施工人员佩戴安全帽是安全生产的重要一环，为保障工人生命安全，同时克服传统人工巡检费时费力的缺点，提出了一种基于Single Shot MultiBox Detector（SSD）改进的安全帽检测新方法。
海岸带湿地具有重要的生态价值和经济开发价值，明确其时空变化特征与影响因素对于维持区域生态系统平衡和可持续发展具有重要意义。
不透水面信息是监测城市扩张及区域生态环境变化研究的重要指标，基于遥感技术对地表不透水面信息进行快速提取具有重要意义。
随着人工智能技术和配套数据系统的快速发展，化工过程建模技术达到了新的高度，将多个机理模型和数据驱动模型以合理的结构加以组合的智能混合建模方法，可以综合利用化工过程的第一性原理及过程数据，结合人工智能算法以串联、并联或者混联的形式解决化工过程中的模拟、监测、优化和预测等问题，建模目的明确，过程灵活，形成的混合模型有着更好的整体性能，是近年来过程建模技术的重要发展趋势。
对于钢铁制造业、煤矿行业及建筑行业等高危行业来说，施工过程中佩戴安全帽是避免受伤的有效途径之一。针对目前安全帽佩戴检测模型在复杂环境下对小目标和密集目标存在误检和漏检等问题，提出一种改进YOLOv5的目标检测方法来对安全帽的佩戴进行检测。
目的 在施工现场,安全帽是最为常见和实用的个人防护用具,能够有效防止和减轻意外带来的头部伤害。 但在施工现场的安全帽佩戴检测任务中,经常出现难以检测到小目标,或因为复杂多变的环境因素导致检测准确率降低等情况。
湿地是地球上最重要的生态系统之一，在维持全球生态环境安全等方面发挥着举足轻重的作用。由于湿地独特的水文特征，传统的湿地监测需要耗费大量的人力和财力，对于大尺度的湿地信息提取更是困难重重。
针对现有的对安全帽佩戴检测算法的参数多、网络复杂、计算量大、不利于在嵌入式等设备进行部署，且对遮挡目标辨别度差等问题，提出了一种改进的轻量级的安全帽检测算法YOLO-M3，先将YOLOv5s主干网络替换为MobileNetV3来进行特征提取，降低了网络的参数量和计算量。
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汽车智能化网联化融合发展已经成为全球政府、产业界的发展共识，各国通过升级政策法规、推动测试示范、加速创新应用等方式推动智能网联汽车产业发展。2024年1月，我国启动智能网联汽车“车路云一体化”应用试点，推动车路云一体化从技术验证迈向规模化应用。
过去十年，中国消费市场的高速迭代催生了一批极具活力的新锐品牌。它们凭借对消费趋 势的敏锐洞察、柔性灵活的供应链体系以及成熟的数字化运营能力，在国内细分市场中迅 速崛起，创造了一个又一个“爆款神话”。
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从知识传授者到引导者:知识哪里获取、如何获取、如何应用AIGC技术使教师从传统的知识传授者转变为学习引导者，更多地关注学生的个性化学习需求。
市场担心十四五期间国内无人机采购费用增速不及预期。我们认为:无人机是未来战争关键环节，当前我国军用无人机装备处于起步阶段。我们预计十四五未期我国军用无人机采购费用有望快速增加。
XX数字档案馆项目实施的过程中，将涉及到档案馆多个职能部门、多个立档单位及参与项目建设的其他单位，档案馆应建立力量强大、耶责明晰的项目建设和管理杌构，确保项目实施过程中冬个环节之间能够有条不紊的协调工作，将项目实施风险控制在最低程度。
区别于传统消防联网模式，在符合GB50440要求的同时，将互联网思维融入消防信息化管理，将离散在园区各个消防设施实时状态信息有效整合在统一系统上。
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