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冬季到星野TOMAMU去“粉”雪

商务旅行 2012年第3期 100-103页

作者：彭爽爽

一个人或一群人冬季出游,纯净白雪的北海道是必必选目的地。口碑中的北海道,是妩媚的小樽运河、好天气的富良野、遍地鲜花的礼文岛、小雨缠绵的美瑛、大草原的带广、美酒加咖啡的函馆,也是古典风雅的红砖仓库群、八音盒的时钟博物馆、... 详细信息

一个人或一群人冬季出游,纯净白雪的北海道是必必选目的地。口碑中的北海道,是妩媚的小樽运河、好天气的富良野、遍地鲜花的礼文岛、小雨缠绵的美瑛、大草原的带广、美酒加咖啡的函馆,也是古典风雅的红砖仓库群、八音盒的时钟博物馆、晶莹剔透玻璃工艺品满堂的北一硝子馆……旅行北海道的动机可以多种多样,有时因为帝王蟹,有时因为"白色恋人"巧克力,有时,或许因为北海道一个叫"TOMAMU"的地方的一场雪。

关键词：函馆硝子北一 TOMAMU 文岛安藤忠雄爱丝度假胜地市场部总监新千岁机场

长沙市广播电视台（集团）文化立魂，科技与平台为翼，开创媒体融合新格局

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中国广播影视 2023年第23期 126-127页

作者：彭爽爽马天景长沙市广播电视台(集团)

长沙市广播电视台（集团）是拥有广播、电视、新媒体、视频内容生产、影视剧投资与版权交易、有线网络、剧院经营等多元化业务布局的综合性媒体集团。一直以来，长沙广电坚持精品战略，获得全国政府奖130多件，连续十年被评为“年度综...

长沙市广播电视台（集团）是拥有广播、电视、新媒体、视频内容生产、影视剧投资与版权交易、有线网络、剧院经营等多元化业务布局的综合性媒体集团。一直以来，长沙广电坚持精品战略，获得全国政府奖130多件，连续十年被评为“年度综合实力城市台”。

关键词：

基于粒子群算法的建筑物自然采光优化模型研究 ——以成都地区为例

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基于粒子群算法的建筑物自然采光优化模型研究 ——以成都地区为例

作者：彭爽大理大学

学位级别：硕士

基于高景一号遥感影像和YOLOv5的道路交叉口检测研究

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基于高景一号遥感影像和YOLOv5的道路交叉口检测研究

作者：宋爽爽江西理工大学

学位级别：硕士

初中语文自读课文助读系统的增值利用与教学实践

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初中语文自读课文助读系统的增值利用与教学实践

作者：董爽爽信阳师范大学

学位级别：硕士

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一种磁吸附爬壁机器人的设计与分析

一种磁吸附爬壁机器人的设计与分析

作者：曹爽爽燕山大学

学位级别：硕士

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中国省域生态效率测度及影响因素分析

中国省域生态效率测度及影响因素分析

作者：韩爽爽北方工业大学

学位级别：硕士

目前,我国经济增长模式已从高速增长阶段转向高质量发展阶段。高质量增长注重可持续发展目标,而生态效率作为综合考虑环境保护与资源利用水平的评价体系,是可持续发展的量化指标。评估各省域的生态效率水平,并深入探索提升生态效率的有... 详细信息

目前,我国经济增长模式已从高速增长阶段转向高质量发展阶段。高质量增长注重可持续发展目标,而生态效率作为综合考虑环境保护与资源利用水平的评价体系,是可持续发展的量化指标。评估各省域的生态效率水平,并深入探索提升生态效率的有效途径,对于推动我国经济实现高质量、可持续发展具有重要意义。本文通过构建三阶段超效率EBM模型对中国2001—2022年30个省份的生态效率进行测算,并采用核密度估计与Dagum基尼系数对省域生态效率的时空分布特征进行探究,在此基础上,运用面板Tobit模型对省域生态效率的影响因素进行分析。研究发现:(1)从省域生态效率时间变化趋势而言,生态效率呈现先下降后上升的趋势,2017年为生态效率上升拐点。(2)从四大地区生态效率分布来看,东部地区生态效率最高,西部地区、中部地区次之,东北地区生态效率最低。此外,四大地区的生态效率变化趋势均呈现先下降后上升的趋势,但其生态效率上升拐点不同。(3)从总体生态效率分布差异看,生态效率基尼系数呈现在波动中上升的趋势;从区域生态效率差异看,2001—2003年间,地区间差异占据主导位置,2004年后地区内差异逐渐占据较大比例。(4)从总体生态效率的影响因素看,产业结构、技术进步与能源消费结构对生态效率影响显著为正,环境规制强度、外商投资水平与城镇化水平对区域生态效率具有非线性影响。(5)生态效率的影响因素具有区域异质性。产业集聚对中部地区生态效率的影响显著为正,城镇化水平对中部地区的影响不显著,外商直接投资对西部地区生态效率具有负向影响。基于以上研究结论,本文提出如下提升生态效率的政策建议:推进产业结构合理化和高级化、促进新型城镇化建设、制定适宜当地的环境保护政策、引进高质量外资、积极推进清洁能源使用以及支持企业引进绿色生产技术。

关键词：省域生态效率空间分布三阶段超效率EBM模型 Tobit模型

基于图像处理及测温的大空间火灾探测技术研究

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基于图像处理及测温的大空间火灾探测技术研究

作者：谢爽爽中国民用航空飞行学院

学位级别：硕士

近年来,大型公共建筑、会展中心、机场航站楼和高铁站等大空间建筑日益增多,这些建筑在提供实用美观、良好通透性和采光性的同时,也伴随着一定的火灾风险。为了迅速准确地实现大空间内早期火灾的预警,防止火灾事故的扩散和恶化,对大空... 详细信息

近年来,大型公共建筑、会展中心、机场航站楼和高铁站等大空间建筑日益增多,这些建筑在提供实用美观、良好通透性和采光性的同时,也伴随着一定的火灾风险。为了迅速准确地实现大空间内早期火灾的预警,防止火灾事故的扩散和恶化,对大空间火灾辨识技术的深入研究显得尤为关键。在现有的大空间火灾探测技术中,基于图像的火灾辨识技术和测温技术各自展现出显著的优势。图像识别技术不受空间高度和气流速度等外界条件的约束,为大空间建筑火灾的侦测提供了强有力的工具。通过深入分析视频监控系统捕获的实时画面,可以准确地识别出火灾产生的火焰和烟雾的独特特征,进而迅速而准确地判断火灾是否已经发生。而测温技术则能实时监测环境温度变化,为大火灾探测提供关键的温度信息,其中发射率的确定对红外测温结果至关重要。本文主要结合图像处理和红外测温,针对目前大空间火灾探测研究存在的问题提出一种适合大空间的早期火灾探测方法。通过综合运用图像处理和红外测温技术,旨在实现对大空间火灾的快速、准确的火灾探测。主要内容如下:(1)基于YOLO的大空间红外火焰图像检测技术研究。首先针对需求构建了大空间红外火焰图像数据集,目前已包含了大空间红外火焰图片2000多张,为深度学习模型的训练提供了数据支持。基于上述所定义的数据集,对比分析了Faster R-CNN、YOLOv3、YOLOv5和YOLOv7(x、w6、d6和e6)模型在大空间红外火焰检测中的应用,主要选用YOLOv7进行研究,经过模型微调和参数优化,YOLOv7-w6的m AP＿0.5达到了90.1%,精度达到了91.1%。(2)基于YOLOv7的大空间火灾探测模型优化。为了进一步提高YOLOv7应用性能。本研究从三个方面进行优化,首先,采用SIoU Loss改进该模型的损失函数,实验结果表明,基于SIoU损失函数的模型精度得到了提高,m AP提高了9.1%,FPS提高了3.02。其次,在YOLOv7中引入NWD(Normalized Wasserstein Distance)损失函数,具有基于注意力机制的特性,能够帮助网络更好地关注小目标物体的特征,精度提升了5%。然后,在优化YOLOv7模型时,将SE(Squeeze-and-Excitation)注意力机制融入其主干网络,改进后模型的精确率为最高92.8%,在m AP＿0.5、m AP＿0.5:0.95以及FPS方面,分别为91.7%和、50.1%、44.12(帧/秒)。最后通过消融实验,得到一个最优的模型组合Yolov7-w6(SE)效果最好,Precision和m AP＿0.5相较于原模型分别有5.8%和7.2%的提升。在检测速度上,Yolov7-w6(NWD)表现最佳,较改进前提高了7.4(帧/秒)。综上,改进的模型能很好的检测出大空间红外图像的火焰目标,在一定程度上提高了模型中的各种指标。(3)基于发射率校正的红外测温模型研究。本文研究了在中温范围(273.15K至353.15K)内,材料发射率的测量技术,并成功构建了一套发射率测量系统。该系统随后被用于对多种不同设计的样品进行实证测试。在测试的基础上,进一步在该系统上研究了材料的发射率特性。为了确保测量结果的可靠性,进行了不确定度分析。通过应用不确定度合成公式,分析了五种不同样品在测量发射率时的相对不确定度,计算出了五种样品的总相对不确定度。本实验中所构建的测量系统经过校准和分析后,最大不确定度为3.74%,最小不确定度为2.46%,低于5%。可以得出本实验装置的发射率测量不确定度很小。最后将通过研制的发射率测量系统测量的发射率导入测温模型进行测温,测温误差相较于校正前减少22.2%,有效提升了测温精度,更能精确地捕捉和解析目标物体的温度信息,进而增强融合模型的准确度和可靠性。(4)基于KNN算法的融合策略在大空间火灾探测任务中的应用。通过Yolov7图像识别算法获取置信度信息,并结合红外摄像头提取的温度数据,实现了对火灾状态的全面监测。实验结果显示,当K值设为6时,KNN算法在火灾探测中展现出高准确率、精确率和F1分数,显著优于支持向量机(SVM),准确率也明显高于传统阈值法。此外,融合策略的应用有效提高了火灾探测的准确性和稳定性,降低了误报和漏报的风险,为大空间火灾探测任务的发展和应用提供了新的思路。

关键词：大空间火灾探测目标检测 YOLO算法发射率红外测温 SE注意力机制 NWD IoU损失函数

初中英语教师对英语学习活动观的认知与实践现状调查

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初中英语教师对英语学习活动观的认知与实践现状调查

作者：杨爽爽海南师范大学

学位级别：硕士