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自动驾驶接管提醒情绪氛围对接管绩效的影响
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作者 郑新夷 王越 +1 位作者 苏应竑 吴月燕 《安全与环境学报》 北大核心 2026年第1期78-87,共10页
研究旨在探讨不同接管提醒氛围对自动驾驶接管绩效的影响,同时考虑接管提醒氛围和非驾驶任务之间的交互作用。首先,招募228名被试进行问卷调查,验证了不同接管提醒氛围(愉快提醒、警觉提醒、平静提醒)能唤起对应的情绪。其次,通过招募4... 研究旨在探讨不同接管提醒氛围对自动驾驶接管绩效的影响,同时考虑接管提醒氛围和非驾驶任务之间的交互作用。首先,招募228名被试进行问卷调查,验证了不同接管提醒氛围(愉快提醒、警觉提醒、平静提醒)能唤起对应的情绪。其次,通过招募48名被试参与的E-prime试验,验证了3种非驾驶任务(无任务、看视频、打游戏)对接管反应速度和认知负荷的影响。结果显示,打游戏时被试反应速度最慢、认知负荷最高,看视频时被试反应速度显著慢于无任务。最后,采用3(接管提醒氛围:愉快提醒、警觉提醒、平静提醒)×2(非驾驶任务:无任务、打游戏)的混合设计,招募36名被试在驾驶模拟舱中进行接管试验。结果发现,在平静提醒下,被试的接管绩效最佳且主观满意度最高;警觉提醒虽能提高反应速度,但也让被试反应更不平稳,接管绩效和主观满意度最低;非驾驶任务显著增加了被试的接管反应时,增大了方向盘转角。 展开更多
关键词 安全人体学 人机共驾 接管提醒 情绪环状模型 非驾驶任务
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YOLOv10-MTP:基于YOLOv10的自动驾驶多任务感知系统
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作者 金彦亮 孙龙武 《工业控制计算机》 2026年第2期68-69,72,共3页
自动驾驶系统的核心在于高效、准确地感知环境。现有的多任务感知框架在目标检测、车道线检测和可行驶区域分割等任务中虽然取得了很好的性能指标,但在实时性和复杂场景理解方面仍存在局限。为此,提出了一种新型多任务感知模型——YOLOv... 自动驾驶系统的核心在于高效、准确地感知环境。现有的多任务感知框架在目标检测、车道线检测和可行驶区域分割等任务中虽然取得了很好的性能指标,但在实时性和复杂场景理解方面仍存在局限。为此,提出了一种新型多任务感知模型——YOLOv10-MTP(YOLOv10 Multi-Task Perception)。该模型基于YOLOv10骨干网络,并进一步引入稀疏自注意力模块(Sparse Self-attention,SSA),有效提升了实时性。YOLOv10-MTP还引入了图像字幕任务,进一步预训练YOLOv10,以增强其对复杂驾驶场景的理解能力,从而提升下游任务(目标检测、车道线检测和可行驶区域分割)的性能。实验结果表明,在BDD100K数据集上,YOLOv10-MTP在嵌入式设备上实现了40 fps的实时推理,且在各项任务中均取得了优异表现,Recall和mAP50得分显著提升,展示了模型在复杂场景下的理解能力和有效性。 展开更多
关键词 自动驾驶 多任务感知 目标检测 实例分割 图像字幕
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任务序列与知识图谱协同驱动的教学模式构建及实施策略
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作者 何书 《黑河学院学报》 2026年第1期84-86,103,共4页
针对教育数字化转型背景下混合式教学普遍存在的“形混神离”问题——教学设计浅层化、知识体系离散化、任务驱动低效化,构建“任务序列—知识图谱协同驱动”的创新教学模式。立足专业实践,通过设计渐进式任务序列重构教学内容,实现能... 针对教育数字化转型背景下混合式教学普遍存在的“形混神离”问题——教学设计浅层化、知识体系离散化、任务驱动低效化,构建“任务序列—知识图谱协同驱动”的创新教学模式。立足专业实践,通过设计渐进式任务序列重构教学内容,实现能力进阶导向的知识结构重组;利用动态认知网络重构知识图谱,通过任务反馈反哺图谱进化,形成“任务激活知识—知识强化任务”双向促进机制;融合七步学习法与六步教学法,建立从学情感知到资源适配,再到路径优化的智能闭环。教学实践表明,该模式显著提升教学目标达成度,为破解混合式教学的协同困境、培养学生复杂问题解决能力提供了可推广的路径。 展开更多
关键词 学习任务 知识图谱 协同驱动 教学模式
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自动驾驶场景下的高效多任务视觉感知模型
4
作者 刘博航 赵强 +2 位作者 唐政林 唐英龙 李业琪 《复杂系统与复杂性科学》 北大核心 2026年第1期130-137,共8页
为高效利用自动驾驶车辆硬件算力,在YOLOv5的基础上构建了多任务感知模型OLAD,能够同时实现交通目标检测、车道线识别和可行驶区域分割。通过引入改进的SPPFCSPC模块、参考Slim-Neck重新设计特征融合网络,提高了模型特征提取能力、推理... 为高效利用自动驾驶车辆硬件算力,在YOLOv5的基础上构建了多任务感知模型OLAD,能够同时实现交通目标检测、车道线识别和可行驶区域分割。通过引入改进的SPPFCSPC模块、参考Slim-Neck重新设计特征融合网络,提高了模型特征提取能力、推理速度和检测精度,并在损失函数中引入MPDIoU以提升交通目标检测精度。模型性能验证方面,在BDD100K验证集中补充自制国内道路数据集进行综合性能评测,结果表明OLAD的检测精度和速度都优于目前SOTA的YOLOP;另外随机选取苏州市不同时段的公开道路图片以测试模型在国内道路的表现,结果显示本文的OLAD模型感知结果更准确、更适用于国内道路。 展开更多
关键词 自动驾驶 多任务感知模型 目标检测 车道线识别 可行驶区域分割
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The Practice Research of Task Driving Method in Basic Teaching of Information Technology
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作者 Liqiao Geng 《International Journal of Technology Management》 2013年第8期51-53,共3页
Purpose: It is used for judging the advantages and disadvantages of information technology foundation course teaching in health vocational colleges. Method: In teaching, it takes the two classes of 2012 grade nursin... Purpose: It is used for judging the advantages and disadvantages of information technology foundation course teaching in health vocational colleges. Method: In teaching, it takes the two classes of 2012 grade nursing major as the experiment object. The comparison class adopts traditonal and speaking-practice combination teaching method and the experiment class adopts task-driving teaching method. When the semester finishes, it conducts testing andd questionnaire survey, collecting the relevant data, analyzing the changes of students in the aspects of performance, learning interest and attitude, autonomous learning consciousness and ability after experiment class adopting new teaching methods. Result: The exam performance of experiment class is obviously higher than the comparison class, and the experiment class has an obvious improvement in the aspects of learning interest, autonomous learning consciousness and ability, and the difference has statistical significance. Conclusion: The task driving teaching method is suitable for the status of information foundation teaching in health vocational colleges, which improves students' performance significantly and is good for students' learning interest and enthusiasm, obtaining good classroom effect. Also, it makes students' autonomous learning consciousness and ability improve greatly. 展开更多
关键词 task driving teaching method teaching mode teaching design information tecbalology foundation
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任务驱动模式下的数字图像处理实验教学探究
6
作者 张波 胡燕翔 《实验室科学》 2025年第2期158-163,共6页
传统数字图像处理实验教学中更加侧重于单一知识点的实践,由于学生对各知识模块之间存在关联性理解程度不足的问题,因此难以形成以应用驱动为导向的数字图像处理知识网络。设计了“任务驱动下的综合性实验+CVIPtools”的教学模式,以解... 传统数字图像处理实验教学中更加侧重于单一知识点的实践,由于学生对各知识模块之间存在关联性理解程度不足的问题,因此难以形成以应用驱动为导向的数字图像处理知识网络。设计了“任务驱动下的综合性实验+CVIPtools”的教学模式,以解决传统教学中学生缺乏系统性学习、学习兴趣不强的问题。将该模式引入到实验教学后,教师首先根据综合性实验所需知识,确定好基础性实验的重难点,避免平均用力;然后,在教师的指导下,学生独立完成综合性实验,充分发挥主动性,提高分析和解决问题的能力。结果表明,任务驱动下的数字图像处理实验教学模式在实验教学中成功实践,并取得了较好的效果。 展开更多
关键词 数字图像处理 任务驱动 CVIPtools软件 教学模式
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政策统合:地方政府多任务协同的驱动机制——基于W县“三区融合”项目的案例研究
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作者 李晓飞 罗羽妍 《华中科技大学学报(社会科学版)》 北大核心 2025年第5期83-94,共12页
任务分殊性与发展系统性之间的张力是地方政府实现有效治理面临的瓶颈,但并非没有破解之道。以W县“三区融合”项目为观察对象的案例研究结果表明,地方政府以国家战略规划为支点,借助其所具有的多重意义进行嵌构性转译以形成操作文本,据... 任务分殊性与发展系统性之间的张力是地方政府实现有效治理面临的瓶颈,但并非没有破解之道。以W县“三区融合”项目为观察对象的案例研究结果表明,地方政府以国家战略规划为支点,借助其所具有的多重意义进行嵌构性转译以形成操作文本,据此,在分殊性任务之间建立关联以打造任务面,进而在党委领导下,将分立松散的部门间关系改造成执行共同体并明确责任链,有力助推了多任务协同的实现。这一化解任务分殊性与发展系统性之间张力的新驱动可称为政策统合,其赋能多任务协同的运作机理体现为“三力驱动”,即政策转译阶段的“调适力驱动”、政策变现阶段的“聚合力驱动”、结果反馈阶段的“转化力驱动”。作为对地方政府多任务协同驱动机制的学理凝练,政策统合是对系统性、整体性、协同性改革原则独特功能的田野验证,它不仅发掘了地方政府创造性执行的新面向,也诠释了将源自顶层设计的政治势能转化为集体行动动能和地方治理效能的中国式路径。 展开更多
关键词 政策统合 多任务协同 任务分殊性 三力驱动 创造性执行
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面向交通安全的多任务卷积神经网络疲劳驾驶检测算法优化与性能分析
8
作者 王娟 《无线互联科技》 2025年第23期76-82,共7页
针对传统单任务疲劳驾驶检测方法在复杂车载环境下检测准确率较低、抗干扰性能差和实时响应速度较慢的问题,文章提出基于多任务卷积神经网络算法(Multi-Task Convolutional Neural Network,MTCNN),采用“共享特征提取层+任务专属处理层... 针对传统单任务疲劳驾驶检测方法在复杂车载环境下检测准确率较低、抗干扰性能差和实时响应速度较慢的问题,文章提出基于多任务卷积神经网络算法(Multi-Task Convolutional Neural Network,MTCNN),采用“共享特征提取层+任务专属处理层”的双层框架同时完成驾驶员面部特征提取、眼部状态判别、头部姿态估计以及打哈欠动作识别4项主要任务并利用CEW、NTHU-DDD、YawDD公开数据集和自行构建的复杂场景数据集作为实验基础展开对比分析验证,结果表明:MTCNN-OPT的眼部闭合检测准确率达到98.2%、打哈欠行为检测准确率达到97.5%、头部姿态估计平均绝对误差(Mean Absolute Error,MAE)为2.9°左右、综合疲劳判断准确率为96.8%、检测帧率为35 fps以及平均鲁棒性为89.8%,与传统单任务算法及基线多任务算法相比,在检测精度、实时性和复杂场景适应性方面都有明显提高,可为车载驾驶员状态监测系统(Driver Monitor System,DMS)提供较好的技术支持。 展开更多
关键词 交通安全 疲劳驾驶检测 多任务卷积神经网络 SE注意力机制 特征融合
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融合小波变换的露天矿无人车视觉多任务感知方法 被引量:1
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作者 李少博 顾清华 +1 位作者 阮顺领 江松 《煤炭学报》 北大核心 2025年第S1期753-766,共14页
高效的环境感知是实现露天矿无人驾驶的关键一环,同时获取环境中障碍物位置、距离和可行驶区域等多种特征,已经成为无人矿卡感知露天矿复杂恶劣环境的急需任务。以往的单任务检测或分割方法已经取得了长足进步,然而这些研究未能实现有... 高效的环境感知是实现露天矿无人驾驶的关键一环,同时获取环境中障碍物位置、距离和可行驶区域等多种特征,已经成为无人矿卡感知露天矿复杂恶劣环境的急需任务。以往的单任务检测或分割方法已经取得了长足进步,然而这些研究未能实现有机结合,顺序执行多个单一任务受到计算能力限制,难以满足无人驾驶环境感知需求。因此提出一种融合小波变换的露天矿无人车视觉多任务感知方法,集成了障碍物实例分割、可行驶区域识别和深度预测任务,具备独立的环境感知能力,能够为无人车环境感知系统提供高效与高鲁棒性的环境感知支持。首先为满足不同任务的不同特征提取需求,结合了RepNCSPELAN4和ADown模块,实现模型内部高效梯度路径规划和细节信息保留,从而在保证模型轻量化的同时,提升特征提取的准确性。其次设计了融合小波变换的CWT模块,利用小波变换扩大感受野提升特征低频响应,提升分割与深度预测任务的精度。最后针对多任务模型收敛困难问题,使用基于梯度损失的Gradnorm方法,自适应平衡多个任务之间的损失。实验结果表明:所提模型在不同任务中均取得了良好的效果,障碍物检测任务精度达到了0.872,可行驶区域分割mIOU达到了0.891,深度预测任务A1精度达到了0.844。实车环境的测试结果表明:所提模型相较于顺序执行多种任务,在精度相近的情况下,减少了47.8%的推理耗时与39.7%的内存占用,对复杂恶劣环境下露天矿视觉环境感知提供了一种高效的解决方案。 展开更多
关键词 露天矿 无人驾驶 环境感知 多任务模型 小波变换
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重型货车驾驶员高速公路连续驾驶的疲劳特征分析
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作者 李琛 陈丰 +1 位作者 丁文龙 潘晓东 《华南理工大学学报(自然科学版)》 北大核心 2025年第10期29-39,共11页
重型长途货车驾驶员在高速公路驾驶时易发生疲劳,威胁行车安全。为探究重型货车驾驶员在高速公路连续驾驶过程中的疲劳特征及其变化规律,特开展货车驾驶员高速公路连续驾车实车实验。使用摄录机对驾驶位进行全程监控,通过视频对驾驶员... 重型长途货车驾驶员在高速公路驾驶时易发生疲劳,威胁行车安全。为探究重型货车驾驶员在高速公路连续驾驶过程中的疲劳特征及其变化规律,特开展货车驾驶员高速公路连续驾车实车实验。使用摄录机对驾驶位进行全程监控,通过视频对驾驶员驾驶过程中观察后视镜次数、小动作次数等与疲劳程度相关驾驶行为进行统计;使用眼动仪对驾驶员驾驶过程中眨眼时间、瞳孔直径等眼部数据进行提取与计算。之后通过函数拟合、驾驶员行为特征分析、多层感知模型(MLP)构建的方法对重型货车驾驶员高速公路连续驾驶过程中的疲劳特征变化规律、疲劳特征与驾驶行为关系以及连续驾驶时间安全阈值进行研究。结果表明:货车驾驶员连续驾车时间安全阈值介于3.6~3.7 h之间;在驾驶任务过程中所产生的被动疲劳方面,依据平均眨眼时间判断驾驶员产生疲劳感在48.69%的情况下可比驾驶员出现主动疲劳干预行为提前5~15 min;重型长途货车驾驶员在连续驾驶1.5~2.0 h期间被动疲劳出现的频次减少;观察后视镜和做与驾驶无关的小动作两种行为的次数与平均眨眼时间具有相关性;使用观察后视镜次数、小动作次数与通信行为次数替代眼动指标构建多层感知器模型时,其对驾驶过程中的被动疲劳检出率可达到80.2%。该研究结果可为重型货车驾驶员疲劳的视频监测与提示以及货车行车安全性提升提供参考。 展开更多
关键词 交通安全 驾驶疲劳 多层感知器 连续驾驶 重型货车 驾驶任务相关疲劳
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自动驾驶信任与非驾驶任务对接管反应的影响
11
作者 施灿宇 苏应竑 郑新夷 《人类工效学》 2025年第1期44-49,共6页
目的本研究探讨自动驾驶信任、非驾驶任务及其交互作用对接管反应时、疲劳度和认知负荷的影响。方法48名大学生参与实验,采用2×3的混合实验设计,通过E-Prime软件进行测试。研究使用自动驾驶信任态度量表、KSS量表和NASA-TLX量表。... 目的本研究探讨自动驾驶信任、非驾驶任务及其交互作用对接管反应时、疲劳度和认知负荷的影响。方法48名大学生参与实验,采用2×3的混合实验设计,通过E-Prime软件进行测试。研究使用自动驾驶信任态度量表、KSS量表和NASA-TLX量表。结果非驾驶任务类型显著影响接管反应时、认知负荷和疲劳度,而自动驾驶信任水平显著提高了认知负荷。结论本研究揭示了非驾驶任务对接管行为的干扰及过度信任的危害,为优化自动驾驶系统接管性能提供了参考。 展开更多
关键词 自动驾驶信任 非驾驶任务 自动驾驶接管 认知负荷 驾驶疲劳 E-PRIME
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医学人文胜任力培养导向下“医学心理学”课程改革 被引量:2
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作者 王帅 王佳丽 +3 位作者 王宏超 姜能志 田桂香 王艳郁 《医学教育研究与实践》 2025年第3期410-417,共8页
新医科教育的多学科交融理念是顺应医学发展和社会需求的必然选择,但也对传统教育模式提出了挑战。“医学心理学”是一门典型的交叉学科,可以在贯彻这一理念的教学改革中起到先锋示范作用,对于培养医学人文精神、建立心身整合医疗观也... 新医科教育的多学科交融理念是顺应医学发展和社会需求的必然选择,但也对传统教育模式提出了挑战。“医学心理学”是一门典型的交叉学科,可以在贯彻这一理念的教学改革中起到先锋示范作用,对于培养医学人文精神、建立心身整合医疗观也很有帮助。本教学团队以医学人文胜任力为导向,以“聚焦临床、问题导向、任务驱动、知行合一”为主线进行了一系列教学创新和实践,有效地提升了学生的学习积极性、创造性和实践能力,培养了学生的人文胜任力和多学科综合素养,并取得了全国高校教师教学创新大赛二等奖、国家级线上线下混合式一流本科课程等一系列荣誉成果,为构建培养复合型卓越医学创新人才的新医科教育模式提供有益的探索。 展开更多
关键词 新医科教育 医学人文胜任力 医学心理学 聚焦临床 问题导向 任务驱动
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基于轴向注意力的多任务自动驾驶环境感知算法 被引量:1
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作者 李沈崇 曾新华 林传渠 《浙江大学学报(工学版)》 北大核心 2025年第4期769-777,803,共10页
为了满足自动驾驶要求并提升多模型间的协同效果,基于共享主干网络提出新的算法.为了提升模型的位置表达能力,将轴向注意力机制加入主干网络,在保持轻量化特征提取的前提下建立全局关键点间的联系.在多尺度信息提取阶段,引入自适应权重... 为了满足自动驾驶要求并提升多模型间的协同效果,基于共享主干网络提出新的算法.为了提升模型的位置表达能力,将轴向注意力机制加入主干网络,在保持轻量化特征提取的前提下建立全局关键点间的联系.在多尺度信息提取阶段,引入自适应权重分配方法和三维注意力机制,降低不同尺度特征间的信息冲突.根据难分样本区域优化损失函数,加强所提算法在难样本区域的细节识别能力.在BDD100K数据集上的实验结果表明,相比YOLOP,所提算法在交通目标检测任务中的平均精度均值(在IoU=50%的情况下)提高了3.3个百分点,在道路可行驶区域分割任务中的mIoU提升了1.0个百分点,车道线检测准确率提升了6.7个百分点,推理速度为223.7帧/s.所提算法在交通目标检测、可行驶区域分割和车道线检测任务上了均表现出良好的性能,能够较好平衡检测精度与推理速度. 展开更多
关键词 多任务学习 目标检测 语义分割 自动驾驶 特征融合 轴向注意力
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小学体育项目化学习中驱动性任务的设计与实践——以五年级篮球教学为例
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作者 王靓 《教育参考》 2025年第12期68-72,共5页
当前小学篮球教学存在教师主导过强、形式固化、学生参与不均、技能应用薄弱等问题,制约着教学效果与学生体育素养的提升。本研究基于体育核心素养运动能力、健康行为、体育品德三维目标体系,剖析教学痛点,遵循“三维对标—四阶递进—... 当前小学篮球教学存在教师主导过强、形式固化、学生参与不均、技能应用薄弱等问题,制约着教学效果与学生体育素养的提升。本研究基于体育核心素养运动能力、健康行为、体育品德三维目标体系,剖析教学痛点,遵循“三维对标—四阶递进—三效落地”驱动性任务设计总纲,为小学体育项目化教学提供可操作范式,为核心素养落地提供实证支持,以期推动小学体育教学改革,促进学生全面发展。 展开更多
关键词 项目化学习 小学体育 驱动性任务 核心素养
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端到端的多任务车辆自动驾驶行为决策模型
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作者 欧阳德霖 邱一凡 +4 位作者 王英臣 阳亮 闵海根 王文军 李国法 《汽车安全与节能学报》 北大核心 2025年第4期610-619,共10页
针对自动驾驶决策任务中时空特征处理和任务间依赖性问题,该文提出一种基于三维窗口自注意力机制的端到端驾驶决策模型。通过窗口自注意力计算输入序列的时空特征,结合多任务学习和损失权重分配,提取驾驶视频特征并预测车速和转向角。... 针对自动驾驶决策任务中时空特征处理和任务间依赖性问题,该文提出一种基于三维窗口自注意力机制的端到端驾驶决策模型。通过窗口自注意力计算输入序列的时空特征,结合多任务学习和损失权重分配,提取驾驶视频特征并预测车速和转向角。结果表明:该模型在车辆转向角预测和速度预测的准确率分别达到了86.32%和85.36%,优于FMNet、Swin-Transformer和MobileT-DSM等模型,且计算量仅为57.48GFLOPs,展现出更优的时空特征提取及性能与计算平衡。 展开更多
关键词 车辆自动驾驶 决策控制 深度学习 多任务 注意力机制
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密码学课程多元关联任务教学模式研究
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作者 刘海 周洲 +1 位作者 田有亮 樊玫玫 《高教学刊》 2025年第35期94-99,共6页
密码学课程理论基础厚、实践应用强,但其教学存在对接社会实际应用安全不足、科学思维训练融入不够、融合理论与实践的多元关联任务过程性考核机制缺乏的现状。该文为此以“应用安全需求牵引、密码数学函数驱动、多元关联任务考核”提... 密码学课程理论基础厚、实践应用强,但其教学存在对接社会实际应用安全不足、科学思维训练融入不够、融合理论与实践的多元关联任务过程性考核机制缺乏的现状。该文为此以“应用安全需求牵引、密码数学函数驱动、多元关联任务考核”提出密码学课程多元关联任务教学模式,以应用安全需求牵引构建密码学课程教学体系,依密码数学函数驱动重构密码学课程教学内容,融合应用安全需求和密码数学函数按多元关联任务考核建立密码学课程教学评价机制。该文通过多元关联任务过程性考核的量化评价迭代优化密码学课程教学体系和教学内容,旨在提升教师素养及教学能力,协同培养学生创新创业与实践能力,最终形成可推广的密码学课程多元关联任务教学模式。 展开更多
关键词 密码学课程 应用安全需求牵引 密码数学函数驱动 多元关联任务考核 秘密共享教学实践示例
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应用于自动驾驶的多任务视觉感知网络模型
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作者 程涛 罗濠成 +1 位作者 任斌 何春红 《东莞理工学院学报》 2025年第3期31-37,45,共8页
自动驾驶的感知系统需要同时完成交通目标检测、可行驶区域分割和车道线检测。但是,用于同时实现上述三个任务的模型难以达到实时检测的需求。因此,本文提出了一种高效快速的多任务视觉感知网络模型,同时处理三个任务并提高了推理速度... 自动驾驶的感知系统需要同时完成交通目标检测、可行驶区域分割和车道线检测。但是,用于同时实现上述三个任务的模型难以达到实时检测的需求。因此,本文提出了一种高效快速的多任务视觉感知网络模型,同时处理三个任务并提高了推理速度。该模型是基于YOLOv8的骨干网络来构建多任务视觉感知网络模型,针对分割任务提出自适应共享模块和共享分流式颈部网络来进一步实现多任务的高效推理。实验结果表明,本文的模型在BDD100k数据集上获得了较好的性能和显著的推理速度。 展开更多
关键词 自动驾驶 目标检测 实时检测 多任务模型
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基于“岗课赛证”融通的新能源汽车驱动电机故障诊断教学实践
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作者 罗敏 《科教导刊》 2025年第29期43-45,共3页
新能源汽车驱动电机作为整车运行安全与能效控制的核心,其故障诊断任务涵盖信号解读、状态识别与控制逻辑判断等复合操作,高职传统课程难以支撑其跨域技能的要求。文章围绕驱动电机故障诊断教学任务,构建基于“岗课赛证”融通机制的课... 新能源汽车驱动电机作为整车运行安全与能效控制的核心,其故障诊断任务涵盖信号解读、状态识别与控制逻辑判断等复合操作,高职传统课程难以支撑其跨域技能的要求。文章围绕驱动电机故障诊断教学任务,构建基于“岗课赛证”融通机制的课程重构路径,从岗位能力出发重设教学目标表达逻辑,采用模块任务链匹配实训平台结构,设置竞赛任务节点嵌入教学流程,接入证书标准字段完善行为数据对照体系。教学实践依托结构化实训平台展开,验证教学成果的高效提升,推动课程内容与技能表达深度融合。 展开更多
关键词 岗课赛证 驱动电机 故障诊断 任务链 教学评价
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从“人单合一”到“全球共赢”——人力资源管理模式对外向型经济的驱动作用
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作者 赵瑜 《山西财经大学学报》 北大核心 2025年第S2期159-161,共3页
全球化浪潮过程中,外向型经济成为诸多国家和地区经济发展的关键动力,而企业人力资源管理模式对外向型经济发展意义重大。海尔集团的“人单合一”模式,已走向全球达成“全球共赢”,成为极有价值的范例,其在人力资源管理领域的创新实践... 全球化浪潮过程中,外向型经济成为诸多国家和地区经济发展的关键动力,而企业人力资源管理模式对外向型经济发展意义重大。海尔集团的“人单合一”模式,已走向全球达成“全球共赢”,成为极有价值的范例,其在人力资源管理领域的创新实践对外向型经济的驱动作用值得深入研究。本文剖析了“人单合一”模式对外向型经济的驱动作用,为其他外向型企业提供了宝贵经验,进一步推动外向型经济发展迈向新高度。 展开更多
关键词 人单合一 人力资源 管理模式 外向型经济 驱动作用
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基于BiLSTM的多模态矿车疲劳驾驶检测方法
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作者 杨佩泽 钟志豪 +3 位作者 李斯嘉 张亚军 邹浩宇 舒时敏 《现代信息科技》 2025年第24期27-32,共6页
针对矿车驾驶员因长时间作业导致的疲劳驾驶问题,研究了一种基于YUNET-SLPT-ResNet-BiLSTM(YSRB)的多模态疲劳检测模型。该模型构建一个端到端系统,通过YuNet网络实现人脸检测,结合SLPT模型进行98个人脸关键点定位,利用ResNet检测头部... 针对矿车驾驶员因长时间作业导致的疲劳驾驶问题,研究了一种基于YUNET-SLPT-ResNet-BiLSTM(YSRB)的多模态疲劳检测模型。该模型构建一个端到端系统,通过YuNet网络实现人脸检测,结合SLPT模型进行98个人脸关键点定位,利用ResNet检测头部姿态角,并通过BiLSTM网络建模时序特征,融合面部特征、头部姿态和时序动态等多模态特征进行疲劳状态判定。实验结果表明,模型在自建DMS-7数据集上检测准确率达98.41%,精确率和召回率分别为98.2%和98.1%,较传统方法有显著提升。该方法具备良好鲁棒性,可有效应对矿山环境中车辆颠簸及光线变化等复杂情况,为矿山复杂环境下的疲劳驾驶检测提供可靠解决方案。 展开更多
关键词 疲劳驾驶检测 人脸检测 BiLSTM 多任务学习 矿山安全
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