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基于大数据的全民健身与全民健康深度融合模式研究

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教育教学研究前沿

教育教学研究前沿 2024年第4期2卷 1-3页

作者：先小平龙家勇重庆市潼南中学校重庆402660 西南政法大学重庆401120

全民健身作为提升国民体质、促进健康中国建设的重要途径,其重要性日益凸显。大数据以其海量、高速、多样、价值密度低的特点,能够全面捕捉、深度挖掘个体及群体的健康数据,为制定科学的健身计划、评估健康风险、优化健康服务提供强有... 详细信息

全民健身作为提升国民体质、促进健康中国建设的重要途径,其重要性日益凸显。大数据以其海量、高速、多样、价值密度低的特点,能够全面捕捉、深度挖掘个体及群体的健康数据,为制定科学的健身计划、评估健康风险、优化健康服务提供强有力的技术支持。因此,探索基于大数据的全民健身与全民健康深度融合模式,对于推动健身服务智能化、健康管理精细化、健康产业发展创新化具有重要意义。对此,本文通过分析全民健身与全民健康现状,在此基础上研究大数据在全民健身与全民健康中的应用潜力,进而探索基于大数据的全民健身与全民健康深度融合模式构建,以期提升全民健身与全民健康的服务效率和质量。

关键词：全民健身全民健康大数据

中国对“一带一路”沿线国家OFDI带动出口了吗？——基于61国面板数据的空间计量分析

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重庆理工大学学报(社会科学) 2023年

作者：王全意李婷婷重庆理工大学经济金融学院

利用中国对印度等61个“一带一路”沿线国家在2006—2019年的面板数据，构建空间杜宾模型分析OFDI对出口贸易的影响，并评价“一带一路”合作倡议政策效果。实证结果表明，中国对沿线国家OFDI显著带动了出口；“一带一路”合作倡议下，... 详细信息

利用中国对印度等61个“一带一路”沿线国家在2006—2019年的面板数据，构建空间杜宾模型分析OFDI对出口贸易的影响，并评价“一带一路”合作倡议政策效果。实证结果表明，中国对沿线国家OFDI显著带动了出口；“一带一路”合作倡议下，中国对沿线国家OFDI更好地发挥了对出口的带动作用。基于此，国家应积极引导国内企业加大对沿线国家OFDI的力度；制定因地制宜的投资策略，设立专门的研究机构，为有意愿对沿线国家进行OFDI的企业提供专业咨询服务；继续积极推进“一带一路”合作倡议。企业应抓住“一带一路”合作倡议为其进行OFDI带来的机遇，积极投资沿线国家；提升自身竞争优势，实施差异性策略，提高风险应对能力。

关键词： OFDI 出口贸易空间杜宾模型 “一带一路”合作倡议

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绿色金融对数字经济绿色发展影响效应研究

重庆社会科学 2023年第7期 35-50页

作者：谢非周美玲重庆理工大学经济金融学院重庆400054

数字经济是新一轮科技革命和产业变革下的新机遇,数字经济绿色发展也是我国经济高质量发展的必然选择。基于我国2013—2019年29个省(自治区、直辖市)的面板数据,利用双向固定效应模型分析绿色金融对数字经济绿色发展的支持效应。研究发... 详细信息

数字经济是新一轮科技革命和产业变革下的新机遇,数字经济绿色发展也是我国经济高质量发展的必然选择。基于我国2013—2019年29个省(自治区、直辖市)的面板数据,利用双向固定效应模型分析绿色金融对数字经济绿色发展的支持效应。研究发现:绿色金融是实现数字经济绿色发展的有效路径,且对产业数字化绿色发展的贡献作用更大;绿色金融对数字经济绿色发展的促进作用存在显著的区域异质性,中西部地区高于东部地区;绿色金融可通过促进产业结构合理化与产业结构高级化,助推数字经济绿色发展;产业结构合理化在绿色金融与数字经济绿色发展之间存在显著的双重门槛效应,即产业结构合理化水平不断提高,绿色金融对数字经济绿色发展的推动作用呈“倒U型”关系。因此,建议我国应加快绿色金融数字化转型;构建以绿色金融为核心的绿色技术创新体系,充分发挥产业结构升级的中介效应;实施东中西部地区差异化的绿色金融政策,加快构建东部地区现代化产业体系,深入实施东中西区域协调发展战略。

关键词：绿色金融数字经济绿色发展产业结构合理化产业结构高级化

运用iBeacon技术的室内导航系统的设计与实现

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重庆理工大学学报（自然科学） 2018年第5期32卷 162-168页

作者：余成波孙梦娜杨如民重庆理工大学远程测试与控制研究所重庆400054

智能手机中基于位置的应用和服务对室内导航定位以及多目标路径规划等提出了更高的需求,为此,设计了基于iBeacon技术的室内导航系统。对采集到的iBeacon信号强度和移动定位结果分别进行滤波处理,随后采用平滑多目标D*Lite算法根据用户... 详细信息

智能手机中基于位置的应用和服务对室内导航定位以及多目标路径规划等提出了更高的需求,为此,设计了基于iBeacon技术的室内导航系统。对采集到的iBeacon信号强度和移动定位结果分别进行滤波处理,随后采用平滑多目标D*Lite算法根据用户偏好规划不同路径进行导航,并上传定位及导航数据至服务器以便后期查询统计。系统具有开发简便、信号干扰少、定位精度高、多功能导航等优点,采用APP+Web交互方式,供普通用户、商家、管理员3类使用者操作,完善用户体验。实验结果表明:在实验室内测试的500组数据中,432组数据的定位精度达到1 m以内,并成功利用定位信息进行多目标路径规划,实现实时导航。

关键词： iBeacon室内导航卡尔曼滤波多目标路径规划

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相关性匹配蓝牙信标位置指纹库的室内定位

电讯技术 2017年第2期57卷 145-150页

作者：王艳丽杨如民余成波孔庆达重庆理工大学远程测试与控制研究所重庆400054

针对K近邻算法(KNN)在对偏向于某个样本点的未知点进行三角质心定位时定位精度变差的情况,提出了应用相关系数去匹配蓝牙信标i Beacon位置指纹库的室内定位算法。通过比较待定位点和位置指纹库中参考样点的相似程度,并进行数据差异显著... 详细信息

针对K近邻算法(KNN)在对偏向于某个样本点的未知点进行三角质心定位时定位精度变差的情况,提出了应用相关系数去匹配蓝牙信标i Beacon位置指纹库的室内定位算法。通过比较待定位点和位置指纹库中参考样点的相似程度,并进行数据差异显著性检验,来检验采集的待定位点数据与指纹库数据是否显著相关,然后取相关性较高的样本点进行加权平均匹配定位。实验结果显示,相关系数匹配位置指纹库算法可将2 m以内的定位精度从65%提高到92%,相较于传统的KNN匹配定位算法有着定位精度高、计算量小、定位时间短等优势。

关键词：室内定位蓝牙信标位置指纹库相关系数显著性检验

智能网联汽车数字孪生测试关键场景提取和识别

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重庆理工大学学报（自然科学） 2023年第1期37卷 75-84页

作者：祖晖龙洋韩庆文王勇曾令秋陈旭张迪思卓玺招商局检测车辆技术研究院有限公司重庆401122 重庆理工大学重庆400054 重庆大学重庆400044 重庆高新区城市建设事务中心重庆402365

场景生成是智能网联汽车数字孪生(DT)测试面临的关键问题之一,场景的典型性是决定测试有效性的关键。智能网联汽车的测试场景源自真实车辆行驶数据,提出了一种DT测试场景生成方法,基于路侧雷达采集的局部道路车辆行驶数据提取典型测试场... 详细信息

场景生成是智能网联汽车数字孪生(DT)测试面临的关键问题之一,场景的典型性是决定测试有效性的关键。智能网联汽车的测试场景源自真实车辆行驶数据,提出了一种DT测试场景生成方法,基于路侧雷达采集的局部道路车辆行驶数据提取典型测试场景,以FCW、LCW和ICW 3种典型应用为基础,建立基于碰撞风险因素和交通质量因素的场景典型性评价方法,构建LSTM-AE-Attention模型实现典型场景识别。实验结果表明,提出的方法能够有效评价场景典型性,并有效识别典型场景,为测试场景库的构建提供了有效支撑。

关键词：数字孪生典型场景识别

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基于半监督的植物病害智能检测研究

机电工程技术 2024年第2期53卷 221-224,290页

作者：江侯涛马善农东华理工大学机械与电子工程学院南昌330013

粮食安全一直是一个关系民生的问题,为了提高粮食产量,大量的农药被过度使用,从而对环境造成了威胁。因茶叶的病害特征相对明显和易于标注,以茶叶作为研究目标,希望通过使用半监督深度学习方法,来帮助茶园管理人员快速找到茶园中病害程... 详细信息

粮食安全一直是一个关系民生的问题,为了提高粮食产量,大量的农药被过度使用,从而对环境造成了威胁。因茶叶的病害特征相对明显和易于标注,以茶叶作为研究目标,希望通过使用半监督深度学习方法,来帮助茶园管理人员快速找到茶园中病害程度相对严重的区域,以促进农药的高效使用,进而降低农药对环境的污染。虽然,全监督方法已经可以较好地实现这一功能,但该方法对数据量要求巨大,这无疑增加了成本,因此,采用一种半监督方法来实现这一功能,达到在降低成本的同时还可以保持较好性能的目的。首先通过无人机对指定茶园进行低空航拍;然后提取指定帧,对相关帧进行人工标注;最后,对标注的数据集进一步处理得到标准的COCO格式数据集。分别对数据集进行全监督和端到端半监督实验,验证了所使用半监督框架的有效性。

关键词：深度学习半监督茶叶

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基于VMD-CNN-LSTM模型和迁移学习框架的风暴潮预测研究

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灾害学 2023年第4期38卷 195-202页

作者：王甜甜鲁云蒙刘铁忠北京理工大学管理与经济学院北京100081 北京理工大学危机管理研究中心北京100081 重庆邮电大学管理与经济学院重庆400065

针对数值风暴潮预测模型耗时长及可操作性差的问题,基于“分解-预测-集成”的思想,融合变分模态分解算法(VMD)、“点-窗”采样模型、卷积神经网络(CNN)、长短期记忆网络(LSTM)及数值集成方法,构建了风暴潮组合预测模型。首先,采用VMD分... 详细信息

针对数值风暴潮预测模型耗时长及可操作性差的问题,基于“分解-预测-集成”的思想,融合变分模态分解算法(VMD)、“点-窗”采样模型、卷积神经网络(CNN)、长短期记忆网络(LSTM)及数值集成方法,构建了风暴潮组合预测模型。首先,采用VMD分解风暴潮增水时序数据,得到多个分量;其次,利用“点-窗”采样模型对分量数据进行采样,构建输入矩阵;之后,将输入矩阵输入到CNN-LSTM组合预测框架中进行预测;最后,集成各分量预测结果,得到风暴潮最终预测结果。实证结果表明,VMD-CNN-LSTM预测模型与目前广泛采用的单一模型和其他组合预测模型相比,具有更高的预测精度。为了将模型更好地运用于实际工程中,采用迁移学习方法,将大数据训练模型“迁移”到小数据领域,结果表明:即使新样本数据量较少,迁移后的模型仍具有较好的泛化能力。

关键词：风暴潮预测时间序列变分模态分解卷积神经网络长短期记忆网络迁移学习

基于双边网格和置信颜色模型的快速图像鲁棒分割方法

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计算机辅助设计与图形学学报 2018年第7期30卷 1284-1296页

作者：桂彦曾光汤问长沙理工大学计算机与通信工程学院长沙410114 长沙理工大学综合交通运输大数据智能处理湖南省重点实验室长沙410114

为了在提供少量用户交互的情况下快速、准确地处理复杂自然图像的前景提取任务,提出一种基于双边空间和置信颜色模型的快速图像鲁棒分割方法.首先使用分辨率明显低于输入图像的双边网格重采样输入图像,极大地减少待处理的图像数据量;其... 详细信息

为了在提供少量用户交互的情况下快速、准确地处理复杂自然图像的前景提取任务,提出一种基于双边空间和置信颜色模型的快速图像鲁棒分割方法.首先使用分辨率明显低于输入图像的双边网格重采样输入图像,极大地减少待处理的图像数据量;其次基于双边网格顶点构建图并定义图切割能量项,根据高斯分布规律定义未知颜色和二义颜色的辨别准则,以构建鲁棒的颜色模型;最后采用标准的最大流/最小割算法进行全局优化求解,实现高质量的图像前景提取.实验结果表明,该方法不仅能够在1 s内提取出高分辨率图像满足实时性要求的、有意义目标物体,而且还实现了复杂场景下的图像鲁棒分割.

关键词：图像分割前景提取双边空间双边网格置信颜色模型