基本条件

摘要： 由于中国当前科技与经济发展水平的不断进步,中国在体育运动生涯也取得了一定程度上的蓬勃发展,同时中国体育事业的高速发展,也同样促进着中国体育运动经济的蓬勃发展,不过就中国目前的体育运动经济的整体发展状况而言,其中还面临着不少问题,如中国体育产业的规模较小甚至是行业的技术水平较低等,严重制约着中国体育经济的发展。我们可以合理处理体育市场经济发展中出现的各种问题,首先必须理解体育市场经济的含义,接着对体育市场经济发展的基础条件加以分析,最后指出一些可以推动体育市场经济发展的可行对策,以便推动体育市场经济的稳定发展。

摘要： 高职院校产业学院建设进入了高潮期。由于缺少专门政策指导和约束,出现流于表面和形式、门槛越来越低、特色亮点缺乏等问题。针对这些问题,从合作企业遴选、学院功能配置、治理方式改革三个方面提出产业学院建设的基本条件;从逻辑缘起、概念设计、形式演化、资源融合、制度创新五个方面提出高职院校产业学院内涵特色发展的路径。

摘要： 随着中国经济体制改革的不断深入,国内农业进入了一个新的发展时期。吉林省作为一个重要的农业生产大省,发展具有地区特色的农业,是加快农业产业结构优化升级的重要趋势。当前,吉林省双辽市在发展特色农业方面有着很大的潜力和独特的优势,而发展特色农业也是促进农民增收、发展农业经济的重要手段。该文通过对吉林省双辽市特色农业发展的基本条件和制约因素的分析,对吉林省双辽市发展特色农业发展提出了几点建议。以期为中国农业的产业化发展,提供有价值的参考。

摘要： 近年来,在社会经济稳步发展的背景下,我国林业事业发展迅速。而对于林业会计核算来说,则是林业日常工作中非常重要的一项。要想做好林业会计核算工作,则需考虑多方面的要素,比如纳入森林生态效益。森林生态效益,顾名思义指的是森林发挥生态功能而产生的效益。森林作为陆地生态系统的主体部分,为人类赖以生存的自然环境,且具备生态、经济、社会三大效益。在林业会计核算工作开展期间,纳入森林生态效益,可弥补会计核算的缺陷,并使会计核算机制有效健全。但同时,基于森林生态效益背景下,林业会计核算工作也面临一些问题。因此,本文以做好森林生态效益背景下林业会计核算工作的价值意义为切入点,进一步围绕现状开展森林生态效益背景下林业会计核算工作的基本条件、问题及优化对策展开分析研究,希望以此为森林生态效益背景下林业会计核算工作效率及质量的提升提供有效价值建议。

摘要： 近年来,在社会经济稳步发展的背景下,我国林业事业发展迅速.而对于林业会计核算来说,则是林业日常工作中非常重要的一项.要想做好林业会计核算工作,则需考虑多方面的要素,比如纳入森林生态效益.森林生态效益,顾名思义指的是森林发挥生态功能而产生的效益.森林作为陆地生态系统的主体部分,为人类赖以生存的自然环境,且具备生态、经济、社会三大效益.在林业会计核算工作开展期间,纳入森林生态效益,可弥补会计核算的缺陷,并使会计核算机制有效健全.但同时,基于森林生态效益背景下,林业会计核算工作也面临一些问题.因此,本文以做好森林生态效益背景下林业会计核算工作的价值意义为切入点,进一步围绕现状开展森林生态效益背景下林业会计核算工作的基本条件、问题及优化对策展开分析研究,希望以此为森林生态效益背景下林业会计核算工作效率及质量的提升提供有效价值建议.

摘要： 随着城市化进程的进一步推进,在园林工程建设方面也有了长足的进步和发展.在园林工程的施工建设过程中,园林花卉是至关重要的组成部分,因此,需要高度重视园林花卉种子的萌发和处理工作,重视种子萌发的基本条件以及种子处理技术等相关内容,进一步落实相关技术要点,提升园林花卉种子的出苗率,使得园林花卉植物健康生长.结合实际情况,文章重点分析了园林花卉种子萌发的基本条件以及种子处理技术等内容,希望能够为园林花卉种子高质量的生长提供一定参考.

摘要： 新形势下,企业发展的内部和外部环境改变,创新财务管理理念和方法,才能促进企业更好地发展。文章从精细化财务管理的特点和重要性出发,指出企业实施精细化财务管理的基本条件,阐述了当前精细化财务管理的问题和措施建议,以期提高财务管理水平。

摘要： 界定了中等职业学校会计专业新型"双师型"教师的特定含义,明确了建设中职会计专业新型"双师型"教师队伍的重大意义,着重阐述了中职会计专业新型"双师型"教师应具备的基本条件和培养途径.

摘要： 为了认真贯彻落实国家关于"建设资源节约型、环境友好型社会"的精神,以习近平新时代中国特色社会主义思想为指导,牢固树立"创新、协调、绿色、开放、共享"的发展理念,践行习近平总书记"绿水青山就是金山银山"的重要思想,以生态管矿、生态开发为主线,以创建"资源节约型、安全环保型、矿地和谐型"三型矿山为主要内容.把矿产开发对自然环境的破坏减少到最低程度,建成一个矿产资源开发利用与生态环境相和谐的绿色矿山,具有非常重要的意义.

摘要： 科学都有严格的约束条件，管理进入科学亦不例外。本文结合我国的经验和理论探索进展，用定义的方法界定了科学管理内涵，明确了科学管理需要满足的五个基本条件，并对每个条件进行了分析。将科学管理与管理区别开来，为深化人们对科学管理的认识，理性地创造和检验合乎科学的管理实践提供借鉴。

摘要： 该文通过对国内外已发生岩爆灾害的隧道工程实例设计、分析与归纳，得出了判断开挖隧道中发生岩爆的基本条件，利用给出的研究成果并结合目前正在施工中的西康线秦岭隧道Ⅱ线出口段已发生岩爆区段的情况进行了验证，结果证明效果很好。

摘要： 该文综合分析了作者和其他学者的一些研究成果，对冷温摆动辗压技术的合理应用范围和一些基本条件进行了初步探讨和研究，为实际生产提供原则性指导。

摘要： 本文介绍了“重大新药创制”科技重大专项“十一五”阶段第一批课题申请指南的申报范围及研究内容、申报单位的基本条件和要求、申请人的基本条件以及项目申报书撰写要求。

摘要： 本文论述了铸造车间文明生产的"定置"、"整齐"、"清洁"三要素及24种方法,指出了搞好文明生产所必备的八项基本条件及持续改进的原则.

摘要： 为了体现招投标的公平、公开、公正原则，本文提出了公路工程无标底招评标的新思路，阐述了无标底招评标应具备的条件、基本操作方法以及业主的风险控制，对公路工程建设招投标有着重大的借鉴作用。

摘要： 为了体现招投标的公平、公开、公正原则，本文提出了公路工程无标底招评标的新思路，阐述了无标底招评标应具备的条件、基本操作方法以及业主的风险控制，对公路工程建设招投标有着重大的借鉴作用。

摘要： 为了体现招投标的公平、公开、公正原则，本文提出了公路工程无标底招评标的新思路，阐述了无标底招评标应具备的条件、基本操作方法以及业主的风险控制，对公路工程建设招投标有着重大的借鉴作用。

摘要： 为了体现招投标的公平、公开、公正原则，本文提出了公路工程无标底招评标的新思路，阐述了无标底招评标应具备的条件、基本操作方法以及业主的风险控制，对公路工程建设招投标有着重大的借鉴作用。

摘要： 为了体现招投标的公平、公开、公正原则，本文提出了公路工程无标底招评标的新思路，阐述了无标底招评标应具备的条件、基本操作方法以及业主的风险控制，对公路工程建设招投标有着重大的借鉴作用。

摘要： 基于多学习器优化的XGBoost的小样本条件下空间目标ISAR图像分类方法，属于ISAR图像处理技术领域。是为了解决针对现有对小样本条件下空间目标ISAR图像识别率低的问题。本发明针对待分类的ISAR自旋空间目标图像，利用基于多学习器优化的XGBoost模型进行空间目标ISAR图像分类；XGBoost模型是利用XGBoost算法集成堆叠网络形成的XGBoost网络模型，堆叠网络中并行的基础学习器包括图卷积网络、胶囊网络和加入基于旋转不变性的注意力机制模块的Alexnet网络；其中，胶囊网络包含一个基础特征提取模块、一个向量特征提取模块以及动态路由层，且胶囊网络中不含有池化层。主要用于ISAR图像的分类。

摘要： 本发明提供了一种面向小样本条件下的消防火源检测方法、装置及存储介质，属于目标检测及工业部署领域，包括：收集工业现场的火源图像数据；构建火源检测模型；将火源图像数据输入火源检测模型中，通过火源检测模型对火源图像数据进行分析，获得检测结果；所述检测结果包括火源的具体位置、精度和类别。该方法缓解了小样本条件下，数据的样本量不够，训练困难的问题，使用不同的增强方法，大幅增加了样本的数量和质量，提升了模型的过拟合能力；通过本方法解决小目标检测难的问题，提升了小目标的检测精度，实现工业现场端到端实时检测。

摘要： 本发明提出一种无样本条件下农作物种植区快速识别的方法,包括影像收集、夏季作物图层掩膜、构建并运行高斯混合模型、计算农作物概率图层和加权平均整合多时相概率图层五个步骤，该种无样本条件下农作物种植区快速识别的方法通过摆脱地面样本的限制，并采用引用卫星遥感影像的方式，来进行快速识别，从而减少了农作物早期监测的工作量，提高了监测的时效性以及精准性，并且本发明可迁移性较强，可在不同区域和年份之间迁移，同时，本发明可以在生长季内对农作物进行识别，不需要等到作物收获以后,适应性强，无需耗费大量的人力物力。

摘要： 本发明公开了一种小样本条件下基于深度神经网络的波形识别方法，包括对小样本进行扩增和波形识别两部分。小样本扩增包括确定扩增信号需要的最小采样样本数目和利用概率密度函数估计的方法实现小样本扩增。本发明首先通过KLIEP算法确定待扩增信号需要的最小采样样本数目；然后通过最小采样样本估计待扩增信号的概率密度函数，并根据估计的概率密度函数完成小样本的扩增；最后利用扩增的信号和深度神经网络实现波形的识别。该方法利用小样本扩增数据集的检测性能可以达到充足样本数据集下的波形识别性能。

摘要： 本发明提供一种区间数据样本条件下的参数不确定性量化建模方法，其主要步骤如下：(1)获取产品参数的区间数据样本，确定描述该参数分散性的概率分布类型；(2)基于先验信息选择区间数据样本的相对映射位置；(3)基于先验信息分别构建区间左右端点累积概率的隶属度函数；(4)依据信息熵等价原则将上述隶属度函数转化为等效正态分布并随机采样生成不少于30组区间端点的累积概率；(5)构造目标函数并基于经验累积概率的映射变换施加约束条件，构建最优化问题；(6)优化求解区间数据样本的分布参数；(7)开展分布参数的核密度估计量化区间数据样本的分散性。本发明对具有区间数据样本的参数提供了一种简便、有效的不确定性建模方法。

摘要： 本发明公开了一种小样本条件下的因果关系发现方法及系统。方法包括S1、初始化以变量为节点的无向完全图H；S2、设定整数变量n＝0；S3、枚举H顶点中的有序节点对x,y，使得x,y相邻，设定集合Z＝adjacentH(x){y}的节点数不小于n，且N/(z1·z2·…·zm)≥40，若H顶点中符合条件的有序节点对已枚举完毕，则跳转至步骤S6；S4、枚举集合Z的子集S；S5、跳转至步骤S3；S6、将整数变量n加1；S7、若存在x和y使得x,y相邻且集合adjacentH(x){y}的节点数不小于n，则跳转至步骤S2；S8、枚举H顶点中的有序节点元组x,y,z；S9、反复按照预设规则将H中的无向边转化成有向边。本发明能避免不必要的迭代，提升因果关系发现方法整体执行效率。

摘要： 本发明涉及一种小样本条件下的飞行器姿态控制数据增强和模型训练方法，包括：将飞行器姿态控制的训练集分解成多份子训练集；随机选取一份子训练集，训练第一生成器、第二生成器和第三生成器的神经网络参数；第一生成器、第二生成器和第三生成器分别依据各自的数据增强方式在神经网络模型中进行数据增强；计算出第一生成器、第二生成器和第三生成器在神经网络模型中的重要性权值；根据第一生成器、第二生成器和第三生成器的重要性权值，设置神经网络模型的目标函数；进行神经网络模型参数的训练；判断训练的迭代次数超过给定阈值；是，则终止训练；否，则重新选择子训练集进行训练。本发明提升了种小样本条件下神经网络模型的分类任务性能。

摘要： 本发明公开了多域对抗学习的小样本条件下复合表情识别方法，属于计算机视觉人脸表情识别领域。为了在小样本条件下提取多样性和复杂性的复合表情特征，融合多个小样本数据集，并划分表情子域，利用多域对抗学习提高识别复合表情的性能。基于生成对抗网络框架，将人脸域、轮廓无关的复合表情域融合在生成网络中以增强多样性和复杂性，设计了两个鉴别器引导生成器。人脸鉴别器使用人脸域，引导并鉴别生成器生成表情无关的人脸身份属性，让生成器具有身份多样性；复合表情融合鉴别器分别将基础表情域和轮廓相关的复合表情域融合在一起，引导并鉴别生成器生成的表情具有复杂性。从而获得兼具多样性和复杂性的高性能鉴别器，提高复合表情的识别性能。

摘要： 本发明公开一种基于小样本条件的开集识别方法及系统，方法包括：根据至少一个已知类别图片对预先构建的FSOR模型进行闭集训练，使得到第一识别模型；基于第一识别模型判断至少一个未知类别图片的预测值是否大于预设开集阈值；若至少一个未知类别图片的预测值大于预设开集阈值，则将至少一个未知类别图片与至少一个已知类别图片进行混合，使得到混合训练集；根据混合训练集中的至少一个图片对第一识别模型进行开集自适应训练，使得到第二识别模型。在识别模型训练中增加不进行数据标注的开集数据集作为所有已知类数据的负样本，使得识别模型对于某个已知类别的学习不再只限制于类间差异的对比，从而提高识别模型在小样本条件下识别精度。

摘要： 本发明涉及一种零样本条件下基于逆向匹配的画像映射方法，包括在数据特征标签和画像标签两个不同体系间建构双相关文本语料库，使用逆向匹配对语料库进行筛选修正；通过人工标注构建分类语料库，并训练模型建立画像体系间的映射关系；采用基于持续响应衰减的更新机制，并结合标签历史状态对时序变化的画像相关更新数据进行修正。本方法从扩展数据的角度出发，采用基于逆向匹配的文本库构建方法，引入与原始标签相关的外部文本数据扩展并增强标签的语义表达，再引入与用户画像相关的外部数据进行标注建立扩展标签和标注数据之间的联系，从而挖掘出原始特征标签隐含的丰富含义，达到从少量标签序列中计算目标画像的目的。