高层建筑电气设计中低压配电系统安全性分析

现今,随着高层建筑规模的不断扩大,其所涉及的电气设备数量以及用电户数量也在逐步增长。这种情况下,要想满足人们日常安全用电需求,避免其在用电过程中出现各种电气故障,关键任务就是要做好高层建筑电气设计工作,尤其是要加强对低压配电系统的安全性设计,这样才能更好地提升电气系统的安全防护能力,从而在满足高层建筑正常运转的基础上,为人们提供更为优质、稳定的供电服务。本文也会通过实际案例,针对高层建筑电气设计中低压配电系统安全性设计的重要性以及设计要求展开着重分析,并结合系统设计中存在的风险问题,提出相应的安全性设计优化策略,以便有关人士参考。

融合改进YOLO和背景差分的道路抛洒物检测算法

针对现有道路抛洒物检测算法识别准确率低、识别种类有限、实时检测效率低的问题,探索了将深度学习目标检测和传统图像处理相结合的抛洒物检测算法。提出在YOLOv5s目标检测算法基础上,对模型结构进行修改以满足实时性需求。具体地,使用卷积优化YOLO中的降采样模块,采用Ghost网络替代原始的特征提取网络以减少计算量,根据抛洒物检测对象的特点设计符合数据集的锚框以提高目标识别准确度。使用优化后的YOLO检测道路场景中车辆、行人作为交通参与者得到检测框,在检测框周围设定感兴趣区域,并在感兴趣区域内用背景差分算法实现前景目标识别。计算前景目标与YOLO检测结果的交并比,排除交通参与者目标后实现道路抛洒物的识别。针对交通参与者检测的实验结果表明,改进后的YOLO检测算法在整体识别精度没有损失的情况下单帧检测速度为20.67 ms,比原始YOLO检测算法速度提升16.42%。真实道路抛洒物实验结果表明,在没有抛洒物训练数据情况下,传统混合高斯模型算法平均精度值为0.51,采用融合改进YOLO和背景差分的抛洒物检测算法平均精度值为0.78,算法检测精度提高52.9%。改进后算法可适用于没有抛洒物数据或正样本数据稀少的情况。该算法在嵌入式设备Jetson Xavier NX上单帧检测速度达到24.4 ms,可实现抛洒物的实时检测。

存量背景下武侯工业园工业用地提质增效对策分析

面对当前复杂严峻的国内外环境和诸多风险挑战,工业是我国经济增长的重要支撑力量。工业用地是实体经济的重要载体,武侯工业园位于成都市中心城区,在区域发展进入存量时代后,工业用地配置机制也亟待更新。本文在总结武侯工业园发展历程的基础上,分析工业用地盘活面临的关键问题,从完善工作机制、细化流程、分类施策、产业导入4个方面探索工业用地提质增效的对策思路,以期为武侯工业园工业用地盘活和产业创新转型提供决策参考,并为其他园区提供借鉴。

商业银行网点资源禀赋与经营效能分析

本文在传统网点经营产出评价的基础上,将周边资源量化为指标并加入网点运营效能评估体系,使用内外部多维度数据和集成学习技术对网点外部资源禀赋进行量化预测,借鉴九宫格分类法对网点开展经营效能分析。本文认为,提升网点效能既要立足区位禀赋,发挥网点引领作用,也要关注经营效率,因地施策调整布局,还要加快布局进度,分期推进网点调整。

中心城区都市工业新一轮发展路径研究———以成都市武侯区为例

随着城镇化进程的加速,政府也重点推进“优二强三”进程,导致各个中心城区工业经济的发展面临重重挑战,主要体现在产业、交通、生态等方面,再加上中心城区快速转型为服务经济,导致一部分劳动密集型、资源密集型等一般性制造业企业外迁。 在此情况下,就必须要发展适合城区的环保、高科技、高效益型的都市工业,也就需要通过依托大都市科技、人才、区位等资源优势来完成,这是当下中心城区可持续发展和高质量发展的首要选择。 因此,文章从成都市武侯区工业经济研究着手,探讨其发展都市工业的可行性路径。

个人代收经营账款构成合伙型联营

【裁判要旨】以自身账户为他人经营的业务收取、支付账款的,行为人与经营人构成合伙型联营,并应与经营人对经营债务承担连带责任。