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基于人群流动和地理关联的城市活跃区域发现算法研究

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基于人群流动和地理关联的城市活跃区域发现算法研究

作者：张铭凯广州大学

学位级别：硕士

随着中国经济的快速发展和城市化进程的加速,城市空间的合理利用与规划关系到城市的可持续发展和居民的生活质量。城市活跃区域,作为城市中人群活动的密集地带,是智慧城市技术发展的基础性数据单元。通过对城市活跃区域的发现,城市管理... 详细信息

随着中国经济的快速发展和城市化进程的加速,城市空间的合理利用与规划关系到城市的可持续发展和居民的生活质量。城市活跃区域,作为城市中人群活动的密集地带,是智慧城市技术发展的基础性数据单元。通过对城市活跃区域的发现,城市管理者可以更好地理解城市功能布局,优化城市结构,提升城市服务功能,从而提高居民的生活质量。人群流动作为城市区域“活跃”的主要因素,是探究城市活跃区域不可忽视的重要视角。人群流动数据能够直接反映城市居民的日常活动模式和行为习惯,使得活跃区域的识别更加符合实际的区域活跃动态。在城市活跃区域的识别算法中,地理关联性的考量确保了同一区域内人群流动的轨迹点之间不仅流动性较强,在空间上也相对接近。通过结合人群流动和地理关联,算法能够避免将地理上分散的点错误地视为一个活跃区域,从而提高了活跃区域识别的准确性和实用性。现有的城市活跃区域发现方法缺乏对数据中人群流动和地理关联信息的充分利用。此外,部分方法存在参数敏感性问题,即算法结果的质量高度依赖于所预设的参数数值。为了解决这些问题,本文提出了一种基于人群流动和地理关联的城市活跃区域发现算法,主要创新点如下:(1)综合考虑人群流动和地理关联性:在城市活跃区域发现算法中,本文分别基于多维度人群流动指标设计了城市区域活跃度,基于地理关联性设计了轨迹点相关活跃区域的合并策略。通过综合考虑人群流动和地理关联性,算法能够更准确地识别出城市中的活跃区域,并揭示轨迹点相关活跃区域之间的内在联系和相互作用。(2)自适应参数确定机制:文章引入了一种基于最小熵原理的自适应参数确定机制,该机制能够自动调整城市区域活跃度指标中的参数,避免了算法对预先设定参数的依赖,并提高了算法在不同数据的适用性。(3)无需预设活跃区域数量:本文的提出的方法能够根据数据特征自然地揭示活跃区域的数量和范围,无需用户预先设定活跃区域的数量。这使得算法更加符合城市活跃区域发现的自动化要求。(4)真实数据实验验证:本文在公开的用户签到数据上开展了算法评估,展示了算法所发现的活跃区域的指标分数表现和具体案例的有效性,验证了算法在城市活跃区域发现的应用潜力。

关键词：智慧城市活跃区域人群流动地理关联

基于改进Faster R-CNN的变电站设备外部缺陷检测

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智能系统学报 2024年第2期19卷 290-298页

作者：张铭泉邢福德刘冬华北电力大学计算机系河北保定071003

针对变电站设备外部缺陷目标检测任务中目标形状多样,周围环境复杂,当前代表性算法识别准确度低,错检漏检严重的问题,对比了众多目标检测算法在变电站设备缺陷数据集上的检测结果,检测精度较高的是添加了特征融合金字塔结构的Faster R-C... 详细信息

针对变电站设备外部缺陷目标检测任务中目标形状多样,周围环境复杂,当前代表性算法识别准确度低,错检漏检严重的问题,对比了众多目标检测算法在变电站设备缺陷数据集上的检测结果,检测精度较高的是添加了特征融合金字塔结构的Faster R-CNN(faster region-based convolutional network)算法,但其对小目标物体和设备渗漏油的检测精度仍有提升空间,为此设计一种基于Faster R-CNN的改进算法。改进算法通过对输入图像进行数据增强,在网络中添加SPP(spatial pyramid pooling)结构以及改进特征融合方式,对分类以及边界框回归损失函数进行改进的方式来提高缺陷的检测精度。与原Faster R-CNN算法进行对比,改进算法在变电站设备缺陷目标检测数据集的检测结果中AP(average precision)(0.5∶0.95)提高了2.7个百分点,AP(0.5)提高了4.3个百分点,对小目标物体的检测精度也提高了1.8个百分点,试验结果验证了该方法的有效性。

关键词：变电站设备外部缺陷深度学习目标检测卷积神经网络 Faster R-CNN 特征提取特征融合金字塔结构损失函数

改进单点定位模型的轻量级端到端文本识别方法

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智能系统学报 2024年

作者：曹锦纲张泽恩张铭泉华北电力大学控制与计算机工程学院华北电力大学复杂能源系统智能计算教育部工程研究中心

针对现有文本识别方法推理速度慢、模型参数量大的问题，提出一种改进单点定位模型（single-point scene text spotting， SPTS）的轻量级端到端文本识别方法。首先，引入PP-LCNet作为骨干网络进行特征提取；接着，在解码器之前设计三... 详细信息

针对现有文本识别方法推理速度慢、模型参数量大的问题，提出一种改进单点定位模型（single-point scene text spotting， SPTS）的轻量级端到端文本识别方法。首先，引入PP-LCNet作为骨干网络进行特征提取；接着，在解码器之前设计三局部通道注意力模块，通过3种不同尺度的一维卷积增强通道间的信息交互；然后，提出用局部增强注意力模块替换原解码器中的前馈网络部分，通过深度可分离卷积增强文本特征空间关联性；再后，在各层解码器之后设计标记选择模块，通过显著性标记突出文本特征，减少无关像素的累积；最后，通过自回归解码方式预测出相应识别结果。将所提方法在Total-Text、CTW1500和ICDAR2015数据集上进行试验，并与6种先进方法（ABCNet、MANGO、ABCNet v2、SPTS、SwinTextSpotter和TESTR）对比。相比于SPTS方法，所提方法的推理速度分别提高了19.6帧/s、35.7帧/s和21.1帧/s，参数量减少了70.7%，证明了所提方法的有效性。

关键词：注意力模块自回归解码轻量级网络单点定位文本识别

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“双减”政策认知对家长教育焦虑的影响

教育科学研究 2024年第7期 13-21页

作者：邹宝玲张铭凯西南大学经济管理学院 400715 西南大学教育学部 400715

提高家长对“双减”政策的认知,有利于缓解家长的教育焦虑,进而推动“双减”政策持续走深走实。基于对全国26314份调研数据分析,发现家长对“双减”政策认知程度越高,越能缓解其对孩子的教育焦虑,且政策认知对家长教育焦虑的影响会受到... 详细信息

提高家长对“双减”政策的认知,有利于缓解家长的教育焦虑,进而推动“双减”政策持续走深走实。基于对全国26314份调研数据分析,发现家长对“双减”政策认知程度越高,越能缓解其对孩子的教育焦虑,且政策认知对家长教育焦虑的影响会受到家长对孩子的教育期望的显著调节,但调节方向会因政策认知的不同衡量指标而不同。同时,政策认知对家长教育焦虑的影响也受到家长的社会交往的显著调节。为更好地提升家长对政策的认知水平,使其更好地参与到政策的落实之中,需加强政策宣传力度、建构双重交往机制以协同助力政策落实。

关键词： “双减”政策认知家长教育焦虑家长政策认知

教育强国建设的教材视点:价值证成、困境研判与进路抉择

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云南师范大学学报（哲学社会科学版） 2024年第5期56卷 115-122页

作者：张铭凯王瑞雪西南大学西南民族教育与心理研究中心西南大学教育学部重庆400715

教育强国建设的深入推进和目标实现离不开高质量教材的有效实践及作用发挥,教材应当成为教育强国建设的重要视点之一。教材助力教育强国建设的价值体现在为教育强国奠基、赋能和把舵3个方面。教材品质认识的似是而非、精品教材打造的急... 详细信息

教育强国建设的深入推进和目标实现离不开高质量教材的有效实践及作用发挥,教材应当成为教育强国建设的重要视点之一。教材助力教育强国建设的价值体现在为教育强国奠基、赋能和把舵3个方面。教材品质认识的似是而非、精品教材打造的急于求成和教材建设中多重利益博弈成为当前教材建设的困境所在,也让教材建设的教育强国功效折损。为此,以教材建设促成教育强国的进路在于:以教材育人价值的始终坚守强化共识、以传统与现代教材的相得益彰整合动能、以建管结合为核心抓手保障教材质量、以选编用测修的制度化实践展开协同运作、以不懈打造精品教材为目标坚守。

关键词：教育强国教材建设高质量育人价值精品教材

基于机器视觉的三维重建技术在蔬菜上的应用综述

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江苏农业科学 2024年第9期52卷 27-35页

作者：张铭桂琚俊刘厚诚华南农业大学园艺学院广东广州510642

随着物联网技术的快速发展,三维重建技术在各行各业中都得到了广泛应用。利用三维重建技术可对蔬菜进行精准株型预估与表型物理数据的重建,可以实现非接触式无损检测,从而提高蔬菜生产效率和经济效益,具有很大的应用潜力。本文重点分析... 详细信息

随着物联网技术的快速发展,三维重建技术在各行各业中都得到了广泛应用。利用三维重建技术可对蔬菜进行精准株型预估与表型物理数据的重建,可以实现非接触式无损检测,从而提高蔬菜生产效率和经济效益,具有很大的应用潜力。本文重点分析了近年来植物领域基于机器视觉的三维重建技术。首先从主动式三维重建方面,研究了结构光法、三维激光扫描法和飞行时间法等方法。其次,在被动式三维重建方面,探讨了单目视觉法、双目视觉法和多目视觉法等技术。最后,研究了深度学习三维重建方法,即采用端对端深度学习的方式进行三维重建。通过对上述方法的现有研究案例和相互之间的对比,分析了它们在蔬菜三维重建应用中的优点和不足。此外,文章还总结了三维重建技术在蔬菜领域未来发展中的优势和面临的挑战,并针对国内技术现状,提出了在蔬菜无损检测领域的研究趋势和未来的发展方向。

关键词：机器视觉三维重建技术蔬菜无损检测应用

儿童青少年高危精神病性体验与数字成瘾的关系:睡眠紊乱的中介作用

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中国临床心理学杂志 2024年第3期32卷 511-518页

作者：刘芊陈张铭高东波中南大学湘雅二医院精神科国家精神心理疾病临床医学研究中心精神病学与精神卫生学湖南省重点实验室长沙410011 中南大学邓迪国际学院长沙410083

目的:考察儿童青少年群体高危精神病性体验的检出率,探索其与数字成瘾的关系以及睡眠紊乱在其中的中介作用。方法:分别在2021年及2022年,对四川省某市全体中小学生进行流行病学调查。在2022年的样本中,筛查了高危精神病性体验个体,测量... 详细信息

目的:考察儿童青少年群体高危精神病性体验的检出率,探索其与数字成瘾的关系以及睡眠紊乱在其中的中介作用。方法:分别在2021年及2022年,对四川省某市全体中小学生进行流行病学调查。在2022年的样本中,筛查了高危精神病性体验个体,测量了网络游戏成瘾程度、手机成瘾程度、社交媒体成瘾程度、睡眠质量以及心理健康问题,并在2021年样本中进行验证。结果:(1)约十分之一的儿童青少年经历过高危精神病性体验。(2)三种数字成瘾均与高危精神病性体验存在独立的关联性,并与高危精神病性体验的严重程度和亚型均存在中等程度的相关,其中与妄想症状关联度更高。(3)睡眠紊乱在儿童青少年数字成瘾与高危精神病性体验之间起到中介作用。结论:数字成瘾是高危精神病性体验的新兴风险因素。

关键词：高危精神病性体验数字成瘾心理健康问题睡眠紊乱

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基于联盟链微电网交易的Raft共识算法改进

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计算机应用研究 2024年

作者：张铭泉曹新宇华北电力大学控制与计算机工程学院

针对联盟链微电网交易场景的高吞吐量与抵御拜占庭节点攻击的需求，提出了一种基于Raft算法的多领导者拜占庭容错共识算法MLB-Raft(Multiple Leaders Byzantine Fault Tolerance-Raft)。首先使用可验证随机函数VRF选举领导者节点群，通... 详细信息

针对联盟链微电网交易场景的高吞吐量与抵御拜占庭节点攻击的需求，提出了一种基于Raft算法的多领导者拜占庭容错共识算法MLB-Raft(Multiple Leaders Byzantine Fault Tolerance-Raft)。首先使用可验证随机函数VRF选举领导者节点群，通过多领导者并行提交区块的方式提高算法的吞吐量；接着引入了协调者角色，负责领导者的选举、管理与系统共识；在领导者与跟随者进行区块复制的过程中，结合并简化了PBFT算法的共识流程，实现本算法的抗拜占庭特性。实验结果表明，在大规模网络节点环境下，相较于Raft算法，该算法提高了吞吐量与共识效率，但付出了部分通信开销代价；相较于PBFT算法，该算法提高了拜占庭容错能力，降低了通信开销。综上，该算法能有效保障联盟链微电网交易的时效性与安全性。

关键词：联盟链微电网共识算法 Raft算法 PBFT算法可验证随机函数VRF

以评促治:学业负担生成的教学评价机理及其治理之道

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课程．教材．教法 2024年第5期44卷 71-79页

作者：张铭凯程姣姣西南大学教育学部课程教学研究院重庆400715 西南大学教育学部重庆400715

教学评价与学业负担之间具有深层内在关联:评价理念通过外塑教育环境影响学业负担的产生,评价行为通过改变教学效能与学习效能调节学业负担的生成,评价结果通过调控反馈的有效性定位学业负担的水平。这意味着,推进学业负担的有效治理需... 详细信息

教学评价与学业负担之间具有深层内在关联:评价理念通过外塑教育环境影响学业负担的产生,评价行为通过改变教学效能与学习效能调节学业负担的生成,评价结果通过调控反馈的有效性定位学业负担的水平。这意味着,推进学业负担的有效治理需要发挥好教学评价的作用。然而在实践中,教学评价的异化甚至扭曲不仅没能发挥对学业负担治理的积极作用,反而助推学业负担的逆向发展。细究起来,主要是主知导向的评价理念消解个体主体性、僵化的评价行为忽略个体能动性和同质化的评价结果忽视个体差异性所致。鉴于此,激活并充分发挥教学评价之于学业负担治理的功效,关键是要探索并开启教学评价的深度变革。具体而言,可在智慧取向的评价理念转向、“对话—理解”的评价范式转型和差异化的评价反馈深化等方面持续发力,最终释放教学评价的学业负担治理效能。

关键词：教学评价改革学业负担治理评价理念评价行为评价结果