摘要：紧扣教学内容设计系列题组王家宝教学教学重点要处理好下列关系：教与学的关系；传授导引导的夫采；套用模式导灵活运用的关系；基础与提高的关系；培养能力与发展智力的关系；兼顾特长与全面提高的关系．而例题的单一化，习题与例题一一对应的教学，很难辩证地处理好上述...

摘要：“ＩＣＳ”新思维与文化市场管理王家宝我国当代文化产品是伴随着社会主义商品经济和市场经济的建立而走入市场的，它的出现显示着旺盛的生命力和迅猛的发展态势。进入市场后的文化产品存有商品经济和意识形态的双重属性，这给文化市场的管理带来特殊的难度。若干年来，认...

摘要：从20世纪90年代以来,模块化生产成为经济学家和管理学家关注的焦点之一。但是大多数研究主要针对制造业模块化,忽略了生产性服务在现代模块化生产体系中的作用。本文对生产性服务业发展与模块化生产联系进行研究,并将模块化理论引入服务业。

摘要：一个ＭＡＴＣＨ（ｎ，ｋ，λ）－设计就是完全图Ｋ＿ｎ的一个ｋ－匹配集合，使得Ｋ＿ｎ的每一对独立边恰好出现在λ个ｋ－匹配中。本文构造了一个ＭＡＴＣＨ（１４，３，１）－设计，解决了文献［１］中一个尚未解决的问题，同时还得到一个ＭＡＴＣＨ（４２，３，１）－设计。

摘要：主要关注创新网络中企业的关系嵌入与学习能力对服务创新绩效的影响机理,在相关理论的基础上,选择6家不同行业的中国企业,运用规范的案例分析方法,构造关系嵌入、组织学习能力与服务创新绩效研究的初始概念模型。

摘要：文章介绍了局部通风机开关自动切换装置的工作原理,避免了人为耽搁送电所造成的危害,保证了掘进工作面的正常供风,提高了矿井"一通三防"工作效率。

摘要：目的基于深度神经网络的遥感图像处理方法在训练过程中往往需要大量准确标注的数据,一旦标注数据中存在标签噪声,将导致深度神经网络性能显著降低。为了解决噪声造成的性能下降问题,提出了一种噪声鲁棒的轻量级深度遥感场景图像分类检索方法,能够同时完成分类和哈希检索任务,有效提高深度神经网络在有标签噪声遥感数据上的分类和哈希检索性能。方法选取轻量级神经网络作为骨干网,而后设计能够同时完成分类和哈希检索任务的双分支结构,最后通过设置损失基准的正则化方法,有效减轻模型对噪声的过拟合,得到噪声鲁棒的分类检索模型。结果本文在两个公开遥感场景数据集上进行分类测试,并与8种方法进行比较。本文方法在AID(aerial image datasets)数据集上,所有噪声比例下的分类精度比次优方法平均高出7.8%,在NWPURESISC45(benchmark created by Northwestern Polytechnical University for remote sensing image scene classification covering 45 scene classes)数据集上,分类精度比次优方法平均高出8.1%。在效率方面,本文方法的推理速度比CLEOT(classification loss with entropic optimal transport)方法提升了2.8倍,而计算量和参数量均不超过CLEOT方法的5%。在遥感图像哈希检索任务中,在AID数据集上,本文方法的平均精度均值(mean average precision,mAP)在3种不同哈希比特下比MiLaN(metric-learning based deep hashing network)方法平均提高了5.9%。结论本文方法可以同时完成遥感图像分类和哈希检索任务,在保持模型轻量高效的情况下,有效提升了深度神经网络在有标签噪声遥感数据上的鲁棒性。

摘要：谢桥煤矿为设计年产400万t的大型矿井,担负着人员和设备提升任务的两台提升机均为上海冶金矿山机械厂生产,其型号为JKM(2)-4×4型.提升机的电控系统属上世纪70年代产品.

摘要：目的 在无教师模型指导的条件下,自知识蒸馏方法可以让模型从自身学习知识来提升性能,但该类方法在解决细粒度图像分类任务时,因缺乏对图像判别性区域特征的有效提取导致蒸馏效果不理想。为了解决该问题,提出了一种融合高效通道注意力的细粒度图像分类自知识蒸馏学习方法。方法 首先,引入高效通道注意力(efficient channel attention,ECA)模块,设计了ECA残差模块并构建ECA-ResNet18(residual network)轻量级骨干网,用以更好地提取图像判别性区域的多尺度特征;其次,构建了高效通道注意力加权双向特征金字塔ECA-BiFPN(bidirectional feature pyramid network)模块,用以融合不同尺度的特征,构建更加鲁棒的跨尺度特征;最后,提出了一种多级特征知识蒸馏损失,用以跨尺度特征对多尺度特征的蒸馏学习。结果 在Caltech-UCSD Birds 200、Stanford Cars和FGVC-Aircraft 3个公开数据集上,所提方法分别取得了76.04%、91.11%和87.64%的分类精度,与已有15种自知识蒸馏方法中最佳方法的分类精度相比,分别提高了2.63%、1.56%和3.66%。结论 所提方法具有高效提取图像判别性区域特征的能力,能获得更好的细粒度图像分类精度,其轻量化的网络模型适合于面向嵌入式设备的边缘计算应用。

摘要：手机端工具类APP因商业模式单一而存在实现盈利难、生存空间小、用户黏性低等问题。通过以"我的In记"为例,运用商业模式画布模型,试图探讨工具类APP如何通过商业设计与模式创新获得可持续竞争优势,提出了工具类App商业模式的发展方向,以期为工具类APP商业模式改进提供一定的参考。