摘要：【目的】将深度学习算法应用于甲骨文拓片的自动检测与识别中,助力传统文化的研究与普及。【方法】针对甲骨文拓片的图像特点创建数据集,在Mask R-CNN算法基础上,使用三元组损失函数和旋转角度回归技术进行优化,提高甲骨文字分类的准确性。【结果】对于训练数据集,甲骨文字符召回率为82%,检测和识别准确率均可达到95%,能够满足项目预计的技术指标要求。【局限】在文字残缺严重或漫漶等情境下,算法性能有待提升。【结论】模型具备实际使用价值,可进一步完善并推广应用。

摘要：基础设施互联互通是不同区域之间空间网络形成的支撑,对区际生产要素流动、市场融合和资源配置具有重要作用,也是"一带一路"建设的重点内容和前提条件。立足于综合基础设施网络,以"一带一路"沿线国家/地区为分析地域,设计数理模型,评价了中国与沿线国家的基础设施网络连通性,考察其基本特征与空间格局,然后分别从铁路、公路、航运、通讯、能源等各种基础设施方式的视角,分析了不同基础设施网络的互联互通水平,探讨了基础设施连通的类型分异及其主导因素,凝练基础设施连通的空间模式。主要结论如下:①从海陆属性来看,岛屿型国家与中国设施连通性最高,其次为综合型国家,内陆型国家最低。对国际区域而言,俄蒙和东南亚地区与中国的设施连通性最高,中东欧地区连通性最低。从国家尺度来看,俄罗斯和越南是与中国设施连通水平最高的国家,巴勒斯坦、东帝汶等5个国家与中国尚未形成设施连通性。从连通方式的构成来看,航运网络的连通性最高,其次为航空和光缆。②空间距离、连通方式和重大交通走廊共同主导了设施连通性的类型分异。③"一带一路"沿线国家/地区与中国的设施连通形成了四种典型模式,包括海陆融合型外缘连通模式、陆路通道直接连通模式、陆心内生性低水平连通模式、远距离不均衡连通模式。

摘要：东北地区是我国典型的衰退型老工业基地和问题型区域,是国土开发与社会经济高质量发展的难点地区,其振兴发展对实现我国区域协调发展具有战略意义。在回顾东北地区振兴战略历史沿革和总结经验做法的基础上,文章从营商环境、创新驱动、资源外流等若干角度剖析了当前东北地区发展的突出问题,考察了其面临的新形势、新要求,须关注的重大关系和须解决的重大矛盾,提出了"十四五"期间东北地区振兴发展的总体思路,并从生态保护、发展格局、经济结构调整等角度设计了振兴发展的战略路径。