家校合作“融合—流动—生成”路径探索——以玉林市玉东新区实验小学为例

本文以玉林市玉东新区实验小学为例,从消弭教育场域鸿沟、促成优质教育资源共享、培育家校合作文化等方面探索构建“融合—流动—生成”的家校合作路径。

要素流动对城乡融合发展的影响机理与空间分异研究

城乡要素双向自由流动有利于提高要素配置效率和优化城乡关系,促进城乡融合发展。现有关于要素流动对城乡融合发展的研究主要围绕传统生产要素对城乡融合发展的研究展开讨论,鲜有文献将数据这一新型生产要素纳入城乡要素流动范围并探索其对城乡融合发展的影响机理。基于2010—2021年中国31个省份的面板数据,在测算要素流动、城乡融合发展水平的基础上,构建双向固定效应模型、地理加权回归模型和中介效应模型实证检验要素流动对城乡融合发展的影响效应及作用机制。研究发现:第一,全国要素流动总指数呈现出小幅度增长的态势,位于均值之上的地区中64%是城乡融合发展试验区,说明城乡融合发展政策实施具有重要的引导作用;第二,要素流动显著促进城乡融合发展,这一结论在引入城乡之间距离作为工具变量进行内生性检验、采用删除4个直辖市和缩短时间窗口的方法进行稳健性检验之后仍然成立;第三,空间异质性分析中,劳动力、土地和数据要素始终表现出促进城乡融合发展的作用,随着时间的推移,土地要素对不同地区城乡融合发展影响程度逐渐增强、影响范围逐步扩大,技术要素对城乡融合发展的促进逐渐凸现,由华东和华南地区向东北和西南地区转移;第四,在要素流动影响城乡融合发展的过程中,电商销售是要素流动影响城乡融合发展的重要途径,农业机械化和产业结构变迁并未发挥出中介变量的作用,不同于已有的研究结果。因此,今后持续深化城乡融合发展的内涵与外延、拓展深度与广度;始终以习近平新时代中国特色社会主义思想为指导,运用科学的世界观和方法论,坚持整体推进与试点示范相统一的指导原则,推广实践中形成的典型经验。研究结论为城乡要素双向合理流动的机制建立、城乡融合发展体制机制的健全提供了理论和经验上的参考。

基于双重注意力机制生成对抗网络的偏振图像融合

针对单一强度图像缺少偏振信息,在恶劣天气条件下无法提供充足场景信息的问题,本文提出了一种基于双重注意力机制生成对抗网络用于强度图像和偏振度图像进行融合。算法网络由一个包含编码器、融合模块和解码器的生成器和一个鉴别器组成。首先源图像输入到生成器的编码器中,经过一个卷积层和密集块进行特征提取,然后通过含有注意力机制的纹理增强融合模块中进行特征融合,最后通过解码器得到融合图像。鉴别器主要由两个卷积模块和两个注意力模块组成,在网络训练过程中,通过不断博弈,迭代优化生成器网络参数,使生成器输出既保留偏振度图像的稀疏特征又不损失强度图像信息的高质量融合图像。实验表明,该方法得到的融合图像在主观上纹理信息更丰富,更符合人眼的视觉感受,并且在客观评价指标中SD提升约18.5%,VIF提升约22.4%。

基于残差密集融合对抗生成网络的PET-MRI图像融合

为了增强核磁共振与正电子发射断层扫描图像融合的纹理细节,摆脱人工设计融合规则对先验知识的依赖.提出了自适应的残差密集生成对抗网络(adaptive dense residual generative adversarial network,ADRGAN)来融合两种模态的医学图像.ADRGAN设计了区域残差学习模块与输出级联生成器,在加深网络结构的同时避免特征丢失;然后,设计了基于自适应模块的内容损失函数,强化输出融合图像的内容信息;最后,通过源图像的联合梯度图与融合图像的梯度图构建对抗性博弈来高效训练生成器与鉴别器.实验结果表明,ADRGAN在哈佛医学院MRI/PET数据集的测试中峰值信噪比和结构相似度分别达到55.2124和0.4697,均优于目前最先进的算法;所构建的模型具有端对端和无监督两特性,无需人工干预,也不需要真实数据作为标签.

多路径生成对抗网络的红外与可见光图像融合

生成对抗网络在红外与可见光图像融合领域受到广泛关注,但单路径进行融合容易丢失浅层信息、分支路特征提取融合能力有限。提出一种基于多路径生成对抗网络的红外与可见光图像融合方法。在生成器端,利用源图像与导向滤波结果构建3条输入路径提取更多源图像特征信息,以获得细节更丰富的融合图像;然后,卷积层加入掩码注意力机制模块,提升显著信息的提取效率,引入密集连接和残差连接,在提升特征传递效率的同时可获取更多源图像重要特征信息。在鉴别器端,采用双鉴别器估计红外与可见光图像的区域分布,避免单鉴别器网络丢失对比度信息的模态失衡问题。在TNO数据集上进行了实验,实验结果表明,所提算法在5个客观评估指标上4项取得了最好结果,优于多数主流算法,在主观评估方面,所提算法保留了更多的纹理细节信息,具有更好的视觉效果。

以新质生产力推动出版深度融合发展——基于生成式人工智能的视角

分析新质生产力对融合出版的赋能价值,为推动出版深度融合提供助力。文章从理念、战略、实践三个层面出发,系统研究生成式人工智能对出版深度融合的推动作用,指出在理念启迪层面,“新质”理念赋能融合出版主体,驱动融合出版劳动工具优化,拓展融合出版劳动对象;在战略转型层面,基于知识服务提供商、全媒体出版传播体系的定位,新质生产力推动知识驱动的内容生产走向数据驱动的知识生产,并指引了出版深度融合发展战略转型的五个着力点;在实践推动层面,“新质”促进出版深度融合发展走向知识生成的整合化、知识管理的全域化以及知识传播的智能化。

基于模型融合和生成网络的有效阵位智能决策方法

军事智能技术是当前最具活力的前沿领域和未来无人装备发展的必然趋势。针对无人平台在复杂环境下自主决策可靠性和实时性的双重需求和现有基于规则推演的作战仿真技术在动态性和灵活性方面的不足,采用原理分析与实验验证的研究方法,在某型无人平台射击实验数据集的基础上,围绕攻击决策的有效阵位识别环节,将其转换为机器学习领域类别不平衡的二分类问题,综合采用相关性分析、特征工程、模型融合技术构建高实时性和灵活性的有效阵位智能决策模型,并提出基于ICGAN-Stacking不平衡分类架构对少数类样本进行定向扩充,实现数据增强和模型性能提升。实验结果表明:所提方法召回率提升了4.1%、精确度提升了0.4%、F1值提升了1.5%、AUC值达到90.9%,能够满足无人平台执行作战任务实时性和可靠性需求。

基于多通道多步融合的生成式视觉对话模型

当前视觉对话任务在多模态信息融合和推理方面取得了较大进展,但是,在回答一些涉及具有比较明确语义属性和位置空间关系的问题时,主流模型的能力依然有限。比较少的主流模型在正式响应之前能够显式地提供有关图像内容的、语义充分的细粒度表达。视觉特征表示与对话历史、当前问句等文本语义之间缺少必要的、缓解语义鸿沟的桥梁,因此提出一种基于多通道多步融合的视觉对话模型MCMI。该模型显式提供一组关于视觉内容的细粒度语义描述信息,并通过“视觉−语义−对话”历史三者相互作用和多步融合,能够丰富问题的语义表示,实现较为准确的答案解码。在VisDial v0.9/VisDial v1.0数据集中,MCMI模型较基准模型双通道多跳推理模型(DMRM),平均倒数排名(MRR)分别提升了1.95和2.12个百分点,召回率(R@1)分别提升了2.62和3.09个百分点,正确答案平均排名(Mean)分别提升了0.88和0.99;在VisDial v1.0数据集中,较最新模型UTC(Unified Transformer Contrastive learning model),MRR、R@1、Mean分别提升了0.06百分点,0.68百分点和1.47。为了进一步评估生成对话的质量,提出类图灵测试响应通过比例M1和对话质量分数(五分制)M2两个人工评价指标。在VisDial v0.9数据集中,相较于基准模型DMRM,MCMI模型的M1和M2指标分别提高了9.00百分点和0.70。

变尺度特征融合与交叉训练的医学报告生成方法

在对医学影像自动生成文本报告的过程中,针对病灶尺寸小、形状不规则、训练数据量少等因素易导致影像报告出现误诊、漏诊的问题,提出变尺度特征融合与交叉训练的医学报告生成方法.首先将条件全局池化后的粗粒度特征与随机丢弃后的细粒度特征相融合,增强模型对不同尺度病灶的感知能力;然后通过整体数据和局部细节双路交叉训练的策略间接丰富数据集,增强模型的鲁棒性,并在双路中分别使用通道分离思想进一步挖掘影像的通道信息;最后通过多头注意力编解码网络,得到准确的医学报告.在IU-X-Ray和MIMIC-CXR数据集上与其他多种方法进行实验的结果表明,METEOR与BLEU-2分数分别提升5.70%和3.13%,所提方法可以有效地提升生成报告的可读性与准确性.

要素流动何以推动县域城乡融合:经验观察与逻辑诠释——以佛山市南海区全域土地综合整治为例

在以“人”为核心的发展理念驱动下,县域城乡融合格局存续和演化的根源与要素流动紧密关联,要素流动、对接与组合构成其基础动力与逻辑起点。本文以佛山市南海区全域土地综合整治为观察样本,将其置于“要素-结构-功能”框架下诠释要素流动与县域城乡融合的内在逻辑。研究发现,县域城乡融合是以土地要素为核心撬动城乡“人”与“业”的复杂动态过程。在土地要素市场化配置的前置情境下,通过建立全周期利益平衡机制与强化政治任务特性促进资本要素流动与组合,借助土地空间整治与土地开发权的再配置推动形成农民非农化的就业结构。进一步立足城乡投资和就业结构变化,通过“工业上楼”与差异性的市民化策略强化城乡系统福利供给能力,最终形成县域城乡融合的整体局面。据此,在“大国大城”基础上推进“大国小城”战略,坚持“在集聚中走向融合”的发展取向,通过充分而全面的要素流动、结构转型与功能整合,整体推进以“人”为核心的县域城乡融合。

基于生成对抗网络的多特征融合去雾技术

为提高图像清晰度,解决传统图像在去雾过程中存在的特征提取困难、去雾不彻底等问题,提出一种基于生成对抗网络的多特征融合端到端去雾网络。该网络由生成器和判别器组成,生成器采用编解码结构,通过多特征提取融合(MFEF)块提取多种感受野下的高维表征信息。判别器使用一系列卷积计算对生成图像和清晰图像进行特征差异分析,引导生成器输出更加真实的去雾图像。实验结果表明,该算法在有效消除雾霾干扰的同时,能够最大限度地保留图像的原始色调。与现有方法相比,该算法在峰值信噪比、结构相似性客观评价指标上分别提升了2.588 dB、2.66%。

产教融合背景下高职院校校企人才双向流动现状及影响因素研究

深化产教融合、坚持校企合作对实现校企合作共赢、促进产业转型升级和提升职业教育质量有着重要的现实意义。合理高效的校企人才双向流动为校企合作、产教融合搭建了互通、互助、互利的立交桥。但目前,校企人才双向流动尚面临诸多现实困境与阻碍,如流动主体内生动力不足、流动政策不完善、机制构建不健全等。要持续推动校企人才双向流动,提高实效性,需要整合政府、行业、企业、学校等多方力量,逐步形成政府统筹、行业牵头、校企联动的协同保障机制。

基于增强全局-局部特征融合的视频描述生成方法

现有的视频描述生成方法提取的特征及特征组合的方式较为简单,导致模型丢失了部分与视频描述相关的重要语义信息,限制了对视频内容的准确描述和理解。分析存在的不足,提出了一种基于增强全局-局部特征融合的视频描述生成方法。首先采用不同特征提取器分别对视频片段提取局部特征和全局特征,为了建模不同级别特征(局部和全局)的相关性,利用特征融合增强网络进行特征融合,丰富模型的特征信息。解码器使用的双向长短期记忆网络,并在其后加入重构网络,重构经编码器处理得到的视频特征序列,最终经过长短期记忆网络生成视频的描述语句。在MSVD与MSR-VTT数据集上的实验结果表明,提出的模型可以显著提高生成的描述语句的准确性。

在流动中走向融合:推动城乡融合发展的实现机制——基于陕西省F县的案例考察

能否在人口快速流动的城乡社会转型发展中加快推进城乡融合发展,是实现农业农村现代化不容忽视的问题。基于城乡融合发展的流动性增强和空间转向的双重基础,通过陕西省F县城乡融合发展实践的案例分析,探究流动情境下城乡融合发展的实现逻辑。研究发现,流动性内嵌于城乡融合发展过程,通过人口流动的表征对传统城乡二元结构带来地域性变化和社会关系转变;在“乡—城”流动、“城—乡”流动和“城乡两栖”的多元人口流动样态下,城乡融合发展实现过程呈现跨域协同机制、关系协调机制和情感维系机制,表现出在流动中走向融合的内在逻辑。推进城乡融合发展,要突破传统二元结构对城乡融合发展研究的单一图解,在流动性引致的城乡社会变迁中,加强城乡物理空间、社会空间和情感空间的融合,进而促进城乡秩序均衡。

基于生成对抗网络的轻量化图像融合算法

为解决常规图像融合算法因体积过大导致的复杂度高、存储空间需求较大、计算资源占用多、部署困难等问题,通过在目标感知双对抗学习(target-aware dual adversarial learning,TarDAL)网络中引入深度可分离卷积(depthwise separable convolution,DSConv)与卷积块注意力模块(convolutional block attention module,CBAM),提出了一种轻量化图像融合算法。将生成器结构中的传统卷积层分解为深度卷积和点卷积2个部分,形成深度可分离卷积,实现算法轻量化,降低计算成本与参数量。对源图像提取的特征使用CBAM混合注意力机制处理,使得网络在学习特征时更关注重要的通道与空间特征,提升融合图像的特征表达能力。在M^(3)FD数据集上的测试结果表明,与原TarDAL算法相比,轻量化算法在主观评价方面更好地保留了细节与纹理,削弱了强光的干扰;在客观评价方面,图像评估指标变化小。轻量化算法生成的融合图像质量良好,模型参数量较原TarDAL算法下降了86.24%。

基于自监督注意和图像特征融合的文本生成图像方法

现有的层级式文本生成图像的方法在初始图像生成阶段仅使用上采样进行特征提取,上采样过程本质是卷积运算,卷积运算的局限性会造成全局信息被忽略并且远程语义无法交互。虽然已经有方法在模型中加入自注意力机制,但依然存在图像细节缺失、图像结构性错误等问题。针对上述存在的问题,提出一种基于自监督注意和图像特征融合的生成对抗网络模型SAF-GAN。将基于ContNet的自监督模块加入到初始特征生成阶段,利用注意机制进行图像特征之间的自主映射学习,通过特征的上下文关系引导动态注意矩阵,实现上下文挖掘和自注意学习的高度结合,提高低分辨率图像特征的生成效果,后续通过不同阶段网络的交替训练实现高分辨率图像的细化生成。同时加入了特征融合增强模块,通过将模型上一阶段的低分辨率特征与当前阶段的特征进行融合,生成网络可以充分利用低层特征的高语义信息和高层特征的高分辨率信息,更加保证了不同分辨率特征图的语义一致性,从而实现高分辨率的逼真的图像生成。实验结果表明,相较于基准模型(AttnGAN),SAF-GAN模型在IS和FID指标上均有改善,在CUB数据集上的IS分数提升了0.31,FID指标降低了3.45;在COCO数据集上的IS分数提升了2.68,FID指标降低了5.18。SAF-GAN模型能够有效生成更加真实的图像,证明了该方法的有效性。

基于多判别器双流生成对抗网络的红外与可见光图像融合

针对现有的红外与可见光图像融合方法对源图像信息保留不充分的问题,改进了一种基于多判别器双流生成对抗网络(Generative Adversarial Network,GAN)的红外与可见光图像融合算法。改进的GAN融合框架包含一个生成器与四个判别器,将差分图像作为辅助信息,从而进一步提升网络的融合性能。算法中的差分图像不仅被作为源图像的附加信息,引导生成器关注不同模态图像的独特信息,还被用作真实数据分布,协助差分判别器与生成器进行对抗训练。所改进网络模型中,生成器采用双编码器-单解码器结构,其中编码器旨在提取不同模态特征,主要采用密集连接结构,并结合注意力模块;解码器旨在根据联结高维特征重构出融合图像。判别器对输入图像是来自真实图像还是融合图像进行判断,并根据判断的结果对生成器进行约束优化。实验结果表明,相较于对比算法,所提算法在主观判读和客观指标评价两方面均取得了更优异的融合效果。

要素流动对城乡融合发展的影响研究——以长三角地区为例

实现城乡融合发展的关键在于深化要素市场化配置改革,保障城乡要素的自由流动和平等交换。基于熵值法,对2012—2020年长三角地区41市的城乡融合发展水平进行测度,并采用最小二乘法(OLS)模型探究长三角地区城乡间的要素流动对城乡融合发展水平的影响及城市偏向政策在其中的调节效应。研究表明,长三角地区城乡融合发展水平空间分布不均衡,城乡深度融合地区多为经济发达城市,安徽省城乡融合发展水平最低。全局上看,长三角地区人力、资金、产业要素的流动对城乡融合发展的影响最显著,其中人力和资金要素流动产生的驱动作用为正,产业要素流动的影响为负。城市偏向政策在要素流动影响城乡融合发展过程中起到负向调节作用,抑制要素流动对城乡融合发展的促进作用。

人口流动对城乡融合发展的影响机理与对策研究

从理论看,人口从物理空间和虚拟空间实现了流动,并分别从流出侧和流入侧作用于城乡之间的要素流动、产业结构、经济增长,进而影响城乡融合发展。从实践看,立足农村,流出侧的农村劳动力在大规模向城市流动中,分化为传统农民、离乡农民、离土农民、新农人四类,并且呈现出各类农民动态转换、诉求差异化、规模趋势差异化等特征;流入侧的流动人口主要包括涉农政府投资和市场投资人群以及涉农的实地消费人群和平台消费人群。大量人口借助数字经济的赋能,实现了向农村的投资或消费流动,实现了人、财、物的从城市向农村流动。为进一步促进城乡融合,需要从要素市场、政策环境、教育培训、基础设施、公共服务、土地制度、数字经济等方面深化改革。

县域城乡融合背景下的要素双向流动:地方经验及创新路径——来自全国五类县城的调查与思考

推动城乡要素双向流动是实现县域城乡融合的重要基础,也是构建新型工农城乡关系的基本要求。基于全国五类县域典型个案的实践经验,当前推动县域城乡要素双向流动的创新路径可以总结为:通过空间一体化治理推进城乡要素均衡流动,通过产业融合化发展促进城乡要素持续流动,通过服务均等化供给保障城乡要素有序流动以及通过要素市场化配置加快城乡要素自由流动。在县域城乡加速融合的宏观背景下,立足于要素流动市场化配置、要素管理制度化引领、要素配置区域化均衡、要素收益均等化共享的总体目标,需从创新县域空间治理体系、健全县域城乡市场体系、完善县域现代化产业体系、推进公共服务体系转型、全面深化要素制度改革五方面着手推进,推动形成更为高效的城乡要素双向流动新格局。