检索结果-内蒙古大学图书馆

技术经济与管理研究 2009年第5期 39-41页

作者：马亚红宋金杰河北农业大学河北保定071000

中小企业在国民经济中扮演着越来越重要的角色,他们已经成为市场经济中最活跃的主体,其获得进一步发展的关键在于技术创新。本文分析了中小企业技术创新的特点,根据皮尔森不确定性图中不同象限对创新能力要求以及中小企业技术创新的特点... 详细信息

中小企业在国民经济中扮演着越来越重要的角色,他们已经成为市场经济中最活跃的主体,其获得进一步发展的关键在于技术创新。本文分析了中小企业技术创新的特点,根据皮尔森不确定性图中不同象限对创新能力要求以及中小企业技术创新的特点,确定了中小企业的创新领域,并提出中小企业在各个领域创新应采取的策略,从而增强中小企业创新成功的机率,最终实现中小企业做大做强的目标。

关键词：中小企业不确定性图技术创新

来源：评论

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基于语义分割的复杂驾驶场景障碍物检测

引用

计算机仿真 2023年第12期40卷 167-171,231页

作者：刘云翔管钎汛石艳娇上海应用技术大学计算机科学与信息工程学院上海201400

目前经典的语义分割方法无法准确的检测出交通场景中是否存在障碍物的情况,为了克服自动驾驶系统中对障碍物检测的难点,提出了一个用于像素级障碍物检测的框架。提出的算法流程如下:首先使用分割网络对输入图像进行分割,得到一个语义分... 详细信息

目前经典的语义分割方法无法准确的检测出交通场景中是否存在障碍物的情况,为了克服自动驾驶系统中对障碍物检测的难点,提出了一个用于像素级障碍物检测的框架。提出的算法流程如下:首先使用分割网络对输入图像进行分割,得到一个语义分割结果图和两个不确定性图;其次使用合成网络对预测的语义图进行处理,利用不确定性图来改进再合成方法,生成较为逼真的图像;最后通过比较输入图像和生成图像的特征来计算感知差异,将输入图像和重合成图像输入到相异模块进行障碍物预测。实验结果表明,文中算法在Cityscapes数据集上对所提出的像素级障碍物检测框架进行了测试和评估,与其它经典方法相比,取得了更好的障碍物检测效果。

关键词：语义分割自动驾驶障碍物检测异常检测框架不确定性图

来源：评论

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基于加权网络的节点重要性排序方法研究

基于加权网络的节点重要性排序方法研究

引用

作者：陈琳洁云南大学

学位级别：硕士

现实生活中网络无处不在,例如道路网络、生态网络、蛋白质相互作用网络、社交关系网络等。随着复杂性科学的诞生,人们得以从现实世界的方方面面抽象出关于复杂网络的图的表征。在复杂网络的基础研究中,节点重要性研究是其中的一个重要... 详细信息

现实生活中网络无处不在,例如道路网络、生态网络、蛋白质相互作用网络、社交关系网络等。随着复杂性科学的诞生,人们得以从现实世界的方方面面抽象出关于复杂网络的图的表征。在复杂网络的基础研究中,节点重要性研究是其中的一个重要分支——研究复杂网络中被抽象为节点的实体对象在该网络中的重要程度。在疫情防控与溯源、防止经济危机的扩散、电力网络的抢修与交通基建等方面,节点重要性挖掘发挥着不可忽视的作用。而加权网络携带了比无权网络更加丰富的信息,它更加适用于表征现实世界中的网络结构。近年来困扰加权网络节点重要性研究的因素主要有以下几点。其一,加权网络节点重要性的计算往往时间复杂度和准确性难以兼顾,如何确保二者兼得,便成了一个关键性问题。其二,对于已有算法,是否存在低计算时间开销情况下提升其准确性的优化方案。第三,在加权网络中,权重对节点的重要性的贡献关系目前还尚未明确定义统一的框架。这些都亟需寻求合理的解决方案。首先,针对加权网络的节点重要性中的权重对节点重要性做正/反向贡献问题,本文提出了一种简洁的归一化量化方法。针对加权网络的节点重要性的计算问题,本文还提出了一种基于局部拓扑结构信息的节点重要性挖掘算法和一种基于半局部拓扑结构信息或全局拓扑结构信息(半局部和全局将取决于参数设定)的优化方法,分别称为权重期望算法(Weighted Expectation,WE)和队列强化算法(List Plus,LP)。对于WE算法的设计,受到了期望和Softmax函数计算方式的启发。依托于其计算特性,本文首先根据节点间联系的强度与边的权重之间的相关性,建立了新的权重归一化公式;进而,本文可以探索一种新的基于网络局部拓扑结构信息的加权网络的节点重要性计算方法;最后,基于上述思想,算法以计算节点重要性得分分值的方式来评价网络中节点的重要性。通过与多个节点重要性算法在真实网络上的实验验证与对比分析显示,WE算法能以极低的时间复杂度收获非常可观的准确性。对于LP算法,其实质是,在现有研究关于限制关联节点规模的基础上,进一步考虑了关联节点的选点方式:在已有排序的基础上,基于Frustrated随机游走方法和迭代传递节点重要性的F函数,利用多阶邻居信息,对节点重要性排序准确性进行优化的一种算法。LP算法本身的时间复杂度很低,且具很好的可移植性,可对其输入任何一种有节点重要性得分的排序结果进行优化。根据随机游走原理以及调控权重对节点重要性的贡献程度大小来对排序的准确性实现进一步的提升。通过与多个节点重要性算法在真实网络上的实验验证与对比分析显示,LP算法具有提升排序准确性的效果。

关键词：复杂网络加权网络节点重要性动态规划不确定性图

来源：评论

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