山东省中小微企业复工复产的金融支持研究

新型冠状病毒全球大范围肆虐,威胁着人们的生命安全和经济发展.我国在坚持疫情防控常态下积极有序恢复生产,出台多项金融政策重点扶持中小微企业复工复产.以山东省为例,人民银行济南分行认真贯彻落实普惠小微企业贷款延期支持工具和“普惠小微企业信用贷款支持计划”两个直达实体经济的货币政策工具,完善创新“互联网+税务+银行+企业”的...     

融合残差网络和特征金字塔的小尺度行人检测方法

针对小尺度行人检测中存在的过拟合、特征不易对齐,以及易忽略多尺度特征等问题,研究了1种融合残差网络和特征金字塔的小尺度行人检测方法。考虑到原始残差网络在检测小尺度行人时过于依赖训练集而出现过拟合问题,构建带有丢弃层的残差块代替残差网络结构中的标准残差块来解决这一局限,同时利用丢弃层的正则作用降低计算过程的复杂程度。通过在特征金字塔网络的侧向连接部分嵌入特征选择模块和特征对齐模块,对输入图像中重要的行人特征加强和对齐,提升算法对行人的多尺度特征学习能力,弥补特征金字塔网络出现特征不易对齐和易忽略多尺度特征的缺陷,提高小尺度行人的检测精度。在Caltech Pedestrian数据集上对模型进行训练、测试和验证,实验结果表明：小尺度行人检测精度为73.6%,AP₅₀检测精度为95.6%。在同为50层残差网络和特征金字塔网络下,改进后的模型可以使AP值提高17.2%,AP₅₀提高7.8%,小尺度行人检测精度提高了21.6%;在同为101层残差网络和特征金字塔网络下,可以使AP值提高24.5%,AP₅₀提高8.2%,小尺度行人检...     

面向多类型交通冲突的道路条件及交通状况影响评估

交通冲突为交通事故发生前的潜在状态。探究静态路段属性和动态交通流特性等宏观特征对于交通冲突的影响至关重要,但现有研究主要关注2辆车之间的危险状态,对于涉及多个交通主体的冲突缺乏重视。为有效提取包括单一冲突和连锁冲突在内的多类型交通冲突,基于无人机采集的车辆轨迹数据首先识别车辆对之间的单一冲突,另通过关联匹配辨识连锁冲突,并基于聚类将连锁冲突划分为纵向风险下降模式、纵向风险增加模式和横纵向高风险持续模式。构建巢式Logit模型探究宏观交通属性及路段条件对多类型单一冲突和连锁冲突的影响,结果表明合流区和基本路段为单一冲突的高发区域,而分流区和交织区为连锁冲突高发区域,尤其会导致横纵向高风险持续模式的发生,但车道数的增加有助于减少严重连锁冲突的发生。此外,主线交通密度增大,连锁冲突发生概率增加;匝道与主线的流量比增大时,连锁冲突更易发生,其中纵向风险增加模式对交通流量最为敏感。将各类型冲突发生的交通流条件与宏观基本图结合分析,表明各类型交通冲突的发生次数存在峰值,且路段上交通冲突发生最多的临界密度要高于同一路段宏观基本图的临界密度。研究结论有助于理解多车连锁冲突发生的宏观原因,有效阻断其演化...     

涎流冰对西部某铁路的影响研究

涎流冰是高寒地区典型的地质灾害现象,青藏高原具备产生涎流冰的气象和水文地质条件,涎流冰对川西-藏东地区交通廊道的影响不可忽视.本文通过卫星地图识别和现场调查,对川西-藏东交通廊道涎流冰的发育特征进行了统计分析.川西-藏东交通廊道区涎流冰主要位于以阴坡为主的缓坡地带,以坡面溢流型为主,主要位于海拔3500～4500 m之...     

(2+1)多光子电离的理论公式

采用量子力学微扰理论,推导出了(2+1)共振增强多光子电离的理论公式.可以清楚地看到在双光子共振的条件下,电离效率得到加强;而且利用该公式可以模拟(2+1)多光子电离的实验结果,进而了解多光子电离的过程.     

海南自贸港物流人才需求特征与培养趋向研究

随着政策红利的释放、资金的注入以及市场需求的不断增长,海南物流业呈现出欣欣向荣的发展态势,为地区经济的腾飞注入了强劲动力。物流人才培养与自贸港物流产业的发展紧密相关,二者相辅相成。然而,经过深入调研发现,海南物流人才问题日益凸显,成为制约行业进一步发展的瓶颈。本文紧密结合海南自贸港物流产业的独特发展特点,深入剖析了当前及未来物流人才的需求特征和发展趋势,提出了具有前瞻性和针对性的物流人才培养方向,为探索切实有效的物流人才培养模式奠定基础。     

2009—2018年西北太平洋台风特征统计分析

利用2009—2018年的热带气旋资料,分析了近10 a西北太平洋台风生成和登陆的频数分布和强度变化特征.研究表明:2013年是近10 a出现台风最多的年份,其次为2018年,2010年最少.从登陆来看,2018年登陆我国的台风最多,2014年最少,登陆地点主要集中在广东、福建、海南和台湾地区,但二次登陆比较多的是在福...     

基于ETC门架数据的高速公路车辆行驶特征画像方法

为合理评估高速公路车辆驾驶行为风险和通行费稽查状态异常程度,进而对风险车辆进行提前预警,提出了一种基于ETC门架数据的车辆行驶特征画像方法。首先,通过分析车辆风险驾驶行为和通行费稽查状态,构建了以超速驾驶行为、疲劳驾驶行为、门架状态异常情况、收费状态异常情况、路径状态异常情况为指标的车辆行驶特征画像指标体系;然后,利用熵权-TOPSIS法和熵权-灰色关联分析建立综合熵权法确定各指标权重;最后,选取8辆车作为实验对象生成车辆行驶特征雷达图来验证该方法的有效性。研究结果表明：在4辆1类客车中,有3辆存在超速驾驶行为,其超速驾驶指数趋于0.8,其余的行驶特征指数均趋于0;在4辆6类货车中,有2辆在疲劳驾驶指数上表现异常,其疲劳驾驶指数趋于0.4,还有1辆的收费状态异常指数趋于0.4,可能存在偷逃费风险。可以看出,该方法能有效区分不同车型的风险类型,在高速公路管理中可用于有针对性的风险决策制定。     

基于特征图可视化的医学图像分析

现有的医学图像分类算法中普遍存在模型的可解释性问题,将同一卷积神经网络应用到不同的数据集上,分类性能千差万别.针对这一问题,提出了一种基于特征图可视化的医学图像分析方法.在卷积神经网络的特征提取阶段设计4个特征图可视化模型,这些模型将具有与网络相同的输入层以及权重,但输出则是一系列特征图.采用SSIM相似度对信息熵最大的特征图评估,分析4个模型提取到的特征信息.在kaggle官网上提供的BreaKHis、Chest X-Ray、Retinal OCT 3类数据集上进行实验,其中基于VGG16网络的特征图可视化模型提取到的特征相似度分别集中在0.95,0.93,0.85,分类精度分别为75.96%,77.19%,99.40%.此外,在ResNet18网络上也有相同的表现.研究表明：分类性能取决于网络的特征提取能力,在保证相似性的前提下,卷积层之间提取到的特征其相似度越低,该数据集在同一网络上往往表现出更好的分类性能.