Cross-national Perspectives on Using Sustainable Development Goals(SDGs) Indicators for Monitoring S

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Sustainable development is the theme of the 21st century. To monitor the progress of sustainable development, the United Nations launched Sustainable Development Goals(SDGs) in 2015. Subsequently, nations of the world have drawn up a list of localized
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为解决芯片工业生产过程的瑕疵检测问题,提出了一种快速准确的瑕疵检测方法。针对图像采集过程中光照不均匀问题,给出了一种基于均值切块的快速光照补偿方法;另外,为了进行气泡瑕疵的特征提取,给出了一种简单的线性图像融合方法;最后,利用最大熵分割方法分割融合图像,并对瑕疵点进行分割和标记。实验结果表明,在小幅度改变原图像的基础上,所提方法检测速度快,准确率较高,能够满足工业生产需求。
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针对虚拟现实交互(VRI)技术与学习任务的匹配程度较低导致感知学习效率的提高受限的问题,提出了一种VRI技术影响感知学习效果的新型模型。新模型从任务技术匹配的视角出发,引入了反思性思维变量和个人参与因素改善了感知学习的效果。此外,基于新模型开发了一套虚拟现实消防安全教育系统,学员使用该系统进行感知学习所产生的交互数据被用于对新模型的可用性评估。可用性评估中的对比实验结果显示,使用新型虚拟现实教育系
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为了应对大视差场景的图像拼接问题以及提高拼接图像的自然度,提出了一种基于对极几何约束和格林坐标的图像拼接算法。首先,用对极几何模型代替单应性矩阵作为随机抽样一致(RANSAC)算法的筛选模型,弥补单个全局单应性矩阵处理大视差图像时的不足,提高特征点匹配的精准度;然后,以一幅图像为参考,对另一幅图像进行基于格林坐标的预变形;其次,借助弹性鲁棒扭曲的思想消除预变形图像和参考图像之间的投影偏差;最后,将
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针对传统3D卷积神经网络(CNN)对医学和自然场景视频中的动作识别存在输入片段帧数少、正向推理速度慢、网络层数浅、参数量和计算量大的问题,基于2D深度卷积和1D卷积设计了局部时空深度分离卷积模块(LSDW)和时序卷积模块(TCM),进而提出了轻量级局部多片段网络MLNet。首先,MLNet的输入是视频中的多个局部片段,这些片段通过间隔采样得到;其次,将输入中的多个局部片段通过LSDW提取相应的时空
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为解决图像转换过程中产生的伪影问题,利用生成对抗网络(GAN)生成逼真的人脸表情变化,提出了一种注意力引导下的面部动作单元(AU)级表情编辑方法。首先,在数据预处理部分加入正脸恢复模块,当输入图像的姿态偏转较大时,先经过正脸恢复再进行表情编辑,可以有效提高表情生成质量。其次,生成模块中的生成器和判别器网络内置注意力机制,使图像转换集中在人脸区域,忽略不相干的背景信息。最后,在公开数据库CelebA
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行人检测是使用计算机视觉技术来判断图像或序列当中有没有行人经过,并同时对行人进行定位的技术,这项技术是无人驾驶领域中至关重要的一个研究方向。受行人个体差异、尺度姿态变化大、鲁棒性要求高等影响,使其具有挑战性,并得到了广泛关注。通过对建立在电脑视觉中的行人检测提箱进行目标分辨和分割的研究情况进行梳理和总结。首先,从阈值法、边缘检测法以及语义分割三个方面,对图像分割技术进行阐述,然后将特征提取的方法分
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为实时估计并控制地铁站的人群数量,提出了一种基于改进YOLOv3的人群数量估计方法。首先,对收集的多场景的地铁监控视频进行抽帧、采样、标注等前期处理;其次,通过上采样改进模型的输出尺度,同时以"人头"代替"人"作为检测目标训练检测模型;最后,对测试结果进行评估,验证所提出方法的有效性及实时性。实验结果表明,在地铁监控视频检测任务中,改进YOLOv3检测方法的平均准确率可以达到90.42%,每帧的检
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基于大思政的背景下,以铜仁职院地理信息系统(Geography Information System,GIS)课程为例,深入分析课程思政的内在与其在地理信息系统课堂教学中的主要定位,探讨GIS课程教学与大学生思政教育的有机联系举措,尝试将新时代的思政教育融入GIS教学内容、教学方法和教学评价中,为实现我国GIS课程思政的改革和培养创新型GIS人才献计献策。
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针对飞行控制律设计过程中由于名义模型和实际飞机之间的参数偏离所导致的不确定性问题,基于传统频域分析法、μ分析以及蒙特卡洛拉偏仿真分析,提出了一种控制律优化算法。该算法以控制系统的时域、复域、频域以及多输入多输出(MIMO)系统的μ值组合而成的不满足概率来构建代价函数,再通过混合遗传粒子群算法进行代价函数最值的迭代寻优,最终得到最优反馈控制增益参数。以某小型无人机横航向控制律为例开展分析和优化,结果
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针对现有的同时定位与建图(SLAM)算法实时性不高和在动态环境中定位精度会大幅降低的缺点,提出了一种复合深度学习与并行计算的DG-SLAM算法。采用基于深度学习的目标检测算法检测出行驶环境中的动态物体,在ORB-SLAM2图像帧间匹配前剔除动态物体特征点,降低动态物体对SLAM定位精度的影响;在ORB-SLAM2跟踪局部地图中采用三维空间下内部点的判别方法区分内点和外点,建立GPU并行计算模型以高
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