文化资源视角下岳阳市体育旅游新发展研究

文化资源是旅游活动的泉源,而体育运动则是旅游活动的重要载体,二者应当相互交融,引领旅游业向创新体系高质量发展迈进。作为一种新型休闲方式,体育旅游业具有广阔的发展前景和巨大的发展潜力,对促进区域经济增长、拉动就业、提升城市竞争力及优化产业结构都有着积极作用。基于文献资料法和逻辑分析法,以岳阳市体育旅游的发展现状为基础,从文化资源的角度出发,提出体育旅游发展建议,创新岳阳市体育旅游的文化内核;致力于塑造体育旅游产业的品牌形象,引领产业的创新发展;加强对体育旅游专业人员的培养和提升,以促进其专业素养的不断提高;通过融合线上线下互动发展,文体旅为核心竞争提供了强有力的支持。

基于深度学习的炉内钢坯关键点检测方法

在部分生产线上,钢坯从炉内出炉的过程中,需要依靠人眼判断钢坯是否到达指定位置,到位后再利用推钢机推动炉内的钢坯完成出炉过程。在这个过程中,人眼长时间观察摄像头屏幕容易疲劳,人工劳动强度大成本高,生产工作效率较低。针对以上问题,文中提出利用机器视觉系统替代人类视觉系统进行钢坯位置的实时定位,首先将钢坯定位问题转换为关键点检测问题,然后提出了基于ResNet网络和基于关键点分割网络(Key Point Segmentation Network,KPSN)的两种模型来进行关键点检测,最后,通过测试和分析所提出的两种方法,提出了多方法融合的关键点检测方案,降低了极端情况下误检的风险,实际应用表明,文中所提方法具有较高的鲁棒性,达到了实际应用的要求。

应用于社交新媒体的企业推广平台设计

社交新媒体的快速发展,使得人们倾向于通过社交媒体将生活见闻进行分享,并以此为基础发表对事物的看法和观点。换言之,社交媒体掌握了第一手市场发展趋势和消费者信息,企业也可以通过这一载体获得关键数据。当今时代,越来越多的企业通过社交媒体进行推广,如何利用社交媒体的数据信息进行分析研究,明确其潜在的商业价值,也是企业未来发展的可参考依据。

IHCCD:非规范手写汉字识别数据集

目的随着深度学习技术的快速发展,规范手写汉字识别(handwritten Chinese character recognition,HCCR)任务已经取得突破性进展,但对非规范书写汉字识别的研究仍处于萌芽阶段。受到书法流派和书写习惯等原因影响,手写汉字常常与打印字体差异显著,导致同类别文字的整体结构差异非常大,基于现有数据集训练得到的识别模型,无法准确识别非规范书写的汉字。方法为了推动非规范书写汉字识别的研究工作,本文制做了首套非规范书写的汉字数据集(irregular handwritten Chinese character dataset,IHCCD),目前共包含3755个类别,每个类别有30幅样本。还给出了经典深度学习模型ResNet,CBAM-ResNet,Vision Transformer,Swin Transformer在本文数据集上的基准性能。结果实验结果表明,虽然以上经典网络模型在规范书写的CASIA-HWDB1.1数据集上能够取得良好性能,其中Swin Transformer在CASIA-HWDB1.1数据集上最高精度达到了95.31%,但是利用CASIA-HWDB1.1训练集训练得到的网络模型,在IHCCD测试集上的识别结果较差,最高精度也只能达到30.20%。在加入IHCCD训练集后,所有的经典模型在IHCCD测试集上的识别性能均得到了较大提升,最高精度能达到89.89%,这表明IHCCD数据集对非规范书写汉字识别具有研究意义。结论现有OCR识别模型还存在局限性,本文收集的IHCCD数据集能够有效增强识别模型泛化性能。该数据集下载链接https://pan.baidu.com/s/1PtcfWj3yUSz68o2ZzvPJOQ?pwd=66Y7。