检索结果-南通市图书馆

浅论现代企业差异化管理办法与班主任管理相融合

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

教育界（高等教育） 2015年第1期 44-44页

作者：黄英姑广西交通技师学院

本文主要从当前班主任管理方法对于学生能力培养方面的不足出发，以汽车检测与维修（高级工）专业某班级为例，重点阐述如何将企业差异化管理办法用于当前的中职中专班主任管理工作中，为班主任管理工作提供一种行之有效的创新管理理念。

关键词：企业管理办法班主任管理差异化管理

维普期刊数据库评论

在线全文

维普期刊数据库

学校读者我要写书评

暂无评论

信息技术课程内容重构需要多个“多”

当代家庭教育 2019年第24期 28-28页

作者：黄英姑福建省石狮市湖滨街道办事处林边小学

统一的课程,不同的地区与学生的差异使得信息技术课程内容重构势在必行,但课程内容重构并不是喊口号或各种花俏形式的总和,课程内容的重构应具有可操作性,达到实效性,重构后的内容应建立体现地方差异、个体差异并融合地域文化的知识体系。

关键词：信息技术课程内容重构

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

非侵入式神经调控治疗意识障碍的研究进展

中华物理医学与康复杂志 2024年第4期46卷 365-368页

作者：黄英熊琪冯珍南昌大学附属康复医院南昌330003 江西南昌大学第一附属医院康复医学科南昌330006

非侵入式神经调控是非常有前景的意识障碍促醒治疗技术。近年来,非侵入式神经调控对意识障碍促醒的研究已成为新的热点。本文对经颅电刺激(tES)、经颅磁刺激(TMS)、经颅聚焦超声刺激(tFUS)、正中神经电刺激(MNS)、经皮迷走神经电刺激(TV... 详细信息

非侵入式神经调控是非常有前景的意识障碍促醒治疗技术。近年来,非侵入式神经调控对意识障碍促醒的研究已成为新的热点。本文对经颅电刺激(tES)、经颅磁刺激(TMS)、经颅聚焦超声刺激(tFUS)、正中神经电刺激(MNS)、经皮迷走神经电刺激(TVNS)、三叉神经电刺激(TNS)等几种非侵入式神经调控技术的促醒机制、治疗效果、刺激参数、刺激靶点等方面的研究进行了综述.

关键词：意识障碍非侵入神经调控促醒

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

1980年代文学主流与支流的辩证性互动

南方文坛 2024年第4期 126-131页

作者：魏巍黄英豪西南大学中国新诗研究所西南大学文学院

在当代文学史书写中，大多以“朦胧诗/伤痕文学—反思文学/改革文学—寻根文学—先锋文学/第三代诗”等线性发展与“主流”更迭的叙事线索对“新时期”文学加以整体把握。在以往的1980年代文学研究中——或以“新时期”文学加以替代—...

在当代文学史书写中，大多以“朦胧诗/伤痕文学—反思文学/改革文学—寻根文学—先锋文学/第三代诗”等线性发展与“主流”更迭的叙事线索对“新时期”文学加以整体把握。在以往的1980年代文学研究中——或以“新时期”文学加以替代——文学进化论或显或隐地发挥着重要作用，并将“新时期”文学思潮的演进确定为朝向“现代”范式更迭的典型模式。即使是在晚近兴起的“以八十年代作为方法”的重返80年代研究新视角，也同样口号鲜明地预设了新时期文学思潮的固有演进模式。

关键词：

基于用户偏好行为的物流枢纽网络负载均衡优化

同方期刊数据库博看期刊评论

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

交通运输系统工程与信息 2024年第3期24卷 265-276页

作者：刘新全汪鑫羽黄英艺南宁师范大学物流管理与工程学院南宁530100 南宁师范大学广西高校智慧物流技术重点实验室南宁530100 浙大宁波理工学院商学院浙江宁波315104

针对物流转运枢纽网络中用户偏好行为导致的枢纽负载失衡现象,本文考虑不同的规模折扣政策和距离对于用户枢纽选择偏好的影响,提出一种基于用户有限理性偏好的物流转运枢纽网络负载均衡设计方法。设计不完全信息下带有约束的多项式Logi... 详细信息

针对物流转运枢纽网络中用户偏好行为导致的枢纽负载失衡现象,本文考虑不同的规模折扣政策和距离对于用户枢纽选择偏好的影响,提出一种基于用户有限理性偏好的物流转运枢纽网络负载均衡设计方法。设计不完全信息下带有约束的多项式Logit规则模拟用户有限理性下的偏好行为,以枢纽位置和运输路径为决策变量,构建以包含枢纽低负载利用和拥堵的惩罚成本在内的最小广义成本和最大化时间效用的多目标优化模型;设计具有双编码结构染色体的混合进化算法框架,通过鲁汶算法对分配决策空间进行分区,以非支配遗传算法作为算法主框架(NSGAⅡ),设计多种群机制和种群内双向协同搜索策略,提升算法对解空间的搜索能力;并以广西物流运输网络为例,验证模型及算法的有效性。结果表明:在完全理性状况下的枢纽网络负载较为均衡,用户的偏好行为会加剧枢纽负载失衡的现象,导致枢纽网络的广义成本和时间耗费上升;而在考虑物流用户有限理性下的偏好行为状况下,相对于一般的折扣方案,积极折扣方案下的整体枢纽网络的负载均衡能力较优,且接近于理性状态下的网络负载均衡能力,其中,平均负载率和平均拥堵率分别为60.17%和34.40%;在考虑用户偏好的状态下,随着折扣力度的增强,枢纽的负载率上升,同时,拥堵率上升;本文设计的混合进化算法收敛到的目标值更为均衡,表现出较强的搜索和寻优性能,能够实现有效求解该模型。

关键词：物流工程物流枢纽网络设计改进NSGAⅡ 负载均衡有限理性多目标优化

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

改进残差网络甜瓜叶片病害的识别研究

计算机工程与应用 2024年第15期60卷 189-197页

作者：黄英来姜忠良东北林业大学计算机与控制工程学院哈尔滨150040

针对甜瓜叶片不同程度的病害识别研究较少,人工检测实时性差且存在识别准确率较低等问题,提出了一种基于改进残差网络模型的甜瓜叶片病害识别方法。将传统的ResNet50模型作为骨干网络,将ReLU激活函数替换为ELU激活函数;将ResNet50的模... 详细信息

针对甜瓜叶片不同程度的病害识别研究较少,人工检测实时性差且存在识别准确率较低等问题,提出了一种基于改进残差网络模型的甜瓜叶片病害识别方法。将传统的ResNet50模型作为骨干网络,将ReLU激活函数替换为ELU激活函数;将ResNet50的模型的第一层卷积中的7×7卷积核替换成Incption结构,在全连接层之后加入Dropout层,增强模型的表达能力并缓解过拟合问题;引入多头自注意力机制(MHSA),提高模型的泛化能力。进行数据预处理,将训练集与测试集的比例划分为7∶3,采用数据增强的方式对小样本数据集进行扩充。实验结果表明:改进的残差网络模型准确率与原模型相比提高了1.03个百分点,识别准确率达到98.72%且模型参数量为19.3MB。与其他网络模型相比准确率大幅提升,可以为甜瓜叶片病害的高效识别和及时预防治理提供参考。

关键词：甜瓜叶片病害图像识别残差网络多头自注意力机制深度学习

依洛尤单抗治疗急性冠脉综合征患者的临床观察

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

依洛尤单抗治疗急性冠脉综合征患者的临床观察

作者：先日完姑·艾山新疆医科大学

学位级别：硕士

基于多光谱遥感和CNN的玉米地上生物量估算

同方学位论文库评论

在线全文

同方学位论文库

学校读者我要写书评

暂无评论

农业机械学报 2024年

作者：周敏姑闫云才高文何景源李鑫帅牛子杰西北农林科技大学中国旱区节水农业研究院西北农林科技大学机械与电子工程学院

目前玉米地上生物量（Aboveground biomass，AGB）的预测方法集中在使用从无人机图像中提取光学植被指数，通过线性模型或机器学习算法与AGB建立关系，原始图像信息损失严重，玉米生长后期的饱和效应会严重降低模型精度。针对此问题，... 详细信息

目前玉米地上生物量（Aboveground biomass，AGB）的预测方法集中在使用从无人机图像中提取光学植被指数，通过线性模型或机器学习算法与AGB建立关系，原始图像信息损失严重，玉米生长后期的饱和效应会严重降低模型精度。针对此问题，本文收集了玉米拔节期、吐丝期和乳熟期的无人机图像和地面数据。分析了不同生育期玉米干、鲜AGB与8个植被指数（Vegetation indexes， VIs）之间的相关性。分别以最优植被指数作为输入建立多层感知机（Multilayer perceptron， MLP）模型、以无人机多光谱图像作为输入建立卷积神经网络（Convolutional neural network， CNN）模型来估算玉米干、鲜AGB。结果表明，基于MLP的玉米干AGB估算模型随着玉米生育期的推进，模型的精度急剧下降，3个生长期MLP模型验证集的R2分别为0.65、0.23、0.32，RMSE分别为0.27、2.15、5.03 t/hm2。CNN模型能够较好地克服光谱饱和问题，具有良好的精度和适用性，3个生育期验证集的R2分别提高27.69%、191.30%、171.88%，RMSE分别降低22.22%、38.14%、45.53%。基于MLP的玉米鲜AGB估算模型在玉米生长后期模型的精度同样较低，吐丝期、乳熟期验证集的R2分别为0.25、0.37，RMSE分别为6.98、14.98 t/hm2。CNN模型2个生育期验证集的R2分别提高159.26%、129.73%，RMSE分别降低26.62%、54.01%。使用原始多光谱图像作为输入的CNN模型取得了最好的估计结果，可为玉米不同生育期的监测研究、精准管理提供指导作用。

关键词：玉米地上生物量多光谱无人机遥感卷积神经网络多生育期

基于改进CNN的猕猴桃根区土壤含水率反演方法

在线全文

同方期刊数据库

学校读者我要写书评

暂无评论

农业工程学报 2024年第11期40卷 85-91页

作者：潘时佳吴津乐程梅周敏姑牛子杰韩文霆西北农林科技大学机械与电子工程学院杨凌712100 西北农林科技大学中国旱区节水农业研究院杨凌712100

为解决无人机遥感领域根据冠层光谱信息对猕猴桃果树根系土壤含水率(root soil water content, RSWC)进行反演时,现有算法对冠层图像信息分析不足的问题,该研究对传统卷积神经网络模型进行改进,提出一种复合视觉卷积回归神经网络(compou... 详细信息

为解决无人机遥感领域根据冠层光谱信息对猕猴桃果树根系土壤含水率(root soil water content, RSWC)进行反演时,现有算法对冠层图像信息分析不足的问题,该研究对传统卷积神经网络模型进行改进,提出一种复合视觉卷积回归神经网络(compound visual convolutional regression network, CVCRNet),该网络复合两种不同尺寸卷积层对图像数据进行卷积特征提取,并使用全连接层对卷积特征值进行降维,从而直接以多光谱图像为分析对象对RSWC进行反演,充分利用多光谱图像内所有数据,提升反演精度。研究采集徐香猕猴桃果树果实膨大期(5-9月)冠层多光谱信息和深度40 cm处的RSWC,把基于图像的CVCRNet网络反演方法与基于植被指数的传统反演方法进行对比,CVCRNet训练结果在验证集R^(2)为0.827,RMSE为0.787%,相较于传统方法在验证集R^(2)为0.759,RMSE为0.983%,反演结果相关性有了明显提升,准确率也有得到一定提高。结果表明,改进后的CNN网络能够作为冠层信息反演的重要工具,在冠层复杂的场景下达成良好的土壤数据反演效果。

关键词：土壤含水率多光谱成像无人机遥感卷积神经网络果园管理