目标边缘特征增强检测算法

针对分组角点检测网络在目标检测过程中,由于目标尺寸过小或同类目标空间距离较小而导致检测失效的问题,提出一种边缘特征增强的CornerNet目标检测算法OEC。该算法通过分离特征的高低频信息提取更多的高频信息,增强目标的边缘轮廓特征,解决关键点定位不准确的问题,提高目标的框定效果,进一步提升检测精度。仿真结果表明,该算法对行人、车辆等目标检测效果均有提高,在COCO数据集上的检测结果与CornerNet相比,mAP提高0.9%,可应用于无人驾驶与智能机器人等场景。     

基于ESVM的科技政策文本标签分类研究

文本标签作为一种文本关键词,能够简化科技政策中有效信息的挖掘。本文从科技政策类别角度,将标签类别分为科技投入、知识产权、农村科技和税收四类,针对传统SVM算法的缺点和标签数据不平衡的缺点,结合欧式距离思想,提出一种带有惩罚因子的ESVM科技政策文本标签分类方法。最后,对比SVM和ESVM两种分类方法,验证了本文方法在处理科技政策文本标签数据上的有效性。     

基于目标序列分析的智能监控多目标自动检测跟踪

针对道路交通监控场景，提出并实现了一个多目标自动检测与跟踪系统． 首先通过高斯混合模型的运动 信息提取方法得到目标运动信息，并分析了目标信息的连续多帧历史信息， 估计目标区域信息在连续多帧中的统 一性，进而通过信息融合的方式得到了目标检测结果． 然后提出了监控场景下多目标的跟踪与管理策略， 根据目标 检测结果，对场景中的多个目标同时进行跟踪．最后， 根据目标的不同状态将目标划分为新出现目标、被更新目标 和被跟踪目标等不同的类别，提高目标跟踪的准确性．     

带目标权重的物流路径优化研究—基于模拟退火蚁群算法

物流路径优化问题是物流研究领域十分重要的研究课题。针对物流企业对物流配送时间、距离以及运输成本的要求不同,建立带目标权重的物流路径数学模型,物流企业可对目标权重进行赋值进而满足自身的需求。针对基本蚁群算法易陷入局部最优以及收敛速度慢的缺陷,对基本蚁群算法的转移规则和信息素进行改进,然后在改进的基本蚁群算法中融入模拟退火算法思想,建立模拟退火蚁群算法。实验结果表明:模拟退火蚁群算法能搜寻到比基本蚁群算法更优的综合成本,且收敛速度更快,同时也表明模拟退火蚁群算法的可行性及数学模型的合理性。     

公众参与科技决策探析

公众参与科技决策有利于提升科技决策的正当性,强化科技政策的公共性,防范科技发展的风险性。当前我国公众参与科技决策仍然存在制度保障缺乏、组织化程度低、参与能力薄弱和参与途径较少等问题。推进公众参与科技决策要多维并举,一是转变决策模式,构建多元主体协同的科技决策模式;二是加强制度建设,完善公众参与科技决策的法律法规;三是依托社会组织,促进公众参与科技决策的组织化;四是开展教育培训,提高公众参与科技决策的能力;五是借鉴国外经验,拓展公众参与科技决策的途径。     

多功能浮力舱的双目标优化设计

为优化多功能浮力舱设计方案,进一步发掘半潜船潜在作用,以多功能浮力舱可提供的最大净浮力、生命周期内平均年成本两个指标为目标函数,建立综合考虑技术性能及经济性能的多功能浮力舱双目标优化模型,并采用加权理想点法将双目标优化问题转化成单目标问题实现模型求解.通过实例计算确定了多功能浮力舱的选材以及相应的多功能浮力舱优化设计方案,验证了模型的有效性.通过敏感性分析总结了钢材价格和板材腐蚀速率对多功能浮力舱平均年成本与可提供的最大净浮力的影响规律,可为多功能浮力舱的优化设计提供理论依据.     

科技人才评价与激励政策变迁研究 ——基于1978—2018年政策文本分析

自改革开放以来，国家陆续出台多项政策推动科技人才评价与激励制度体系的建立，目前已基本形成较为完整的政策框架。以1978—2018年发布的有关科技人才评价与激励政策文本为研究对象，我国科技人才评价与激励政策发展总体呈现出发布主体多元化、权力结构扁平化、政策工具多样化及政策体系科学化的特征。面对部门间合作不紧密等问题，提出应加强府际协同合作、构建权力监督体系、坚持“自激励”与“专业激励”相结合等相关建议。