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空间智能的多重演变及其社会重构效应
1
作者 文军 吴志鹏 《热带地理》 北大核心 2026年第1期46-54,共9页
空间是地理学的核心概念。在人工智能快速发展的背景下,空间智能展现出前所未有的发展潜力。总体而言,空间智能是空间感知、空间推理与空间行动的有机整体。当前,空间智能领域发生了多重演变,集中体现在:空间感知从一维静态迈向三维动态... 空间是地理学的核心概念。在人工智能快速发展的背景下,空间智能展现出前所未有的发展潜力。总体而言,空间智能是空间感知、空间推理与空间行动的有机整体。当前,空间智能领域发生了多重演变,集中体现在:空间感知从一维静态迈向三维动态,空间推理从既定规则迈向灵活预测,空间行动从情境适配迈向空间共创。但与此同时,空间智能在演变过程中也引发了一系列的社会重构效应,包括数字鸿沟的加剧、隐私泄露的频发、法律标准的滞后等问题。未来,在推动空间智能技术跨学科融合、打造新型智能架构体系的同时,需进一步加强技术的公平性、安全性和规范性建设,充分释放空间智能的普惠效应,构建智能社会新形态。 展开更多
关键词 空间智能 空间感知 空间推理 空间行动 社会重构
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结合扩张卷积与多尺度融合的实时时空动作检测 被引量：1
2
作者 程勇 高园元 +4 位作者 王军 杨玲 许小龙 程遥 张开华 《中国图象图形学报》 北大核心 2025年第2期406-420,共15页
目的时空动作检测任务旨在预测视频片段中所有动作的时空位置及对应类别。然而,现有方法大多关注行动者的视觉和动作特征,忽视与行动者交互的全局上下文信息。针对当前方法的不足,提出一种结合扩张卷积与多尺度融合的高效时空动作检测模... 目的时空动作检测任务旨在预测视频片段中所有动作的时空位置及对应类别。然而,现有方法大多关注行动者的视觉和动作特征,忽视与行动者交互的全局上下文信息。针对当前方法的不足,提出一种结合扩张卷积与多尺度融合的高效时空动作检测模型(efficient action detector,EAD)。方法首先,利用轻量级双分支网络同时建模关键帧的静态信息和视频片段的动态时空信息。其次,利用分组思想构建轻量空间扩张增强模块提取全局性的上下文信息。然后,构建多种DO-Conv结构组成的多尺度特征融合单元,实现多尺度特征捕获与融合。最后,将不同层次的特征分别送入预测头中进行检测。结果实验在数据集UCF101-24和AVA(atomic visual actions)中进行,分析了EAD与现有算法之间的检测对比结果。在UCF101-24数据集上的帧平均准确度(frame-mAP)和视频平均准确度(video-mAP)分别为80.93%和50.41%,对于基线方法的漏检、错检现象有所改善;在AVA数据集上的frame-mAP达到15.92%,同时保持较低的计算开销。结论通过与基线及目前主流方法比较,EAD以较低的计算成本建模全局关键信息,提高了实时动作检测准确度。 展开更多
关键词 深度学习 时空动作检测(STAD) 双分支网络 扩张增强模块(DAM) 多尺度融合
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农村地区数字技术对农民增收的影响研究 被引量：7
3
作者 苏群 邢怀振 《科研管理》 北大核心 2025年第3期170-180,共11页
促进农民收入持续增长是落实乡村振兴、促进农民农村共同富裕、实现中国式现代化的重要要求。本文基于农村地区数字技术发展视角,以我国30个省份作为研究对象,采用固定效应模型和空间杜宾模型对数字技术赋能农民增收的内在作用机理和空... 促进农民收入持续增长是落实乡村振兴、促进农民农村共同富裕、实现中国式现代化的重要要求。本文基于农村地区数字技术发展视角,以我国30个省份作为研究对象,采用固定效应模型和空间杜宾模型对数字技术赋能农民增收的内在作用机理和空间溢出效应予以考察。研究发现:(1)农村地区数字技术的发展显著促进了农民增收,且数字技术的增收效应在中西部地区表现得更为显著;(2)在传导机制方面,缓解城乡分割、助力农户创业、提高农村人力资本是充分发挥农村地区数字技术增收效应的重要路径;(3)农村地区数字技术在赋能本地区农民增收的同时,对邻近地区农民增收具有正向溢出效应,并呈现出H-H集聚和L-L集聚的特征。本文在实现对农村地区数字技术发展水平量化测度的基础上,将数字技术与农民增收纳入统一研究框架,并从加大农村地区数字基础设施建设投资、加强区域协作、多举措拓宽农民增收渠道等角度提出可行性建议,为促进数字技术赋能农民增收提供理论和现实依据。 展开更多
关键词 数字技术 农民增收 异质性 作用机制 空间溢出效应
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融合时空注意力的改进ST-GCN人体动作识别方法研究 被引量：1
4
作者 雷建云 梁钧 +2 位作者 夏梦 张慧丽 田祚汉 《中南民族大学学报(自然科学版)》 2025年第4期526-535,共10页
针对现有的人体骨架动作识别算法不能充分发掘运动的时空特征问题,提出了一种基于融合时空注意力的改进图卷积网络模型.该模型包含空间注意力机制和时间注意力机制,利用时空注意力机制从时间和空间两个维度分别提取动作的全局时空特征.... 针对现有的人体骨架动作识别算法不能充分发掘运动的时空特征问题,提出了一种基于融合时空注意力的改进图卷积网络模型.该模型包含空间注意力机制和时间注意力机制,利用时空注意力机制从时间和空间两个维度分别提取动作的全局时空特征.将这二者融合到统一的时空图卷积网络(ST-GCN)框架中,实现了端到端的训练.在Kinetics和NTU RGB+D两个公开数据集的对比实验证明:改进模型在NTU-RGB+D数据集上的CS标准下取得了82.37%的Top-1精度,在CV标准下取得89.84%的Top-1精度,相比原来的ST-GCN算法,分别提升0.87%的Top-1精度和1.54%的Top-5精度.在Kinetics数据集上,改进模型取得了31.78%的精度,与ST-GCN相比提高了1.08%.由此验证了改进方法的有效性. 展开更多
关键词 图卷积网络 骨架数据 动作识别 时空注意力
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遗产社区建构的三重性与保护实践的底层逻辑
5
作者 刘朝晖 杨程程 《民族学刊》 北大核心 2025年第9期110-118,163,共10页
“遗产社区”已成为国家政策、学术研究与地方实践交汇的核心议题,然其理论内涵与实践机制仍显模糊。既有研究多着眼于社区在遗产旅游或文化保护中的参与机制,而对遗产社区如何在制度话语中被界定、在地方实践中被重构,以及在空间层面... “遗产社区”已成为国家政策、学术研究与地方实践交汇的核心议题,然其理论内涵与实践机制仍显模糊。既有研究多着眼于社区在遗产旅游或文化保护中的参与机制,而对遗产社区如何在制度话语中被界定、在地方实践中被重构,以及在空间层面持续协商认同的过程关注不足。基于多点民族志材料,有必要建构“制度塑造-主体行动-空间认同”的三维分析框架,以此观之,遗产社区并非既定的社会单元,而是在国家治理逻辑、地方文化实践与空间生产之间不断生成的复合体。从国家文化政策中的制度嵌入、地方社会在遗产保护中的文化主张以及城市更新背景下的空间协商来看,遗产社区建构过程体现了地方能动性与协商机制。遗产社区建构的底层逻辑是:既包含行政吸纳与地方反哺的互动模式,也涉及在治理与市场双重驱动下的文化资本化取向,同时表现为空间重构中的合法性建构与秩序维系。 展开更多
关键词 遗产社区 保护实践 制度塑造 主体行动 空间认同
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融合注意力机制的图神经网络运动动作识别研究
6
作者 张琼 《自动化与仪器仪表》 2025年第3期196-200,共5页
为提高运动动作的精准性,提出一种融合注意力机制的图神经网络运动动作识别方法。该方法以双流自适应时空图神经网络作为基础模型,通过添加边缘边与时空注意力模块,提升模型对动作特征的学习效果,实现了运动动作识别。实验结果表明,该... 为提高运动动作的精准性,提出一种融合注意力机制的图神经网络运动动作识别方法。该方法以双流自适应时空图神经网络作为基础模型,通过添加边缘边与时空注意力模块,提升模型对动作特征的学习效果,实现了运动动作识别。实验结果表明,该方法相较于基础模型,对运动动作识别的Top-1与Top-5准确率分别提高了3.66%与2.27%,达到了39.48%和62.23%,相较于Deep-LSTM、GA-GCN、ST-GCN等热门运动识别模型更高,在实际体育运动中对不同类别运动动作的平均识别准确率也达到66.67%,具有良好的运动动作识别效果。 展开更多
关键词 图神经网络 动作识别 体育训练 时空注意力 运动动作
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ASGC-STT:基于自适应空间图卷积和时空Transformer的人体行为识别 被引量：1
7
作者 庄添铭 秦臻 +1 位作者 耿技 张瀚文 《计算机应用研究》 北大核心 2025年第4期1239-1247,共9页
近年来许多行为识别研究将人体骨架建模为拓扑图,并利用图卷积网络提取动作特征。然而,拓扑图在训练过程中固有的共享和静态特征限制了模型的性能。为解决该问题,提出基于自适应空间图卷积和时空Transformer的人体行为识别方法—ASGC-ST... 近年来许多行为识别研究将人体骨架建模为拓扑图,并利用图卷积网络提取动作特征。然而,拓扑图在训练过程中固有的共享和静态特征限制了模型的性能。为解决该问题,提出基于自适应空间图卷积和时空Transformer的人体行为识别方法—ASGC-STT。首先,提出了一种非共享图拓扑的自适应空间图卷积网络,该图拓扑在不同网络层中是唯一的,可以提取更多样化的特征,同时使用多尺度时间卷积来捕获高级时域特征。其次,引入了一种时空Transformer模块,能够准确捕捉远距离的帧内和帧间任意关节之间的相关性,建模包含局部和全局关节关系的动作表示。最后,设计了一种多尺度残差聚合模块,通过分层残差结构设计来有效扩大感受野范围,捕获空间和时间域的多尺度依赖关系。ASGC-STT在大规模数据集NTU-RGB+D 60上的准确率为92.7%(X-Sub)和96.9%(X-View),在NTU-RGB+D 120上的准确率为88.2%(X-Sub)和89.5%(X-Set),在Kinetics Skeleton 400上的准确率为38.6%(top-1)和61.4%(top-5)。实验结果表明,ASGC-STT在人体行为识别任务中具有优越的性能和通用性。 展开更多
关键词 人体行为识别 时空特征 图卷积网络 多尺度建模
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农业社会化服务供给主体的空间分异机制研究 被引量：1
8
作者 王全忠 周宏 《华南农业大学学报(社会科学版)》 北大核心 2025年第3期87-102,共16页
从竞争与合作方式视角探讨农业社会化服务供给主体的空间分异过程,能够拓展农业社会化服务由点到面以及地缘外拓的机制,也是理解合作困境的视角之一。基于博弈推演和行为选择模型,以病虫害统防统治服务为例,使用安徽省S市9县(市、区)的... 从竞争与合作方式视角探讨农业社会化服务供给主体的空间分异过程,能够拓展农业社会化服务由点到面以及地缘外拓的机制,也是理解合作困境的视角之一。基于博弈推演和行为选择模型,以病虫害统防统治服务为例,使用安徽省S市9县(市、区)的微观调查数据,分析农业社会化服务供给主体横纵向合作的影响机制。研究发现,服务供给主体的纵向扩张意愿大于横向联合意愿,但两种合作意愿整体上并不积极,抱团合作意愿的主要形式是不同业务的纵向叠加,区域间服务主体的横向联合积极性偏低,“单打独斗”和小规模均衡状态不易打破。作业规模抑制了服务主体的横向联合意愿,源于同类业务的空间“拼联”引致的交易成本上升与现有“领地”被挤压的风险。作业规模促进了纵向扩张意愿,因为防治服务业务多数来源于纵向一体化过程,对不同主体间合作或业务叠加的经验认知更充足。利润是服务主体确保投资收益的证明和吸引新投资入场的信号,利润可观的服务主体是资本市场青睐的优秀标的物,更容易引致权属人更迭或合伙人变更等纵向扩张行为。作业规模和利润对防治服务主体业务增加、多元化发展的“内在”激励有限。 展开更多
关键词 农业社会化服务 病虫害统防统治服务 合作者“抱团行动” 空间分异
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多维感知-空间解耦单样本人体动作识别模型
9
作者 胡正平 王雨露 +2 位作者 张琦明 许凌峰 陈代萍 《信号处理》 北大核心 2025年第4期683-693,共11页
基于骨骼数据的人体动作识别方法因其能够消除与动作无关的视觉信息来降低训练复杂性越来越受到人们关注,然而大规模骨骼动作数据收集和注释面临挑战,基于骨骼的单样本动作识别旨在仅用单个训练样本识别人体动作,可以使机器人对新颖动... 基于骨骼数据的人体动作识别方法因其能够消除与动作无关的视觉信息来降低训练复杂性越来越受到人们关注,然而大规模骨骼动作数据收集和注释面临挑战,基于骨骼的单样本动作识别旨在仅用单个训练样本识别人体动作,可以使机器人对新颖动作类别积极反应改善人机交互。针对基于卷积神经网络编码器进行人类活动分类数据稀缺问题,考虑将单样本动作识别问题表述为骨骼序列紧凑表示和深度度量学习范式,基于自注意力Transformer机制和空间解耦约束重新审视骨骼动力学图像建模向新颖活动类别传输,提出多维感知-空间解耦单样本人体动作识别模型。首先,将3D骨骼序列坐标映射为紧凑图像表示;其次,基于骨干网络将输入投影到低维特征空间,提取初级动作特征;接着,设计融合多层感知机与Transformer的嵌入编码器,在嵌入空间中捕捉关节时间空间依赖关系,增强模型对时空信息感知能力,得到高层次多维嵌入特征;然后,基于最近邻搜索完成样本间相似性度量;最后,结合多相似性损失、三元组边界损失、交叉熵损失和空间解耦损失的混合深度度量学习优化模型。实验在公共大规模数据集NTU RGB+D 120上进行评估,提出方法较Skeleton-DML提高3.8%,在使用40个训练类别时较Skeleton-DML提高7.5%。研究表明,提出方法能够在数据稀缺情况下充分利用骨骼序列紧凑表示信息,提高单样本动作识别匹配精度。 展开更多
关键词 动作识别 单样本学习 度量学习 TRANSFORMER 空间解耦
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基于时空关节映射的骨架动作识别方法
10
作者 赵晨 彭舰 黄军豪 《计算机科学》 北大核心 2025年第10期106-114,共9页
近年来,基于骨架的动作识别任务受到了研究人员的广泛关注,并取得了长足的研究进展。图卷积网络和卷积神经网络作为强大且有效的模型范式,在骨架动作识别领域同样受到了研究人员的青睐。1)大多数基于GCN(Graph Convolutional Network)... 近年来,基于骨架的动作识别任务受到了研究人员的广泛关注,并取得了长足的研究进展。图卷积网络和卷积神经网络作为强大且有效的模型范式,在骨架动作识别领域同样受到了研究人员的青睐。1)大多数基于GCN(Graph Convolutional Network)的方法使用的是时间、空间分别建模的方式,这阻碍了时空信息的直接交互;2)基于CNN(Convolutional Neural Network)的方法有效地建模了时空信息,但相比于基于GCN的方法,它并没有很好地利用空间信息。针对上述问题,提出了一个新颖的时空信息聚合操作,称作时空节点映射(Spatial-Temporal Joint Mapping,STJM)。该方法既结合了基于GCN的方法中图的拓扑信息,又采用了基于CNN的方法来同时聚合时空信息。相较于传统的GCN方法,该方法将节点进行了高维映射,拥有更强的表意能力。在进行节点高维映射后,只需要一个简单的τ×K的卷积核即可同时聚合时间与空间特征。作为一个新颖的时空信息聚合模块,许多基于GCN的拓扑增强策略都可以应用在STJM block上。实验表明,将STJM作为一个即插即用的模块与现有模型进行结合,在NTU RGB+D 60和NTU RGB+D 120两个大规模骨架数据集上,其性能获得了显著提升。 展开更多
关键词 图卷积网络 卷积神经网络 动作识别 时空建模 骨架序列
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利用生态健康距离模型探究基础教育设施空间失配特征
11
作者 谢颜莉 柴宗刚 韩健 《地理空间信息》 2025年第3期35-42,共8页
为探寻基础教育空间失配特征,基于生态学健康距离模型、系统聚类等定量方法,从区际和校际两个空间尺度,对商洛市中心城区基础教育设施学校用地、校舍用房与师资配置3个要素的空间失配特征进行评估。结果表明:①商洛市中心城区基础教育... 为探寻基础教育空间失配特征,基于生态学健康距离模型、系统聚类等定量方法,从区际和校际两个空间尺度,对商洛市中心城区基础教育设施学校用地、校舍用房与师资配置3个要素的空间失配特征进行评估。结果表明:①商洛市中心城区基础教育设施在区际和校际尺度均呈现“中心—边缘”的圈层式空间失配模式;②中心城区受建设用地紧缺、城中村拆迁难度大等因素影响,师资配置失配指数普遍低于其余两项,学校用地和校舍用房失配的学校集中连片分布;③各乡镇受自然环境、交通要素、人口流失、撤校并点等因素影响,呈现多元失配特征。基于此,剖析了基础教育作用机制,构建了基础教育设施机制和配置协同机制,针对性地提出基础教育空间失配的优化建议。 展开更多
关键词 基础教育 空间失配 作用机制 优化建议 商洛市
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1700 nm波段激发荧光珠的多光子性质
12
作者 严洁媚 张颖娴 +2 位作者 汤思佳 邱娉 王科 《深圳大学学报(理工版)》 北大核心 2025年第3期351-356,共6页
荧光珠在生物医学和技术领域具有广泛应用,在1700 nm这一适合深层生物组织成像的波段,目前缺乏有效的荧光珠多光子性质表征技术.针对这一问题,利用自建的1700 nm波段多光子成像系统,对普通商用荧光珠(Fluosphere)和聚苯乙烯量子点荧光... 荧光珠在生物医学和技术领域具有广泛应用,在1700 nm这一适合深层生物组织成像的波段,目前缺乏有效的荧光珠多光子性质表征技术.针对这一问题,利用自建的1700 nm波段多光子成像系统,对普通商用荧光珠(Fluosphere)和聚苯乙烯量子点荧光珠的多光子性质进行表征.通过多光子成像技术,判定荧光珠的多光子激发阶数和相对多光子作用截面,对比其多光子亮度;研究荧光珠的光漂白性质,评估其光稳定性;利用多光子成像进一步确定成像系统的空间分辨率.结果表明,在1700 nm波段Fluosphere的相对作用截面和稳定性优于量子点荧光珠,且成像用多光子显微镜空间分辨率达到亚微米量级.该结果可为多光子成像中荧光珠的选取提供依据,并为成像系统空间分辨率标定提供实验参考. 展开更多
关键词 光学工程 荧光珠 多光子显微成像 作用截面 空间分辨率 光稳定性
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行动者网络视角下青藏高原乡村空间转型过程及机制——以互助土族自治县麻吉村为例
13
作者 尹君锋 叶思菁 +1 位作者 宋长青 高培超 《地理研究》 北大核心 2025年第8期2217-2236,共20页
乡村空间转型是推动乡村全面振兴和促进城乡融合发展的重要手段,对实现中国式乡村现代化具有重要意义。文章构建了基于行动者网络理论的乡村空间转型分析框架,以互助土族自治县麻吉村为例,深入剖析了高原型乡村空间转型的逻辑过程及作... 乡村空间转型是推动乡村全面振兴和促进城乡融合发展的重要手段,对实现中国式乡村现代化具有重要意义。文章构建了基于行动者网络理论的乡村空间转型分析框架,以互助土族自治县麻吉村为例,深入剖析了高原型乡村空间转型的逻辑过程及作用机制。研究结果:①从行动者网络视角看,乡村空间转型是在政府和市场等多重力量共同作用下各行动者相互作用、协同演进不断推动乡村空间功能、结构和关系等发生重构、更新的渐进过程,异质行动者之间的博弈、分化和重组是其转型的核心推动力。②麻吉村空间转型发展过程是不同行动者基于自身多元利益诉求和发展理念,通过主体性的互动和博弈在空间层面上的动态显现,呈现出由小农户经营主导模式过渡到乡村能人和村干部主导模式,再发展为多方主体合作与协同主导模式。空间转型经历了由内生稳定阶段到扩展生长阶段再到整合提升阶段的演进式发展,并形成以“高原农业+土族文化+生态旅游”为特色的空间转型路径。③关键行动者在麻吉村空间转型过程中不同阶段呈现出不同意图和目标,强制通行点由“以党建引领不断壮大村集体经济”转变为“生态与文化产业融合打造乡村振兴样板村”,返乡新农人和旅游开发公司逐渐成为关键行动者推动网络发生重构。④社会自发式力量积极对接政府政策安排并运用市场化手段调动社会力量参与麻吉村乡村建设过程中,行动者网络的动态调整与互动频率、非人类行动者的客观基础与自有属性、关键行动者的行动动机与利益目标、村民自身参与力度与受益程度等共同驱动麻吉村空间转型发展。 展开更多
关键词 行动者网络 乡村空间转型 作用机制 青藏高原 互助土族自治县麻吉村
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基于图神经网络的人体动作识别方法
14
作者 刘钰 铁有福 +2 位作者 江张军 窦富超 周海波 《天津理工大学学报》 2025年第6期73-79,共7页
人体动作识别技术在智能安防和视频监控等领域应用广泛,通过对人体动作进行异常判定,可以监测和预防潜在的风险。传统方法利用人工提取行为特征,再使用分类算法进行动作识别,而后发展的基于深度学习的方法可与骨架数据相结合,但传统方... 人体动作识别技术在智能安防和视频监控等领域应用广泛,通过对人体动作进行异常判定,可以监测和预防潜在的风险。传统方法利用人工提取行为特征,再使用分类算法进行动作识别,而后发展的基于深度学习的方法可与骨架数据相结合,但传统方法只是考虑关节坐标形成的特征向量,没有提取到骨架之间的时空依赖关系。为了对人体动作序列中的时空关系进行更全面的特征提取,结合YOLOv5、AlphaPose和时空图卷积网络(spatial-temporal graph convolutional networks,ST-GCN)算法,提出了一种基于图神经网络的人体动作识别方法。首先使用改进的YOLOv5s目标检测算法得到人体检测框,获取人体位置信息,接着使用AlphaPose姿态估计算法获取人体骨架关节点坐标信息,最后使用改进的ST-GCN算法构建时空图,完成人体动作识别。该方法对图数据直接进行深度学习,有效提取关节之间的时空关系特征。通过实验验证,该方法在文中构建数据集上可以准确识别人体跌倒、奔跑、踢腿、蹲坐动作,且与长短期记忆(long short-term memory,LSTM)动作识别相比,文中提出的方法具有更高的识别精度,为人体行为识别提供了技术支持。 展开更多
关键词 动作识别 时空图卷积网络 注意力机制
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空间理论视域下美国基础教育推进数字公平的路径与挑战
15
作者 龚毓琳 邬志辉 陈琴 《比较教育学报》 北大核心 2025年第5期33-48,共16页
美国在国际数字竞争压力和内在教育质量发展诉求的双重驱动下,推动基础教育数字公平。基于列斐伏尔空间理论视域的理论框架,美国基础教育推进数字公平的改革路径表现为:在物质层面完善数字基建布局,促进感知空间资源配置公平化;在关系... 美国在国际数字竞争压力和内在教育质量发展诉求的双重驱动下,推动基础教育数字公平。基于列斐伏尔空间理论视域的理论框架,美国基础教育推进数字公平的改革路径表现为:在物质层面完善数字基建布局,促进感知空间资源配置公平化;在关系维度创新虚拟教学实践,推动精神空间教育体验公平化;在构想空间领域优化智能治理体系,实现算法空间决策服务公平化。尽管美国基础教育数字化转型促进了物质资源的职能配置、精神体验的虚拟延伸以及教育治理的算法重构,但也面临新兴挑战:经济下行压力下的财政投入持续性不足、培训与招聘双重受限下导致的数字素养结构匹配问题,以及网络安全威胁带来的治理隐忧等。 展开更多
关键词 空间理论 基础教育 数字公平 行动路径
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基于时空双流特征增强网络的视频行为识别 被引量：2
16
作者 赵晨 冯秀芳 曹若琛 《计算机工程与设计》 北大核心 2025年第3期871-878,共8页
针对双流卷积网络中使用时间位移模块导致残差分支空间通道特征破坏和对全局时间特征提取不充分,以及使用帧差的特征微弱等问题,提出一种结合增强帧差信息的时空双流特征增强网络。该网络由空间流网络分支和时间流网络分支构成,空间流使... 针对双流卷积网络中使用时间位移模块导致残差分支空间通道特征破坏和对全局时间特征提取不充分,以及使用帧差的特征微弱等问题,提出一种结合增强帧差信息的时空双流特征增强网络。该网络由空间流网络分支和时间流网络分支构成,空间流使用ResNet50为骨干网络,构建空间增强时间位移模块和通道增强时间位移模块解决空间通道特征破坏问题,构建全局时空提取模块提取全局时空信息。时间流网络使用Inceptionv4作为骨干网络,提出运动增强模块解决帧差特征微弱问题。该模型在UCF101和HMDB51数据集上准确率达到96.6%和76.1%。与其它算法相比,识别精度较高,验证了该算法的有效性。 展开更多
关键词 双流网络 行为识别 深度学习 时间位移 帧差 空间特征 通道特征
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数实融合趋势下TOD空间实践的机遇、挑战与转型路径
17
作者 万融 卢峰 陈力然 《建筑师》 2025年第4期96-102,共7页
数字时代正推动着实体与数字的深度融合,这一趋势不仅在空间形态上重塑了TOD站点地区的形态、要素和建构模式,更为TOD空间实践者提供了运用数字技术来突破传统分析局限、明确建设要点、构建有效营建路径的新契机。本文在梳理传统实体营... 数字时代正推动着实体与数字的深度融合,这一趋势不仅在空间形态上重塑了TOD站点地区的形态、要素和建构模式,更为TOD空间实践者提供了运用数字技术来突破传统分析局限、明确建设要点、构建有效营建路径的新契机。本文在梳理传统实体营建导向下TOD空间实践的惯性逻辑的基础上,剖析了数字与实体环境融合对其带来的机遇与挑战,包括实体圈层结构的破界与重构、数字要素的涌现与实体要素效能的减退、建构模式的拓展与新解,并就此提出基于数字技术支持的转型路径:1)基于人流实时追踪来即时认知微观空间发展;2)基于多源异构数据来全面探析数字-实体要素指标;3)基于复杂归因分析来理性研判多元建构路径,以期为未来TOD空间实践提供思路借鉴。 展开更多
关键词 数实融合趋势 公共交通导向发展(TOD) 空间载体 工作内容 行动路径
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跨域图卷积网络在基于骨架动作识别中的应用
18
作者 王欣霏 龚勋 吕金荣 《无线电工程》 2025年第6期1152-1160,共9页
在基于骨架的动作识别领域中,图卷积神经网络(Graph Convolutional Neural Network,GCN)因能够有效处理非欧几里得数据而成为关键技术。现有的基于GCN的方法往往局限于单一时间节点的邻域信息,忽略了动作的动态演变和复杂的空间-时间依... 在基于骨架的动作识别领域中,图卷积神经网络(Graph Convolutional Neural Network,GCN)因能够有效处理非欧几里得数据而成为关键技术。现有的基于GCN的方法往往局限于单一时间节点的邻域信息,忽略了动作的动态演变和复杂的空间-时间依赖关系,限制了它们在捕捉连续动作序列中的细微差别和长期依赖性方面的性能。为了解决上述问题,提出了一种创新的图卷积架构,通过跨时空邻域的消息传递和聚合,整合节点在多个时间步长内的状态变化,与周围节点进行交互,显著增强了模型在不同时间和空间尺度上的表达能力。为了进一步提升对复杂动作的识别度,提出了一个双向多流骨架信息融合框架,旨在从多个角度分析人体骨架数据,感知关节和骨架的微小运动,有效过滤静态帧的干扰,这在区分相似运动模式时尤为重要。实验在NTU RGB+D 60、NTU RGB+D 120、UAV-Human三个具有代表性的数据集上验证了所提方法的有效性。 展开更多
关键词 图卷积神经网络 基于骨架的行为识别 邻域信息 时空关系图
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数字经济对共同富裕的作用机制研究与空间效应
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作者 吴敏杰 《四川冶金》 2025年第1期1-6,37,共7页
实现区域协调发展是我国区域经济发展的要求和目标,数字经济作为协调公平与效率关系新的经济形式,在助力共同富裕的道路上发挥了重要的作用。本文运用2011-2021年中国30个省市的面板数据,分析了数字经济对共同富裕的作用机制及其空间效... 实现区域协调发展是我国区域经济发展的要求和目标,数字经济作为协调公平与效率关系新的经济形式,在助力共同富裕的道路上发挥了重要的作用。本文运用2011-2021年中国30个省市的面板数据,分析了数字经济对共同富裕的作用机制及其空间效应。实证结果表明:(1)数字经济的发展会显著提高共同富裕水平且存在明显的区域异质性;(2)城镇化和技术创新是数字经济影响共同富裕重要的传导路径;(3)数字经济对共同富裕的影响存在正向的空间溢出效应。为此,可以通过有序推进城镇化、激发创新活力,发挥区位优势和资源禀赋优势等举措,增加数字经济驱动力促进区域协调发展,稳步实现共同富裕总目标。 展开更多
关键词 数字经济 共同富裕 作用机制 空间效应
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基于变分自编码器掩蔽重建的骨骼点动作识别方法
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作者 王雪婷 郭新 +1 位作者 汪松 陈恩庆 《图学学报》 北大核心 2025年第2期270-278,共9页
掩蔽自编码器(MAE)由于其强大的自监督学习能力被用于不同领域,特别是在数据被遮蔽或可用训练数据较少的任务中获得了较好的效果。但在诸如动作识别等视觉分类任务中,由于自编码器结构中编码器学习特征的能力有限,因此分类效果欠佳。为... 掩蔽自编码器(MAE)由于其强大的自监督学习能力被用于不同领域,特别是在数据被遮蔽或可用训练数据较少的任务中获得了较好的效果。但在诸如动作识别等视觉分类任务中,由于自编码器结构中编码器学习特征的能力有限,因此分类效果欠佳。为了实现用少量标注数据对模型进行训练,并提高自编码器在骨骼点动作识别任务上的特征提取能力,提出一种基于变分自编码器(VAE)的时空掩蔽重建模型(SkeletonMVAE)用于骨骼点动作识别。该模型在传统掩蔽重建模型的编码器后引入VAE的隐空间,使得编码器学习到数据的潜在结构和更丰富的信息,并通过参数β调控重建质量,对骨骼点数据进行掩蔽重建的预训练。预训练好的编码器被用作下游分类任务的特征提取器时,其输出的特征表示更紧凑、更具判别能力和鲁棒性,从而有助于提高模型分类精度和泛化能力,提升仅有少量标注数据训练情况下的模型性能。在NTU-60和NTU-120数据集上的实验结果表明了该方法在骨骼点动作识别任务上的有效性。 展开更多
关键词 人体骨骼点动作识别 自监督学习 时空掩蔽重建 变分自动编码器 隐空间聚合
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