基于BP神经网络的芜湖市社会用电量预测研究

为通过社会用电量分析来反应经济状况,文章采用BP神经网络算法,首先对芜湖市近几年的社会用电量进行分析,再通过Matlab神经网络工具箱构建预测—时间序列模型,最后根据需求获得相应的预测数据。仿真试验表明,该模型找到一条函数曲线很好地拟合已知数据,同时顺利地预测未知数据,所提算法达到预期的效果。     

化学试题中的空间对称意识

对称性是指图形或物体对某一对称元素（点、直线或平面1,在形状、大小、长短和排列等方面表现有完全等同或等价的性质,具有动作（反演、旋转反映1和图形一一对应的关系。在高中化学中具有对称的物质很多,如甲烷、乙烷、白磷、金刚石、立方烷等等。它们的结构在空间都高度对称,如甲烷分子是一个正四面体,一个碳原子在中心,4个氢原子在角上,这是一个典型的空间对称。     

低碳城市试点政策能否促进企业数字化转型?——基于准自然实验的证据

利用2008—2020年沪深A股上市公司面板数据,运用双重差分模型实证检验低碳城市试点政策的实施对企业数字化转型的影响效果。基准回归结果表明,低碳城市试点政策的实施能够显著提高企业数字化转型水平,在进行了一系列稳健性检验后这一结论依然成立。机制检验发现,低碳城市试点政策主要通过缓解企业融资约束和提升城市技术创新水平两个渠道促进企业数字化转型水平的提升。异质分析发现,低碳城市试点政策的实施对科技企业和大规模城市企业的数字化转型水平提升的促进作用更显著。进一步研究发现,实施低碳城市试点政策对企业数字化转型的促进作用还存在空间溢出效应,即实施低碳城市试点政策不仅促进了试点城市还促进了相邻城市企业的数字化转型水平提升。     

绿色低碳生活水平对消费升级的影响研究——以长三角地区为例

现阶段,针对绿色低碳生活水平影响消费升级的实证研究往往忽略了对消费升级区域相关性的探讨。文章从长江三角洲地区城市群切入,选取2007至2021年间26个城市的面板数据构建空间计量模型,量化绿色低碳生活水平对消费升级的影响。实证结果表明,绿色低碳生活水平的提高能够显著促进当地消费升级,同时对周边地区的消费升级产生显著的正向溢出。此外,基于空间效应分解量化发现,东部地区城市群的直接效应小于中部地区城市群,但溢出效应却明显大于中部地区城市群。基于实证分析结果,文章从提升绿色低碳生活水平的视角提出加快地区消费升级的政策建议。     

以设计的视野关注"门"的艺术

当人们步人一个美轮美奂的封闭空间或在清新自然的开敞空间做一些空间转换时,首先给予人们强烈视觉印象的就是“门”。“门”作为空间人口或者出口的特定形象,人们通过它的造型风格与气势就可以感知整个空间的个性。可以说,人口是内部空间序列的开场白或前奏曲,同时也是整个空间的点睛之笔。     

制度距离对区域科技创新影响有多大——基于30个省份的空间面板模型分析（2004—2019）

文章以2004—2019年我国30个省份为调查对象,通过因子分析法测算科技创新综合得分,进而运用空间面板模型分析制度距离对区域创新水平的影响。研究发现：我国科技创新水平逐年提升,但仍存在发展不均衡现象,优势省份科技发展水平走在前列;区域之间科技创新水平存在显著差异,整体呈“东强西弱”现象。制度距离对科技创新水平具有积极的正向影响,其中,财政分权对科技创新的影响较大,产权制度对科技创新的影响较弱。对此,要坚持走差异化道路,积极完善财政分权体制,健全边缘地区产权制度建设。     

基于空间约束模糊聚类的活性污泥显微图像分割

针对活性污泥相差显微图像中絮体和丝状菌分布不均衡、絮体结构多样、存在大量细小丝状菌、图像对比度低,以及光晕、阴影等现象,提出了一种基于多尺度Retinex和空间约束模糊聚类的丝状菌分割算法和基于阈值、形态学操作的絮体分割算法。丝状菌分割算法对原始图像进行多尺度Retinex增强改善不同样本的光源强度,顶帽、底帽滤波增强絮体和丝状菌的对比度,采用边缘检测方法去除图像背景,考虑显微图像相邻像素空间的邻域信息采用空间约束模糊聚类法对增强后的图像进行聚类,结合像素面积和回旋半径形态学特性参数确定丝状菌目标和去除碎片;絮体分割算法利用灰度变换、图像反转以及开操作对絮体进行预处理,克服图像中的光晕和阴影,用阈值分割算法分割絮体,利用形态学操作对其进行后处理。实验结果表明,所提算法在图像分割准确率、精确率、Dice等指标上有明显提升。     

基于改进CenterNet的绝缘子缺陷检测模型

针对电力输电线无人机巡检图像中绝缘子及其缺陷识别精度低的问题,提出了一种基于CenterNet改进的绝缘子缺陷检测模型。该模型基于CenterNet目标检测模型,对编码器和解码器进行了改进。改进的编码器采用ResNet 50作为骨干网络,兼具特征提取能力和较快的运行速度,并加入卷积注意力模块(CBAM)和空间金字塔池化模块(SPP),以增强特征提取能力。改进的解码器将转置卷积替换为内容感知特征重组模块(CARAFE),以减小连续上采样导致的特征丢失,并在解码器末尾加入坐标卷积以减小标准卷积空间不变性造成的影响。最后将模型中的标准卷积层替换成深度过参数化卷积(DO-Conv),进一步提升模型的性能、加快模型训练的收敛速度。使用绝缘子图片数据集对改进CenterNet模型进行了训练和测试。结果表明,改进CenterNet模型与其他主流的目标检测模型对比精度最高,m_AP达到97.16%,检测速度达到了43帧·s^-1,m_AP比CenterNet模型提高了2.92%。     

小学数学空间观念表现性评价的指标构建与任务设计

表现性评价作为一种建构适当的反应水平且以过程表现评测观察对象的评价,已被越来越多的一线教师所认同。因表现性评价有其特定的评价功能,教师在运用过程中需要思考适用表现性评价的核心素养,构建评价指标,设计能触发多维反应的表现性任务,最终利用任务结果改进教与学的过程。     

建筑教育中空间创造性思维的训练方法

建筑空间的创造一直占据建筑教育中一个非常重要的位置,如何培养学生空间创造的思维能力颇为师生所关注。笔者在参考了其他国家和地区的做法及我国目前的教育现状,结合近几年来教学经验的基础上,提出了手工 分析 设计的训练方式,取得了一定的效果,供广大师生参考。