论文部分内容阅读
结合国家政策背景及导向,分析工程监理及咨询行业新的业务市场;通过监理企业开展政府购买的监理巡查服务的案例分享,总结监理企业优势,提出监理开展这项工作的要点和注意事项,以期为监理企业开展政府购买的监理巡查服务提供参考.
监理企业开展政府购买监理巡查服务的探索与实践
【摘 要】
：
结合国家政策背景及导向,分析工程监理及咨询行业新的业务市场;通过监理企业开展政府购买的监理巡查服务的案例分享,总结监理企业优势,提出监理开展这项工作的要点和注意事项,以期为监理企业开展政府购买的监理巡查服务提供参考.
【机 构】
：
西安高新建设监理有限责任公司
【出 处】
：
建设监理
【发表日期】
：
2021年6期
其他文献
域名生成算法(DGA)存在变化多、部分类别样本难获取的特点,使得采用传统机器学习的恶意域名检测模型准确性不高。提出一种基于迁移学习和多核CNN的小样本DGA恶意域名检测模型。该模型将目标域名映射到向量空间中,使用样本充足的DGA种类进行预训练,并迁移预训练得到的参数到小样本检测模型。采用多核CNN小样本分类模型根据发音习惯进行域名特征提取并分类。通过实验对比发现,无知识迁移的小样本分类模型只有11类域名准确率超过92%,经过迁移学习的多核CNN模型20类准确率超过92%,11类准确率超过97%,检测效果接
在现实世界中,可用的训练数据通常较少,且很容易过时,所以需要不断采集和标记大量新的数据集;针对此问题,提出一种基于SAMME和TrAdaBoost算法的迁移学习分类方法。该方法的核心思想是:从老视频流数据集中筛选出有用的样本来帮助模型识别新的未知视频流集样本,这里新老视频流数据集的样本特征分布是不相同的。同时该方法结合SAMME算法将TrAdaBoost算法从只可实现两分类扩展至多分类。实验结果表
目前基于彩色图像的手姿态2D关键点热图估计大多数采用卷积姿势机或沙漏网络进行,但这两种网络不能同时满足高分辨率表示保持学习和多尺度特征融合。针对该问题引用了一种多尺度高分辨率保持的网络,该网络采用高低分辨率表示并行设计的结构,并通过融合所有分辨率表示增强各分辨率表示的特征,而且拥有多个阶段提取高质量特征用于2D热图估计。为得到3D手姿态,还使用了全局旋转视角不变的方法将2D热图映射到3D姿态。在三
近年来,基于全卷积网络的显著性物体检测方法较手工选取特征的方法已经取得了较大的进展,但针对复杂场景图像的检测仍存在一些问题需要解决。提出了一种新的基于全局特征引导的显著性物体检测模型,研究深层语义特征在多尺度多层次特征表达中的重要作用。以特征金字塔网络的编解码结构为基础,在自底而上的路径中,设计了全局特征生成模块(GGM),准确提取显著性物体的位置信息;构建了加强上下文联系的残差模块(RM),提取
矢量路网的二维图像表达旨在建立道路到图像的转化关系,对于道路交通流预测等实际问题具有重要研究价值。针对目前研究存在的空间拓扑关系丢失和图像分辨率不易确定等问题,提出了一种矢量路网的自适应二维图像表达方法。该方法能够自适应不同路网结构,在最大维持矢量路网拓扑关系的前提下,将道路路段一一映射到像素单元上,从而生成矢量路网的紧凑二维图像。选取国内外数百个城市不同类型的矢量路网对算法的性能进行验证,通过与
针对雾天车牌图像模糊、车牌识别率低的问题,给出了车牌图像色彩迁移与正则化约束去雾算法。算法主要包含色彩迁移去雾和文本修复两个模块。采用MKL(Monge-Kantorovitch Linear Colour Mapping)色彩迁移算法,恢复雾天车牌颜色信息实现去雾;利用车牌的文本像素的强度和梯度特征对车牌图像进行正则化约束,实现车牌中文本的修复。实验结果表明,无论针对合成车牌雾图还是自然车牌雾图
语义相似度计算旨在计算文本之间在语义层面的相似程度,是自然语言处理中一项重要的任务。针对现有的计算方法不能充分表示句子的语义特征的问题,提出基于Transformer编码器的语义特征抽取的模型TEAM,利用Transformer模型的上下文语义编码能力充分提取句子内的语义信息,对句子进行深层语义编码。此外,通过引入交互注意力机制,在编码两个句子时利用交互注意力机制提取两个句子之间关联的相似特征,使模型更擅长捕捉句子内部重要的语义信息,提高了模型对语义的理解和泛化能力。实验结果表明,该模型在英文和中文的语义
针对视频图像连续帧间的目标具有冗余性,采用手动标注方式耗时耗力的问题,提出一种融合检测和跟踪算法的视频目标半自动标注框架。利用手动标注的样本离线训练改进YOLO v3模型,并将该检测模型作为在线标注的检测器。在线标注时在初始帧手动确定目标位置和标签,在后续帧根据检测框与跟踪框的IOU(IntersectionOver-Union)值自动确定目标的位置,并利用跟踪器的响应输出判断目标消失,从而自动停
针对驾驶场景中目标检测卷积神经网络模型检测精度较低的问题,提出一种基于改进RefineDet网络结构的多尺度特征融合目标检测方法。在RefineDet网络结构中嵌入LFIP(Light-weight Featurized Image Pyramid,轻量级特征化的图像金字塔)网络,将LFIP网络生成的多尺度特征图与RefineDet中的ARM(Anchor Refinement Module,锚点