互联网企业新生代员工激励对工作满意度的影响

本文通过实证分析的方法探究互联网企业新生代员工的激励因素对工作满意度的影响。通过分析得出互联网企业新生代员工工作激励因素可分为公司管理因子、工作价值因子、组织环境因子、工作生活平衡因子这四个主要因子,这四个主要因子都会正向影响新生代员工的工作积极性,并且都与新生代员工的工作满意度呈正相关。

结合邻域特征与IDCSCM的红外与可见光图像融合

提出了一种结合邻域特征与改进双通道脉冲发放皮层模型(Improved Dual-Channel Spiking Cortical Model,IDCSCM)的红外与可见光图像融合算法。针对传统的脉冲发放皮层模型对于图像较暗区域的处理存在不足,采用双通道脉冲发放皮层模型进行图像融合,并对其进行改进。结合非下采样剪切波对源图像进行分解,同时选用子带图像合适的邻域特征作为IDCSCM的输入激励进行融合。通过实验验证,该方法可以在保留可见背景信息的同时有效地提取红外图像的目标信息,与其他几种方法进行对比,在标准差、信息熵,以及互信息等方面有明显的提高。

基于命名实体识别的试题自动分割方法

试题分割的准确性直接影响着试题库建设的质量。受限于试题文档的类型和编写规范,当前试题自动分割方法在复杂类型和包含富文本信息的试题文档上的准确率仍有待提高。通过将试题中的标题、题号、选项号、答案、解析等关键词抽象为实体,提出了一种基于命名实体识别的试题自动分割方法。将标注的实体作为分割点,实现试题的自动拆分。自建试题语料作为训练数据,并设定了文档预处理规则,对试题中的图表、字体样式等关键信息进行特定标记。构建了多个实体识别模型进行实验,结果表明:基于BERT+双向长短时记忆(Bi-LSTM)+条件随机场(CRF)的实体识别模型F1值相对于Bi-LSTM+CRF模型和CRF模型分别提升了3.31%和13.17%。

基于单阶段的多人脸动态检测系统

针对当前人脸签到效率偏低的问题,提出了一种基于单阶段的多人脸动态检测方案。首先输入包含人脸的图片,经过MobileNet卷积提取特征,接着送入FPN网络提取多尺度候选框,最后输入到上下文模块完成检测和分类。在实验对比过程中,将改进的单阶段网络与传统的目标检测网络以及卷积神经网络进行对比,改进后的方案因其出色的结构有效地减少了时间成本,在CPU环境中,在720P以及VGA视频总用时相比HOG方案快了至少2倍;在GPU环境中,对720P以及VGA视频相比CNN方案,检测速率分别提高了17.8%和1.3%。另外,在精度方面,检测的难度越大,提出的方案越有优势。当每帧人脸介于3~5个之间时,相较于HOG、Haar以及CNN方案,分别提高了约20.7%,18.4%和11.7%;当每帧人脸介于6~10个之间时,相较于HOG、Haar以及CNN方案分别提高了约52.5%,53.0%和34.4%。

先进青年典型评选表彰的价值及其实现途径

先进青年典型评选表彰是中国共产党开展典型示范教育工作的重要环节,是选树先进青年典型、反映青年追求进步、体现青年精神品格的优秀青年评选活动。开展先进青年典型表彰评选表彰,能够突显中国青年传承永久奋斗的光荣传统,践行社会核心价值观的精神追求,坚守理想信念的政治灵魂,肩负实现中华民族伟大复兴的时代责任。新时代,我们应从规范评选、组织宣传、维护荣誉上着力,促进先进青年典型评选表彰活动价值的实现。