面向多目标医疗垃圾分类的智能识别分拣系统设计

医疗垃圾中存在大量的病毒和细菌,为解决医疗垃圾源头智能分类问题,开发了基于机器视觉和Delta机构的智能分拣平台样机,并提出一种三阶段的多目标医疗垃圾识别分拣(medical waste recognition-indexes-sorting,MWRIS)算法。第1阶段提出数据增强扩容的IE-YOLOv4算法建立起医疗垃圾识别模型,与Faster R-CNN、RetinaNet、CenterNet等5种模型比较;第2阶段索引分类模型用于管理分类规则;第3阶段定位分拣算法指导目标定位分拣。在集成了MWRIS算法的分拣样机上,采集14种,2217张医疗样本图像,完成医疗垃圾分拣实验。结果表明,使用IE-YOLOv4的MWRIS算法对医疗垃圾识别准确率显著提升至99.30%,分拣实验对目标定位准确率达到96.17%,最终分类正确率为86.67%,验证了多目标医疗垃圾识别分拣系统的有效性。

大学生创业团队孵化现状及满意度评价调查

本文基于对位于广东省5所高校创业孵化园区入孵的420个创业团队问卷调查,从创业团队基本情况、创新创业教育、创业指导服务、创业实践成效四个方面调查大学生创业团队孵化现状及满意度评价。在此基础上结合相关访谈比较,提出了一些问题和思考,尝试为创业团队遇到困境提出有效对策,以此推动提升高校创业孵化园区服务满意度、更好地指导大学生创新创业团队孵化成长。