ConvFormer:基于Transformer的视觉主干网络

针对主流Transformer网络仅对输入像素块做自注意力计算而忽略了不同像素块间的信息交互,以及输入尺度单一导致局部特征细节模糊的问题,本文提出一种基于Transformer并用于处理视觉任务的主干网络ConvFormer. ConvFormer通过所设计的多尺度混洗自注意力模块(Channel-Shuffle and Multi-Scale attention,CSMS)和动态相对位置编码模块(Dynamic Relative Position Coding,DRPC)来聚合多尺度像素块间的语义信息,并在前馈网络中引入深度卷积提高网络的局部建模能力.在公开数据集ImageNet-1K,COCO 2017和ADE20K上分别进行图像分类、目标检测和语义分割实验,ConvFormer-Tiny与不同视觉任务中同量级最优网络RetNetY-4G,Swin-Tiny和ResNet50对比,精度分别提高0.3%,1.4%和0.5%.

煤矿综采设备运行状态大数据清洗建模

针对煤矿综采设备运行状态数据量大、数据存在噪声和缺失值等问题,建立了一种基于MapReduce的煤矿综采设备运行状态大数据清洗模型。该模型采用双MapReduce协同工作:通过第1个MapReduce对数据中的噪声点和缺失值进行修正,输出多个清洗后的数据文件;通过第2个MapReduce对多个清洗后的数据文件按采集时间及日期进行排序,并合并成单个数据文件输出。实验结果表明,该模型能有效剔除噪声数据和补全缺失数据,具有较好的数据清洗效果。

基于多尺度掩码分类域自适应网络的跨域目标检测算法

针对无监督域自适应目标检测中,域的可辨性和不变性之间的矛盾导致域负迁移和多尺度问题,本文中提出了一种可缓解域负迁移的多尺度掩码分类域自适应网络。首先在主干网络上对多个中间层进行图像级域对抗训练。接着在图像级特征图上加入区域提议掩码,作为一种补充信息对实例特征进行补充。最后提出分类别实例级域分类器,在保证域可辨性前提下,使网络尽可能地提取出有效的域不变信息。在Cityscapes和FoggyCityscapes两个数据集上进行验证的结果表明,本文提出的多尺度掩码分类域自适应网络,其域分类平均精度的平均值提高了13.2个百分点,说明网络域自适应能力显著提升。

基于Transformer的图像分类网络MultiFormer

为解决目前ViT模型无法改变输入补丁大小且输入补丁都是单一尺度信息的缺点,提出了一种基于Transformer的图像分类网络MultiFormer。MultiFormer通过AWS(attention with scale)模块,将每阶段不同尺度输入小补丁嵌入为具有丰富语义信息的大补丁;通过GLA-P(global-local attention with patch)模块交替捕获局部和全局注意力,在嵌入的同时保留了细粒度和粗粒度特征。设计了MultiFormer-tiny、-small和-base三种不同变体的MultiFormer模型网络,在ImageNet图像分类实验中top-1精度分别达到81.1%、82.2%和83.2%,后两个模型对比同体量的卷积神经网络ResNet-50和ResNet-101提升了3.1%和3.4%;对比同样基于Transformer分类模型ViT,MultiFormer-base在参数和计算量远小于ViT-Base/16模型且无须大量数据预训练前提下提升2.1%。

浅析智能铁路牵引变电安全方案研究

通过智能化技术对牵引变电系统进行升级改造,能够保障铁路运输更高效,然而随着智能牵引变电系统的不断发展,智能化系统的复杂性和高度自动化带来了诸多潜在的安全风险和威胁,本文探讨了智能牵引变电系统的安全挑战,基于网络安全与物理安全提出技术解决方案,通过对系统各部分进行系统设置,并配备不同检测技术来保障智能化系统安全运行,并提供多种安全评估与验证技术确保系统能够在面对各种安全挑战时保持高度的安全性和可靠性,为进一步实现智能铁路牵引变电安全提供新的思路。

基于NFC识别技术的汽车辅助驾驶系统研究

为了提供更安全的辅助驾驶系统,采用NFC识别技术,将车辆与道钉相结合,建立可以实时反馈路况深度学习辅助驾驶系统,从而确定车辆与道钉交互识别、参与辅助更正实时路线以及实时检测道路口的车流量的可行性。研究结论为辅助驾驶的发展提供更多的方案,进一步提高了车辆完成高精度车道检测任务的效率,对我国的辅助驾驶发展提供一定的理论基础与依据。

基于自适应门控的双路激光雷达三维车道线检测

局部和全局特征提取在车道线检测任务中扮演着重要的角色。针对现有的基于激光雷达的车道线检测算法局部特征提取层次单一和全局特征利用不充分的问题,提出一种基于自适应门控的双路激光雷达三维车道线检测算法。首先,通过全局特征金字塔结构,使网络提取具有全局相关性的多层次车道线特征;其次,引入双路结构,其中辅助通路将底层高分辨率纹理特征压缩到高级抽象语义特征从而降低计算复杂度,压缩的语义特征用作另一个构建的主通路的先验信息,帮助学习更加精细的底层纹理细节,并借助高效移动卷积模块,在缓解注意力窗口效应的同时产生更好的下采样特征;最后,设计一种自适应多阶门控模块来更好地利用上下文信息,使网络自适应捕捉车道线更具代表性的全局纹理及语义特征。在K-Lane数据集上的实验表明,所提算法F1分数较主流模型提升2.6个百分点,在不良光照、严重遮挡条件下分别提升2.7个百分点和3.5个百分点。将算法部署在实车平台实现在线检测,验证了算法的工程实用价值。

如何构建企业人力资源绩效管理体系

随着社会的不断发展,企业竞争越来越激烈,在企业建设中构建人力资源绩效管理体系非常重要,能够更好地满足市场经济发展,促进企业的建设,提高企业的竞争力,调动员工的工作积极性,因此需要进一步加强研究。在实际应用过程中,需要构建和完善绩效管理体系,从多个方面采取有效的措施进行优化,从而更好地促进企业的发展。基于此,本文分析了构建企业人力资源绩效管理体系的方法。

大数据时代企业人力资源管理变革策略探讨

随着科学技术的不断进步,互联网技术开始逐渐融入到人们的生活中。大数据的使用已经成为当前社会的主流发展趋势。尤其是对企业人力资源管理工作而言,大数据的应用可以有效地提高工作效率,同时,还能帮助企业在竞争激烈的市场中占有一席之地。在现代社会中,各行各业都在快速发展着,大数据的出现改变了以往的工作形态,能够大幅度提升对数据的收集和整理能力,为企业的生存和发展提供有力支持。而人力资源管理工作作为企业人才招聘和管理的重要途径,可以从根本上实现人才的优化配置,促进企业健康发展。通过两者的有效结合可以提升企业的综合实力。本文针对大数据时代企业人力资源管理工作的现状进行分析,探究其主要变革方向,以便更好地提升企业管理水平。