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基于YOLOv5s的复杂场景下高效烟火检测算法——YOLOv5s-MRD

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计算机应用 2025年

作者：侯阳张琼赵紫煊朱正宇张晓博成都锦城学院电子信息学院西南交通大学计算机与人工智能学院

基于现有烟火检测主要依赖员工现场巡视，存在效率低且实时性差的问题，提出一种基于YOLOv5s的复杂场景下的高效烟火检测算法YOLOv5s-MRD (YOLOv5s with Maximized position-dependent intersection over union, Reversible column networks and Dynamic head)。首先，采用MPDIoU(Maximized Position-Dependent Intersection over Union)度量方法改进边框损失函数，以适应重叠或非重叠的边界框回归，从而提高边界框回归的准确性和效率；其次，利用可逆柱状结构（Reversible Column networks, RevCol）模型思想重构YOLOv5s模型的主干网络（Backbone），使它成为一个多柱状网络架构，并在模型的不同层之间加入可逆链接，从而最大程度地保持特征信息以提高网络的特征提取能力；最后，引入Dynamic Head检测头，以统一尺度感知、空间感知和任务感知，在不额外增加计算开销的条件下，显著提高目标检测头的准确性和有效性。实验结果表明：在DFS烟火数据集上，对比原始YOLOv5s算法，改进后的网络的m AP@0.5提升了4.6个百分点，预测的准确率提升了6.2个百分点，召回率则提升了11个百分点，满足当前烟火检测应用场景的要求。

关键词：目标检测 RevCol网络 YOLOv5 Dynamic Head检测头 MPDIoU度量烟火检测

高职院校教师情绪劳动与其离职倾向的关系:职业获得感的中介作用

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成都师范学院学报 2025年

作者：王振宏杨虎民吴海龙安徽师范大学教育科学学院阜阳师范大学教育学院临夏现代职业学院基础教育学院

为探索高职院校教师情绪劳动与其离职倾向之间的关系,以及职业获得感在两者间的中介作用,采用情绪劳动问卷、职业获得感问卷及离职意向问卷对532名高职院校教师进行调查。结果发现:高职院校教师情绪劳动、职业获得感与离职倾向之间两两... 详细信息

为探索高职院校教师情绪劳动与其离职倾向之间的关系,以及职业获得感在两者间的中介作用,采用情绪劳动问卷、职业获得感问卷及离职意向问卷对532名高职院校教师进行调查。结果发现:高职院校教师情绪劳动、职业获得感与离职倾向之间两两显著相关;高职院校教师表层行为显著正向预测离职倾向,主动深层行为和被动深层行为显著负向预测离职倾向;职业获得感在高职院校教师表层行为与离职倾向之间起部分中介作用;职业获得感在高职院校教师主动深层行为与离职倾向之间起完全中介作用;职业获得感在高职院校教师被动深层行为与离职倾向之间起完全中介作用。基于此,建议学校通过开展情绪管理培训,构建多元化的支持体系和激励机制,以及加强个体干预等途径来提升高职院校教师的情绪管理能力和职业获得感,从而减少离职倾向。

关键词：情绪劳动职业获得感离职倾向高职院校教师高等职业教育

乡村幼儿园教师职业吸引力关键影响因素识别——基于DEMATEL-ISM方法

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成都师范学院学报 2025年

作者：刘晓妍刘雅萍贺敬雯沈阳师范大学学前与初等教育学院

基于ERG理论,运用决策实验室分析法(DEMATEL)和解释结构模型(ISM)厘清影响乡村幼儿园教师职业吸引力的13个因素的重要程度与内在层级关系,以探寻其中的关键因素。研究发现:发展前景、工作条件保障、社会地位和职称晋升制度是影响乡村幼... 详细信息

基于ERG理论,运用决策实验室分析法(DEMATEL)和解释结构模型(ISM)厘清影响乡村幼儿园教师职业吸引力的13个因素的重要程度与内在层级关系,以探寻其中的关键因素。研究发现:发展前景、工作条件保障、社会地位和职称晋升制度是影响乡村幼儿园教师职业吸引力的关键因素。其中,发展前景和社会地位是影响乡村幼儿园教师职业吸引力的根源性因素;工作条件保障和职称晋升制度是影响乡村幼儿园教师职业吸引力的中间因素,起关键枢纽作用。因此,开拓乡村幼儿园教师职业的发展前景、改善乡村幼儿园教师的工作条件、提高乡村幼儿园教师的社会地位、推动乡村幼儿园教师职称晋升发展是提升乡村幼儿园教师职业吸引力的有效举措。

关键词：职业吸引力乡村幼儿园幼儿园教师 DEMATEL-ISM 决策实验室分析法解释结构模型

以ChatGPT为代表的人工智能对民办高校教育的冲击及改革应对策略——以成都锦城学院为例

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以ChatGPT为代表的人工智能对民办高校教育的冲击及改革应对策略...

过程性评价、成就目标定向与学习投入:机制与路径

作者：冯芸成都锦城学院

在以ChatGPT为代表的人工智能大背景下,教育应该如何自处,引起了学界的广泛讨论。本研究以成都锦城学院的教学实践为依托,探究民办高校课堂教学的改革求变过程,发现问题和阻力,得出六个相应对策,以期对其他同类型高校在新时期下的教育... 详细信息

在以ChatGPT为代表的人工智能大背景下,教育应该如何自处,引起了学界的广泛讨论。本研究以成都锦城学院的教学实践为依托,探究民办高校课堂教学的改革求变过程,发现问题和阻力,得出六个相应对策,以期对其他同类型高校在新时期下的教育理念的转变有一定的借鉴意义。

关键词：生成式人工智能民办高校教育改革应对策略

来源： cnki会议评论

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高教探索 2020年第11期 36-46页

作者：何春梅四川大学锦城学院通识教育学院成都611731

作为重要的教学情境,过程性评价对学习动机及学习投入的影响尚缺乏关注,明确其杠杆机制有助于在教学管理中实施良性干预。采取随机抽样的方式,以某二本院校609名学习者为研究对象获得样本数据。通过相关性分析、验证性因子分析及多重中... 详细信息

作为重要的教学情境,过程性评价对学习动机及学习投入的影响尚缺乏关注,明确其杠杆机制有助于在教学管理中实施良性干预。采取随机抽样的方式,以某二本院校609名学习者为研究对象获得样本数据。通过相关性分析、验证性因子分析及多重中介效应检验后发现:(1)过程性评价显著正向影响学习投入;(2)掌握目标定向、成绩趋近目标定向和成绩回避目标定向对学习投入存在显著正向影响;(3)掌握目标定向和成绩趋近目标定向在过程性评价与学习投入的关系中起部分中介作用,成绩回避目标定向的中介效应不显著。以上结果表明,过程性评价不仅能直接预测,还能通过成就目标定向的中介作用来间接预测学习投入,所以应优化评价方式,利用成就目标定向的导向性,促进学习投入。

关键词：过程性评价学习投入成就目标定向中介效应影响机制

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基于光电对射阵列下谷物收获流量控制系统的设计

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农机化研究 2025年第1期47卷 142-147页

作者：刘成林郑世界四川城市职业学院成都610110 成都工业职业技术学院成都610213

在谷物收获过程中,由于谷物的性质不同及收获机械的工作状态不同,谷物的流量往往会出现波动或过大过小的情况,直接影响谷物的收获效率和质量,甚至会导致收获机械的故障。因此,对谷物的流量进行准确的控制和调节是非常重要的。为此,设计... 详细信息

在谷物收获过程中,由于谷物的性质不同及收获机械的工作状态不同,谷物的流量往往会出现波动或过大过小的情况,直接影响谷物的收获效率和质量,甚至会导致收获机械的故障。因此,对谷物的流量进行准确的控制和调节是非常重要的。为此,设计了一种基于光电对射阵列的谷物收获流量控制系统,可通过使用光电对射阵列检测收获机的运动状态和收获物料的流量,进而控制收获机的速度和工作状态,以实现谷物的准确收获和控制流量。试验验证表明:系统具有较高的准确性和稳定性,能够有效地控制谷物的流量,提高收获效率和质量,具有广泛的应用前景。

关键词：谷物收获流量控制光电对射阵列传感器监测

PCA-BP神经网络模型在拖拉机发动机故障诊断中的应用

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农机化研究 2025年第3期47卷 254-258页

作者：杨健成都农业科技职业学院成都611130

拖拉机发动机故障诊断是指通过对拖拉机发动机的运行状态、传感器数据等信息进行分析和处理,识别出发动机故障的类型和位置,及时准确地诊断拖拉机发动机故障,对于提高农机装备的使用效率和经济效益具有重要的意义。为此,基于主成分分析(... 详细信息

拖拉机发动机故障诊断是指通过对拖拉机发动机的运行状态、传感器数据等信息进行分析和处理,识别出发动机故障的类型和位置,及时准确地诊断拖拉机发动机故障,对于提高农机装备的使用效率和经济效益具有重要的意义。为此,基于主成分分析(PCA)算法对拖拉机发动机的传感器数据进行降维处理,并使用BP神经网络对降维后的数据进行分类识别,以实现拖拉机发动机故障的诊断。试验结果表明:PCA-BP神经网络模型可以准确地诊断拖拉机发动机的多种故障,相比于传统的BP神经网络模型,具有更高的准确率和更好的泛化能力,表明PCA-BP神经网络模型在拖拉机发动机故障诊断中具有较大的应用前景。

关键词：拖拉机发动机故障诊断主成分分析 BP神经网络

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基于“LLM+RPA”的企业数据资源会计处理一体化平台构建

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财会月刊 2025年第1期46卷 26-32页

作者：刘春华曾麟朝成都文理学院会计学院成都610401 中国人民大学商学院北京100872

伴随着数字“新基建”的迅猛推进,企业逐渐加快数字化转型升级的步伐,致力于推动内部数据资源会计处理流程的全方位高效运行。本文首先分析“LLM+RPA”与企业数据资源会计处理的融合基础;然后剖析基于“LLM+RPA”的企业数据资源会计处... 详细信息

伴随着数字“新基建”的迅猛推进,企业逐渐加快数字化转型升级的步伐,致力于推动内部数据资源会计处理流程的全方位高效运行。本文首先分析“LLM+RPA”与企业数据资源会计处理的融合基础;然后剖析基于“LLM+RPA”的企业数据资源会计处理一体化平台构建的原则,并设计包含问答指导与报表展示层、资源处理与运营管理层、数据治理与安全管控层的企业数据资源会计处理一体化平台,以实现对企业数据资源会计处理的闭环;最后提出保障平台运行的相关建议,如协同推进“新基建”建设、增强人才的数字技术运用能力、多方参与协同共建,期望能助力企业数据资源会计处理工作的规范化、智能化开展。

关键词： “LLM+RPA” 数据资源会计处理一体化平台人工智能

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基于图像处理技术的棚室番茄果实识别

农机化研究 2025年第1期47卷 189-193页

作者：陈翠琴孟清成都信息工程大学成都610225 海南职业技术学院工业与信息学院海口570216

我国番茄的产量居世界前列,种植的主要方式为棚室种植,大多采用人工采摘,成本高、效率低,不利于种植产业的发展。为此,提出了一种基于A-ENet模型的图像处理技术,用于棚室番茄果实的识别。A-ENet模型在EfficientNet运行时引入注意力机制... 详细信息

我国番茄的产量居世界前列,种植的主要方式为棚室种植,大多采用人工采摘,成本高、效率低,不利于种植产业的发展。为此,提出了一种基于A-ENet模型的图像处理技术,用于棚室番茄果实的识别。A-ENet模型在EfficientNet运行时引入注意力机制,用于优化深度网络运算结果。EfficientNet通过调整、完善网络的宽度、深度等网络参数提升网络的识别准确率,同时在网络提取输入信号特征时引入注意力机制用于捕捉输入信号特征的权重信息,主动忽略环境因素对目标信号的干扰。A-ENet模型能够解决由于识别目标之间的细微差异产生的识别错误的问题,且能够减少随机环境因素对识别过程的干扰,提高识别成功率,对棚室番茄果实识别问题起到积极的影响作用。实验结果表明:所提出的基于图像处理技术的A-ENet模型能够构建出效率更高、鲁棒性更强的目标识别系统。

关键词：番茄果实 EfficientNet 注意力机制图像处理技术深度网络

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