【摘 要】
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为改进无人驾驶技术部署困难问题，该文提出一种基于YOLOv5的目标识别算法。算法引入Ghost Bottleneck模块，CBAM模块，将网络参数压缩，减少模型整体的计算量，同时提升模型推理速度；将原始模型CIoU损失函数替换为α-IoU损失函数，使得模型训练过程中更快收敛；用DWConv层替代原有网络中Neck部分的Conv层，可大大降低网络参数数量以及运算成本，同时可提取不同大小的特征信息，提
【基金项目】
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江苏省研究生科研与实践创新计划项目（SJCX21＿1507）；
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为改进无人驾驶技术部署困难问题，该文提出一种基于YOLOv5的目标识别算法。算法引入Ghost Bottleneck模块，CBAM模块，将网络参数压缩，减少模型整体的计算量，同时提升模型推理速度；将原始模型CIoU损失函数替换为α-IoU损失函数，使得模型训练过程中更快收敛；用DWConv层替代原有网络中Neck部分的Conv层，可大大降低网络参数数量以及运算成本，同时可提取不同大小的特征信息，提升模型在物体识别方面的鲁棒性。实验证明，原始模型的参数量为7095906，权重文件为14.4MB，mAP@0.5达到86.11%，检测速度为30.30帧/s;改进后模型参数量缩减为2546136，参数量减少了64.12%，权重文件为5.8MB，权重文件大小减小了59.72%，mAP@0.5达到89.44%，检测速度提升至40.00帧/s，检测速度提升了32.01%。将改进后的模型部署至RK3399嵌入式移动端，算法识别速度较原始算法提升了约35%。
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本文基于组织身份理论和资源编排理论，利用212份企业样本数据考察了组织身份变革对商业模式裂变的影响，以及资源编排和环境不确定性在其中的中介作用和调节作用。研究发现，组织身份变革通过审视企业市场定位、指导成员行为活动、打破组织惯性和提高问题处理能力等途径推动商业模式裂变；中介效应检验发现，组织身份变革促使不同的部门或成员进行资源共享和协作，能够有效增强企业资源编排，进而对商业模式裂变产生积极影响；调
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