摘要：以江苏省南京市竹山路公路养护工程为例,对公路裂纹病害问题的计算机视觉安全检测方法展开研究。提出基于半监督训练的融合显著性半裂纹检测方法,分别从整体设计思路和具体实现方法两方面说明其实现路径,并根据RCD数据集设计检测试验结果显示,提出的检测方法精度为83.94%、召回率为95.08%、F1-score为88.52%,说明该方法能显著降低对手工标注信息的依赖,具有较高的检测精度、抗噪声能力和鲁棒性。公路养护工程实际裂纹检测效果分析证明,此方法能够实现绝大部分的真实图像还原,应用效果优于语义分割网络和裂纹检测网络,在细小裂纹、边缘处仍存在小范围的漏检和误检现象,还存在进一步优化的空间。

摘要：党的二十大报告再一次强调“提升社会治理法治化水平”,这是继十九届四中全会后又一次将这一重要理念写入党中央的最高文件,也是首次将社会治理建设纳入国家安全体系,作为维护国家安全和社会稳定的重要内容进行部署,为我国社会治理现代化建设指明了方向。从国家的顶层设计可见,社会治理法治化既是国家治理现代化的组成部分,又是法治现代化在社会治理领域的具体体现,具有不可替代的重大意义。

摘要：本文以“科技发展与大国崛起”主题为例,从学科核心素养出发进行单元作业设计,以冬奥会的社会热点创设情境,以变革世界的引擎——三次工业革命的学科知识为载体,以文献研究法的研究性学习为形式,设计相关问题,考查学生对史料类型、科技发展与大国崛起之间关系的掌握程度,学会论文摘要、关键词、总结的写作方法,训练其多元、多角度进行历史解释的思维逻辑。

摘要：托育服务及其质量不仅对婴幼儿的身心健康发展具有重要影响,而且对提高国民素质,提升家庭幸福以及社会可持续发展具有重要战略意义。美国、英国、日本在0-3岁婴幼儿托育服务制度保障、福利补贴、运营模式以及师资队伍等方面有较成熟经验。但由于“补缺式”供给体制造成托育服务两极分化、“市场化”运营方式导致托育机构质量参差不齐、“性别化”政策规避导致家庭照顾服务失灵、“非正式”托育机构配备导致托育师资质量较低。借鉴美国、英国、日本托育服务的有益探索与实践,我国0-3岁婴幼儿托育服务应加强顶层设计以建立健全托育服务体系,激活市场活力以支持托育服务有效供给,合理规划托育服务资源以满足不同需求,整合学前师资力量以提高托育服务人员水平。

摘要：在计算机视觉领域中,卷积神经网络取得了举世瞩目的成就,但其能耗问题一直未能得到很好解决.基于此问题,本文主要研究无监督学习范式下的Spike-CNN分类性能以及计算力.首先,本文设计了一种基于CNN和SNN的混合结构,在层级结构上实现脉冲机制;其次,为减少模型训练时间,本文提出了ReLU-ROC编码方案;最后,为使兴奋性神经元快速做出决策,本文提出了具有决策能力的RP-STDP学习方案:计算每对突触前与突触后兴奋性神经元的相对时间差.实验结果表明:以工业机器人采集到多元时间序列数据解决机械臂不同工作状态的3分类、4分类、5分类问题,在没有引入其他分类器的情况下,本文提出的具有奖罚机制的STDP的Spike-CNN方法平均准确率为LP1(91.07%)、LP2(96.66%)、LP4(93.95%).

摘要：随着课程改革的深入，2014年3月，我国在《教育部关于全面深化课程改革落实立德树人根本任务的意见》中，明确提出了核心素养的培养问题，而“历史理解”是历史学科的核心素养之一，在教学实践中基于“历史理解”这一核心素养进行教学设计，让历史课堂紧贴学生前行。

摘要：针对供应链系统中竞争环境下制造商和零售商的合作广告策略问题,利用微分对策理论构建动态模型,运用动态规划原理和最优控制理论分别研究得出了在2个通道都不合作,一个通道合作另一个通道非合作,2个通道都合作3种情况下的广告策略.将结果进行比较,得出在竞争环境下,为获取最大的销售利润,2个通道都应选择合作广告.

摘要：文章首先阐述了课程思政在“临床微生物学检验技术”教学中应用的目标,然后说明了课程思政在“临床微生物学检验技术”教学中应用的主要特色和关键点,接着提出了课程思政在“临床微生物学检验技术”教学中应用的具体方案,最后对课程思政在“临床微生物学检验技术”教学中的应用进行了积极反思。

摘要：在简要介绍ISP原理、实现方法及ISP-PLD开发步骤的基础上,说明了采用ISP-PLD实现十字路口交通灯控制系统的设计方案,并给出了仿真时序图。最后总结了采用ISP技术及ISP-PLD进行系统设计的优越性。

摘要：为实现图像显著区域或目标的低级特征与语义信息有意义的结合,以获取结构更完整、边界更清晰的显著性检测结果,提出一种结合双流特征融合及对抗学习的彩色图像显著性检测(SaTSAL)算法.首先,以VGG-16和Res2Net-50为双流异构主干网络,实现自底向上、不同级别的特征提取;之后,分别针对每个流结构,将相同级别的特征图送入卷积塔模块,以增强级内特征图的多尺度信息;进一步,采用自顶向下、跨流特征图逐级侧向融合方式生成显著图;最后,在条件生成对抗网络的主体框架下,利用对抗学习提升显著性检测结果与显著目标的结构相似性.以P-R曲线、F-measure、平均绝对误差、S-measure为评价指标,在ECSSD,PASCAL-S,DUT-OMRON以及DUTS-test 4个公开数据集上与其他10种基于深度学习的显著性检测算法的对比实验表明,SaTSAL算法优于其他大部分算法.