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Analysis on River Bed Changes in Weir Downstream by Real-Scale Experiment
1
作者 Dongwoo Ko Joongu Kang 《Engineering(科研)》 2018年第8期505-513,共9页
Flood damage has aggravated recently owing to artificial structures in high flow rare areas such as small rivers, which can lead to secondary damage. In this regard, studies are required to examine the conventional de... Flood damage has aggravated recently owing to artificial structures in high flow rare areas such as small rivers, which can lead to secondary damage. In this regard, studies are required to examine the conventional design criteria formulas to secure the stability of structures such as weirs and drop structures. Although studies on the stability of these structures have been conducted through small-scale experiments, few empirical studies have investigated the hydraulic phenomena occurring near actual artificial structures. In this study, we fabricated real-size models of weir and drop structure at the Andong River Experiment Center and investigated the flow patterns around the structures by applying the particle image velocimetry analysis technique with a flow tracker. We also measured the scour length in the waterspout section when the structures are overflowing, and compared it with the values calculated using the formula. Consequently, as the supply flow increases, the result is different from the value calculated using the formula given in the existing design standard, and it is judged to be inappropriate for a small stream area with high flow rate. Thus, it is necessary to consider the design factors such as energy gradient and the flow amount per unit width into weir and drop structure as well as the existing design factors in designing an apron section for a weir and drop structure. 展开更多
关键词 WEIR Drop Structure real-scale Experiment RIVER BED SCOUR Characteristic
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基于特征融合及多尺度上下文提取的实时语义分割
2
作者 刘伯红 刘磊 《重庆邮电大学学报(自然科学版)》 北大核心 2026年第1期167-176,共10页
针对实时语义分割算法常用的双分支结构存在空间分支和上下文分支特征融合不充分、多尺度上下文信息提取不全面等问题,提出基于特征融合及多尺度上下文提取的实时语义分割网络。设计空间-多尺度双向注意力融合模块,使用空间注意力机制... 针对实时语义分割算法常用的双分支结构存在空间分支和上下文分支特征融合不充分、多尺度上下文信息提取不全面等问题,提出基于特征融合及多尺度上下文提取的实时语义分割网络。设计空间-多尺度双向注意力融合模块,使用空间注意力机制和多尺度特征融合模块实现双分支交互融合,促进空间特征以及语义特征在双分支上的流动;在上下文分支末端设计了串联聚合金字塔池化模块,更精确地捕捉细节信息;聚合空间分支不同阶段特征,增强模型对图像特征的全面理解能力,促进深层特征与浅层特征的深度融合;使用多尺度注意力特征融合模块引导空间分支和上下文分支融合。实验结果表明,构建的网络在Cityscapes数据集上平均交并比(mean intersection over union,MIoU)达到78.0%,推理速度为104.5 Frame/s;在CamVid数据集上,MIoU达到75.9%,推理速度为224.6 Frame/s。 展开更多
关键词 实时语义分割 特征融合 注意力机制 多尺度上下文提取
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基于三分支网络的实时图像语义分割
3
作者 任凤雷 高紫阳 +3 位作者 张炎 周海波 杨璐 秦志昌 《光学精密工程》 北大核心 2026年第1期167-177,共11页
针对自动驾驶环境感知等应用场景对算法准确性和实时性的严苛要求,为了有效平衡语义分割模型的精度与推理速度,提出一种基于三分支网络的实时图像语义分割算法。借鉴PIDNet算法设计三分支网络结构,分别用于提取图像的细节信息、语义上... 针对自动驾驶环境感知等应用场景对算法准确性和实时性的严苛要求,为了有效平衡语义分割模型的精度与推理速度,提出一种基于三分支网络的实时图像语义分割算法。借鉴PIDNet算法设计三分支网络结构,分别用于提取图像的细节信息、语义上下文信息和边缘信息。在语义分支设计高效金字塔池化模块,用于获取不同尺度的上下文信息,同时增大网络特征感受野。在细节分支和边缘分支设计轻量高效的多尺度通道交互注意力模块,以对提取到的特征进行增强。最后,融合上述三分支提取的图像特征并输出最终的语义分割结果。实验结果表明,所提出的基于三分支网络的实时图像语义分割算法在Cityscapes数据集取得了79.2%mIoU及88.5 frame/s的实时语义分割性能,在CamVid数据集取得了80.5%mIoU及140.1 frame/s的实时语义分割性能。本文提出的算法可以高效地实现图像语义分割任务,实时性和准确性方面均获得了极佳的平衡,语义分割性能显著优于现有基准方法。 展开更多
关键词 语义分割 深度学习 实时性 注意力机制 多尺度特征
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基于多尺度金字塔池化的自适应无参考图像质量评价
4
作者 吴雪松 陈媛媛 周涛 《计算机工程》 北大核心 2026年第3期107-118,共12页
在图像质量评价(IQA)领域,无参考质量评价方法在处理真实场景下的失真图像时展现了巨大的应用价值和未来发展潜力,然而真实环境中的失真图像具有高度的多样性和复杂性,增加了相关评价算法设计的难度。近年来,深度学习技术在图像分类、... 在图像质量评价(IQA)领域,无参考质量评价方法在处理真实场景下的失真图像时展现了巨大的应用价值和未来发展潜力,然而真实环境中的失真图像具有高度的多样性和复杂性,增加了相关评价算法设计的难度。近年来,深度学习技术在图像分类、目标检测以及图像分割等细分领域均取得了令人瞩目的成果。这些进展推动科研人员将深度神经网络(DNN)技术引入IQA中。DNN凭借其出色的特征提取和学习能力,为真实环境中的失真IQA带来了创新性的解决方案和显著的进步。但是,现有方法在处理真实场景图像质量描述时仍存在一定的局限性,特别是在应对图像内容多样性方面。此外,许多基于DNN的IQA方法需要对输入图像进行缩放或裁剪以固定分辨率,这往往会破坏图像的原始结构和内容,从而影响质量评估的准确性和泛化能力。为了解决这些问题,提出一种基于多尺度金字塔池化的自适应无参考图像质量评价方法(MSPP-IQA)。MSPP-IQA允许直接使用原始尺寸的图像进行质量评估,无需任何图像预处理,通过引入图像内容理解模块和注意力模块,模仿人类视觉系统(HVS)的工作原理,同时感知全局高级特征和局部低级特征。实验结果表明,相较于当前主流方法,MSPP-IQA在真实失真和合成失真数据集上均表现出良好的性能。这一实验结果充分证明了MSPP-IQA在应对真实失真IQA挑战方面的有效性和优越性。 展开更多
关键词 无参考图像质量评价 真实失真 多尺度特征融合 空间金字塔池化 注意力机制
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基于图注意力网络的无人机蜂群作战目标分配
5
作者 朱政 魏喜庆 +1 位作者 李瑞康 宋申民 《兵工学报》 北大核心 2026年第1期235-243,共9页
近年来,随着无人机集群在智能化军事作战中的广泛应用,复杂动态环境下的蜂群目标分配问题成为军事运筹研究的重要方向。传统方法在面对大规模、实时的无人机蜂群目标分配问题时,常面临精确算法计算开销大和启发式方法解质量不足的矛盾... 近年来,随着无人机集群在智能化军事作战中的广泛应用,复杂动态环境下的蜂群目标分配问题成为军事运筹研究的重要方向。传统方法在面对大规模、实时的无人机蜂群目标分配问题时,常面临精确算法计算开销大和启发式方法解质量不足的矛盾。以最小化敌方目标剩余价值为目标,构建目标分配模型,将无人机蜂群与敌方目标建模为二分图节点,生成结构化训练数据。在此基础上设计并训练一种改进的图注意力网络,融合节点属性与边特征实现高效分配。仿真实验结果表明,新方法在解质量和求解效率方面均优于传统方法,具备良好的泛化能力,适用于大规模实时作战场景。 展开更多
关键词 无人机蜂群 目标分配问题 图注意力网络 二分图 大规模场景 实时决策
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基于深度学习的服装关键点实时检测模型
6
作者 冯采伶 于施佳 韩曙光 《纺织学报》 北大核心 2026年第1期196-206,共11页
针对复杂场景下服装关键点检测模型的准确性与实时性难以兼得的问题,以提高检测准确性并保持实时性能为目的,提出了一种基于深度学习的服装关键点实时检测模型。该模型以实时多人姿态估计架构为基础,首先构建中值增强的通道与空间注意... 针对复杂场景下服装关键点检测模型的准确性与实时性难以兼得的问题,以提高检测准确性并保持实时性能为目的,提出了一种基于深度学习的服装关键点实时检测模型。该模型以实时多人姿态估计架构为基础,首先构建中值增强的通道与空间注意力模块,通过并行执行全局平均池化、最大池化与中值池化,融合生成注意力权重,增强服装关键部位的特征表示;其次设计跨尺度特征融合模块,将骨干网络中不同层级的特征图进行上采样、拼接与交叉卷积融合,构建兼具细节信息与语义特征的金字塔结构;进一步建立自注意力特征增强模块,通过计算特征点间相似性动态生成注意力图,自适应调整各区域特征权重;最终实施分类别微调策略,针对6类典型服装分别建立专用模型以优化整体性能。结果表明:该方法在DeepFashion2和DeepFashion数据集上分别达到了65.1%与68.0%的检测准确度,同时保持140.0帧/s和142.3帧/s的实时处理速度。该模型提升了复杂场景下服装关键点检测的综合性能,未来可应用于服装智能制造和虚拟试衣等领域。 展开更多
关键词 服装关键点 实时检测 深度学习 自注意力机制 跨尺度特征融合
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基于数字孪生技术的新能源集控电力系统实时监控系统
7
作者 柯潮彬 洪立 +2 位作者 高方文 张世杨 章俊翔 《电力系统装备》 2026年第2期34-36,共3页
针对新能源电力系统监控难题,文章设计了基于数字孪生技术的实时监控系统。研究结果表明,该系统在故障预警、仿真推演和优化控制等方面效果显著,实现了从被动响应到主动决策的转变,提升了系统可靠性、经济性和智能化水平。
关键词 数字孪生 新能源集控系统 实时监控 多尺度建模 LSTM—PINN
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融合海洋环境要素的多尺度海面电磁散射建模
8
作者 邵学辉 冯杨楠 +2 位作者 薛冰 王伟 刘鹰 《雷达科学与技术》 北大核心 2026年第1期42-51,共10页
为解决经典双尺度模型忽略真实海洋环境要素、对截断波数敏感而导致海杂波仿真精度不足的问题,本文提出一种融合真实海洋环境要素的多尺度电磁散射建模方法。该方法利用实测波高、波向与风场数据生成重力波,并结合Elfouhaily海谱生成张... 为解决经典双尺度模型忽略真实海洋环境要素、对截断波数敏感而导致海杂波仿真精度不足的问题,本文提出一种融合真实海洋环境要素的多尺度电磁散射建模方法。该方法利用实测波高、波向与风场数据生成重力波,并结合Elfouhaily海谱生成张力波,按照斜率通过线性叠加法构建多尺度几何海面;进而,采用一种含自适应截断波数的积分方程-基尔霍夫近似混合方法(Integral Equation Method-Kirchhoff Approximation,IEMKA)计算其电磁散射特性。将该方法在多波段、多海况及不同擦地角条件下,以NRL模型、KaDPMod模型及Ka波段实测数据作为基准,与传统JONSWAP-TSM组合方法进行对比验证。结果表明,与传统方法相比,新方法在1~6级海况下的后向散射强度预测精度显著提升,在不同雷达擦地角下均表现出良好适用性,且模拟结果与实测数据高度吻合。本文所提方法有效克服了传统模型对海洋环境要素依赖不足的缺陷,为获取高保真、全要素的海杂波模拟数据提供了可靠的技术途径。 展开更多
关键词 真实海洋环境要素 几何海面 电磁散射计算 双尺度方法
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基于模块化爬壁机器人和改进DeepLabv3+的桥墩裂缝检测研究 被引量:1
9
作者 董绍江 尹玉柱 +1 位作者 吕振鸣 张佳伟 《重庆交通大学学报(自然科学版)》 北大核心 2025年第6期115-122,共8页
针对大型混凝土桥梁桥墩结构表面裂缝存在连续性差、背景干扰大,且一般深度学习裂缝检测模型参数量大等问题,为安全、快速、准确地检测壁面裂缝,笔者提出了一种改进的轻量化DeepLabv3+裂缝分割模型与模块化爬壁机器人相结合的检测方案... 针对大型混凝土桥梁桥墩结构表面裂缝存在连续性差、背景干扰大,且一般深度学习裂缝检测模型参数量大等问题,为安全、快速、准确地检测壁面裂缝,笔者提出了一种改进的轻量化DeepLabv3+裂缝分割模型与模块化爬壁机器人相结合的检测方案。以模块化爬壁机器人为载体,通过各模块的自组式连接实现在复杂环境的爬行驱动,搭载图像采集设备进行桥墩表观病害数据采集作业;同时基于DeepLabv3+框架,通过改进部分网络结构以及添加各检测模块构,构建一种聚合多尺度信息的轻量级检测模型,并部署至上位机系统。最终检测结果表明:笔者模型在Crack-wall裂缝数据集上平均检测精度达到86.96%,相比原模型精度提升6.26%,交并比提高8.44%,召回率提高8.76%,且模型大小仅为10.613 M,具有较高检测精度以及实时检测效果,笔者所提检测方案具有可行性并成功将其应用于实际项目中。 展开更多
关键词 桥梁工程 裂缝分割 爬壁机器人 模块化设计 多尺度 实时轻量
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基于深度学习的轻量级实时图像分割方法研究 被引量:5
10
作者 李建锋 熊明强 +3 位作者 陈园琼 王宗达 向涛 孙培玮 《通信学报》 北大核心 2025年第2期176-190,共15页
针对深度学习在各领域应用中因模型复杂度提升而引发的计算与存储负担,尤其在图像分割任务中面临的算法复杂性、实时响应不足及高内存占用问题,提出了一种轻量级且高效的分割网络架构——多尺度叠加融合网络(MSFNet)。MSFNet设计了一个... 针对深度学习在各领域应用中因模型复杂度提升而引发的计算与存储负担,尤其在图像分割任务中面临的算法复杂性、实时响应不足及高内存占用问题,提出了一种轻量级且高效的分割网络架构——多尺度叠加融合网络(MSFNet)。MSFNet设计了一个双分支多尺度边界融合模块,该模块通过融合不同尺度的特征信息与边界细节,有效提升了图像分割精度,同时显著减少了模型参数量。实验结果表明,MSFNet在3个公开数据集上表现优异,其模型参数量仅为0.6×10^(6),在RTX 3070 GPU上处理大小为800像素×800像素的图像仅需12 ms,显著提升了分割任务的执行效率和资源利用率。因此,该模型特别适合应用于资源有限的边缘设备或移动设备中,为实时图像分割应用提供了有力的技术支撑。 展开更多
关键词 图像分割 轻量级实时网络 双分支多尺度边界融合模块
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信贷规模、信贷结构优化与房地产金融风险 被引量:1
11
作者 宋凌峰 何荣 《经济理论与经济管理》 北大核心 2025年第3期97-112,共16页
本文以房地产业与银行业为研究对象,将信贷因素引入网络分析法以刻画银行和房地产企业间的风险传染过程,研究改变信贷规模和优化信贷结构对房地产金融风险的影响效果,并分别从总量和结构层面为制定房地产信贷政策提供参考。研究发现:相... 本文以房地产业与银行业为研究对象,将信贷因素引入网络分析法以刻画银行和房地产企业间的风险传染过程,研究改变信贷规模和优化信贷结构对房地产金融风险的影响效果,并分别从总量和结构层面为制定房地产信贷政策提供参考。研究发现:相比于改变信贷规模,优化银行房企间信贷结构对房地产金融风险的改善效果更显著。在适当的信贷紧缩区间内,优化信贷结构和收缩信贷规模可以协同降低房地产金融风险,并满足银行微观审慎需求。本文建议,银行和房企应基于信贷规模、信贷结构和房地产金融风险的结构化特征分别调整贷款额度和分散借贷,监管机构应针对银行房企信贷网络中的不同节点实施差异化监管,并重点关注具有系统重要性和出现不匹配问题的节点,共同推动信贷资金结构优化、降低房地产金融风险、实现宏观审慎监管与银行微观审慎行为的平衡。 展开更多
关键词 房地产金融风险 信贷规模 信贷结构优化 差异化监管
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基于双分支融合的图像实时语义分割方法
12
作者 宋玉琴 娄辉 +1 位作者 张琪 商纯良 《空军工程大学学报》 北大核心 2025年第2期62-70,共9页
针对现有实时语义分割网络分割多尺度目标时存在类别错分和分割不完整的问题,提出了一种基于双分支融合的图像实时语义分割方法。提出尺度注意融合模块,融合细节分支和语义分支提取到的目标空间特征和语义信息,以提高网络对多尺度目标... 针对现有实时语义分割网络分割多尺度目标时存在类别错分和分割不完整的问题,提出了一种基于双分支融合的图像实时语义分割方法。提出尺度注意融合模块,融合细节分支和语义分支提取到的目标空间特征和语义信息,以提高网络对多尺度目标识别的准确率。使用边缘损失函数引导细节分支学习目标边缘轮廓,增强网络对目标边缘细节的分割性能。最后,构建全局感知模块提高网络的全局上下文感知能力。实验结果表明:文中方法在CityScapes和CamVid数据集上平均交并比(mIoU)分别为78.1%和76.2%,平均像素准确率(mPA)分别为87.6%和85.4%,对于小尺度目标边缘实现了更精准的分割,且在一个GTX 1080Ti GPU上推理达到实时要求,帧速率(FPS)分别达到59.8和43.5。 展开更多
关键词 深度学习 实时语义分割 尺度注意 特征融合 全局感知
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DPRT-YOLO:智能网联汽车复杂驾驶环境实时目标检测器 被引量:5
13
作者 董一兵 曾辉 +2 位作者 李建科 侯少杰 石磊 《计算机工程与应用》 北大核心 2025年第14期148-162,共15页
目标检测是智能网联汽车视觉感知系统的一项基本任务,可为先进驾驶辅助系统提供基础数据和决策依据。然而,在低光照和恶劣天气等复杂环境中,车载目标检测算法面临小目标检测性能不佳、漏检率和误检率偏高的挑战。针对这一挑战,发展了一... 目标检测是智能网联汽车视觉感知系统的一项基本任务,可为先进驾驶辅助系统提供基础数据和决策依据。然而,在低光照和恶劣天气等复杂环境中,车载目标检测算法面临小目标检测性能不佳、漏检率和误检率偏高的挑战。针对这一挑战,发展了一种面向智能网联汽车的实时目标检测器(DPRT-YOLO),通过对流行的YOLOv10模型进行改造,使其更加适用于复杂驾驶环境中的目标检测任务,并通过在NVIDIA边缘计算平台上开展消融和对比实验,验证了算法的有效性。设计了增强加权多分支特征融合网络(EWMFFN),引入浅层加权融合和多分支加权融合模块,消除特征融合过程中的层间干扰,设计星形拓扑特征交互结构,提升模型对小尺度目标的检测能力,同时保持了网络结构的轻量化设计。融合卷积门控线性单元(convolutional gated linear units,CGLU)与卷积加法自注意力(convolutional additive token mixer,CATM),通过局部-全局双通路机制建立小目标尺度信息的长期上下文关系并保持模型的轻量化。为了评估模型在真实算力场景中的检测性能,将其部署在NVIDIA Jetson Xavier Nx平台上,采用NVIDIA TensorRT FP16量化加速,在BDD100K和TT100K测试集上开展推理实验,并与基准模型进行对比,结果显示:(1)检测精度方面,与YOLOv10n和YOLO11n相比,改进模型的mAP@0.5指标分别提升了6.1和7.4个百分点,mAP@0.5:0.95指标分别提升了3.6和4.2个百分点,同时,参数量分别降低了26.1%和34.9%。(2)检测速度方面,改进模型Small和Nano两种版本的推理速度分别达到了29 FPS和35 FPS。实验结果表明:与参考模型相比,改进算法在复杂驾驶环境中的表现更加优异,在检测精度与检测速度之间达到了更好的平衡,适于部署在智能网联汽车的环境感知系统中。 展开更多
关键词 实时目标检测 复杂驾驶环境 DPRT-YOLO 多尺度特征融合 TRANSFORMER
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数实融合发展如何驱动全国统一大市场建设 被引量:2
14
作者 依绍华 吴顺利 梁威 《广东财经大学学报》 北大核心 2025年第4期4-20,共17页
新发展格局下,数字经济与实体经济融合发展对于打通国民经济循环堵点,充分发挥超大规模市场优势具有重要现实意义。基于2011—2022年我国263个地级市面板数据,实证检验数实融合发展驱动全国统一大市场建设的影响及其机制。研究发现,数... 新发展格局下,数字经济与实体经济融合发展对于打通国民经济循环堵点,充分发挥超大规模市场优势具有重要现实意义。基于2011—2022年我国263个地级市面板数据,实证检验数实融合发展驱动全国统一大市场建设的影响及其机制。研究发现,数实融合发展能够显著驱动全国统一大市场建设,这种驱动作用具备长期效应,且在中西部、胡焕庸线东南侧、高行政级别、数字基础设施完善以及产业结构层级高的城市表现更为突出。机制检验表明,数实融合发展主要通过提升资源配置效率、激发市场主体活力、加速产业深度融合以及强化城市网络关联等渠道驱动全国统一大市场建设。此外,政府调控能力和本土市场潜力在数实融合发展驱动全国统一大市场建设过程中发挥显著的正向调节效应。据此,应深入推进数实融合发展的内生动能,优化政府与市场的关系,为推动全国统一大市场建设提供政策参考。 展开更多
关键词 数实融合 全国统一大市场 政府宏观调控 超大规模市场优势
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基于级联的多尺度特征融合残差去噪网络
15
作者 郭业才 胡晓伟 毛湘南 《计算机科学》 北大核心 2025年第6期239-246,共8页
针对图像去噪特征提取单一化以及特征利用率低,不能生成更清晰图像的问题,提出了级联多尺度特征融合残差真实图像去噪网络。该网络双分支自适应密集残差块采用双路非对称扩张卷积扩展图像感受野,在水平尺度上选择性地提取丰富的纹理特... 针对图像去噪特征提取单一化以及特征利用率低,不能生成更清晰图像的问题,提出了级联多尺度特征融合残差真实图像去噪网络。该网络双分支自适应密集残差块采用双路非对称扩张卷积扩展图像感受野,在水平尺度上选择性地提取丰富的纹理特征。在多尺度空间U-Net模块中,利用多尺度空间融合块增强网络对图像整体结构的学习能力,学习不同层次的信息,获取基于图像空间和上下文信息的多级特征。跳跃连接促进结构之间的参数共享,使不同尺度的特征充分融合,保证信息的完整性。最后,采用双残差学习构建出清晰的去噪图像。结果表明,该算法在真实噪声数据集(DND和SIDD)上的峰值信噪比分别为39.68 dB和39.50 dB,结构相似性分别为0.953和0.957,优于主流去噪算法。所提算法在增强去噪性能的同时,也保留了更详细的信息,使图像质量进一步提升。 展开更多
关键词 图像去噪 真实噪声 卷积神经网络 多尺度特征融合 密集残差
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房地产税的设计及其可行性分析
16
作者 章力丹 李慧 《商业经济》 2025年第5期149-154,共6页
房地产税是健全地方税体系和直接税体系的重要内容,也是我国财税体制改革的重点与难点。党的二十大报告提出“完善分配制度,加大税收的调节力度”,标志着税收分配制度改革包括房地产税须充分发挥积极的重要作用。立足房地产税的涵义与... 房地产税是健全地方税体系和直接税体系的重要内容,也是我国财税体制改革的重点与难点。党的二十大报告提出“完善分配制度,加大税收的调节力度”,标志着税收分配制度改革包括房地产税须充分发挥积极的重要作用。立足房地产税的涵义与作用机制,释析房地产税演变进程、政策法令、设计原则、构成要素及其可行性,表明开征房地产税已具备客观条件,也具有确保地方财政收入稳定增长和财政可持续性发展等现实意义。 展开更多
关键词 房地产税 税制设计 收入规模 可行性分析
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数字经济与实体经济融合发展的就业效应研究 被引量:18
17
作者 石玉堂 王晓丹 周十同 《北京工业大学学报(社会科学版)》 北大核心 2025年第1期36-55,共20页
促进数字经济与实体经济深度融合是加快形成新质生产力、建设现代化产业体系、推动经济高质量发展的关键举措。基于微观视角采用中国企业专利信息测度企业数实产业技术融合行为,将专利信息与上市公司数据相匹配,系统考察数实融合对于企... 促进数字经济与实体经济深度融合是加快形成新质生产力、建设现代化产业体系、推动经济高质量发展的关键举措。基于微观视角采用中国企业专利信息测度企业数实产业技术融合行为,将专利信息与上市公司数据相匹配,系统考察数实融合对于企业劳动力就业的影响及内在机理。研究发现,数实融合显著提升了就业规模,并推动就业结构优化升级。机制研究表明,生产率效应与成本效应是数实融合提升就业规模的内在机制,质量提升效应与创新驱动效应是促进就业结构优化升级的内在机制。从内部特征与外部环境两方面进行异质性分析发现,在非国有企业、高新技术行业、高知识产权保护及高基础设施建设水平地区,数实融合的“稳就业”效应更为明显。拓展性分析表明,数字产品服务业、数字技术应用业及数据要素驱动业均有助于发挥稳就业效应,但数字产品制造业没有显著影响。通过揭示数实融合促进劳动力就业的微观经济效应及其内在机制,为促进劳动力就业新路径探索提供了全新视角,也为加快数实融合深度发展提供了经验证据。 展开更多
关键词 数实融合 就业效应 就业规模 就业结构
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融合机器视觉与深度学习的非完备颜面建模系统设计 被引量:1
18
作者 孙进 董亮 +1 位作者 陈雨亨 陆凡 《扬州大学学报(自然科学版)》 2025年第4期16-25,共10页
为实现动态智能产线员工的颜面实时识别,设计一套融合机器视觉和深度学习的非完备颜面建模系统,以解决传统建模系统难以有效处理非完备颜面图像的问题。为提高颜面几何模型精度,提出基于多尺度自编码器的非完备颜面几何重建方法,设计多... 为实现动态智能产线员工的颜面实时识别,设计一套融合机器视觉和深度学习的非完备颜面建模系统,以解决传统建模系统难以有效处理非完备颜面图像的问题。为提高颜面几何模型精度,提出基于多尺度自编码器的非完备颜面几何重建方法,设计多尺度特征融合编码器提取非完备颜面图像的个性化几何特征,重建出富有细节的颜面几何模型。为提高颜面纹理模型真实度,提出基于双分支判别器的非完备颜面纹理重建方法,设计双分支判别器对补全后的纹理图进行优化,提升补全纹理的真实感,减少补全纹理与原有纹理间的过渡不平滑现象。结果表明:相比AlbedoGAN,本文方法在几何重建精度上有所提高,倒角距离值减少9.2%,归一化平均误差值降低14.3%;相比SM-PatchGAN,本文方法在纹理真实度上有所提高,尤其是在大姿态颜面图像的情况下,峰值信噪比提高2.1%,结构相似性指数提高12.7%。 展开更多
关键词 实时姿态识别 颜面几何模型 多尺度自编码器 颜面纹理模型 双分支判别器
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基于嵌套连接的多尺度红外与可见光图像融合
19
作者 吴楠 穆成坡 +1 位作者 贺杨 刘太晔 《北京航空航天大学学报》 北大核心 2025年第2期683-691,共9页
为解决红外与可见光图像融合方法中依赖于人工设计的融合策略、运行时间过长以及无法提取多尺度深度特征的问题,提出了一种实时的基于嵌套连接的多尺度图像融合模型。特征提取器提取多尺度深层次特征,通过融合网络生成具有多尺度深度特... 为解决红外与可见光图像融合方法中依赖于人工设计的融合策略、运行时间过长以及无法提取多尺度深度特征的问题,提出了一种实时的基于嵌套连接的多尺度图像融合模型。特征提取器提取多尺度深层次特征,通过融合网络生成具有多尺度深度特征的特征图像,通过图像重构器得到融合图像。在公开数据集上与其他算法进行对比,在主观定性评价中,该算法在保持图像强度的同时能够包含锐利的图像边缘,在过度曝光、目标遮挡、细节模糊等复杂情况下具有更好的融合效果。客观指标对比中,在基于信息论、基于图像特征、基于图像结构相似性和人类感知度量4类9个指标上取得了5个第一2个第二的结果,另外2个指标的结果也处于较高水平,且融合时间大幅缩短。实验证明,该模型能够有效解决当前图像融合方法中存在的问题,具有较高的实用性。 展开更多
关键词 图像融合 深度学习 嵌套连接 多尺度 实时
原文传递
基于金字塔增强与跨语义交互的轻量图像目标检测网络
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作者 陆蔚 《电讯技术》 北大核心 2025年第11期1798-1805,共8页
近年来,轻量化目标检测领域取得了显著进展。然而,现有主流方法缺乏多尺度语义信息的提取,且忽略了深层语义特征与浅层细节特征之间的关系。针对上述缺陷,提出了金字塔池化多尺度增强网络(Pyramid Pooling Enhanced Multi-scale Network... 近年来,轻量化目标检测领域取得了显著进展。然而,现有主流方法缺乏多尺度语义信息的提取,且忽略了深层语义特征与浅层细节特征之间的关系。针对上述缺陷,提出了金字塔池化多尺度增强网络(Pyramid Pooling Enhanced Multi-scale Network,PPMENet),通过设计一个高效金字塔池化模块(Efficient Pyramid Pooling Block,EPPB)来提取多尺度深层语义信息,以加强模型的特征表达能力。另一方面,设计了跨语义交互注意力模块(Cross Semantic Level Interaction Attention Module,CSIAM)以增强不同语义特征之间的联系。MS COCO 2017测试集的实验结果表明,PPMENet取得了28.0%平均精度,模型大小仅有2.16×10^(6),GFLOPs为0.97,并获得了218 frame/s的推理速度。与其他方法相比,PPMENet在精度和执行效率间取得了较好的平衡。 展开更多
关键词 实时图像目标检测 轻量级网络 多尺度特征提取 注意力机制 特征融合
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