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为并购交易提供价值尺度
【出 处】
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中国会计报
【发表日期】
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2020年01期
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目标检测作为计算机视觉的重要分支而备受人们关注。现有的检测方法普遍模型尺寸较大，设备要求高，难以用于移动端或嵌入式设备中实时处理。因此，本文利用MobileNetV3结合SSD的轻量级网络，再加入双向特征金字塔模型对特征进行融合，以此提高网络的准确率。实验结果表明，加入双向特征金字塔的轻量级目标检测网络在Pascal VOC数据集上mAP达到了73.65%,比单独的MobileNetV3-SSD目
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针对道路目标检测中行人目标检测效果不佳的问题，提出了一种改进型SSD行人目标检测算法。首先，采用具有噪声的基于密度的聚类方法（DBSCAN）结合K-means算法选取适当规格的Anchor Box,使用DBSCAN剔除样本干扰点后利用K-means确定聚类中心，根据重叠度选择适当规格的Anchor Box;然后，对SSD算法的各个特征图进行尺度不变的卷积操作构建语义信息增强的特征图，并将原始特征图
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当前基于深度学习的主流目标检测算法根据处理策略可以大致划分为两大类别,分别为以R-CNN系列为代表的两阶段目标检测算法以及以YOLO系列为代表的单阶段目标检测算法。早先的单阶段目标检测相比双阶段目标检测在速度方面有明显的优势,但是识别精度要低一些,但是随着YOLO系列的不断更新优化,到YOLOv5时无论是模型的精度还是速度,其优异的性能备受关注。YOLOv5算法作为目标检测领域最具影响力的算法之一
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＜正＞一、粮棉油全产业链的概念和内涵粮棉油产业链就是粮棉油从产前、产中、产后全过程的一个延伸产业链条,既涉及生产种植环节,又涉及加工、存储、消费、流通等等触类连带的一系列环节,通俗说就是"从田间到餐桌"的全产业链,可以分成五大环节:产前、生产、加工、流通、消费。从当前我国粮油产业链看,流通环节已初具现代农业的特征,但生产加工环节仍然较薄弱和分散,生产方式和组织形式都还普遍延续着传统农业的形态。
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地下室防水施工一直都是房建工程施工的重难点。影响施工质量的因素较多，任何一个细节控制不好，都会影响到防水效果。文章结合工程实例，根据地下室防水施工特点，对地下室防水施工技术应用要点进行了分析，以供参考。
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人工智能的迅速发展使得现代卷积神经网络在图像识别和分类任务上取得了巨大成功.然而，复杂神经网络模型不断向更深层的网络结构发展，在面积、功耗受限的移动设备上部署时无法保持高性能和高精度.针对该问题，面向可编程阵列芯片（FPGA）平台提出了一种基于软硬件协同方法的MobileNet-SSD目标检测硬件加速器设计.首先采用剪枝和量化算法对原始MobileNet-SSD模型进行压缩，其中剪枝是针对点卷积层
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＜正＞民国廿七年秋,经济部地质调查所闻云雲南西部蒙化縣境产油頁岩,乃派路兆洽、白家驹二君前往调查。二君於十月出發,於十二月归来,前后二阅月。除油页岩外,蒙化、祥云等县之地质矿产,亦为研究之對象。所得材料甚为丰富,并撰成『雲南蒙化县附近地质』一文,記载其重要部份。惜所採化石,多未鑑定,地层時代不能確實,未便予以發表。茲先取油頁岩及油頁岩生成時代有关之矿
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＜正＞ 在很早的时候,土司头人常常打冤家。巍山的彝族,常常和西南方住的傣族象兵队,打大冤家。一次,傣族土司的象兵队打到彝族居住的地方,彝族人很少见过象,一下见到象,吓得到处躲藏。一个放羊老人在山坡上放羊,象兵开来时躲不及了,就钻进一蓬草丛里躲着。老人在草丛里舌着一只只大象,又高又大,象背上骑着一些人,用弓箭四处乩射。起初老人也很害怕,生怕箭会射到自己身上来。过了一会,老人从草丛里伸
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目前,以深度学习为基础的目标检测算法,如Faster R-CNN、SSD和YOLOv5等已经具备较高的准确率和稳定的检测性能,其应用前景广阔。然而,在无人车自动驾驶、辅助医疗诊断、交通事故多发地和卫星遥感监控等应用场景下拍摄到的图像存在大量小目标,此类目标在图像上占比较小,并且特征不明显,导致小目标检测效果不理想。因此,本文研究内容主要是提高小目标特征提取能力以缓解上述问题。针对Faster R-
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目标检测算法是计算机视觉的核心基础,具有重要的研究与应用意义。随着深度学习的发展,计算机视觉领域也在各个领域发挥重要作用。但由于传统目标检测算法通常使用基于手工设计的特征进行分类,对于目标的多样性不能很好的兼容,并且深度学习目标检测算法大多采用的模型参数量大,计算速度慢,不能很好地集成在移动设备或嵌入式设备中。因此设计具有更高精度且速度更快的目标检测网络成为了学术与实际应用中亟待解决的问题。针对此
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