【摘 要】
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随着经济和科技的不断发展，智能建造与建筑工业化协同发展成为必然发展趋势.为研究智能建造与建筑工业化协同发展影响因素及其内在联系，通过文献梳理和专家访谈的方式，从宏观层面、中观层面、微观层面选取了智能建造与建筑工业化协同发展的影响因素，进而构建了解释结构模型（ISM）的层次结构图，认为创新型人才培养、法律制度及标准规范和认知程度是其关键因素.在此基础上，运用交叉影响矩阵相乘法（MICMAC）,确定创
【基金项目】
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安徽省高等学校科学技术研究项目（JY2021-C-016）；
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随着经济和科技的不断发展，智能建造与建筑工业化协同发展成为必然发展趋势.为研究智能建造与建筑工业化协同发展影响因素及其内在联系，通过文献梳理和专家访谈的方式，从宏观层面、中观层面、微观层面选取了智能建造与建筑工业化协同发展的影响因素，进而构建了解释结构模型（ISM）的层次结构图，认为创新型人才培养、法律制度及标准规范和认知程度是其关键因素.在此基础上，运用交叉影响矩阵相乘法（MICMAC）,确定创新型人才培养的驱动力最大、建筑企业发展战略目标的依赖性最强.该研究对推动智能建造与建筑工业化协同发展提供了理论参考.
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长期以来，为促进学生学习，教育工作者持续摸索着不同的学习方法，其中具有代表性的是团队学习方法与竞争性学习方法，两者虽然在一定程度上提高了学生学习成绩，取得了一些学习效果，但却无法实现学生个体和班级整体的同步提高、共建共赢。如何实现将个体竞争与团队合作完美融合，最终达到每个学生共同进步、团队整体提高，仍亟待探索与发现。课题组历经5年反复思考、探索、实践、改革与完善，创建了“鲶鱼效应”式团队学习法，借
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在公共场合密集人群场景下，由于目标遮挡导致信息缺失以及检测目标较小、分辨率低的问题，人脸佩戴口罩检测算法的检测效果较差。为了提高模型的检测精度和速度以及减少硬件占用资源，提出了一种基于改进YOLOv5s的口罩佩戴检测算法。将传统卷积换为结合标准卷积和深度可分离卷积并进行通道混洗的鬼影混洗卷积（GSConv），可以在保证精度的前提下，对网络速度进行提升；将最近邻法上采样换为轻量级通用上采样算子（CA
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