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关于建筑安全素质教育及安全管理的对策

中文科技期刊数据库（引文版）工程技术 2022年第10期 52-55页

作者：高隽广西建工第五建筑工程集团有限公司广西柳州545001

建筑行业是我国国民经济的重要组成部分,也为国家经济建设做出了巨大贡献,近年来,在建筑工程施工中安全管理成为影响工程质量、安全系数较高的关键因素之一。由于我国人口众多且分布地区广泛、地域跨度大等原因导致每年都有大量人员涌... 详细信息

建筑行业是我国国民经济的重要组成部分,也为国家经济建设做出了巨大贡献,近年来,在建筑工程施工中安全管理成为影响工程质量、安全系数较高的关键因素之一。由于我国人口众多且分布地区广泛、地域跨度大等原因导致每年都有大量人员涌入城市中进行施工建设与管理活动,然而安全隐患却时有发生同时影响到居民人身财产安全及生命健康,因此加强建筑企业内部管理工作是保障建筑行业发展的重要环节之一。本文针对当前社会中存在的一些安全意识薄弱和管理不到位现象展开分析研究并提出相关建议。

关键词：建筑安全素质教育安全管理

融合偏振距离与颜色空间的阴影下目标增强算法

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激光与光电子学进展 2023年第12期60卷 246-253页

作者：周志强王昕杨天崔浩高隽合肥工业大学计算机与信息学院安徽合肥230601 智能互联系统安徽省实验室安徽合肥230601

针对阴影造成的低光照、低对比度和高噪声等问题,为提高阴影下目标的检测、识别精度,借鉴生物偏振视觉机理,在偏振距离理论及算法的基础上,提出一种与“色调-饱和度-强度”颜色空间(HSI color space)融合的偏振距离强度(PDI)模型。该模... 详细信息

针对阴影造成的低光照、低对比度和高噪声等问题,为提高阴影下目标的检测、识别精度,借鉴生物偏振视觉机理,在偏振距离理论及算法的基础上,提出一种与“色调-饱和度-强度”颜色空间(HSI color space)融合的偏振距离强度(PDI)模型。该模型利用偏振角信息作为估算方式设定阈值范围,将偏振距离信息与原始光强信息融合为新的强度通道,并与原始色调及饱和度信息融合,最终获取PDI模型映射结果。搭建实测实验装置,并开展4组对比实验。结果表明,与其他3种现有目标增强算法相比,所提算法在灰度对比度、信杂比和Fish距离指标上均取得显著提升,能够使阴影下目标与背景间的差异得到明显提高。

关键词：图像处理偏振成像阴影偏振距离目标增强图像融合

基于高斯统计模型的场景分类及约束机制新方法

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电子学报 2009年第4期37卷 733-738页

作者：谢昭高隽合肥工业大学计算机与信息学院安徽合肥230009

针对场景分类问题,提出了一种基于高斯统计模型的方法,无需手动标记特征表示的场景类别信息,通过无监督聚类和高斯模型的参数学习建立场景语义和"基元"信息的概率对应关系,实验结果说明,提出的方法较其他有监督的场景分类方法高效,与复... 详细信息

针对场景分类问题,提出了一种基于高斯统计模型的方法,无需手动标记特征表示的场景类别信息,通过无监督聚类和高斯模型的参数学习建立场景语义和"基元"信息的概率对应关系,实验结果说明,提出的方法较其他有监督的场景分类方法高效,与复杂层状模型下的分类结果非常近似.同时,初步研究了场景分类对目标分析的约束机制,通过实验证明场景信息能为目标分析提供有效的先验知识,限定不同场景下目标出现的可能性,提高了目标分类的准确性.

关键词：场景分类高斯统计模型参数学习约束机制目标分析

大数据背景下事业单位财务会计和管理会计的融合探讨

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商讯 2023年第14期 21-24页

作者：高隽山东省地下水环境保护与修复工程技术研究中心山东省地矿工程勘察院(山东省地质矿产勘查开发局八〇一水文地质工程地质大队)

在大数据背景下，传统的财务会计已经不能满足单位管理需要，因而需要引入管理会计。事业单位作为特殊类型的单位，在推进财务会计和管理会计融合方面也存在着许多问题。文章将探讨在大数据背景下，如何促进事业单位财务会计和管理会计... 详细信息

在大数据背景下，传统的财务会计已经不能满足单位管理需要，因而需要引入管理会计。事业单位作为特殊类型的单位，在推进财务会计和管理会计融合方面也存在着许多问题。文章将探讨在大数据背景下，如何促进事业单位财务会计和管理会计的融合，以应对管理的挑战。

关键词：大数据财务会计管理会计融合策略

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GDLIN:一种利用梯度下降的学习索引

计算机科学 2023年第S1期50卷 527-532页

作者：陈珊珊高隽马振禹南京邮电大学计算机学院南京210003

在大数据时代,数据访问速度是衡量大规模存储系统性能的一个重要指标,而索引是用于提升数据库系统中数据存取性能的主要技术之一。近几年,使用机器学习模型代替B+树等传统索引,拟合数据分布规律,将数据的间接查找优化为函数直接计算的... 详细信息

在大数据时代,数据访问速度是衡量大规模存储系统性能的一个重要指标,而索引是用于提升数据库系统中数据存取性能的主要技术之一。近几年,使用机器学习模型代替B+树等传统索引,拟合数据分布规律,将数据的间接查找优化为函数直接计算的学习索引(Learned Index,LI)被提出,LI提高了查询的速度,减少了索引空间开销。但是LI的拟合误差较大,不支持插入等修改性操作。文中提出了一种利用梯度下降算法拟合数据的学习索引模型GDLIN(A Learned Index By Gradient Descent)。GDLIN利用梯度下降算法更好地拟合数据,减少拟合误差,缩短本地查找的时间;同时递归调用数据拟合算法,充分利用键的分布规律,构建上层结构,避免索引结构随着数据量而增大。另外,GDLIN利用链表解决LI不支持数据插入的问题。实验结果表明,GDLIN在无新数据插入的情况下,吞吐量是B+树的2.1倍;在插入操作占比为50%的情况下,是LI的1.08倍。

关键词：学习索引梯度下降拟合数据模型链表

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基于智慧财务的事业单位内部控制优化探讨

财经界 2023年第30期 138-140页

作者：高隽山东省地矿工程勘察院(山东省地质矿产勘查开发局八O一水文地质工程地质大队)山东省地下水环境保护与修复工程技术研究中心

在新的时代背景下，数字化已成为各行业发展的必然趋势。事业单位跟紧时代发展的步伐开始了数字化建设，而智慧财务即其中的重要内容。同时，现阶段我国内部控制体系已日趋完善，但事业单位的智慧财务与内部控制之间融合还不充分，仍需... 详细信息

在新的时代背景下，数字化已成为各行业发展的必然趋势。事业单位跟紧时代发展的步伐开始了数字化建设，而智慧财务即其中的重要内容。同时，现阶段我国内部控制体系已日趋完善，但事业单位的智慧财务与内部控制之间融合还不充分，仍需对内部控制系统进行优化，使之与智慧财务应用需求相符合，进而推动事业单位的发展。本文拟从阐述智慧财务的概念、应用智慧财务对事业单位内部控制的影响入手，分析现阶段事业单位智慧财务及内部控制建设现状，并提出优化策略，谨此为促进事业单位发展提供一定借鉴。

关键词：智慧财务事业单位内部控制优化策略

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基于非局部信息的大气偏振模式生成方法

图学学报 2023年第3期44卷 551-559页

作者：严圆高欣健高隽王昕程前合肥工业大学计算机与信息学院安徽合肥230009 合肥工业大学图像信息处理研究室安徽合肥230009

大气偏振模式作为一种稳定的自然属性,因其包含具有方向信息的∞字形特征和子午线特征,在导航、探测等领域具有广泛地应用。针对实际天气条件下,大气偏振信息获取方式受限于动态云层的干扰,导致大气偏振模式的分布规律遭到破坏和部分信... 详细信息

大气偏振模式作为一种稳定的自然属性,因其包含具有方向信息的∞字形特征和子午线特征,在导航、探测等领域具有广泛地应用。针对实际天气条件下,大气偏振信息获取方式受限于动态云层的干扰,导致大气偏振模式的分布规律遭到破坏和部分信息缺失的问题,提出一种基于非局部信息的大气偏振模式生成方法,并设计了一种非局部信息修复模块进行两个阶段的修复,第一阶段通过挖掘不同区域的大气偏振模式空间分布的关联性和全局性,实现对缺失区域空间维度上偏振信息的修复;第二阶段利用大气偏振信息在不同时刻的特征映射关系和分布连续性,实现对云层干扰区域时间维度上特征信息的修复。在Temporal Polarization 1072偏振数据集上的实验结果定性和定量的表明,该方法能够有效地去除大气偏振模式中的云层干扰噪声,修复缺失区域的偏振信息,同时生成的结果具有更高的结构一致性和语义一致性。

关键词：大气偏振模式云层干扰非局部信息空间维度时间维度

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一种基于粗糙集区域分割和语义分类的方法

模式识别与人工智能 2007年第2期20卷 287-294页

作者：谢昭高隽合肥工业大学计算机与信息学院合肥230009 中国科学院合肥智能机械研究所仿生感知与控制研究中心合肥230031

提出一种基于粗糙集的图像理解方法.将图像视为一个信息系统,每个像素看作系统中的一个实体对象.引入粗糙集理论中上下近似和核属性的相关概念,采用相容扩展模型下的知识约简方法,对图像处理、分析和解释这3个过程进行分析,提出基于粗... 详细信息

提出一种基于粗糙集的图像理解方法.将图像视为一个信息系统,每个像素看作系统中的一个实体对象.引入粗糙集理论中上下近似和核属性的相关概念,采用相容扩展模型下的知识约简方法,对图像处理、分析和解释这3个过程进行分析,提出基于粗糙集的分割算法和知识库规则约简推理方法.通过与 Ncuts 分割方法及统计学习方法进行理解的实验结果对比,表明算法的可行性和理解的准确性.

关键词：图像理解粗糙集图像分割规则约简规则推理

未标识样本分类的模糊神经网络分类器OFMM

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模式识别与人工智能 2007年第2期20卷 173-179页

作者：胡静杨静高隽合肥工业大学计算机与信息学院图像信息处理研究室合肥230009 中国科学院合肥智能机械研究所仿生感知与控制研究中心合肥230031

为了解决未标识样本的分类问题,提出一种基于多维度收缩的、新的排序-模糊神经网络分类器模型OFMM.该模型首先利用多维度收缩法对输入的所有样本进行排序,然后获得样本间的相似性测度值.并利用该相似性测度值指导随后的分类器超盒扩张... 详细信息

为了解决未标识样本的分类问题,提出一种基于多维度收缩的、新的排序-模糊神经网络分类器模型OFMM.该模型首先利用多维度收缩法对输入的所有样本进行排序,然后获得样本间的相似性测度值.并利用该相似性测度值指导随后的分类器超盒扩张与压缩过程,从而使得该模型不仅提高对未标识样本进行有效分类的性能,而且无论是在网络结构方面,还是在训练时间方面都有所改进.有关标准数据集的实验结果表明,该模型明显优于传统的通用模糊神经网络,是一种较实用且有效的分类器.

关键词：分类器多维度收缩(MDS) 模糊最大-最小神经网络(FMMN) 相似性测度未标识样本