论江泽民的理论贡献：全面建设小康社会

小康社会不仅是一个经济的范畴，更是一个社会的范畴，是经济、政治、化和社会发展的统一整体。小康社会是社会主义初级阶段中的一个发展阶段，这是江泽民同志对邓小平理论的丰富和深化。对小康社会更进一步的认识，将有助于全面建设小康社会目标的完成。     

基于 FEM 的深基础工程数值模拟及其实现

简要介绍了有限元法的原理和解题步骤,在借鉴国内外众多有限元分析软件包优点的基础上,开发了自身的FEM三维非线性程序,并用所研发的程序对具体的工程进行了应用和模拟,与实测数据的逼近表明了整个软件系统的准确性和实用性。     

民生问题是构建社会主义和谐社会的根本

民生问题事关国家发展和社会进步之目标及动力，中国持续稳定发展必须不断改善民生。改善民生是一个涉及全局的系统工程，必须着力于走出一条新阶段的经济发展之路，建立合理的、有序的市场经济利益分配格局。     

临近铁路深基坑开挖防护技术

考虑到周边建筑物安全及在动荷载下施工人员和机械设备的安全,选择了防护桩方案并进行了设计及计算,为临近铁路深基坑施工提供了参考。     

激发数学学习兴趣的策略

针对多数学生对学习数学有枯燥、乏味的感觉，阐述了必须在教学中采用生动的富有感染力的教学方法，以激发学生对数学学习的浓厚兴趣，使学生在提出问题和解决问题中养成善于思考，勇于探索的良好品质。     

农村剩余劳动力转移中的深层次矛盾及政策取向

简析了农村剩余劳动力的成因及现状,对转移中的深层次矛盾加以剖析,提出了政策建议,以期就教与方家.     

基于深度学习的红外与可见光图像融合综述

图像融合技术是指从不同的源图像中提取并融合互补的信息,生成一幅信息量更丰富、对后续高级视觉任务提供足够支持的图像.红外与可见光图像融合（Infrared and Visible Image Fusion,IVIF）是图像融合领域的一个重要分支.近年来,深度学习技术在视觉计算领域表现出了良好的性能,尤其是基于自编码器、卷积神经网络、生成对抗网络等几种基于深度学习的IVIF技术得到了蓬勃发展.为此,对基于深度学习的IVIF算法的方法、数据集和评估指标等进行了总结和阐述;通过大量的实验,进行定性和定量的结果分析,对比了各类基于深度学习IVIF算法的性能;最后,讨论了该领域未来发展的一些前景和研究方向.     

具有优先级的深度确定性策略梯度算法在自动驾驶中的应用

深度确定性策略梯度(deep deterministic policy gradient,DDPG)算法在自动驾驶领域中应用广泛,但DDPG算法因采用均匀采样而导致低效率策略比例较高、训练效率低、收敛速度慢等.提出了基于优先级的深度确定性策略梯度(priority-based DDPD,P-DDPG)算法,通过优先级采样代替均匀采样来提升采样利用率、改善探索策略和提高神经网络训练效率,并且提出新的奖励函数作为评价标准.最后,在开源赛车模拟(The Open Racing Car Simulator,TORCS)平台上对P-DDPG算法的性能进行了测试,结果表明相对于DDPG算法,P-DDPG算法的累积奖励在25回合之后就有明显提升而DDPG在100回合之后训练效果才逐渐显现,提升约4倍.P-DDPG算法不仅训练效率提升且收敛速度加快.     

联合实体边界检测的命名实体识别方法

针对传统命名实体识别方法无法有效利用实体边界信息的问题,提出一种联合实体边界检测的命名实体识别方法,即将实体边界检测作为辅助任务,增强模型对实体边界的判断能力,进而提升模型对实体的识别效果。首先,利用Bert预训练语言模型对原始文本进行特征嵌入获取词向量,并引入自注意力机制增强词对上下文信息的利用;其次,在命名实体识别任务的基础上,添加实体边界检测辅助任务,增强模型对实体边界的识别能力;再次,对比联合实体边界检测的命名实体识别方法与基线方法的有效性,并对测试结果进行消融实验;最后,进行样例分析,分析损失权重β对实体边界检测的影响。实验结果表明,在英文社交媒体数据集Twitter-2015上,联合实体边界检测的命名实体识别方法相较于基线模型取得了更高的精准率、召回率和F1值,其中F1值达到了73.57%;并且,边界检测辅助任务提升了基线方法的检测效果。所提方法能有效利用实体边界信息,从而获得更好的实体识别效果,促进了人机交互系统的发展,对自然语言处理下游任务有重要意义。     

基于轻量化深度学习网络的数字仪表识别

数字式仪表常用于变电站、工厂等生产环境,是一种直观的设备监测仪器。然而当前数字式仪表的读取方式还依赖于人工巡检,手动记录等,这些传统的巡检方式来监测设备的运行状态大大降低了巡检效率。为了实现传统行业的数字化转型,本文提出基于轻量化深度学习的数字仪表识别方法,通过改进的YOLOv5的目标检测框架,针对数字仪表目标区域在整张图片大小不一致的情况,提出对于感兴趣区域（ROI）的迭代目标检测方法,首次检测将感兴趣区域进行检测并切割统一到相同的尺度,随后迭代检测网络针对感兴趣区域内的字符进行检测并分类,以达到精确读数的目的。为提升多尺度检测性能,本文采用Res2Net模块主干网络中的的残差模块。采用GIoU取代通用的IoU作为位置损失函数加速模型训练效果的收敛。实验表明,改进后的框架实现了99.62%的准确率和99.55%的召回率,相比基线网络分别提升了12.72%和5.85%。通过将框架在边缘计算平台上的终端部署,在实际生产中取代了人工巡检,实现了商业化运行。