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近十年我国工科专业调整:逻辑与反思

高等工程教育研究 2024年第4期 65-68,87页

作者：邬正阳李培根华中科技大学教育科学研究院中国工程院华中科技大学工程教育研究中心

工科专业结构调整成为工程教育的热门话题。本文基于数字-智能技术带来工程教育的变革和人才成长的基本规律来探究专业调整应有的理性和坚守,提出正确认识传统工科专业的“体”与“用”。传统工科专业要常以为新,重在专业和课程的边界... 详细信息

工科专业结构调整成为工程教育的热门话题。本文基于数字-智能技术带来工程教育的变革和人才成长的基本规律来探究专业调整应有的理性和坚守,提出正确认识传统工科专业的“体”与“用”。传统工科专业要常以为新,重在专业和课程的边界再设计。专业的新设和裁撤切忌盲目。

关键词：工程教育工科专业专业调整教育规律

空间的经验与经验的空间:艺术形式中的五个空间动机及其实现路径研究

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南京艺术学院学报（美术与设计） 2024年第3期 153-160页

作者：郭鹏宇邬羽乔南京艺术学院设计学院江苏南京210013

空间转向是近期艺术史研究的前沿议题。非三维空间艺术形式中的空间经验形成了对三维经验空间的反哺,预示了不同维度空间经验的形式转译与设计路径的可行性。通过梳理空间作为观念对象的三条线索、作为操作对象的三个元素与三个尺度,进... 详细信息

空间转向是近期艺术史研究的前沿议题。非三维空间艺术形式中的空间经验形成了对三维经验空间的反哺,预示了不同维度空间经验的形式转译与设计路径的可行性。通过梳理空间作为观念对象的三条线索、作为操作对象的三个元素与三个尺度,进一步提取非三维空间艺术形式中关于空间经验的五个动机,建构导向三维经验空间的设计路径。

关键词：空间经验经验空间转译空间动机设计路径

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自适应初始光子收集半径的卡方渐进光子映射

计算机工程与设计 2024年第8期45卷 2433-2441页

作者：贺怀清元林刘浩翰惠康华中国民航大学计算机科学与技术学院天津300300

卡方渐进光子映射(chi-squared progressive photon mapping, CPPM)使用K近邻法(K nearest neighbor, KNN)为命中点确定初始半径,导致图像中光照均匀区域的噪点及明暗交界区域和焦散区域的模糊。针对此问题,提出一种计算光子映射初始半... 详细信息

卡方渐进光子映射(chi-squared progressive photon mapping, CPPM)使用K近邻法(K nearest neighbor, KNN)为命中点确定初始半径,导致图像中光照均匀区域的噪点及明暗交界区域和焦散区域的模糊。针对此问题,提出一种计算光子映射初始半径的算法,自适应地为各命中点确定初始半径:为CPPM算法增加预处理环节,根据对光子分布的均匀程度的检验及对高频区域的筛选为命中点设置初始半径,以保证光照均匀区域的命中点保持在大半径上,光照变化区域的命中点半径快速下降。实验结果表明,改进算法减少了光子映射算法的方差和偏差,提高了渲染效果。

关键词：渐进光子映射 K近邻法卡方检验自适应初始半径焦散光子分布

数字产业与制造业协同集聚对企业绿色创新的影响研究

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财经理论与实践 2024年第3期45卷 131-138页

作者：阳立高邬佩云韩峰长沙理工大学经济与管理学院湖南长沙410076 长沙理工大学产业高质量发展研究院湖南长沙410076 南京审计大学经济学院江苏南京211815

基于马歇尔集聚经济理论,依据中国工业企业数据和城市面板数据,运用固定效应模型,考量数字产业与制造业协同集聚对企业绿色创新的影响。结果显示,数字产业与制造业协同集聚通过人力资本外部性、知识溢出效应机制促进企业绿色创新,但规... 详细信息

基于马歇尔集聚经济理论,依据中国工业企业数据和城市面板数据,运用固定效应模型,考量数字产业与制造业协同集聚对企业绿色创新的影响。结果显示,数字产业与制造业协同集聚通过人力资本外部性、知识溢出效应机制促进企业绿色创新,但规模经济效应机制不成立,且该结果在更换核心变量指标、考虑极端值、替换固定效应及内生性问题后依然稳健。鉴于此,应因地施策,加快推动区域内数字产业与制造业协同集聚,提升软环境建设水平,促进企业绿色化发展。

关键词：数字产业制造业协同集聚绿色创新

智能仓储交通信号与多AGV路径规划协同控制方法

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计算机工程与应用 2024年第11期60卷 290-297页

作者：司明邬伯藩胡灿邢伟强西安科技大学计算机科学与技术学院西安710054

针对智能仓储多AGV(automated guided vehicle)路径规划实时性差,障碍物识别能力弱,多AGV碰撞、死锁和拥堵等问题,提出了一种智能仓储交通信号控制与多AGV路径规划协同控制方法,将交通信号与多AGV路径规划视为一个整体,设计一种交通信... 详细信息

针对智能仓储多AGV(automated guided vehicle)路径规划实时性差,障碍物识别能力弱,多AGV碰撞、死锁和拥堵等问题,提出了一种智能仓储交通信号控制与多AGV路径规划协同控制方法,将交通信号与多AGV路径规划视为一个整体,设计一种交通信号与多AGV路径规划协同控制框架,并提出LS-A3C(long short-asynchronous advantage actor-critic)算法和Bi-LSTM-CBAM(bi-long short-term memory-convolutional block attention module)算法作为框架的核心算法。LS-A3C算法使用长短时编码器和注意力机制分别对交通信号的长期信息和短期信息进行编码,以学习元特征表示,并使用A3C框架计算元Q值和控制策略,实现交通信号时间自适应AGV流量,解决多AGV碰撞、死锁和拥堵等问题。Bi-LSTM-CBAM算法通过计算本时刻和前置时刻状态特征,对输出结果进行拼接处理,可以有效解决神经网络梯度消失和爆炸的问题,提高AGV路径规划实时性;引入注意力机制模块CBAM,根据输入信息重要程度分配权重,加强AGV对障碍物识别能力。在Sumo和Gazebo联合仿真平台进行仿真实验,实验结果表明,该协同控制方法使AGV碰撞、死锁及拥堵情况明显降低,障碍物识别能力显著提高,路径规划实时性大幅增强,达到提升AGV作业效率的目的。

关键词：智能仓储深度强化学习路径规划 Bi-LSTM A3C CBAM

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吞吐量和集装箱量“双增长”

吞吐量和集装箱量“双增长”

连云港日报

作者：刘蔚俞惠康

本报讯（记者刘蔚通讯员俞惠康）昨日，笔者从连云港港获悉，港口一季度累计实现货物吞吐量同比增长6.51%，其中集装箱吞吐量同比增长8.15%。吞吐量和集装箱量实现“双增长”，交出首季“开门红”答卷。开局即决战。纵观一季度，尤... 详细信息

本报讯（记者刘蔚通讯员俞惠康）昨日，笔者从连云港港获悉，港口一季度累计实现货物吞吐量同比增长6.51%，其中集装箱吞吐量同比增长8.15%。吞吐量和集装箱量实现“双增长”，交出首季“开门红”答卷。开局即决战。纵观一季度，尤其是一、二月份，受货源市场持续低迷、寒......

关键词：吞吐量集装箱量连云港港货源市场港口生产

来源： cnki报纸评论

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慢性病大数据管理的隐私保护困境及应对策略

医学与哲学 2024年第5期45卷 21-26页

作者：周梅珊邬凤娟南方医科大学顺德医院/佛山市顺德区第一人民医院医学伦理委员会广东佛山528308

关注了随着慢性病大数据快速积累和广泛应用所引发的隐私保护问题,系统分析了慢性病大数据管理中的隐私保护困境,重点从五个方面进行探讨:大数据的安全采集、使用与共享,使用目的与控制权,隐私保护与合规性,公众教育与知情同意,以及法... 详细信息

关注了随着慢性病大数据快速积累和广泛应用所引发的隐私保护问题,系统分析了慢性病大数据管理中的隐私保护困境,重点从五个方面进行探讨:大数据的安全采集、使用与共享,使用目的与控制权,隐私保护与合规性,公众教育与知情同意,以及法律法规与监管。针对这些挑战,提出了一系列策略,包括加强数据脱敏和匿名化技术、建立透明的数据使用和共享机制、加强数据安全审计和监管、患者教育以及依法建立隐私保护框架。这些策略旨在促进慢性病大数据管理的可持续发展,同时保护患者的隐私权益,为解决管理中的困境提供有效途径。

关键词：慢性病大数据隐私保护

基于改进区域生成网络和特征聚合小样本目标检测方法

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计算机应用 2024年

作者：付可意王高才邬满广西近海海洋环境科学重点实验室(广西科学院) 广西大学计算机与电子信息学院广西科学院广西壮族自治区北部湾碳汇与低碳工程研究中心

在现有的小样本目标检测中，区域生成网络（RPN）通常是在基类数据上进行训练以生成新类候选框，但新类数据相对基类而言较为稀缺，在引入时可能产生与目标物不同的复杂背景，会导致RPN将背景误认为前景，遗漏高交并比（IoU）值候选框... 详细信息

在现有的小样本目标检测中，区域生成网络（RPN）通常是在基类数据上进行训练以生成新类候选框，但新类数据相对基类而言较为稀缺，在引入时可能产生与目标物不同的复杂背景，会导致RPN将背景误认为前景，遗漏高交并比（IoU）值候选框。针对上述问题，提出一种基于改进RPN和特征聚合小样本目标检测（IFA-FSOD）方法。首先，基于RPN进行改进，通过在RPN中设计一个基于度量的非线性分类器，计算骨干网络提取的特征和新类之间的相似度，提高对新类候选框的召回率，从而筛选出高IoU候选框。其次，在感兴趣区域对齐（ROI Align）中引入基于注意力机制的特征聚合模块，通过设计不同尺度的网格，获取更全面的信息和特征表示，缓解因尺度不同引起的特征信息缺失。实验结果表明，相比QA-FewDet方法，IFA-FSOD在PASCAL-VOC数据集的新类上，Novel Set 3 10shot下nAP50提升了4.5个百分点；相比FsDetView方法，在10shot和30shot设置下，IFA-FSOD在COCO数据集的新类上m AP分别提升了0.2和0.8个百分点。IFA能有效提高在小样本情况下对目标类别的检测性能，解决高IoU值候选框遗漏和特征信息捕捉不全的问题。

关键词：小样本目标检测基于度量区域生成网络非线性分类器特征聚合

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基于改进YOLO v5的苹果叶部病害检测

江苏农业科学 2024年第8期52卷 183-192页

作者：赵兴岳喜申邬欢欢塔里木大学信息工程学院新疆阿拉尔843300 塔里木绿洲农业教育部重点实验室新疆阿拉尔843300

针对YOLO v5检测模型存在的漏检率和误检率问题,改进目标检测技术,提升苹果叶部病害早期发现及定位的准确性和速度,从而减少经济损失。先采用加权双向特征金字塔网络(BiFPN)特征融合方法,有效改善PANet对多尺度特征融合的不良影响,并引... 详细信息

针对YOLO v5检测模型存在的漏检率和误检率问题,改进目标检测技术,提升苹果叶部病害早期发现及定位的准确性和速度,从而减少经济损失。先采用加权双向特征金字塔网络(BiFPN)特征融合方法,有效改善PANet对多尺度特征融合的不良影响,并引入Transformer机制,有效改进原始网络结构,使其专注于有用的信息,并增强特征融合效果。再使用ATCSP模块和自上而下的特征融合方法,增强模型对多尺度疾病的检测效果,并将强大的语义信息传达至模型底层,进一步提高检测精度。使用数据集由实验室采集的苹果树叶样本构成,包含3 331张标记图像的矩形位置来标记病害。由于图像亮度分布不均匀,采用直方图均衡化和改进的直方图均衡化处理,使图像对比度得到增强,大幅降低后续图像特征提取的计算量。在训练和测试过程中,还对原始病害图像进行旋转、随机亮度增强、随机色度增强、随机对比度增强和锐化等数据增强操作。结果表明,改进的YOLO v5检测算法可以显著提高苹果叶部病害检测的精度,对比原始算法,平均精度mAP@0.5提高20.8%。改进YOLO v5苹果叶部病害检测算法能够及时发现和定位苹果叶部病害,进而为深度学习技术在农业病害监测中的广泛应用提供技术支撑。

关键词：改进的YOLO v5 苹果叶部病害 BiFPN Transformer机制精度