智能锁:中正智能 开启智能家居的秘钥

成立于2000年的浙江中正智能科技有限公司(以下简称中正智能),始终把嵌入式指纹系统作为研究方向,并于同年推出全球首款嵌入式指纹识别模块,开创了生物识别行业的新局面。中正智能基于图像处理和模式识别等技术,研发、制造和销售生物识别产品,为客户提供身份认证和信息安全系统解决方案,业务涵盖金融、安防、政务、军警和旅游等领域。

不平衡样本下的SA-YOLO自适应损失目标检测算法

样本不平衡现象是指在数据集中以背景为主的易样本数量较大,而以前景为主的难样本数量过少,即样本存在类间不平衡与难易不平衡问题。现有目标检测算法大多是基于候选区域的两阶段算法或基于回归的单阶段算法,当应用于不平衡样本时无法避免训练中产生的预测框对大量样本过度依赖,从而导致模型过拟合且检测精度低,准确性、泛化性差。为了在不平衡样本下实现高效精准的目标检测,提出一种全新的SA-YOLO自适应损失目标检测算法。(1)针对样本不平衡问题,提出SA-Focal Loss函数,能够针对不同数据集与训练阶段对损失进行自适应调节,以达到平衡类间样本与难易样本的效果。(2)在多尺度特征预测机制下构造CSPDarknet53-SP网络架构,增强困难小目标样本全局特征的提取能力,达到提升难样本检测精度的效果。为验证SA-YOLO算法的性能,分别在样本不平衡数据集与COCO数据集上进行了大量仿真实验。结果表明:相较于现有YOLO系列算法最优指标值,SA-YOLO在不平衡数据集中mAP可达91.46%,提升10.87%,各类目标AP 50提升均在2%以上,有极强的专精性;在COCO数据集中mAP 50提升1.58%,各项指标均不低于最优值,有良好的有效性。

一种应用于嵌入式设备的指印活性检测方法

现有的指印活性检测方法因存在模型复杂、训练参数量大等问题,在嵌入式设备这种运算能力受限的场景中应用较为困难。为解决这一问题,提出一种应用于嵌入式设备的指印活性检测方法。该方法构建了一个轻量级的神经网络模型,在传统卷积神经网络模型的基础上,取消了全连接层,采用分通道的残差模块替代原有的卷积层,精简了网络结构,大幅度降低了模型参数量,缩短了模型运行时间。建立指印数据集,并用其进行实验分析,实验结果表明:笔者构建的轻量级神经网络模型在测试集上准确率为96.22%,相较于传统神经网络模型在指印活性检测方面准确率更高,参数量更少,对设备运算性能要求更低。

高新技术企业财务管理的创新研究

随着现阶段市场经济的蓬勃发展,高新技术企业面临着更大的发展空间和机遇,但同时企业也处于更加激烈的竞争之中,而要想提高自身竞争优势,高新技术企业就需要改变传统的财务管理模式,以适应复杂激烈的市场竞争环境。高新技术企业产品具有收益高、研发阶段风险高等自身特征,目前传统的财务管理模式难以适应高新技术企业的特征和发展需要,为此企业只有在财务管理中采用先进科学的理念和方法,积极创新改革内部财务管理模式,才能在激烈的市场中保持竞争力,实现企业的健康稳定发展。文章就高新科技企业的特征及当前财务管理的问题进行分析,并进一步提出一些优化企业财务管理的策略,以期对高新科技企业财务管理创新工作提供一定的理论参考。

探讨信息化环境下的企业内部控制机制构建

当前,伴随着现代信息技术在企业运营当中得到日益广泛的应用,对企业从组织结构到整个管理的体制都造成了巨大的影响,这也给企业的内部控制造成了一定的问题集巨大的挑战,在本文中将选择内部控制的相关概念,以及由此产生的一系列连锁影响进行较为深入的论析。