基于改进YOLOv4-Tiny的成捆原木端面检测算法

原木贸易过程中,原木材积的精确测量与经济效益直接相关。通常,同一批木材的长度相对固定,其材积计算依赖于原木端面检测算法。但是,原木端面形状各异、数量不一,给成捆原木端面检测带来巨大的挑战。因此,为了减少原木端面图像中的漏检原木数目,使模型能够更加完整地识别图像中的所有原木,同时考虑算法模型的可移植性,提出一种基于改进YOLOv4-Tiny的成捆原木端面检测模型,通过引入压缩和激励(Squeeze and Excitation,SE)网络实现注意力机制以增强目标原木的特征,同时将YOLOv4-Tiny的解码网络中的卷积层改为深度可分离卷积(Depthwise Separable Convolution,DSC),减少了模型的参数量。实验结果表明,所提出的模型能够有效地提高原始YOLOv4-Tiny的检测性能,精准率达到了93.3%,召回率达到了95.07%,同时模型的权重大小相比较原始模型减少了29.91%。

大数据背景下高校网络思想政治教育挑战及对策研究

我们正处于大数据时代,物联网、互联网等新型技术的发展促进了它的到来,而大数据时代所带来的一切正在悄然的影响着我们的生活。高校网络思想教育是目前我国高校根据当前的时代特征提出的新型教育模式,它以高校网络作为依托,高校网络内部含有大量的信息,而且这些信息与大学生的思想动态、生活实际有着较大的关联,能够影响到自身的大学生的思想以及行为,海量的信息对高校思想政治教育产生了一定影响,因此负责高校网络思想政治的教师应该正视这些影响,对这些信息合理的进行运用,让高校网络思想政治教育在大数据这一背景下顺利的进行。

大数据应用于高校毕业生就业工作的现状与内涵研究

本文介绍了大数据的定义和当前大学生就业信息化建设的现状,提出将大数据应用于高校学生就业工作中提高就业率的具体方法.

从五大发展理念看高校班级生态系统建设

在党的十八届五中全会上,习近平同志系统论述了创新、协调、绿色、开放、共享"五大发展理念"。从国家发展的层面来说,五大发展理念是治国理政、社会发展的方针和原则,是宏观的目标和正确的方向。从高校班级生态建设这个角度来看,五大发展理念同样有其积极的意义和运用的价值。