数字经济、乡村振兴与农民高质量就业

本文以乡村振兴战略视角为切入点,实证检验数字经济对农民就业质量的影响、异质性与传导机制。研究结果表明:数字经济发展能够显著促进农民就业质量提升,经过工具变量法以及一系列稳健性检验后,该结果仍然显著。此效应在西部地区更为显著,且主要促进了低技能农民群体的就业质量。此外,基于乡村振兴视角下的中介效应分析发现,数字经济可以通过优化农村产业结构和实现农民生活富裕进而提升就业质量。基于此,本研究进一步为政策制定者丰富了在乡村振兴与数字中国战略背景下提升农民就业质量可能的路径选择。

深度监督对齐的零样本图像分类方法

针对零样本图像分类中属性向量的类别区分性差及对可见类别产生分类偏好的问题,提出一种深度监督对齐的零样本图像分类(DSAN)方法.DSAN构造类语义的全局监督标记,与专家标注的属性向量联合使用以增强类语义间的区分性.为了对齐视觉空间和语义空间的流形结构,采用视觉特征和语义特征分类网络分别学习2种空间特征的类别分布,并且无差异地对齐两者的分布.利用生成对抗网络的原理消除特征间的本质差异,以按位加的方式合并视觉特征和类语义特征,并利用关系网络学习两者间的非线性相似度.实验结果表明,DSAN在CUB、AWA1和AWA2数据集上对可见类别和未见类别的调和平均分类准确率比基线模型分别提高了4.3%、19.5%和21.9%;在SUN和APY数据集上,DSAN方法的调和平均分类准确率分别比CRnet方法高1.4%和2.2%,这些结果证明所提方法的有效性.

基于深度监督学习的零样本跨模态检索方法

针对当前零样本跨模态检索的研究中未兼顾类别匹配和对应匹配的问题,提出一种基于深度监督学习的零样本跨模态检索方法。对3种类型的图文数据对进行了区分,分别是来自同一类别并且匹配的数据对,来自同一类别但不匹配的数据对,以及来自不同类别的数据对;在保持图文类别匹配关系的条件下,为了进一步实现两者的对应匹配,构造了两种基于掩码的匹配约束条件,一种是隐藏同一类别但不匹配的另一模态数据,约束不同类别的图文数据之间的匹配关系,另一种是隐藏其他类别的另一模态数据,约束同一类别内的图文数据之间的对应匹配关系;通过对齐视觉空间和语义空间中对应特征的分布结构,再次约束图文间的类别匹配和对应匹配关系;为了增强文本语义的表征能力,以注意力池化从词序列特征中获得语义显著的句子深度表征。实验结果表明,在CUB数据集上,所提方法对图像检索文本和文本检索图像的效果相较基线模型分别提升了5.9%和2.2%;在FLO数据集上的检索效果分别比现阶段表现最佳的方法高4.2%和1.7%。