检索结果-南通市图书馆

音乐研究 2014年第2期 56-62页

作者：段永纯厦门大学艺术学院

郭淑珍教授（1927-）是新中国成立以来国内重要的女高音歌唱家、声乐教育家之一。她在我国音乐界美声艺术教育领域的地位和影响很特殊，有媒体曾称其为“掌门师太”。

关键词：声乐教育家教育理念教授新中国成立以来女高音歌唱家教育领域美声艺术

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萨尔兹堡版《茶花女》的后现代主义视觉赏析

文艺研究 2013年第8期 159-160页

作者：段永纯厦门大学艺术学院

今年是被誉为“歌剧之王”的意大利作曲家朱塞佩·威尔第诞辰两百周年。威尔第一生创作了二十六部歌剧，其中最具有代表性的三幕歌剧《茶花女》是根据法国作家小仲马的同名小说而创作的。这部歌剧于1853年在威尼斯进行首演，很快就得到... 详细信息

今年是被誉为“歌剧之王”的意大利作曲家朱塞佩·威尔第诞辰两百周年。威尔第一生创作了二十六部歌剧，其中最具有代表性的三幕歌剧《茶花女》是根据法国作家小仲马的同名小说而创作的。这部歌剧于1853年在威尼斯进行首演，很快就得到了全世界的赞誉，被认为是一部具有出色艺术效果的浪漫主义杰作，成为各国歌剧院中最受欢迎的作品之一。

关键词：《茶花女》后现代主义萨尔兹堡赏析视觉歌剧院法国作家浪漫主义

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张清郎与“台湾歌曲”

人民音乐 2012年第9期 54-56页

作者：段永纯厦门大学艺术学院音乐系

台湾师范大学艺术学院院长张清郎教授于2011年3月8日去世，一周年过去了，他的音容笑貌，他余音缭绕的“台湾歌曲”，却历历在目、回响耳际。

关键词：台湾地区歌曲艺术学院师范大学

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谈歌唱艺术在美育中的重要性

浙江大学学报(人文社会科学版) 2001年第1期 113-113页

作者：段永纯

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技术中立论的破产与计算崇拜的兴起

浙江学刊 2024年第5期 36-47页

作者：段永朝杭州师范大学阿里巴巴商学院

本文探讨了智能技术快速发展的背景下，技术中立论破产与计算崇拜兴起的思想根源，通过回顾从实证主义到实用主义的思潮演变，文章揭示了价值中立原则的崩溃及其向技术中立原则的转变，分析了智能技术与传统技术的区别，强调智能技术具... 详细信息

本文探讨了智能技术快速发展的背景下，技术中立论破产与计算崇拜兴起的思想根源，通过回顾从实证主义到实用主义的思潮演变，文章揭示了价值中立原则的崩溃及其向技术中立原则的转变，分析了智能技术与传统技术的区别，强调智能技术具有自主学习、决策和执行任务的能力。文章指出在人类与智能技术双向驯化的过程中，技术不再是中立的工具，而是与人类共生的伙伴。最后，文章探讨了计算主义在人工智能中的思想渊源及其脆弱的数学基础，呼吁在享受计算便利的同时，警惕计算崇拜带来的诸多挑战。

关键词：智能技术计算崇拜价值中立技术中立实用主义计算转向

促进科技成果转化的核心要素与激励机制:基于“三项改革”的多案例研究

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科研管理 2024年第5期45卷 143-152页

作者：段永彪董新宇西安交通大学公共政策与管理学院陕西西安710049

加快科技成果转化是深入实施创新驱动发展战略,推进经济社会高质量发展以及提升国家综合竞争力的重要内容。本文基于期望理论,运用多案例研究对陕西省科技成果转化“三项改革”(职务科技成果单列管理、技术转移人才评价和职称评定、横... 详细信息

加快科技成果转化是深入实施创新驱动发展战略,推进经济社会高质量发展以及提升国家综合竞争力的重要内容。本文基于期望理论,运用多案例研究对陕西省科技成果转化“三项改革”(职务科技成果单列管理、技术转移人才评价和职称评定、横向科研项目结余经费出资)试点进行系统性探索。研究发现:陕西省科技成果转化“三项改革”成效显著,为科技成果转化领域改革创新提供了宝贵经验;高位推动是“三项改革”的重要推力;政策供给、组织领导、创新驱动、资源集聚是促进科技成果转化的核心要素;同时需要从核心要素着手,强化个人激励、组织激励和过程激励,提升科技成果转化绩效。在此基础上,提出推进科技成果转化体制机制创新、强化多主体协同、激发科技成果转化活力等政策启示。本文的研究拓宽了科技成果转化影响因素和激励机制的讨论,对提升科技成果转化效能具有现实意义。

关键词：科技成果转化核心要素激励机制 “三项改革”

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超磁致伸缩喷油器结构设计及喷油特性优化

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作者：段永勇安徽理工大学

学位级别：硕士

基于双视图多尺度特征融合的乳腺X-线图像分类算法

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基于双视图多尺度特征融合的乳腺X-线图像分类算法

作者：段绍永北方民族大学

学位级别：硕士

乳腺癌是目前女性发病率最高的癌症,许多乳腺癌在早期并不会出现症状,因此乳腺癌的早期诊断至关重要。在用于乳腺癌检测的各种医学成像技术中,乳腺X-线摄影最为常见,而使用卷积神经网络对乳腺X-线图像进行分析可以帮助医生及时发现潜在... 详细信息

乳腺癌是目前女性发病率最高的癌症,许多乳腺癌在早期并不会出现症状,因此乳腺癌的早期诊断至关重要。在用于乳腺癌检测的各种医学成像技术中,乳腺X-线摄影最为常见,而使用卷积神经网络对乳腺X-线图像进行分析可以帮助医生及时发现潜在的异常情况,从而进行进一步的诊断和治疗,提高诊断效率和准确性。目前基于深度学习的乳腺X-线图像肿瘤分类仍然面临着以下问题:第一,乳腺X-线图像中的乳腺肿块通常是小的目标,病变区域只占整张图像的很小部分,容易受到噪声和干扰的影响,且病变区域通常具有不同的形状、不同的大小以及不同的分布,使得模型难以定位病变区域并提取具有区分性的特征;第二,带有详细标注的高质量的乳腺X-线图像数据集获取成本高昂。针对以上问题,本文提出了基于双视图多尺度特征融合的乳腺X-线图像分类算法和基于NWD＿CIoU损失函数的SSCPF＿YOLOv5目标检测算法。本文的主要内容如下:1)提出了在数据集处理阶段对图像进行多尺度裁剪的方法,以感兴趣区域为中心,裁剪两个背景信息区域占比不同的双尺度图像切片,排除噪声的影响,并聚焦于肿瘤区域。更小尺度图像通过感兴趣区域最小闭包矩形区间放缩而来,给模型提供更为精准的肿瘤特征信息;更大尺度图像包含除感兴趣区域外更大的范围,给模型提供肿瘤的大小、形状、周围组织等补充特征信息。2)提出了双视图融合分类模型、尺度-视图融合模型,以及对视图特征和尺度特征进行双向融合的特征增强策略。该策略放大了每对视图特征和每对尺度特征的对称性,加强了特征的相似性和差异性,使得特征更具有区分度和代表性。提出的模型将来自不同视图的特征信息互补,让模型能够从不同视图中获取相关性和差异性信息;将来自不同尺度的特征信息结合,让模型能够捕捉到不同尺度下肿瘤的表现特征,从而提高乳腺X-线图像肿瘤分类的准确性和鲁棒性。该方法在CBIS-DDSM数据集上的准确率和AUC值达到91.94%和0.92,在INBreast数据集上的准确率和AUC值能达到97.78%和0.97。3)提出了先使用基于NWD＿CIoU损失函数的SSCPF＿YOLOv5模型对乳腺X-线图像进行感兴趣区域位置检测,确定肿瘤位置,再进行双视图多尺度乳腺肿瘤分类的诊断流程。使用的检测模型通过NWD度量标准评价检测的预测边界框和真实边界框之间的相似性,增强了模型对小目标肿瘤检测的敏感性;通过SE注意力机制和SCPF结构增强了模型对乳腺肿瘤特征的关注度,能够对图像中的肿瘤位置进行有效的判断。最后将根据得到的感兴趣区域信息放入提出的尺度-视图融合模型,对乳腺X-线图像进行分类,完成整个分类流程。检测模型在CBIS-DDSM数据集上的精确度、Recall值和m AP值分别为91.3%、87.6%、93.1%。对CMMD数据集进行检测后分类得到的分类结果准确率和AUC值分别为94.44%、0.95。4)通过PyQt5平台实现了一个可视化的乳腺X-线图像分类系统,该系统不仅提供了对用户友好的注册登录功能,还实现了加载双视图图像和位置信息图像、图像预处理以及图像诊断等功能模块的可视化界面。这样的系统为医生提供了一个便捷的工具,帮助他们提高诊断效率和准确性,从而提高患者的生存率和生活质量。

关键词：双视图特征融合多尺度特征融合深度学习乳腺X-线图像分类目标检测

人工智能赋能政府监管的影响因素与实现机制——基于社会技术系统理论的多案例研究

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电子政务 2024年第6期 40-53页

作者：段永彪董新宇徐文鹏西安交通大学公共政策与管理学院

人工智能技术的迭代升级和应用场景的多元化,为转变政府监管范式提供了新动能与新思路。然而,政府监管涉及众多领域与行业,不同领域的监管对象与模式各异,人工智能赋能政府监管的核心要素与机制亟待探索。基于社会技术系统理论,通过多... 详细信息

人工智能技术的迭代升级和应用场景的多元化,为转变政府监管范式提供了新动能与新思路。然而,政府监管涉及众多领域与行业,不同领域的监管对象与模式各异,人工智能赋能政府监管的核心要素与机制亟待探索。基于社会技术系统理论,通过多案例分析从金融、交通、环境与食品安全监管等领域的典型案例中提取文本内容进行编码分析,构建起任务、结构、人员、技术、规则、文化环境六个关键影响因素的整合型框架,归纳出人工智能赋能政府监管的六个具体实现机制,即组织协同机制、人机交互机制、技术驱动机制、智能监管机制、顶层设计机制和风险防范机制。在此基础上,提出现阶段人工智能赋能政府监管在数据安全、人才培养、监管责任界定和监管模式革新等方面面临的困难与风险以及相应的对策建议,并探讨了未来如何使人工智能更好地赋能政府监管。

关键词：人工智能政府监管智能监管社会技术系统 AI监管

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基于元增量学习的开放集识别方法

计算机科学 2024年

作者：孙晋永王雪纯蔡国永尚之量桂林电子科技大学广西可信软件重点实验室

传统图像分类算法假定世界是静态、封闭的，而大数据时代的真实世界却是动态、开放的，新类别及其样本不断出现，导致传统图像分类算法的准确率降低。针对这种情况，研究者提出了适用于真实世界的开放集识别问题，目标是从样本集中识别... 详细信息

传统图像分类算法假定世界是静态、封闭的，而大数据时代的真实世界却是动态、开放的，新类别及其样本不断出现，导致传统图像分类算法的准确率降低。针对这种情况，研究者提出了适用于真实世界的开放集识别问题，目标是从样本集中识别出未知类样本，同时保持对已知类样本的分类准确性。但现有的开放集识别方法都忽略了对识别出的未知类样本的进一步利用，同时未知类样本通常数量较少，这些情况导致开放集识别模型无法增量地学习到已识别出的未知类样本蕴含的知识，影响了开放集识别模型的准确性和泛化性。为此，本文提出一种基于元增量学习的开放集识别方法，来提高开放集识别模型的准确性和泛化性。该方法使用双层优化机制构建开放集识别模型，对未知类样本进行深度聚类，使模型能够对聚类后未知类样本进行增量学习。具体来说，首先，构建基于双层优化机制的开放集识别模型，并对其进行训练使其具备对少量未知类样本进行增量学习的能力。然后，使用权重激励注意力机制来获取开放集识别模型参数的重要性，对模型的非关键参数进行更新，减少增量学习对模型的已知类分类能力的影响。其次，设计深度DBSCAN方法对未知类样本进行聚类，将每簇样本标记为一类，并使模型对其增量学习，丢弃离散样本，减少离散样本对增量学习效果的影响。最后，在4个公开数据集上的实验结果表明，相较于主流的开放集识别方法，本文提出的方法在AUROC和F1分数上均具有更好的效果，可以充分地学习识别出的未知类样本的知识。

关键词：开放集识别图像分类增量学习元学习聚类