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基于视觉同时定位与地图构建的水下图像增强式视觉三维重建方法

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中国机械工程 2024年第2期35卷 268-279页

作者：梅杰覃嘉锐陈定方陈昆武汉理工大学交通与物流工程学院武汉430063 武汉理工大学智能制造与控制研究所武汉430063 武汉理工大学港口货物装卸技术交通部重点实验室武汉430063

针对仿生机器鱼水下作业时面临的水下图像质量偏低、水下自主定位难的问题,提出一种颜色均衡与G-B通道先验融合的水下图像增强式算法。将该算法和视觉同时定位与地图构建(SLAM)方法结合,实现了水下图像增强式的视觉三维重建。在不同水... 详细信息

针对仿生机器鱼水下作业时面临的水下图像质量偏低、水下自主定位难的问题,提出一种颜色均衡与G-B通道先验融合的水下图像增强式算法。将该算法和视觉同时定位与地图构建(SLAM)方法结合,实现了水下图像增强式的视觉三维重建。在不同水域环境下进行了水下图像处理实验、水下环境视觉三维重建实验和运动轨迹跟踪实验,结果表明该方法有效提高了水下图像综合质量,特征匹配效率提高了16.03%,真实轨迹与估计轨迹的误差平均约为7.99 mm。

关键词：水下图像增强三维重建运动轨迹跟踪视觉同时定位与地图构建(SLAM)

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广州市交通与国土空间规划协同的实践与探索

城市发展研究 2024年第5期31卷 56-63页

作者：邓策方卞芸芸新加坡国立大学设计与工程学院广州市交通规划研究院有限公司

交通与土地利用协同是实现土地资源高效集约利用的重要途径，但目前国内的评价模型和实践应用有待丰富。国土空间规划体系的建立为交通与土地利用协同规划实践提供了重大契机。通过总结国内外研究及应用现状，认为交通与土地利用一体化... 详细信息

交通与土地利用协同是实现土地资源高效集约利用的重要途径，但目前国内的评价模型和实践应用有待丰富。国土空间规划体系的建立为交通与土地利用协同规划实践提供了重大契机。通过总结国内外研究及应用现状，认为交通与土地利用一体化定量模型研究及本地化建设是一项长期性工作，依托重大契机寻求实践突破是目前交通与国土空间规划协同工作的重点，其中可达性在交通与土地利用反馈调节机制中发挥重要作用，可作为协同评价模型的关键指标。结合广州在国土空间规划等多层次规划中的实践与探索，基于可达性先行构建的交通与土地利用协同评价模型，可应用于城镇开发边界划定、交通与产业空间布局协同评估、交通设施周边用地效能提升，为国土空间规划编制及实施提供决策支撑，对于促进交通与土地利用协同落地实施具有重要作用。

关键词：国土空间规划交通与土地利用协同模型广州

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基于价值链视角平安好医生盈利模式研究

基于价值链视角平安好医生盈利模式研究

作者：曹亚方广东技术师范大学

学位级别：硕士

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H医药制造公司连续并购绩效评价研究

H医药制造公司连续并购绩效评价研究

作者：方双重庆理工大学

学位级别：硕士

作为国民经济的支柱型产业,医药制造行业的发展直接关系到人民群众的生命安全,同时对国民经济的发展起着重要的支撑作用。一方面,为加快产业结构优化升级,引导医药制造行业高质量发展,国家出台了系列医改政策,倒逼企业加快并购扩张步伐... 详细信息

作为国民经济的支柱型产业,医药制造行业的发展直接关系到人民群众的生命安全,同时对国民经济的发展起着重要的支撑作用。一方面,为加快产业结构优化升级,引导医药制造行业高质量发展,国家出台了系列医改政策,倒逼企业加快并购扩张步伐。另一方面,为了快速实现企业战略目标,提升企业综合实力和竞争力,企业必须站在时代发展的风口,寻找新的发展机遇。在国家政策和谋求自身发展的双重压力驱动下,越来越多的企业选择开展外延式的连续并购活动,通过并购同行业在某方面具有优势公司,获取优质品牌资源、先进的生产技术等来提升企业的核心竞争力。H医药制造公司是医药制造行业内进行连续并购的典型代表,对其连续并购绩效的研究,对行业内其他正在进行或将要进行连续并购的公司是具有借鉴意义的。本文以H医药制造公司为研究对象,依次梳理与连续并购相关的国内外文献资料,明确连续并购相关概念及理论基础,对H医药制造公司的具体并购过程和连续并购动因进行汇总分析,并从连续并购财务绩效评价与连续并购非财务绩效两大板块展开分析H医药制造公司连续并购对企业绩效产生的影响。研究表明:(1)从连续并购财务绩效评价结果看,在盈利能力上,未合理控制销售费用,导致企业销售净利率降低,此外,净资产收益率也呈波动下降趋势,降低了企业盈利能力;在营运能力上,应收账款周转率下降,货款回款难,坏账风险大,并购资源整合效率低,导致存货周转率和总资产周转率下降,存货积压,资产使用效率低,降低了企业的营运能力;在发展能力上,连续并购促进了企业规模的扩张、销售收入的增长以及净利润的增加,有效增强了企业的发展能力;在偿债能力上,多起高溢价并购和单一现金支付导致企业大量资金流失,面临资金短缺问题,降低了企业偿债能力。(2)从连续并购非财务绩效评价结果看,部分并购活动因是高溢价并购行为而遭受市场质疑,导致市场反应不佳;在连续并购过程中,托宾Q值实现有效增长,促进了企业长期市场价值的提升;随着研发投入增加,高素质人才队伍的建设,专利及发明专利的申请和授权数量整体呈上升趋势,提升了企业创新能力;随着市场规模的拓展,产品的市场竞争力和区域竞争力有效提升。

关键词：连续并购并购绩效医药制造企业

基于多源遥感数据的洞庭湖富营养化演变趋势及其驱动因素分析

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基于多源遥感数据的洞庭湖富营养化演变趋势及其驱动因素分析

作者：方景斌中南林业科技大学

学位级别：硕士

基于源项解耦的物理信息神经网络方法及其在放电等离子体模拟中的应用

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物理学报 2024年第14期73卷 155-166页

作者：方泽潘泳全戴栋张俊勃华南理工大学电力学院广州510641

近年来,以物理信息神经网络(PINNs)为代表的人工智能计算范式在等离子体数值模拟领域获得了极大关注,但相关研究考虑的等离子体化学体系较为简化,且基于PINNs求解更为复杂的多粒子低温等离子体流体模型的研究还尚处空白.本文提出了一个... 详细信息

近年来,以物理信息神经网络(PINNs)为代表的人工智能计算范式在等离子体数值模拟领域获得了极大关注,但相关研究考虑的等离子体化学体系较为简化,且基于PINNs求解更为复杂的多粒子低温等离子体流体模型的研究还尚处空白.本文提出了一个通用的PINNs框架(源项解耦PINNs,Std-PINNs),用于求解多粒子低温等离子体流体模型.Std-PINNs通过引入等效正离子,并将电流连续性方程替代各粒子输运方程作为物理约束,实现了重粒子输运方程源项与电子密度、平均电子能量的解耦,极大降低了训练复杂度.本文通过两个经典放电案例(低气压氩气辉光放电、大气压氦气辉光放电)展示了Std-PINNs在求解多粒子低温等离子体流体模型的应用,并将结果与传统PINNs和有限元(FEM)模型进行了对比.结果显示,传统PINNs输出了完全错误的训练结果,而Std-PINNs与FEM结果之间的L2相对误差能达到约10–2量级,由此验证了Std-PINNs在模拟多粒子等离子体流体模型的可行性.Std-PINNs为低温等离子体模拟提供了新的思路,并拓展了深度学习方法在复杂物理系统建模中的应用.

关键词：物理信息神经网络低温等离子体源项解耦流体模型

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SAR图像舰船目标检测的轻量化和特征增强研究

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西安电子科技大学学报 2024年第2期51卷 96-106页

作者：龚峻扬付卫红方厚章西安电子科技大学通信工程学院陕西西安710071 西安电子科技大学计算机科学技术学院陕西西安710071

针对合成孔径雷达(SAR)图像中的舰船目标的准确率易受近岸杂波的影响,且现有检测算法复杂度高,在嵌入式设备上的部署难度大的问题,提出一种适用于嵌入式设备的轻量化高精度SAR图像舰船目标检测算法CA-Shuffle-YOLO。基于YOLO v5目标检... 详细信息

针对合成孔径雷达(SAR)图像中的舰船目标的准确率易受近岸杂波的影响,且现有检测算法复杂度高,在嵌入式设备上的部署难度大的问题,提出一种适用于嵌入式设备的轻量化高精度SAR图像舰船目标检测算法CA-Shuffle-YOLO。基于YOLO v5目标检测算法,对骨干网络进行轻量化及特征精细化提取两个方面的改进,引入轻量化模块以降低网络的计算复杂度,提高推理速度,并引入协同注意力机制模块增强算法对近岸船舶目标的细节信息的提取能力。在特征融合网络中采用加权特征融合以及跨模块融合,增强模型对SAR舰船目标的细节信息的融合能力,同时,利用深度卷积模块降低计算复杂度,提高实时性。通过在SSDD舰船目标检测数据集上的测试及对比实验的结果,表明CA-Shuffle-YOLO的检测准确率约为97.4%,检测帧率为206 FPS,所需运算复杂度为6.1 GFlops,相比原始的YOLO v5,所提方法的检测帧率提升了60 FPS,所需运算复杂度降低为原来的12%。

关键词：合成孔径雷达目标检测卷积神经网络特征提取

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青蒿琥酯通过线粒体动力学对脑缺血再灌注损伤的保护作用及其机制研究

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青蒿琥酯通过线粒体动力学对脑缺血再灌注损伤的保护作用及其机制...

作者：方素素南昌大学

学位级别：硕士

智媒时代儿童类在线AI课程的用户使用行为影响因素研究 ——以“小猴AI”为例

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智媒时代儿童类在线AI课程的用户使用行为影响因素研究 ——以“...

作者：郁方武汉体育学院

学位级别：硕士

近年来,基于“互联网+教育”模式的新型AI课程逐渐进入公众的视野,受到众多家庭的青睐。以智媒技术为支撑的在线AI课程,不但改变了传统教育的形式,而且充分尊重儿童的独立性和自主性。作为一种新兴传播媒介,在线AI课程为在线教育的传播... 详细信息

近年来,基于“互联网+教育”模式的新型AI课程逐渐进入公众的视野,受到众多家庭的青睐。以智媒技术为支撑的在线AI课程,不但改变了传统教育的形式,而且充分尊重儿童的独立性和自主性。作为一种新兴传播媒介,在线AI课程为在线教育的传播带来质的飞跃,越来越多的儿童成为在线AI课程的主要受众群体。本文以社会认知理论及自我效能理论为基础,结合社会认知理论框架中的观察学习、信念期望、知识转化、自我调节、自我效能因素,深入分析儿童类在线AI课程用户的使用行为影响因素。通过采用个案研究、问卷调查和深度访谈法,首先,以“小猴AI”为具体案例,阐述儿童类在线AI课程的现状。其次,通过线上线下结合的形式发放400余份问卷进行调查研究,借助SPSS等软件分析影响儿童类在线AI课程用户使用行为的因素。最后,以实证调查的结果为依据,对儿童类在线AI课程用户使用行为的影响因素进行反思,提出智媒时代下儿童类在线AI课程可进行优化的路径。本文主要包括五个部分:第一部分为绪论,该部分阐述了研究的选题背景及意义,对国内相关研究进行梳理与总结。第二部分阐述儿童类在线AI课程用户使用行为的现状,具体分析在社会认知理论下儿童类在线AI课程的用户的使用行为特征。第三部分采用问卷调查的实证方法,阐述文化资本、知识结构、用户需求、家校机构等对儿童类在线AI课程用户使用行为产生的影响。第四部分从文化资本、知识结构、用户需求、家校机构等维度,对儿童类在线AI课程用户使用行为影响因素存在的问题进行反思。第五部分在前文的基础上分析总结,对优化儿童类在线AI课程的设计与传播效果提出优化建议。研究认为,为优化儿童类在线AI课程的传播,必须重视儿童知识结构的差异,尊重家庭主体差异。尊重用户个性化需求,并采用精准的课程设计和自我激励机制。加强家校协同,促进家庭与学校的沟通合作。通过这些措施,儿童类在线AI课程能够突破同质化和传播焦虑的困境,在未来有效支撑全教育环节,培养具备创新能力和挑战应对能力的人才。

关键词：在线AI课程社会认知理论使用行为影响因素