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1.
对两篇优秀公文从写作对象、写作主体、写作方式等方面进行了分析,说明情景语境因素在公文写作中同样起着极其重要的作用。 相似文献
2.
庄果芳 《吉林粮食高等专科学校学报》2004,19(4):58-62
图书馆作为知识信息集散地,在以计算机技术、网络技术及通讯技术为主的新技术的影响下,不可避免地受到冲击。载体形式、检索方式及用户群体的变化,使传统图书馆的生存和发展将面临极大的挑战。如何摆脱困境,抓住机遇,提供优质服务,是新时期图书馆应面对和探讨的。 相似文献
3.
本文简述了文献传递服务发展的基本过程,概括了联合参考咨询网服务模式与内容,对现阶段UCDRS存在的问题进行分析与探讨,提出了解决问题的方法及优化措施,积极整合各类图书馆信息资源和服务力量,促进公益性联合参考咨询系统的发展。 相似文献
4.
以中国知网CNKI数据库为数据源,通过关键词途径检索,获得1994-2009年我国公开发表的检验医学论文1 211篇。利用SPSS13.0统计软件对论文进行分析,内容包括文献的增长规律及主题内容分布。分析表明,我国检验医学论文的分布呈现指数曲线型增长趋势,其函数表达式为Y=32.657e0.268x;我国检验医学研究主要集中在《微生物学及检验》课程的教学方法与管理研究等5个主要方面。 相似文献
5.
6.
针对猪只人工计数方法消耗时间和劳动力,育肥猪较为活跃且喜好聚集,图像中存在大量的高密度区域,导致猪只之间互相粘连、遮挡等问题,基于SOLO v2实例分割算法,提出了一种自然养殖场景下融合多尺度特征金字塔与二代可变形卷积的高密度群养猪计数模型。通过优化模型结构来减少计算资源的消耗与占用。将科大讯飞给出的猪只计数的公开数据集划分为猪只分割数据集和猪只盘点测试集,利用猪只分割数据集获得较好的分割模型,然后在猪只盘点测试集中测试盘点准确率,实现猪群分割和猪只计数。实验结果表明,本文提出的高密度猪只计数模型的分割准确率达到96.7%,且模型内存占用量为256 MB,为改进前的2/3,实现了遮挡、粘连和重叠情况下的猪只个体高准确率分割。在含有500幅猪只图像计数测试集中,模型计算猪只数量误差为0时的图像数量为207幅,较改进前提高26%。模型计算猪只数量误差小于2头猪的图像数量占测试图像总数量的97.2%。模型计算猪只数量误差大于3头猪的图像数量占总体图像数量比例仅为1%。最后,对比基于YOLO v5的群养猪计数方法,本文模型具有更优的分割效果和计数准确率,验证了本文方法对群养猪只计数的有效性。因... 相似文献
7.
依照启动系统的构成,分析了农用车启动系统故障诊断流程。依据故障现象,将启动系统故障分为启动机不转、运转无力、空转、异响4大类。针对每类故障,剖析故障原因,通过多个故障实例说明检修思路。 相似文献
8.
针对白羽肉鸡体质量测量自动化水平低、易造成肉鸡应激的问题,提出一种结合深度学习的非接触式白羽肉鸡体质量估测方法。利用Mask R-CNN和YOLACT(You only look at coefficients) 两种实例分割算法获取白羽肉鸡位置与覆盖掩膜,并进行效果对比;采用自适应掩膜随机提取白羽肉鸡身体部分边缘点,并作为观测点进行椭圆拟合,映射白羽肉鸡背部像素投影面积;通过双变量相关性分析验证白羽肉鸡背部投影面积与体质量间的显著相关性,根据白羽肉鸡背部投影面积与背部像素投影面积的线性比例关系,按照最小二乘原则建立白羽肉鸡背部像素投影面积与体质量间的线性回归模型。试验表明,单只鸡体质量估测中以Mask R-CNN进行特征提取的体质量估测平均准确率为97.23%,以YOLACT进行特征提取的体质量估测平均准确率为97.49%,群鸡场景中体质量估测最低准确率为90.50%。 相似文献
9.
高敬 《农业图书情报学刊》2006,18(5):125-127
以文献计量学方法,统计分析了1989~2005年间清华同方光盘股份有限公司的《中国期刊全文数据库》与重庆维普资讯有限公司的《中文科技期刊数据库》中收录的人工湿地研究文献,以期为人工湿地研究者提供参考。共检索到文献495篇,其中署名文献482篇,这些文章分布在全国210种期刊中。第一作者共339人,其中核心作者(发表文章不低于4篇者)21人,他们发表文章占文献总量的20%。 相似文献
10.
基于循环残差注意力的群养生猪实例分割 总被引:4,自引:0,他引:4
目的 在群养环境下,实现生猪粘连、杂物遮挡等不同条件下生猪个体的高精度分割。方法 对真实养殖场景下的8栏日龄20~105 d共45头群养生猪进行研究,以移动相机拍摄图像为数据源,并执行改变亮度、加入高斯噪声等数据增强操作获取标注图片3 834张。探究基于2个骨干网络ResNet50、ResNet101与2个任务网络Mask R-CNN、Cascade mask R-CNN交叉结合的多种模型,并将循环残差注意力(RRA)思想引入2个任务网络模型中,在不显著增加计算量的前提下提升模型特征提取能力、提高分割精度。结果 选用Mask R-CNN-ResNet50比Cascade mask R-CNN-ResNet50在AP0.5、AP0.75、AP0.5-0.95和AP0.5-0.95-large指标上分别提升4.3%、3.5%、2.2%和2.2%;加入不同数量的RRA模块以探究其对各个任务模型预测性能影响,试验表明加入2个RRA模块后对各个任务模型的提升效果最为明显。结论 加入2个RRA模块的Mask R-CNN-ResNet50模型可以更精确、有效地对不同场景群养生猪进行分割,为后续生猪身份识别与行为分析提供模型支撑。 相似文献