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基于Transformer的深度条件视频压缩

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北京航空航天大学学报 2024年第2期50卷 442-448页

作者：鲁国钟天雄耿晶北京理工大学计算机学院北京100081

近年来,基于深度学习的视频压缩技术主要基于卷积神经网络(CNN)且采用运动补偿-残差编码的架构,由于常见的CNN只能利用局部的相关性,以及预测残差本身的稀疏特性,难以取得最优压缩性能。因此,提出一种基于Transformer架构的条件视频压... 详细信息

近年来,基于深度学习的视频压缩技术主要基于卷积神经网络(CNN)且采用运动补偿-残差编码的架构,由于常见的CNN只能利用局部的相关性,以及预测残差本身的稀疏特性,难以取得最优压缩性能。因此,提出一种基于Transformer架构的条件视频压缩算法,以实现更优的压缩效果。所提算法基于前后帧之间的运动信息,利用可形变卷积得到对应的预测帧特征;将预测帧特征作为条件信息,对原始输入帧特征进行条件编码,避免了直接编码稀疏的残差信号;利用特征间的非局部相关性,提出一个基于Transformer的深度条件视频压缩编码算法,用来实现运动信息编码和条件编码,进一步提升压缩编码的性能。实验结果表明:所提算法在HEVC、UVG数据集上均超越了当前主流的基于深度学习的视频压缩算法。

关键词：视频压缩 Transformer 深度学习神经网络压缩算法

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数字产业集群发展水平评价及其时空演变

经济地理 2024年第6期 113-123页

作者：卢福财钟诗韵江西财经大学应用经济学院(数字经济学院)

文章从数字产业集群演化视角出发，结合区位商和社会网络分析法从中国302个城市中识别出36个数字产业集群；同时综合运用动态改进理想解法首次测算了数字产业集群发展水平，并通过整体与维度分析探究其区域差异及来源和分布动态。结果... 详细信息

文章从数字产业集群演化视角出发，结合区位商和社会网络分析法从中国302个城市中识别出36个数字产业集群；同时综合运用动态改进理想解法首次测算了数字产业集群发展水平，并通过整体与维度分析探究其区域差异及来源和分布动态。结果表明：(1)中国数字产业集群发展水平呈逐年增长趋势。(2)支持度及其增长率最高，是数字产业集群发展的“压舱石”；关联度增长率最低，是最具潜力的发展点。(3)区域差异呈微弱缩小趋势，主要源自区域间差异和超变密度。(4)数字产业集群发展具有稳定性和俱乐部趋同特征。从趋势预测来看，中国数字产业集群随时间的推移而逐步提升，但近邻水平越高越影响本地发展水平向高值集中的趋势。因此，要创新数字产业集群合作模式，探究兼顾异质性与长效性的协调发展路径和完善区域间关联互动机制，以保障打造具有国际竞争力的数字产业集群目标的实现。

关键词：数字产业集群识别动态评价方法区域差异创新链与产业链协调发展

金融制度改革与中小企业数字化转型——来自新三板分层制度的证据

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数量经济技术经济研究 2024年

作者：赵琦钟夏洋厦门大学经济学院中山大学港澳珠江三角洲研究中心

分层制度是资本市场赋能中小企业高质量发展的特色制度安排，对中小企业数字化转型产生了重要影响。本文以2016年开始实施的分层制度为准自然实验，利用2013～2020年新三板挂牌企业数据，通过文本分析法构造企业的数字化转型指标，实证... 详细信息

分层制度是资本市场赋能中小企业高质量发展的特色制度安排，对中小企业数字化转型产生了重要影响。本文以2016年开始实施的分层制度为准自然实验，利用2013～2020年新三板挂牌企业数据，通过文本分析法构造企业的数字化转型指标，实证检验资本市场制度建设对中小企业数字化转型的影响。研究发现，分层制度能够显著驱动中小企业数字化转型。机制检验表明，一方面，分层制度提高了新三板市场的信息透明度，降低了外部投资者与企业之间的信息不对称程度，推动要素资源向创新层企业集聚，从而降低了中小企业数字化转型成本；另一方面，分层制度促进创新层企业改善治理结构，充分发挥了多样性董事会功能，缓解了管理层的道德风险问题，使企业调整经营战略，激发其数字化转型动力。进一步分析发现，分层制度对机构投资者持股比例较高、人力资本水平较高和高新技术行业的企业数字化转型影响更为显著。本研究验证了资本市场制度对实体经济尤其是中小企业数字化转型的赋能作用，不仅为促进数字技术和实体经济深度融合提供相关启示，而且对理解中国多层次资本市场建设具有重要的现实意义。

关键词：新三板分层制度中小企业数字化转型多层次资本市场

基于深度迁移学习的复杂机场场景飞机目标检测方法

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光子学报 2024年第4期53卷 221-231页

作者：钟聃李铁虎李诚西北工业大学自动化学院西安710129 西北工业大学材料学院西安710072 中国科学院西安光学精密机械研究所西安710119

提出了一种改进的深度学习模型,旨在解决检测问题。首先基于迁移学习,微调预训练模型,提高了模型在有限的飞机数据集中的特征提取能力。其次,融入调整模块以增加深层特征图的感受野,提升模型的鲁棒性。引入特征金字塔网络,融合不同尺度... 详细信息

提出了一种改进的深度学习模型,旨在解决检测问题。首先基于迁移学习,微调预训练模型,提高了模型在有限的飞机数据集中的特征提取能力。其次,融入调整模块以增加深层特征图的感受野,提升模型的鲁棒性。引入特征金字塔网络,融合不同尺度的特征信息,进一步增强多尺度特征提取能力。最后,优化了检测头,融合轻量化的分类和回归并行分支,平衡了目标检测的准确性和实时性。构建了易于拓展的Aeroplane数据集,并对所提方法进行了实验验证。结果表明,所提模型在单架飞机、相互遮挡的飞机和小飞机的检测中平均精度分别提高了4.9%、4.0%和4.4%。所提方法在不同环境下表现优于其他经典方法,包括各类遮挡和夜间、雾天等复杂场景,具有良好的场景鲁棒性。

关键词：深度学习飞机目标检测迁移学习机场场面特征金字塔网络

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