改进Bot-SORT的边坡落石监测方法

针对边坡落石监测中存在的目标尺寸小、石块与背景特征差距小、落石目标运动速度快等问题,提出一种基于检测的改进Bot-SORT多目标跟踪算法。在检测部分对YOLOv7模型进行改进,引入注意力机制,提升模型对石块特征的提取能力,并使用归一化高斯Wasserstein距离作为真值框与预测框的距离度量方式,降低模型对小目标的漏检率;在跟踪部分引入GIoU距离匹配方式,有效跟踪快速运动的落石。通过实景拍摄及Unity仿真方式建立训练及测试数据集,消融实验和对比实验结果表明,本文改进算法能够有效提高落石的检测率和跟踪精度。

基于风险矩阵的BOT-TOT-PPP项目融资风险评估

风险评估在BOT-TOT-PPP项目中至关重要。本文通过大量案例调研指出,现阶段BOT-TOT-PPP项目融资的风险因素来源于项目外部的政治、经济、文化、社会(环保)以及内部的合同制订、工程技术能力、管理能力和投融资能力方面。风险矩阵和Borda序值对风险的量化评估表明,此类项目现阶段的关键风险集中在政府项目融资管理的专业化水平较低、合同双方对关键指标的确定不合理、投融资管理和工程实施存在问题等方面。

谢尔西《第八钢琴组曲(Bot-ba)》曲式分析及演奏提示

意大利著名现代音乐作曲家贾钦多·谢尔西被成为是"20世纪最有创造力的作曲家",他《第八钢琴组曲(Bot-ba)》是他的第一部"单一音"器乐作品,以"单一音"的分析方法为切入点,分析作品中"音"之间的内在联系,表现内容以及演奏要旨。

布尼氏动作熟练度测试(BOT-2)在智力障碍儿童动作发展评估中的应用及对我国的启示

动作发展是儿童早期发展的重要领域,与个体的认知、语言、情绪情感和社会性发展密切相关。智力障碍儿童通常伴有不同程度的动作发展问题,阻碍了其健康发展。科学地评估智力障碍儿童的动作发展水平是提高干预有效性的必要前提。布尼氏动作熟练度测试(BOT-2)是目前国际上广泛应用于智力障碍儿童动作发展的评估工具之一。采用文献分析法对BOT-2的产生及发展、测试体系、信效度及应用现状进行系统梳理,研究认为,BOT-2是一种信效度较高的评估工具,由4个测试领域的8项分测试组成,具有评估范围广、评估指标细和评估标准严的特点,主要用于评估智力障碍儿童的动作发展水平、检验干预效果。通过对BOT-2的解读,结合我国国情,在理念、思路和方法上提出对构建我国智力障碍儿童动作发展评价体系的启示:以时代需求为导向,走与国际化接轨之路;以精准康复为导向,构建动作发展评价体系;以健康促进为导向,发挥大数据信息整合作用。

BOT-西部基础设施融资的新思路

西部大开发是我国推进经济持续稳定发展战略中必不可少的一个环节 ,新的形势下政府对中西部开发的支持主要表现在加快其基础设施的建设 ,而BOT方式作为基础设施投融资方式的一种创新 ,将在西部基础设施建设中受到广泛的重视 ,本文论述了在西部基础设施建设中引进BOT方式的必要性和可能性 ,并对当前存在的困难提出了解决思路 ,以期通过BOT方式缓解西部经济发展的“瓶颈”制约 。

生成式AI服务文心一言的用户体验研究

研究了生成式AI服务文心一言在年轻用户群体中的用户体验。通过问卷调查、深度访谈和参与观察等方法,全面分析了用户对文心一言的使用经验、满意度及存在的问题。研究发现:文心一言在易用性和个性化服务方面表现良好,但在某些特定领域和复杂问题上的回答准确性仍须提升。基于这些发现,提出了增强数据收集和模型训练、提升模型性能、优化交互设计、专业知识回答能力提升、建立有效的用户反馈机制等改进建议,旨在提升文心一言的用户体验和服务质量。

关注社交异配性的社交机器人检测框架

随着社交机器人的迭代,其倾向于与正常用户进行更多交互,对其检测变得更具挑战性。现有检测方法大多基于同配性假设,由于忽视了不同类用户间存在的联系,难以保持良好的检测性能。针对这一问题文章提出一种关注社交异配性的社交机器人检测框架,以社交网络用户间的联系为依据,通过充分挖掘用户社交信息来应对异配影响,并实现更精准的检测。文章分别在同配视角和异配视角下看待用户之间的联系,将社交网络构建为图,通过消息传递机制实现同配边和异配边聚合,以提取节点的频率特征,同时利用图中各节点特征聚合得到社交环境特征,将以上特征混合后用于检测。实验结果表明,文章所提方法在开源数据集上的检测效果优于基线方法,证明了该方法的有效性。

基于AHP和云模型的公路BOT项目风险管理研究

为了降低公路BOT项目的管理风险,保证项目的顺利实施,提出了基于层次分析法和云模型的风险评估体系。从公路BOT项目全寿命周期出发,基于故障树法识别了项目各阶段的风险源,利用层次分析法确定了各风险指标的权重。在此基础上引入风险随机性和模糊性概念,利用模糊数学将风险指标模糊化,结合云模型理论和风险矩阵理论,确定了公路BOT项目的风险的等级,并以某实际公路BOT项目为例,成功验证了本文提出的风险评估体系的有效性。研究成果可以为公路BOT项目风险防控提供依据,为保障BOT项目顺利实施提供新视野。

数实融合背景下数字道路的应用场景和建设模式探讨

数实融合背景下数字道路建设应运而生,为探讨数字道路最优建设模式,文章首先分析数字道路的演变历程,总结数字道路的特征,并提出数字道路的应用场景。接着,对于数字道路几种常见的建设模式进行对比分析,从项目所有权归属、数据价值、体系安全等方面综合考虑认为PPP模式中的BOT模式可以作为数字道路的最优建设模式。研究结果有利于优化数字道路等新基建项目的建设模式,为政府决策提供依据,提高项目的建设效率和运营质量。

风险分担机制下城市污水处理BOT项目特许定价研究

特许定价在BOT项目中占据核心地位。为了降低城市污水处理BOT项目的管理风险,基于风险分担理论,深入探讨风险分担与绩效考核之间的逻辑关系及边界条件。针对社会资本承担的风险,通过将项目绩效考核与特许价格挂钩,提出基于项目绩效考核支付系数的特许定价模型,这不仅填补了相关研究的空白,也进一步完善了调价机制。通过项目实践验证,该模型在实际应用中取得了显著成效。

多粒度专利视角下社交机器人发展态势研究

对社交机器人专利进行多维多粒度研究,揭示其发展概况与关键技术演化态势,为社交机器人所在公共管理、舆情监测等不同应用中的发展部署提供决策支撑。首先,运用专利计量法从时间、地域等方面进行粗粒度分析,解释社交机器人技术发展趋势,挖掘技术热点。其次,提出关键词抽取与分级合作关系网挖掘方法,获取关键技术共现网络与发明人分级合作关系网络。最后,利用Neo4j图数据库和Gephi软件,实现社交机器人关键技术的细粒度分析与可视化展示。对Innography收录的社交机器人专利数据进行分析,得到该技术活动水平、地域流动关系,以及关键技术领域与发明人全局、分级合作关系网络。结果表明该方法能够较好地发现社交机器人技术主题与合作发展态势。

基于链接预测匹配的动态社交机器人检测方法

在线社交网络中机器人集群的恶意协同活动威胁了正常用户信息安全,影响了社交网络的信用体系,进行社交网络机器人账号有效检测势在必行。针对现有基于社交图的检测方法难以刻画时序社交图中的动态的链接行为的问题,提出基于链接预测匹配的动态社交网络机器人检测方法。该方法基于已知节点的链接行为,对机器人和正常用户节点分别建立节点链接预测模型并学习两类节点的链接行为的特性,通过考察未知节点链接行为关于两类链接预测模型的匹配度实现节点属性的分类。在Twitter数据集上,相比于部分主流未采用时序数据的基线方法,该方法检测准确率有显著提升,验证了对时序数据利用的有效性。

基于非局部和门控轴向注意力的行人重识别

为进一步改善行人重识别技术在实际应用中的表现,通过引入自注意力机制,提出一种结合非局部模块和门控轴向注意力模块的行人重识别方法。该方法将自注意力模块插入到重识别网络卷积层中,通过非局部模块同时捕捉全局和局部上下文信息,并引入门控机制的轴向注意力模块提高行人重识别的准确性。在Market1501数据集上进行消融实验,验证同时使用非局部模块和门控轴向注意力模块对模型性能的显著提升效果。实验结果验证了设计的可行性与先进性,对相关领域研究具有一定的参考意义。

意见领袖及意见助推者:社交机器人在涉华信息扩散中的舆论操纵

人工智能进入信息传播领域,影响甚至操纵着国际舆论。本研究旨在探讨社交机器人在涉华信息扩散中的角色功能,分析其如何实现立体化的舆论操纵,提出具有针对性的舆论应对策略。研究采用社会网络分析方法提取了信息扩散中的意见领袖,采用LDA和BERT模型提取信息主题和情感倾向,分析不同社交机器人角色在信息扩散中的功能特征。研究结果表明,社交机器人在信息扩散中分工明确地完成着舆论操纵:扮演意见领袖角色的社交机器人呈现出对中国“聚焦式”的主题和中立的情感特征,其所持有的主题和情感倾向能够被受众感知与扩散;扮演意见助推者角色的社交机器人呈现出对中国“牵连式”的主题和负面的情感特征,其在辅助意见领袖完成议程设置的同时,也在自主性地进行议程转移与强化。

PPP-BASED BOT--政府与企业新型合作模式

在介绍PPP-BASED BOT模式产生的背景及PPP-BASED BOT概念的基础上,本文首先分析了传统BOT模式存在的问题,并将PPP-BASED BOT模式与传统政府独资建设运营项目以及传统BOT模式进行比较,从组织构架、管理模式、运作方法等方面论证了PPP-BASED BOT模式的优越性,最后对PPP-BASED BOT模式在我国基础设施建设中的运用提出了建议。

AIGC语言模型分析及其高校图书馆应用场景研究

[目的/意义]AIGC的内容创作方式给图书情报领域带来一场新的变革。对比分析AIGC大语言模型的优缺点,探讨AIGC的运行机制,深入研究高校图书馆场景下的应用方案,为智慧图书馆AIGC应用选型提供崭新的思路。[方法/过程]以ChatGPT、文心一言和Bard三项AIGC应用为例,运用比较分析法进行横向对比研究,归纳总结出AIGC的6个共同特征和9个差异特征,提炼出高校图书馆6个应用场景模式,探讨可能面临的4个潜在风险问题,并提出降低风险的对策。[结果/结论]研究结果表明,ChatGPT更适合在高校图书馆的知识服务、学科服务和行政管理等场景中进行资源整合和决策辅助。文心一言更适合在高校图书馆读者服务、技术服务和文化服务等场景中优化服务和辅助创作。Bard更适合在高校图书馆参考咨询场景中辅助知识问答。采用AIGC应用,高校图书馆尽管会面临伦理风险、隐私风险、数据安全和虚假知识泛滥等问题,但更能优化服务环境,提升智慧化服务水平。

基于改进YOLOv7的融合图像多目标检测方法

针对微光环境下目标检测精度较低的问题,提出了一种基于改进YOLOv7的微光与红外融合图像的多目标检测方法。结合可见光、红外图像的优点,利用生成对抗网络法制作融合图像数据集。在YOLOv7模型中引入BoT结构,使网络更加关注整体图像信息,提升特征提取能力,从而提高行人和汽车检测的准确率,并将回归损失函数由CIoU改进为SIoU,降低自由度,加速网络收敛,得到了YOLOv7的改进算法—BoT-YOLOv7。在公开数据集LLVIP和MSRS上进行了实验。结果表明:相比可见光或红外图像,BoT-YOLOv7对融合图像的检测精度较高;改进算法对融合图像取得了92.6%的平均精度均值,较原始YOLOv7模型提高了5.83%;BoT-YOLOv7算法在检测行人和汽车等目标时漏检和误检率较低,具有较好的准确性和实时性,可以满足微光环境下多目标探测的要求。

人工智能与人类的创造力比较研究:基于专家和消费者的双重视角

人工智能技术的发展可能带来新一轮的人力资本替代,其中生成式人工智能的创造力水平引发广泛讨论。文章聚焦广告营销领域,采用双盲实验,招募专家和消费者来评价人工智能和人类在文案创作能力上的差异。结果表明:在文案作者身份上,专家能够识别人工智能和人类,而消费者无法区分;人工智能的文案创作能力等同人类经验年限为2.47年,与人类存在1.36年的差距;在文案专业能力上,人类得分显著高于人工智能,特别是在创造性和洞察能力上;消费者对两类文案的整体感知水平无显著差异。文章结论不仅有助于明晰广告营销领域人工智能的创造力发展水平,而且在优化人才培养体系、创建人智互动新工作模式等方面具有重要的管理启示。

特许经营项目BOT模式在玉龙喀什水利枢纽工程的应用与建议

玉龙喀什水利枢纽工程项目总投资78.13亿元,其中中央预算内投资定额补助52.38亿元,占比67.04%。为减少地方政府在项目当期的资金投入,减轻财政压力,玉龙喀什水利枢纽工程采用特许经营的建设模式。该模式利用国有资金占比高的特点,大大减少了地方政府财政投入的资本金,且通过社会资本负责项目融资,转移了项目融资风险。分析了特许经营项目BOT模式在玉龙喀什水利枢纽工程中的应用特点及经验,提出了实际操作建议。

异化与归正:社交机器人的信息表达与规制径路

社交机器人是由算法生成,能够模仿人类用户行为,通过改变社交网络节点之间的信息传输方式,诱发特定言论在目标受众中的病毒式扩散,借此操控网络舆情的人工智能账号集群。社交机器人的信息表达应归属于个人意见表达的范畴,相关内容存在法律边界的限制。社交机器人的应用失范与国家安全治理紧密关联,应将总体国家安全观作为相关法律规制的理念指引,强调“总体统筹”和“系统整合”的思维范式,彰显新发展阶段的中国特色的人民性。在具体路径选择上,首先应围绕网络空间命运共同体构建,完善相关网络法律体系;其次要加快推进网络信息技术自主创新,强化对算法的过程性监督,建立国家情报风险预警与应急机制;最后需打造多利益攸关方的协同共治新格局。