企业战略转折点:内涵探析与识别工具设计

在深入探析战略转折点内涵的基础上,尝试性地设计具有可量化和可视化特征的新工具—战略性斜率(SS),并阐述运用该工具识别战略转折点的操作方法,为企业战略转折点的识别向可量化和可视化的发展提供了一套实用的分析思路与模型框架。

OpenSees系统识别工具箱开发及应用

OpenSees系统识别工具箱允许用户利用OpenSeesNavigator(Version 2.5)对桥梁或框架等结构建立弹性单元模型,然后导入该结构经历地震等激励信号后的某一阶或某几阶频率及其相应模态(这些模态可以从非线性模拟、试验或现场测试获取)后能够获取结构的弯曲刚度,并在此基础上,通过与无损下的截面弯曲刚度对比,计算相应的刚度动力变化指标,以便用来对结构进行健康状态的评估。本文以OpenSees标准算例为例,分析说明所开发的OpenSees系统识别工具箱如何用于弯曲型结构在经历地震和其他载荷以后的损伤评估。

几种开源英语识别工具包的对比分析

对开源英语语音识别工具包在可用性和识别准确性方面进行了对比评价。所对比的语音工具包为HTK语音工具包、CMU Sphinx系列语音处理系统和Kaldi语音工具包。通过对比分析发现,Kaldi语音工具包提供了最先进和全面的声学模型训练技术支持,具有最出色的识别正确率结果;CMU Sphinx系列语音工具包在提供较为全面的声学模型训练基础上,具有最好的识别效率;而HTK语音识别工具包所提供的训练技术支持最少,并且需要自行开发训练脚本,因此使用难度最大。

会计利润非正常调整及识别工具

在现实中,许多公司无视企业的经营现实,玩弄会计数据于股掌之间,报表中存在大量"精心包装"的会计数据,严重地损害了部分报表使用者的利益。因此,如何识别财务造假,如何计量会计利润中非正常调整的程度,就显得十分重要。文章首先对会计利润非正常调整的表现形式进行分析;其次对目前非正常调整的诸多识别工具进行分类介绍;最后对识别工具的优劣进行评述。

患者身份识别工具/技术的最佳证据总结

目的评价、总结患者身份识别工具/技术的最佳证据,为患者身份识别工具/技术的规范管理提供依据。方法依据循证检索资源的“6S”分类模型系统检索BMJ Best Practice、UpToDate、Joanna Briggs Institute、英国国家医疗服务体系网站、美国国家安全和质量健康服务标准网站及中国知网、万方数据知识服务平台、医脉通、国家卫生健康委员会等网站,对检索的文献采用澳大利亚JBI循证卫生保健中心的文献质量评价标准和证据推荐系统对各类研究进行质量评价及证据推荐级别评定。结果共纳入文献19篇,包括5篇指南、1篇临床决策、9篇专家共识、1篇证据总结、1篇系统评价、1篇政府报告、1篇医院标准。总结出识别工具/技术管理、腕带、照片、身份识别卡、新工具/技术5个方面共16条最佳证据。结论证据应用者在使用证据时需结合相关政策及医疗机构现状,评估患者身份识别工具/技术应用的适宜性,以期实现患者身份识别工具/技术的科学管理,并落实对最佳证据的验证与更新。

急性脑卒中院前急救早期识别工具的研究进展

急性脑卒中是严重危害广大群众生活质量及生命安全的一种常见危急重症,有着较高的发病率、病死率、致残率及复发率。由于人们对急性脑卒中的相关知识或意识匮乏,经常因延误而错失最佳治疗时机。一些新型技术的临床应用给急性脑卒中的临床诊断带来了方便,人们也逐渐了解到,早期对急性脑卒中进行诊断治疗与患者的生存质量有着十分重要的意义。将急性脑卒中加入到急救的范畴并建立一个有效的抢救网络,能够使患者在最短时间内获得有效治疗。急性脑卒中最有效的治疗方法是溶栓抗凝治疗,越早进行溶栓抗凝治疗,临床效果越好,因此,脑卒中早期识别工具应运而生,运用早期识别工具对急性脑卒中患者进行溶栓抗凝治疗临床效果显著。

一阶压力导数——试井解释一种新的识别工具

在试井解释中,通常把压力与时间的对数曲线的斜率定义为导数。本文将一种新的判别方法叫做一阶压力导数(PPD),它是直角坐标中压力—时间关系曲线的斜率。作者假定,当一口井关井进行压力恢复试井时,压力会单调地上升,直到最后稳定为止。这就意味着 PPD 是一个连续下降的函数,直到井内压力完全恢复,导数为零。但是与井筒有关的现象可引起所测压力升高或降低,而与油藏的影响无关。试井分析的第一组函数中,有一个函数是区分井筒控制作用和油藏流体流动影响的函数,PPD是一种非常简单的识别工具,它强调非油藏作用产生的影响,因此,可以避免试井解释中的失误。

菜鸟往哪飞——认请方向 资源资源识别工具——ExeScope

前面谈到了软件的各种界面的资源情况,就软件来说,不同的软件所表现出来的形式基本上离不开前文所表述的形式,然后由于编程语言的多样化,相同的界面、内容在不同的编程中是使用不同的方式去实现的,因此我们真正要去解决的是,根据不同编程语言的规定。

基于YOLOv5的航空维修工具识别

基于YOLOv5的目标检测算法,对图像进行采集、打标、训练,检测了YOLOv5图像识别的精度。结果表明:对于变形小、无重影图像的识别精度高达0.92,对于显示模糊、内容扭曲的图像识别精度为0.76,识别精度降低17.4%。目前,YOLOv5目标检测算法具有较高的识别精度,但仍需针对扭曲、模糊不清的图形进行算法改进。

语音识别开发工具包SRDK的研究与开发

详细介绍了一个语音识别开发工具包SRDK(SpeechRecognitionDevelopmentkits)。该工具包可以方便地完成语音识别的各种任务,并且可以用来对语音识别技术进行研究。SRDK的特点是:ANSIC编写,便于向嵌入式系统进行移植;模块化良好,可以任意拆分组合;内置状态捆绑、训练中的剪枝、段长后处理、SSE(StreamingSingle-InstructionMultiple-DataExtensions)指令集的使用等多种先进技术等。已经使用SRDK开发出实用的语音识别系统。

通用工件识别系统生成工具VisionExpert

本文介绍了通用工件识别系统生成工具VisionExpert的原理、系统结构、设计方法及建造识别系统的实际效果。该开发工具能使建造工件识别系统的时间缩短数十倍,且所建的系统实时性、可靠性都比以往有较大提高。

基于ANTLR4的DDS代码生成工具的设计与实现

当下DDS代码生成工具生成的工程文件冗余、开源代码不能满足项目需要,为此设计并实现基于ANTLR4的DDS代码生成工具,根据IDL文件中定义的数据类型,生成支持CMake构建的工程文件,能够在Windows/Linux等不同平台下的编译。聚焦于识别和处理IDL编程语言的词法、语法及语义分析,基于ANTLR4语言识别工具和实例化模板,构建用户自定义数据结构的DDS应用代码文件。测试结果表明,所提工具支持UI和命令行两种运行方式,具有较好的生成速度,支持IDL标准中定义的多种数据类型和关键字,生成的工程文件支持跨平台编译。

慢性阻塞性肺疾病急性加重的量化评估与识别工具的研究进展

慢性阻塞性肺疾病急性加重(AECOPD)是重要临床恶化事件,导致一系列不良结局。准确评估和识别AECOPD是进一步干预的前提,但AECOPD显著的异质性和对其潜在机制的有限认知,阻碍了精确定义的建立,增加了准确识别的难度。随着对AECOPD认识的深入,新近监测和评估技术相关研究的丰富,各种识别工具、方案和生物标志物不断涌现。本文汇总评估和识别AECOPD的研究进展,为AECOPD的准确识别提供参考,并为未来发展方向作出展望。

基于Harris角点匹配的工具识别方法

图像匹配对于工具识别过程具有重要意义,传统的图像匹配算法匹配过程复杂导致匹配速度慢,在实际应用中有局限。为了提高工具识别的效率,通过分析工具图像特征,设计出一种基于Harris角点特征的图像匹配方法进行工具识别。首先用Harris算法提取工具模板图像与搜索图像角点特征,然后使用归一化互相关匹配算法计算工具模板图像与搜索图像角点特征的相关值,进而确定匹配点对,最后采用RANSAC去除错误匹配点对。通过实际数据验证,基于Harris角点特征的图像匹配方法与传统方法相比,不仅识别速度快,鲁棒性好,而且在实际工程应用中更具适用性。

创业机会识别工具研究现状及未来预测

创业机会是创业行动的起点,潜在的创业者在进行创业活动时的第一项通常是识别创业机会。如何识别出创业机会并对其 进行评估,能够指导创业者选择优质创业机会,通过规避创业风险提升创业价值,加大创业成功概率。创业机会识别作为创业研究的 核心内容和基础出发点,由于现有的创业机会识别方面的内容不够全面,对于构建完整的创业识别整体框架来说仍存在一定的研究缺 陷,本文结合当下创业机会识别工具的研究现状,力求完成对现有创业机会识别的评述,并预测其未来趋势走向。

智能识别辅助工具在肺部磨玻璃结节诊断中的应用研究

目的:在肺部磨玻璃结节(GGN)早期CT图像诊断中,建立智能识别辅助工具,实现降低肺部GGN检测人工投入、提高诊断效率并最终扩大筛查范围。方法:构建肺部GGN智能识别辅助诊断策略,采用肺结节分割方法,从CT图像中获取肺结节轮廓,进而提取轮廓区域内的结节形状、纹理特征;基于轮廓特征构建毛玻璃甄别模型,通过甄别模型鉴定结节是否为毛玻璃结节,提取、量化并评估“毛刺”等恶性征象特征;基于结节区域内形状、纹理、恶性征象等特征建立恶性度评估模型建立恶性度评估机制,实现恶性肿瘤辅助检测功能。结果:通过构建肺部GGN智能识别辅助诊断策略,在测试中可实现肺结节轮廓分割、结节区域特征提取、肺部GGN诊断、“毛刺”等恶性征象检测功能,并可实现结节恶性度评估功能。在性能测试中,34例样本中30例检测正确,整体诊断准确率为88.23%;单样本检测时间为4.5 s,速度明显优于医师单样本平均诊断的23.6 s。结论:构建肺部GGN智能识别辅助诊断策略,可提高临床诊断效率,其整体策略具有实现简单、计算量稳定、查全率高等优点,有助于为临床提供辅助诊断工具,降低临床工作量,在肺癌辅助筛查中具有实践意义和研究价值。

多普勒速度图暴雨判据和短时预报工具研究

对 38 2 4- C波段全相参多普勒天气雷达 1 995～ 1 999年径向速度场资料中逆风区进行统计分析 ,认为近距离逆风区可成为暴雨短时预报的一个有参考价值的判据。并给出人机交互识别逆风区工具的设计和实现方法。

基于Kaldi的普米语语音识别

为提高普米语语音识别系统的性能,引入深度学习模型进行普米语语音识别,该模型是一个高容量复杂的网络模型。以Kaldi语音识别工具包为实验平台,分别训练5种不同的声学模型,且这5种模型中包含一个有4隐层的深度神经网络模型。比较不同声学模型得到的语音识别率发现,G-DNN模型比Monophone模型的语音识别率平均提升49.8%。实验结果表明,当增加训练集的普米语语音语料量时,基于深度学习的普米语语音识别率会提升,而基于深度学习的普米语语音识别系统的鲁棒性比其余4个声学模型的普米语语音识别系统的鲁棒性更强。

原生广告的可识别性研究

原生广告是传统广告向互联网移动广告的进阶,其既是乘势而上的创新成果,也是挑战消费者判断能力的风险产品。原生广告在本质上仍属于广告法调整的范畴,应具有可识别性。但现实中,广告隐匿化、推广场景化和匹配个性化导致原生广告带有显著的弱识别性,不仅与广告法的法定要求相抵牾,且衍生出侵害消费者权益、阻滞市场监管和妨碍社会诚信建设等法律风险。本文认为,就提高可识别性的规制模式而言,因广告主和平台在广告制作发布中具有话语权和主导性,故应由其共同建立内部自律体系,再辅之以由广告监管部门及行业协会构成的外部监管体系,形成内外“双管齐下”的模式;就提高可识别性的工具而言,可从用语选择和外观表现两方面入手分别创设匹配度较高的识别工具,确保消费者能够快速、便捷和高效地识别出原生广告的商业推广属性。