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中国银行业投资理财业务创新探究

中文科技期刊数据库（全文版）经济管理 2023年第6期 182-185页

作者：杨军武中国银行河北省分行河北石家庄050000

银行投资理财市场规模在经历了短暂下挫后,在2022年再次迎来大幅上涨。现金管理类产品新规和流动性管理新规也从制度层面为我国银行投资理财业务的后续发展确定了基调。全行业在呈现高速发展、合规发展的积极态势的同时,也面临受市场利... 详细信息

银行投资理财市场规模在经历了短暂下挫后,在2022年再次迎来大幅上涨。现金管理类产品新规和流动性管理新规也从制度层面为我国银行投资理财业务的后续发展确定了基调。全行业在呈现高速发展、合规发展的积极态势的同时,也面临受市场利率变化、股债收益不稳也呈现出收益率波动较大、“破净率”上升并引发大规模理财产品“赎回潮”的困境。可以看出,全行业整体呈现出螺旋上升的发展趋势。在这一行业背景下,对于广大银行而言,通过创新自身投资理财业务、开发创新型投资理财产品提升自身的收益水平和竞争力,便具有了重要的现实意义。本文结合部门银行的实际业务开展情况,对我国银行投资理财业务创新进行探究,以期为行业内各银行提供借鉴、参考意义。

关键词：投资理财养老理财中国银行业业务创新

基于边界点估计与稀疏卷积神经网络的三维点云语义分割

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浙江大学学报（工学版） 2024年第6期58卷 1121-1132页

作者：杨军张琛兰州交通大学电子与信息工程学院甘肃兰州730070 兰州交通大学测绘与地理信息学院甘肃兰州730070

针对大规模点云具有稀疏性,传统点云方法提取上下文语义特征不够丰富,并且语义分割结果存在物体边界模糊的问题,提出基于边界点估计与稀疏卷积神经网络的三维点云语义分割算法,主要包括体素分支与点分支.对于体素分支,将原始点云进行体... 详细信息

针对大规模点云具有稀疏性,传统点云方法提取上下文语义特征不够丰富,并且语义分割结果存在物体边界模糊的问题,提出基于边界点估计与稀疏卷积神经网络的三维点云语义分割算法,主要包括体素分支与点分支.对于体素分支,将原始点云进行体素化后经过稀疏卷积得到上下文语义特征;进行解体素化得到每个点的初始语义标签;将初始语义标签输入到边界点估计模块中得到可能的边界点.对于点分支,使用改进的动态图卷积模块提取点云局部几何特征;依次经过空间注意力模块与通道注意力模块增强局部特征;将点分支得到的局部几何特征与体素分支得到的上下文特征融合,增强点云特征的丰富性.本算法在S3DIS数据集和SemanticKITTI数据集上的语义分割精度分别达到69.5%和62.7%.实验结果表明,本研究算法能够提取到更丰富的点云特征,可以对物体的边界区域进行准确分割,具有较好的三维点云语义分割能力.

关键词：点云数据语义分割注意力机制稀疏卷积体素化

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宁海夯实稳进提质基础

宁海夯实稳进提质基础

宁波日报

作者：孙吉晶蒋攀杨军武

本报讯（记者孙吉晶宁海县委报道组蒋攀杨军武）新年新气象，项目打头阵。8日上午，宁海县举行重大项目集中开工仪式，共计28个重大项目集中开工，总投资128.5亿元，掀起新一轮重大项目建设热潮，为全年经济稳进提质打下坚实基础。据... 详细信息

本报讯（记者孙吉晶宁海县委报道组蒋攀杨军武）新年新气象，项目打头阵。8日上午，宁海县举行重大项目集中开工仪式，共计28个重大项目集中开工，总投资128.5亿元，掀起新一轮重大项目建设热潮，为全年经济稳进提质打下坚实基础。据了解，此次集中开工的28个重大项目都是......

关键词：宁海县

来源： cnki报纸评论

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cnki报纸

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极简主义风格在食用菌商标中的文创设计

中国食用菌 2020年第8期39卷 123-125,129页

作者：杨军武金华职业技术学院艺术设计学院浙江金华321007

极简主义风格以其独特的设计内涵和风格受到了广泛的关注。探讨极简主义风格在食用菌商标设计中的应用,提出食用菌商标设计的功能性原则,讨论了食用菌商标的几何曲线和线条设计、色彩设计和留白设计。在食用菌商标设计中应用极简主义风... 详细信息

极简主义风格以其独特的设计内涵和风格受到了广泛的关注。探讨极简主义风格在食用菌商标设计中的应用,提出食用菌商标设计的功能性原则,讨论了食用菌商标的几何曲线和线条设计、色彩设计和留白设计。在食用菌商标设计中应用极简主义风格,可以更加精准地表现食用菌产品的核心功能,让消费者在视觉和思想上获得安神和宁静,体现了食用菌自然、健康的本质属性。

关键词：极简主义食用菌商标色彩设计留白设计

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自监督非等距三维模型簇对应关系计算方法

模式识别与人工智能 2024年第3期37卷 253-266页

作者：吴衍杨军张思洋兰州交通大学电子与信息工程学院兰州730070 福建技术师范学院大数据与人工智能学院福清350300 兰州交通大学测绘与地理信息学院兰州730070

针对现有非等距三维模型簇对应关系计算方法准确率较低且泛化能力较差的问题,文中提出采用深度内外特征对齐算法的自监督非等距三维模型簇对应关系计算方法.首先,利用DiffusionNet直接学习原始的三维模型特征,获取具有鉴别力的特征描述... 详细信息

针对现有非等距三维模型簇对应关系计算方法准确率较低且泛化能力较差的问题,文中提出采用深度内外特征对齐算法的自监督非等距三维模型簇对应关系计算方法.首先,利用DiffusionNet直接学习原始的三维模型特征,获取具有鉴别力的特征描述符.然后,使用深度内外特征对齐算法计算非等距模型对之间的对应关系,采用局部流形调和基作为模型本征信息,并结合笛卡尔坐标等外部信息,实现内外部信息对齐一致,以无监督的方式自动生成对应结果.最后,构建非等距模型簇的加权无向图,根据相似几何模型存在内在相关性的原则,设计自监督多模型匹配算法,不断增强模型图最短路径的循环一致性,获得最优的非等距三维模型簇对应关系.实验表明,文中方法对应关系测地误差较小,结果较准确,能处理模型自身对称性影响对应关系计算的问题,具有良好的泛化能力.

关键词：对应关系非等距模型簇自监督深度学习内外特征对齐