基于深度学习的建筑物识别

针对随着城市化的快速发展,城市与城市间的辨识度越来越弱,城市地标的概念越来越热门这一现象,提出了一种基于深度学习的建筑物识别方法;使用改进的Faster R-CNN算法作为训练模型,首先,将需要识别的图片输入深度神经网络,提取出特征框图;然后,模型通过区域建议网络预测目标建筑物所在位置的区域建议,并将这些区域建议映射到特征框图上,RoI Pooling层将这些区域建议转换成固定大小的特征框图;最后使用非极大值抑制从预测边界框中移除相似的结果,得到预测边界框以及边框中目标建筑物的类别和概率;实验结果表明:在训练数据集充足的条件下,使用此方法对地标建筑物的识别率能达到90. 8%,通过与其他模型比较分析,该模型具有较好的识别效果。     

活性炭纤维在热处理过程中的结构变化及电化学性能

对黏胶基、沥青基和聚丙烯腈基活性炭纤维这3种典型的活性炭纤维进行不同温度的热处理,热处理温度范围700～2 800℃,通过氮气吸附法、X射线衍射、元素分析和电阻率测试等分析方法详细考察了温度对活性炭纤维的孔隙结构、微晶结构、元素组成和电导率的影响,并研究其在无机体系和有机体系下作为超级电容器电极材料时电化学性能的变化。研究结果表明:活性炭纤维在经过热处理后,比表面积随着热处理温度的升高先增大后减小,当温度高于1 200℃时,炭纤维层间距不断减小,微晶尺寸逐渐增大,石墨化度有所提高,电导率逐渐增大,电容性能在一定温度热处理后得到较大提升。     

基于云模型的深圳港危险化学品应急能力评价

利用云模型进行数据分析和处理,以提高港口危险化学品应急能力评价的科学性。以深圳市相关应急预案及风险评估报告为基础,结合应急管理的四个阶段,构建由1个一级指标,4个二级指标,13个三级指标和104个评估项构成的危险化学品应急能力评价指标体系。以专家打分结果为数据样本,分别生成权重云模型、评价云模型和综合云模型,将综合云模型在Matlab中仿真模拟,得到云图;然后将此云图与标尺云图进行比较,得出应急能力水平。得到的评价结果为,深圳港危险化学品应急能力属于中等偏上水平。     

人民的“第四十圈”——谈邵丽底层书写中的时代忧思

邵丽的小说《刘万福案件》、《第四十圈》直接针对当下社会矛盾发言,引发了极大的反响。邵丽这些小说具有复调小说的特质。通过这些小说,邵丽指出,一些社会恶性案件的发生,在很大程度上和事件当事人的个人品质无关,而是社会整体矛盾影响的结果。通过这些小说,邵丽表达了自己对这个时代的忧思。     

基于多知识源融合的级联式常识问答方法

常识问答是一项重要的自然语言处理任务,旨在让模型结合常识对给定的问题进行解答。然而,现有模型容易受到知识源中噪声知识的干扰,且对多知识源的融合与利用不够充分,所以问答效率低。为此,文章从筛选知识和利用多知识源的角度出发,提出了由多知识源信息获取和多通道融合推理级联而成的常识问答方法。该方法首先从多个外部知识源检索或匹配知识,再根据贪心筛选策略对噪声知识进行过滤,最后利用多个编码通道对知识和问题进行编码,融合各知识源不同类型的信息并推断出答案。算法在数据集Commonsense QA上的结果表明,本文方法在测试集上取得了78.3%的准确率(Accuracy),与不引入外部知识和引入多种外部知识的两个基线方法相比,分别提升了4.8%和3.0%。表明文章提出的知识筛选策略能有效地过滤噪声,且多通道信息融合推理框架能充分融合多知识源的信息进行常识推理。     

浅谈在科学教育中培养小学生的探究能力

当前,我国传统科学教育对培养儿童的探究能力不够重视,在小学科学课堂上,学生接受更多的是练习性和验证性探究,而不是探索性和创造性探究,儿童先天的科学素养经常被忽视,从而使科学教育达不到应有的实效.在课堂外,各类科技馆开展的科学教育活动弥补了课堂教学的这一不足,这些活动通过科学探究让学生掌握科学的基础知识和原理,树立良好的思维品质,从而全面提升小学生的科学素养水平.该文结合课内外教学实例,提出了在科学教育活动中培养儿童探究能力的主要途径,如创设情境、小组合作学习、实验教学等,以全面提升小学生的科学素养.     

基于云模型和K-means聚类的蝙蝠优化算法

为了改善蝙蝠算法在函数优化中稳定性差,易陷入局部最优的问题,利用云模型随机性和稳定倾向性的特点,提出了一种蝙蝠优化算法,根据个体适应度值,利用K-means聚类算法把种群划分为三个区域,分别采用不同的频率生成策略,使算法既能稳定的控制搜索空间范围,又能避开局部最优解,同基本的蝙蝠算法比较,仿真结果表明,该算法在函数优化问题中具有较高的精度和较快的搜索速度.     

带有交叉操作的教-学优化算法

针对教-学优化算法(TLBO)求解无约束数值优化问题容易陷入局部最优的不足,提出了一种带有交叉操作的教-学优化算法(C-TLBO).将差分进化算法的交叉操作引入到TLBO算法中,有效地融合了教学阶段和学习阶段,增强了算法的局部搜索,平衡了算法的开采和探索.数值结果表明该算法在优化精度、收敛速度、鲁棒性方面,优于TLBO算法、I-TLBO算法以及其他智能优化算法,具有良好的发展前景.     

A股关联公司的股票动量溢出效应研究——基于分析师共同覆盖的视角

本文基于有限注意力假说,用分析师共同覆盖构建公司相关性,检验了A股市场关联公司之间股票的动量溢出效应.研究发现,以共同覆盖分析师数量作为权重构建的关联公司股票加权平均收益率,能正向预测焦点公司未来1～12月的收益率,基于关联公司收益率构建的多空组合可获得10%～12%的年化超额收益;在截面回归中,关联公司动量溢出效应较同行业或同地区公司的动量溢出效应更强.异质性分析表明,在拥有更多分析师共同覆盖、非明星或低学历分析师共同覆盖,以及焦点公司股票被更多压力抵抗型机构投资者持有时,关联公司动量溢出效应更强,说明该效应的成因与分析师和投资者的有限注意带来的行动迟缓和反应滞后相关.本文的工作对A股市场跨资产动量效应给出了全新证据,对市场监管与投资者决策具有参考价值.     

新课改下如何提高学生英语阅读的自主性

阅读是英语的一个重要知识板块，高中阶段是训练学生英语阅读能力的关键时期，教师要把握好这一重要环节。提高学生在阅读过程中的自主性是提升学生阅读能力的重要途径，本文就新课改下如何提高学生的英语阅读自主性展开论述。