棒性和效率。 3. **光流向量计算**:通过比较当前帧和前一帧的灰度值,计算出每个像素点的Ex、Ey和Et值。这里值得注意的是,光流向量的小`u`是通过`Et`除以`sqrt(Ex^2 + Ey^2)`得到的,再乘以10进行量化处理,以减少计算复杂度。 4. **结果存储与阈值处理**:计算出的光流值被存储在`opticalflow`数组中。如果`u`的绝对值超过10,则认为该点存在显著运动,因此在`output`数组中将对应位置标记为黑色,形成运动区域的可视化效果。 5. **状态更新**:通过`memcpy`函数将当前帧复制到`prevframe`中,为下一次迭代做准备。 #### 扩展应用:Lukas-Kanade算法 除了上述基础的光流计算外,代码还提到了Lukas-Kanade算法的应用。这是一种更高级的光流计算方法,能够提供更精确的运动估计。在`ImgOpticalFlow`函数中,通过调用`cvCalcOpticalFlowLK`函数实现了这一算法,该函数接受前一帧和当前帧的灰度图,以及窗口小等参数,返回像素级别的光流场信息。 在实际应用中,光流法常用于目标跟踪、运动检测、视频压缩等领域。通过深入理解和优化光流算法,可以进一步提升视频分析的准确性和实时性能。 光流法及其C++实现是计算机视觉领域的一个重要组成部分,通过对连续帧间像素变化的精细分析,能够有效捕捉和理解动态场景中的运动信息
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