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吴伟业咏物诗物象选择与自我意识建构
1
作者 孟庆丽 李昊纯 《沈阳大学学报(社会科学版)》 2026年第1期81-88,共8页
聚焦吴伟业的咏物诗,解读了其以草木、杂物、器玩为对象的“游戏之作”中所蕴含的复杂精神世界。结合明末清初严苛的道德环境与伦理框架,通过文本细读与历史语境分析,发现吴伟业的咏物诗表面是游戏笔墨之作,实则承载了诗人作为明朝遗臣... 聚焦吴伟业的咏物诗,解读了其以草木、杂物、器玩为对象的“游戏之作”中所蕴含的复杂精神世界。结合明末清初严苛的道德环境与伦理框架,通过文本细读与历史语境分析,发现吴伟业的咏物诗表面是游戏笔墨之作,实则承载了诗人作为明朝遗臣的忧患意识与史家责任,以及深重的自我嘲讽与生存的窘迫感。研究发现,此类咏物诗具有双重意义,既是对传统咏物诗境的继承与开拓,又是诗人用以掩饰内心痛苦、寄托隐士理想并重塑自我价值的重要载体。认为吴伟业的这些“游戏之作”并非闲笔,而是其特殊人生境遇与复杂自我意识在诗歌文本中的凝结,是理解其晚年心态与创作的关键。 展开更多
关键词 咏物诗 吴伟业 物幻诗 伦理困境 自我意识
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智能时代基础教育教学目的之底线自觉及其实现
2
作者 闫守轩 吴明俊 《当代教育科学》 北大核心 2026年第1期53-60,共8页
教学乃一种认知性人文实践。认知性作为教学目的底线,体现了教学以指导学生认知发展为核心。以人工智能为代表的数智技术多维度、深层次融入教学,逐渐改变着教学认知性底线的内涵意蕴、存在形态,为基础教育教学变革带来新的机遇和挑战... 教学乃一种认知性人文实践。认知性作为教学目的底线,体现了教学以指导学生认知发展为核心。以人工智能为代表的数智技术多维度、深层次融入教学,逐渐改变着教学认知性底线的内涵意蕴、存在形态,为基础教育教学变革带来新的机遇和挑战。教学变革的实质和核心是教学目的观的根本革新,首要在于秉持更富时代性、更深层次的教学目的之底线自觉。智能时代基础教育教学目的之底线自觉,是对教学认知性底线的时代意涵自明,是在教学实践中坚守认知性底线的深层价值觉醒。从认识论、方法论和价值论角度分析,智能时代基础教育教学目的之底线自觉的新形态包括以功能性认知目标为主、开展真实有效的虚实教学交互、促进学生主体性发展和全面素质提升。实现智能时代基础教育教学目的之底线自觉,亟须秉持问题意识,推进数智技术深度融入课堂教学;聚焦功能性认知目标,重构立体化的人—知“相遇”;立足人机协同,唤起真实有效的虚实教学交互;推进循证评价,促进学生人性的自由全面发展。 展开更多
关键词 智能时代 基础教育 教学目的 底线自觉
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单头自注意力和频域-空域融合的水下目标检测
3
作者 李大海 廖嘉伟 王振东 《光学精密工程》 北大核心 2026年第4期671-685,共15页
水体折射散射、光照不均致目标纹理模糊,水生生物多为伪装密集小目标,且水下资源受限平台对轻量化实时性有约束,这些因素共同加剧了水下目标检测的难度。为此,本文提出一种单头自注意力和频域-空域融合的YOLOv8n改进模型,YOLOv8n-SD。首... 水体折射散射、光照不均致目标纹理模糊,水生生物多为伪装密集小目标,且水下资源受限平台对轻量化实时性有约束,这些因素共同加剧了水下目标检测的难度。为此,本文提出一种单头自注意力和频域-空域融合的YOLOv8n改进模型,YOLOv8n-SD。首先,设计局部全局特征融合增强主干网络,通过动态划分通道比例的单头自注意力机制,高效提取部分通道的长程全局信息;并融合高效特征提取块提取的局部细节信息,实现局部与全局特征的互补增强。其次,构建频域空域高效融合颈部网络,设计基于Haar小波变换与空间到深度变换的下采样模块,融合浅层高分辨率特征中重要的高频与空间信息;同时,采用快速归一化加权策略,动态优化多尺度特征融合效率。在水下公开数据集UR‑PC2020与RUOD上,YOLOv8n-SD的mAP0.5∶0.95与mAP50指标分别达到51.2%,85.7%和50.6%,85.0%。同时,较基准模型参数量减少42.3%,计算负载降低17.2%。对比实验进一步验证,本文模型在多种复杂水下场景中均表现出良好的检测精度与鲁棒性。 展开更多
关键词 水下目标检测 自注意力机制 HAAR小波变换 小目标检测
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基于类别标签引导的协同显著性目标检测方法
4
作者 李芳芳 孔雨秋 +1 位作者 刘洋 李朋玥 《计算机科学》 北大核心 2026年第1期163-172,共10页
像素级标签的获取耗时耗力,而图像级标签的获取要容易得多。目前,使用图像级标签解决协同显著性目标检测任务尚未得到深入探索。对此,运用一种两阶段方法解决弱监督协同显著分割任务,仅依赖图像级标签(即类别标签)进行模型训练。利用类... 像素级标签的获取耗时耗力,而图像级标签的获取要容易得多。目前,使用图像级标签解决协同显著性目标检测任务尚未得到深入探索。对此,运用一种两阶段方法解决弱监督协同显著分割任务,仅依赖图像级标签(即类别标签)进行模型训练。利用类别标签的语义信息,实现对协同显著目标的定位和分割。在第一阶段,提出了伪标签生成网络,利用类别标签作为监督信号,生成输入图像的显著图;在第二阶段,提出了协同显著分割网络,用上一阶段得到的显著图作为伪标签进行监督训练。此外,在训练过程中还引入了自我校正学习策略,以提升模型的性能。文中首次提出使用图像级标签来解决协同显著性目标检测问题,并在3个具有代表性的数据集上进行了实验验证,得到的结果证实了所提方法的有效性和可行性。 展开更多
关键词 协同显著性目标检测 弱监督 自我校正学习策略 类别标签 两阶段方法
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基于YOLOv3-tiny的水上助航标志检测
5
作者 易李偲 张志刚 +1 位作者 赵东雪 唐立军 《计算机与数字工程》 2026年第1期133-138,共6页
水上助航标志作为雷达、AIS等传统导航设备的补充,是引导船舶航行的重要标识物,对于船舶安全航行具有重要意义。通过人工直接观测水上助航标识存在漏判、误判等问题,给船舶航行带来了安全隐患。论文建立了基于YOLOv3-tiny卷积神经网络... 水上助航标志作为雷达、AIS等传统导航设备的补充,是引导船舶航行的重要标识物,对于船舶安全航行具有重要意义。通过人工直接观测水上助航标识存在漏判、误判等问题,给船舶航行带来了安全隐患。论文建立了基于YOLOv3-tiny卷积神经网络的水上助航标志检测方法。在传统YOLOv3-tiny的基础上加入了改进的ResNet网络,有效增加了网络深度和降低了网络参数的计算量;并采用了金字塔特征网络与自注意力机制进行多尺度特征融合,实现小目标错检率的降低。实验结果表明:此算法对水上助航标志目标的检测精准度为93.5%,满足了船舶航行中的实时性要求,且网络参数较少,模型体积小,可广泛适用于嵌入式设备和移动设备等计算资源受限的场景。 展开更多
关键词 YOLOv3-tiny 目标检测 深度学习 自注意力机制 特征融合
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面向园区自洽能源系统的综合优化调度研究
6
作者 邢雪亮 贾利民 +1 位作者 胡俊杰 师瑞峰 《华北电力大学学报(自然科学版)》 北大核心 2026年第2期1-11,I0001-I0004,共15页
随着冷热电联供、分布式发电和混合储能在各类综合能源系统中的应用日益增加,其协同优化调度策略的制定成为进一步改善其能源效率与排放的关键。本文基于多能互补、多源供给和异质能流耦合特性构建具有能源自洽特征的园区自洽能源系统;... 随着冷热电联供、分布式发电和混合储能在各类综合能源系统中的应用日益增加,其协同优化调度策略的制定成为进一步改善其能源效率与排放的关键。本文基于多能互补、多源供给和异质能流耦合特性构建具有能源自洽特征的园区自洽能源系统;针对上述能源系统,从运行成本、过程排放和外给能源等方面建立包含经济、低碳和自洽的多目标优化模型;基于上述模型,提出包括问题等价、变约束映射、目标归一化和决策向量的PCOD优化方法,将原问题模型与经典智能算法进行等价衔接。实验结果表明:与经典调度算法和标准启发式算法相比,所提方法能够在保证实时多能流平衡下,有效降低运行成本、碳排放量和外给能源,分别最多为12.24%,13.48%和32.18%,实现园区自洽能源系统的经济低碳自洽多维运行效益最优。 展开更多
关键词 综合能源系统 能源自洽 优化调度 多目标优化 启发式算法
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针对HVDC换流站谐波的无源滤波器多目标参数优化
7
作者 刘笑宇 薛田良 +1 位作者 张磊 张义豪 《现代电子技术》 北大核心 2026年第2期111-120,共10页
高压直流(HVDC)输电系统换流器产生的谐波电流会影响交流系统的稳定性及直流输电效率。为降低谐波的影响,提出一种面向交流系统的多目标无源滤波器优化设计方法。首先基于电阻判别式约束的二阶高通滤波器设计,结合双调谐滤波器构建复合... 高压直流(HVDC)输电系统换流器产生的谐波电流会影响交流系统的稳定性及直流输电效率。为降低谐波的影响,提出一种面向交流系统的多目标无源滤波器优化设计方法。首先基于电阻判别式约束的二阶高通滤波器设计,结合双调谐滤波器构建复合滤波器组,建立以投资成本、电流总谐波畸变率和总谐波因子为优化目标的数学模型;然后通过引入改进的多机制融合粒子群优化(ICAPSO)算法,采用自适应参数调节机制与混沌扰动策略有效提升算法的全局收敛性和优化效率;最后基于±500 kV HVDC系统,搭建Simulink仿真平台进行验证。结果表明,优化后的无源滤波器组不仅有效滤除了换流器谐波,还节约了成本,实现了滤波性能与投资成本之间的最佳平衡。 展开更多
关键词 无源滤波器 高压直流 换流器 谐波电流 多目标优化 粒子群优化算法 自适应参数调节
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成物-成思-成己:中国教育学自主知识体系的创新路径
8
作者 于家杰 毛迎新 李建美 《教育研究与实验》 北大核心 2026年第2期24-32,共9页
在全球知识体系多元共生与人工智能深度介入教育变革的双重背景下,中国教育学自主知识体系的创新已成为时代赋予的重要命题。“成物-成思-成己”的中国哲学知识观,为构建中国教育学自主知识体系提供了不同于西方知识构建的路径:重塑以... 在全球知识体系多元共生与人工智能深度介入教育变革的双重背景下,中国教育学自主知识体系的创新已成为时代赋予的重要命题。“成物-成思-成己”的中国哲学知识观,为构建中国教育学自主知识体系提供了不同于西方知识构建的路径:重塑以生命生成为旨归的教育学范式、建构“人-技-境”融合的研究机制、强化学术共同体的实践协同。这一路径从理论建设、技术媒介与实践机制三个维度,为中国教育学实现理论自主、路径创新与实践生长提供系统支撑,回应了当前“输入型-模仿型”知识建构困境,拓展了教育研究的本体性关怀与时代性诉求。 展开更多
关键词 自主知识体系 成物-成思-成己 人工智能 知识生成 教育哲学
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水利工程运行维护项目预算绩效管理探析
9
作者 张秀微 杨金凤 +1 位作者 侯昕瑞 何心 《海河水利》 2026年第3期71-76,共6页
预算绩效管理可有效提高财政资金使用效益,保障工程项目的顺利实施。项目预算申报阶段须编制绩效目标表、预算执行过程中进行绩效监控分析执行偏差、项目结束后进行单位绩效自评,绩效管理工作贯穿于项目的整个过程。因此,绩效目标合理... 预算绩效管理可有效提高财政资金使用效益,保障工程项目的顺利实施。项目预算申报阶段须编制绩效目标表、预算执行过程中进行绩效监控分析执行偏差、项目结束后进行单位绩效自评,绩效管理工作贯穿于项目的整个过程。因此,绩效目标合理设定、绩效自评结果合理运用显得尤为重要。水利工程运维项目预算绩效管理工作的开展及效果分析具有实际意义,可为类似工作提供借鉴和参考。 展开更多
关键词 预算绩效管理 绩效目标 绩效监控 绩效自评
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面向黑土区侵蚀沟跨时相提取的循环自训练框架
10
作者 申祎 冯收 +4 位作者 赵春晖 宿南 刘勇 闫奕名 张宇驰 《遥感学报》 北大核心 2026年第2期432-444,共13页
常年土壤侵蚀对东北黑土区构成严重威胁,侵蚀沟是主要表现之一。目前,遥感技术已广泛应用于侵蚀沟的监测与保护,并积累了大量带有标注的历史调查数据。然而,如何有效利用历史数据,从不同时间且不同传感器拍摄的最新数据中可靠地提取沟... 常年土壤侵蚀对东北黑土区构成严重威胁,侵蚀沟是主要表现之一。目前,遥感技术已广泛应用于侵蚀沟的监测与保护,并积累了大量带有标注的历史调查数据。然而,如何有效利用历史数据,从不同时间且不同传感器拍摄的最新数据中可靠地提取沟壑信息,仍是一个亟待解决的技术难题。为此,本文提出一种循环自训练框架CSTF(Cyclic Self-Training Framework)。该框架在每次自训练过程中,利用对象级伪标签生成策略来为最新数据提供高质量的伪标签,并引入基于伪标签可信因子的损失函数以有效缓解伪标签噪声的负面影响。为验证CSTF的有效性,本文在黑龙江省桦川县的两组数据集上,与其他先进方法进行了详细的对比分析。结果表明,CSTF在侵蚀沟跨时相提取方面优势明显,充分彰显了其在促进东北黑土区土地监测和保护方面的重要潜力和应用价值。 展开更多
关键词 土壤侵蚀 东北黑土区 侵蚀沟 跨时相提取 自训练 对象级伪标签生成策略 伪标签可信因子 伪标签噪声
原文传递
基于图神经网络的多目标路由优化
11
作者 范一哲 葛洪武 娄阳 《计算机测量与控制》 2026年第2期219-226,共8页
随着通信网络规模的不断扩大和业务需求的多样化,传统基于规则的路由优化方法已难以满足复杂网络环境下的性能需求,针对此问题提出一种基于图神经网络的多目标路由优化方法,将网络拓扑抽象为图结构,通过节点和边的特征信息进行学习,实... 随着通信网络规模的不断扩大和业务需求的多样化,传统基于规则的路由优化方法已难以满足复杂网络环境下的性能需求,针对此问题提出一种基于图神经网络的多目标路由优化方法,将网络拓扑抽象为图结构,通过节点和边的特征信息进行学习,实现如时延、吞吐量和链路负载的多目标优化路由选择;针对传统方法中难以处理动态网络状态和非线性约束的问题,引入动态权重自适应机制以提升路由策略在不同网络状态下的自适应能力通过在仿真环境中构建不同规模网络拓扑;对比了GNN路由优化方法与Dijkstra算法、负载均衡算法和Q-learning算法的性能;实验结果表明,所提出方法在平均时延、吞吐量和负载均衡度方面均优于传统算法。 展开更多
关键词 图神经网络 多目标路由 动态权重 网络优化 网络自适应
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基于体素-关键点特征聚合网络的点云3维目标检测 被引量：1
12
作者 陈旭东 韩丽丽 +2 位作者 肖英豪 薛保国 马留洋 《激光技术》 北大核心 2026年第2期291-299,共9页
为了解决现有点云检测方法中忽略3维结构上下文特性、导致特征表示能力弱和候选框准确性低的问题,基于体素-关键点编码和多层级特征融合理论,研究了一种3维目标检测模型。利用球查询和体素查询的灵活感受野,从3维稀疏卷积特征和鸟瞰图... 为了解决现有点云检测方法中忽略3维结构上下文特性、导致特征表示能力弱和候选框准确性低的问题,基于体素-关键点编码和多层级特征融合理论,研究了一种3维目标检测模型。利用球查询和体素查询的灵活感受野,从3维稀疏卷积特征和鸟瞰图像特征中提取3维候选框的多层次特征,并利用点之间的远程上下文依赖关系去学习可判别性表征;开发了体素-关键点编码模块,通过多层自注意力关键点采样方法及编码策略进行3维候选框的细化;通过卷积注意力方式对多层级特征进行聚合,得到了3维候选框表征,并在大规模点云目标检测数据集KITTI和Waymo数据集上进行了实验分析。结果表明,该方法能高效准确识别3维目标,在骑行者类别的3维检测精度最高达93.88%,在多个检测场景中均优于主流方法。该研究在远点稀疏场景下的3维目标检测中具有良好的应用价值。 展开更多
关键词 图像处理 3维目标检测 多层次特征融合 关键点采样 多尺度自注意力
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SP联合OSCE模式在风湿免疫科临床教学中的应用
13
作者 郭文静 孙超 +2 位作者 张嵩 王健 王信 《中国卫生产业》 2026年第1期1-4,29,共5页
目的探讨标准化病人(standardized patient,SP)联合客观结构化临床考试(objective structured clinical examination,OSCE)模式在风湿免疫科临床教学中的应用效果。方法选取2023年6月—2024年6月蚌埠医科大学第一附属医院风湿免疫科接... 目的探讨标准化病人(standardized patient,SP)联合客观结构化临床考试(objective structured clinical examination,OSCE)模式在风湿免疫科临床教学中的应用效果。方法选取2023年6月—2024年6月蚌埠医科大学第一附属医院风湿免疫科接收的本科实习生60名,以抽签法分组,对照组(n=30)行常规教学,观察组(n=30)行SP联合OSCE模式教学,比较两组考核成绩、自我导向学习能力及带教认可度。结果观察组考核成绩总分为(88.50±5.23)分,高于对照组的(67.80±10.25)分,差异有统计学意义(t=9.853,P<0.05)。观察组实习后的人际沟通、计划与实施、自我监控、学习动机评分及总分均高于对照组,差异均有统计学意义(P均<0.05)。观察组在带教认可度中提升学习兴趣、提高沟通表达能力、增强自主学习积极性、增强分析解决问题的能力均高于对照组,差异均有统计学意义(P均<0.05)。结论SP联合OSCE模式应用在风湿免疫科临床教学中,可提升临床实习生的考核成绩,增强其自我导向学习能力,有利于激发临床实习生的学习积极性,取得更好的临床带教效果。 展开更多
关键词 风湿免疫科 标准化病人 客观结构化临床考试 考核成绩 自我导向学习能力
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面向约束优化问题的聚类多目标狼群算法
14
作者 吴莉娟 吕莉 +2 位作者 肖人彬 吴烈阳 王晖 《信息与控制》 北大核心 2026年第1期100-115,149,共17页
针对多目标狼群算法在寻优过程中存在的多样性不足、难以摆脱局部最优的问题,提出了一种面向约束优化问题的聚类多目标狼群算法(CMOWPA-C)。首先,通过融合自适应惩罚与自适应权衡模型,提出了一种将约束问题转化为无约束问题的新方法。然... 针对多目标狼群算法在寻优过程中存在的多样性不足、难以摆脱局部最优的问题,提出了一种面向约束优化问题的聚类多目标狼群算法(CMOWPA-C)。首先,通过融合自适应惩罚与自适应权衡模型,提出了一种将约束问题转化为无约束问题的新方法。然后,引入随机扰动因子,优化种群的移动步长,防止种群陷入局部最优。最后,采用K均值聚类算法对种群分组,根据种群距簇心的距离将种群划分为不同的类簇,确保每个簇心周围都有个体与之关联,增加种群的多样性。为验证算法性能,在基准测试问题上与9种新兴算法进行了比较,并在实际约束问题上与9种约束多目标进化算法进行了比较。结果表明,CMOWPA-C的多样性显著提升,且能有效地避免局部最优。 展开更多
关键词 多目标狼群算法 约束优化 随机扰动因子 聚类 自适应惩罚 自适应权衡模型
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抒情诗中作为情感交流对象的抒情人自我——以中国古典抒情诗为例 被引量：1
15
作者 谭君强 《河南师范大学学报(哲学社会科学版)》 北大核心 2025年第5期127-133,共7页
在抒情诗中,抒情主体与抒情对象之间的多重交流构成交流的基础;二者作为交流的主体与客体相辅相成,缺一不可。作为抒情主体的抒情人和与之相对的抒情对象居于不同的位置。抒情人所面对的抒情对象可以是外在的、与之分离的特定对象或他... 在抒情诗中,抒情主体与抒情对象之间的多重交流构成交流的基础;二者作为交流的主体与客体相辅相成,缺一不可。作为抒情主体的抒情人和与之相对的抒情对象居于不同的位置。抒情人所面对的抒情对象可以是外在的、与之分离的特定对象或他者。与此同时,抒情主体也可以是内在的,这一内在的主体即融抒情主体与抒情对象为一体的抒情人自我。在这种情况下,抒情人互为主体与客体,互为自我与他者,信息的发送者和信息的接受者合为一体,交流的循环在合为一体的主体中进行。抒情人转向自身,作为信息的接受者和倾听者倾听自己的叙说,进行一种自我对谈,自我交流,而诗人则透过抒情诗中的抒情人进行自我塑造。通过例证分析可以看出,这样的情况在中国古典抒情诗中有明显的表现。借助理论与文本实践相结合的分析,不仅可以深化对抒情人自我这一特定对象的理解,也可以深化对抒情诗歌的理解。 展开更多
关键词 抒情诗 抒情主体 抒情对象 抒情人自我 交流
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感知增强混合网络的水下目标检测 被引量：2
16
作者 姚婷婷 李宁 张煜 《光学精密工程》 北大核心 2025年第8期1303-1312,共10页
水下目标检测技术在海洋资源勘探、环境保护等领域发挥着重要作用。然而,水下环境存在成像模糊、目标尺度多变等问题给检测任务带来了难度。为提高水下目标检测精度,提出一种感知增强混合网络。首先,构建全局-局部混合增强特征提取主干... 水下目标检测技术在海洋资源勘探、环境保护等领域发挥着重要作用。然而,水下环境存在成像模糊、目标尺度多变等问题给检测任务带来了难度。为提高水下目标检测精度,提出一种感知增强混合网络。首先,构建全局-局部混合增强特征提取主干网络,利用自注意力机制求取图像中的长程全局信息,进一步构建卷积注意力增强模块提取更丰富的图像局部细节信息。通过在特征提取过程中更好地捕获图像全局和局部特征关联,增强各尺度特征描述的判别性;随后,为提高成像模糊对比低时的目标检测精度,构建目标感知增强双阶段检测头。通过增加一阶段区域提议生成网络的深度,在低质图像中提取更多目标语义信息,并通过在二阶段引入自注意力机制,抑制背景或次要信息干扰。进一步引入目标检测交并比分支,将一阶段目标先验信息融入二阶段分类求解中,提高不同种类目标的检测精度。所提方法在水下目标检测数据集TrashCan与WPBB上的mAP0.5:0.95和AP50分别达到了37.8%,61.8%和82.0%,98.9%。定性和定量的对比实验结果表明,模型对不同种类水下目标均具有良好的检测准确性和鲁棒性。 展开更多
关键词 水下目标检测 特征增强 自注意力机制 混合网络
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自步学习指导下的半监督目标检测框架
17
作者 谢斌红 剌颖坤 +1 位作者 张英俊 张睿 《计算机应用》 北大核心 2025年第8期2546-2554,共9页
为了提高伪标签质量并解决半监督目标检测(SSOD)中的确认偏差问题,提出一种基于动态参数的自步学习(SPL)指导下的SSOD框架。在该框架中设计动态自步参数和连续权重变量,以优化SSOD的效果。具体地,动态自步参数根据模型在训练过程中的实... 为了提高伪标签质量并解决半监督目标检测(SSOD)中的确认偏差问题,提出一种基于动态参数的自步学习(SPL)指导下的SSOD框架。在该框架中设计动态自步参数和连续权重变量,以优化SSOD的效果。具体地,动态自步参数根据模型在训练过程中的实时表现评估样本的难易程度,而连续权重变量则通过比较样本损失与动态自步参数的关系精确评估每个样本在训练中的重要性和可靠性,并对样本中的每个物体都进行精细化权重设计。此外,该框架采用单一模型迭代训练,并引入一致性正则化策略评估模型预测的一致性。这种设计不仅能为模型提供更有针对性的权重信息,还可使模型通过权重信息的动态调整自适应地优化训练过程。在PASCAL VOC和MS-COCO数据集上的广泛对比实验结果不仅显示所提框架显著提升了模型的检测精度,还验证了所提框架良好的通用性和高效的收敛性能。特别在PASCAL VOC数据集上,所提框架相较于LabelMatch、Unbiased Teacher V2和MixTeacher在检测精度上分别提升了0.65、4.84和0.28个百分点。 展开更多
关键词 半监督目标检测 自步学习 一致性正则化 动态自步参数 连续权重变量
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客观归责中被害人自我答责的适用
18
作者 崔磊 唐美琳 《天津法学》 2025年第2期84-91,共8页
现代刑事归责不应是单向的责任转嫁,而需在行为人与被害人的权利互动中寻找平衡点。然而,传统归责理论往往忽视这一双向性:法院在被害人过错案件中,混淆过错与答责,仅作量刑因素考量;在被害人自杀案件中,则是忽视被害人自主性而机械归... 现代刑事归责不应是单向的责任转嫁,而需在行为人与被害人的权利互动中寻找平衡点。然而,传统归责理论往往忽视这一双向性:法院在被害人过错案件中,混淆过错与答责,仅作量刑因素考量;在被害人自杀案件中,则是忽视被害人自主性而机械归责帮助者,导致处罚范围扩张。为破解这一困境,有必要引入被害人自我答责理论:区分被害人自我答责与过错,厘清自我答责的构成要件;在客观归责论下,以“风险管辖”为核心,兼顾自我决定权与刑法谦抑性;针对过错与自杀案件分别设计归责流程,严格限定答责条件。 展开更多
关键词 客观归责 自我答责 被害人过错 被害人自杀
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“中国泰戈尔作家群”的泛神论主体意识
19
作者 孙宜学 王荣翠 《国际比较文学(中英文)》 2025年第1期142-161,共20页
泰戈尔因获得“诺贝尔文学奖”而成为具有世界影响力的作家,其作品和思想在中国也得到了广泛的传播与研究。有一大批中国现代作家明显受泰戈尔的创作思想与艺术形式的影响,进而产生了“中国泰戈尔作家群”,具有代表性的有郭沫若、冰心... 泰戈尔因获得“诺贝尔文学奖”而成为具有世界影响力的作家,其作品和思想在中国也得到了广泛的传播与研究。有一大批中国现代作家明显受泰戈尔的创作思想与艺术形式的影响,进而产生了“中国泰戈尔作家群”,具有代表性的有郭沫若、冰心、徐志摩等。他们都关注“人”的主体地位和主体意识,泰戈尔则为他们表达“自我”提供了一种新的可能。其中,“中国泰戈尔作家群”关注“我”与最高存在的合一来表现自我,主要关注“人”的神性。同时,“中国泰戈尔作家群”也通过“我”与“梵”的自然化合一来丰盈主体。此外,“中国泰戈尔作家群”还关注“我”与个体精神的合一来表现自我,关注个人精神世界的丰富性、艺术世界与灵魂世界界限的打通。可以说,“中国泰戈尔作家群”对主体意识的弘扬与泰戈尔的泛神论思想存在交叉,但并非完全一致。不过,他们共同吸纳了泰戈尔泛神论中“梵”与“我”的融合,表现出泰戈尔式“泛神论的主体意识”的特征,既充分体现了东方式主客交融的特点,又有别于西方主客对立的、“自我”完满意义上的主体意识。“中国泰戈尔作家群”概念的提出是探究泰戈尔与中国现代作家关系的一种尝试,既体现了泰戈尔对中国现代作家影响的特殊性,又在更深的层面上呈现了中国现代作家与外来文化影响的互动关系。 展开更多
关键词 中国泰戈尔作家群 主体意识 泛神论 主客交融 自我
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自监督的两阶段广义小样本目标检测算法 被引量：2
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作者 段立娟 张子晨 张广勇 《信号处理》 北大核心 2025年第2期370-381,共12页
深度学习技术在目标检测领域取得了巨大进展,但其优异的性能建立在大量精确标注的数据集之上。在样本稀缺的特定领域,如国防海上安全和医学等领域,获取具有标注的数据尤为困难。因此,小样本目标检测领域因其能够应对样本稀疏性所带来的... 深度学习技术在目标检测领域取得了巨大进展,但其优异的性能建立在大量精确标注的数据集之上。在样本稀缺的特定领域,如国防海上安全和医学等领域,获取具有标注的数据尤为困难。因此,小样本目标检测领域因其能够应对样本稀疏性所带来的挑战而得到学术界的广泛研究。该领域的研究目标是得到能够从极其有限的样本中提取知识并实现高效目标检测的算法框架。然而,由于新类样本的稀缺性,其与基类之间存在着显著的分布差异,导致了小样本目标检测任务的准确度受限。此外,在对模型应用新类进行微调的过程中,由于新类与基类的不重叠性,模型学习新类的特征知识的过程中会存在大量的梯度更新,导致基类的特征知识被遗忘的问题,从而降低模型的整体性能。针对新类别样本稀缺的问题,本研究采用自监督学习策略。自监督学习,无须依赖标注信息,便于构建代理任务以进行模型训练,是缓解小样本目标检测样本稀缺问题的有效方案。为了避免模型在学习新类特征知识后出现基类灾难性遗忘的问题,本文将自监督学习与两阶段的目标检测器相结合。通过在类别域应用潜在特征来表示各个类别的特征信息,通过动态更新策略在学习新类别的过程中进一步优化特征,并借助检测框域构建良好的代理任务提升回归框的精准度。本研究在PASCAL VOC数据集和MS COCO数据集上进行大量的实验验证,实验结果表明,无论是在新类性能方面还是总体性能方面,本研究所提出的方法相较于其他多个小样本目标检测模型均展现出更加优越的性能表现。 展开更多
关键词 深度学习 自监督学习 小样本目标检测 广义小样本目标检测
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