显著成效

摘要： 中国经济已进入高质量发展阶段,林业建设取得了显著成效,尤其是随着绿色环保政策的实施,人们对生态环境的保护意识逐渐增强,不断扩大了造林绿化规模和范围,逐步提升造林绿化质量,为营造健康的生态环境做出了积极贡献。根据当前林木种苗种植情况,林木种苗技术是保障林业产业能否健康发展的关键。在林木种苗培育应用技术实践中,应改变传统的培育及管理模式,以先进技术手段为支撑,以提高林木种苗成活率为切入点。

摘要： 2022年中央一号文件公开发布,明确提出:“集中支持适宜区域、重点品种、经营服务主体推广玉米大豆带状复合技术。”继2020年后,大豆—玉米带状复合种植技术再次写入中央一号文件,可见该技术落实至农业生产中的必要性与迫切性。“十三五”以来,广西地区围绕技术创新需求,在国家政策的引领及支持下开启对大豆—玉米带状复合种植技术的系统性研究,通过建立示范区、推广优良大豆玉米品种以推动技术落实,研发关键性技术及其配套设施,并取得显著成效。

摘要： 近几年,上海市徐汇区对金山区山阳镇开展乡村振兴对口帮扶工作,取得了显著成效。党建引领,对口帮扶助力山阳镇乡村振兴建设党建先行,为乡村振兴提供坚强的保障。徐汇区民政局通过“一对一”结对子的方式,帮助金山区开展乡村振兴建设,并在其中发挥了桥梁纽带的作用。

摘要： 为深入贯彻落实《国务院办公厅关于推进奶业振兴保障乳品质量安全的意见》《国务院办公厅关于促进畜牧业高质量发展的意见》,提升奶业竞争力,保障奶类供给安全。近日,农业农村部印发《“十四五”奶业竞争力提升行动方案》,方案全文如下:一、实施背景“十三五”期间,奶业振兴取得显著成效。

摘要： 随着新时代社会主要矛盾的转变,检察工作面临着新的挑战和要求。为此,检察机关根据形势任务的发展变化和国家法治建设的要求,结合工作实际,以检察听证为重要抓手,深入推进法律监督体系的完善。检察听证作为检察机关审查案件的一种重要方式,通过邀请听证员等人的参与,将办案过程置于人民群众的监督之下,以公开促公正、提公信。当前,检察机关利用检查听证方式办理案件已取得显著成效,得到理论界和实务界越来越多的关注和认可,但在实践过程中也暴露出一些问题,需要引起重视。

摘要： 全国标准化工作会议在京召开1月14日,全国标准化工作会议在京召开,会议总结2021年工作,部署2022年重点任务。市场监管总局党组成员、副局长,国家标准委主任田世宏在会议上指出,2021年标准化工作深入贯彻落实党中央、国务院决策部署,凝心聚力、服务大局,取得了显著成效。2022年标准化工作要坚持稳中求进工作总基调,围绕《纲要》的贯彻落实,服务大局,狠抓落实。要着力重点突破,健全高质量发展的标准体系;着力改革创新,增强标准化发展的内生动力。

摘要： 近年来,"一主六双"产业空间布局的构建,为我省培育了强劲新动能,激发了城市发展新活力,取得了显著成效。2021年,省委十一届九次全会审议通过了《中共吉林省委关于全面实施"一主六双"高质量发展战略的决定》,将"一主六双"产业空间布局调整提升为"一主六双"高质量发展战略,从形式到内涵等多方面对"一主六双"进行了丰富和提升。从"产业空间布局"到"高质量发展战略",是吉林经济发展演进的必然改变,是对与时俱进理念的突出彰显。

摘要： 截至2021年12月底,中央企业所办1154个医疗机构深化改革完成率达到99.6%。国务院国资委改革局副局长唐祖君日前表示,中央企业办医疗机构改革取得显著成效。截至2021年12月底,228个医疗机构移交地方纳入当地公共医疗卫生体系,促进了基本公共服务均等化;359个医疗机构通过中央企业内部整合等方式,实现专业化运营和集中管理;202个医疗机构通过重组改制、托管、交由地方专业化平台等方式推进改革;360个运营困难、缺乏竞争优势的企业办医疗机构,有序实施关闭撤销,妥善安置了医院职工。

摘要： 站在郑西高铁生态廊道三门峡市陕州区观音堂镇石堆路段,一排排整齐的新植树苗在寒风中迎风挺立、蔚为壮观。近年来,该区坚持生态优先,通过连通绿色大廊道、构建绿色大屏障、美化绿化大乡村等工作,全民动员开展植树造林和生态修复行动,全力建设“森林陕州”,取得显著成效。

摘要： 劳动教育是中国特色社会主义教育制度的重要内容,是全面发展教育体系的重要组成部分。哈尔滨市劳动教育起步于上个世纪80年代,市教育局设立了专门机构,配备了专职干部负责全市劳动教育工作,至今没有中断,取得了显著成效。2020年3月,国务院颁布了《中共中央国务院关于全面加强新时代大中小学劳动教育的意见》,这更加坚定了我们进一步做好新时代劳动教育的信心和决心。多年来,我们紧紧围绕“谁来教、教什么、在哪教、怎么评”等一系列课题,进行着探索和实践,开辟了劳动教育的一片新天地。

摘要： 基于显著区域差异和显著密度实现显著物体自动检测的方法，它涉及实现显著物体自动检测的方法。它为解决目前基于窗口定位检测显著物体的方法所存在的包含过多的背景像素，不能精确提取出显著物体的问题。一、计算显著图S(x，y)的空间权重显著图S′(x，y)：二、寻找窗口内部区域显著度和窗口外部区域显著度差异最大化；三、计算得到显著密度值最大的窗口；四、将窗口W

摘要： 本申请提供一种图像显著性分割、图像显著性模型训练方法及装置，涉及图像处理技术领域。本申请可以采用预设显著性模型提取待处理图像的特征信息，采用预设显著性模型、根据特征信息，获取待处理图像的显著性分割图，显著性分割图通过显著性区域框标识显著性物体，实现对待处理图像的显著性分割，可以得到显著性区域框和显著性分割图相结合的显著性分割结果，相对于现有技术中进行显著性分割所得到显著性分割结果而言，本申请得到的显著性区域框和显著性分割图相结合的显著性分割结果分割效果更加明显，从而能够适应针对较为复杂场景的待处理图像的显著性分割。

摘要： 本申请提供了解码显著性图的装置、方法及编码显著性图的装置。一种用于编码指示在变换系数块内的显著变换系数的位置的显著性图的较高编码效率藉由扫描次序达成，借助于该结果，被顺序地抽取的语法元素，其指示对于在变换系数块内的关联位置，关于显著变换系数还是非显著变换系数位于相应的位置，根据利用先前关联的语法元素所指示的显著变换系数位置，被顺序地关联至在变换系数块位置中的变换系数块位置。可选地，第一类型元素可使用上下文通过上下文自适应熵解码，显著变换系数根据先前被抽取的并被关联的第一类型语法元素而位于的若干位置，而对于每个所述第一类型语法元素被各自地选择。

摘要： 本发明公开了一种基于低水平显著性融合和测地线的视频显著性检测方法，包括步骤：S1通过显著性估计分别求得空间边缘显著图，空间颜色显著图和运动边界图；S2平滑处理，并集成三个特征显著图得到低水平的时空显著图；S3对每一帧构造无向加权图，然后根据到图像边界的最短测地线距离，计算前景概率；S4对每对相邻视频帧，构造无向加权图，将帧Lk分解为背景区域Dk和对象区域Ok,最后在无向加权图的基础上，计算得到最后的显著图。本发明的空间颜色特征，增强或锐化突出对象的微小细节来表示高显著度。本发明的低层次显著性融合策略，保证互补地使用平滑的颜色显著性、空间边缘和时间运动边界线索产生高精度低水平显著性。

摘要： 本申请提供了解码显著性图的装置。一种用于编码指示在变换系数块内的显著变换系数的位置的显著性图的较高编码效率藉由扫描次序达成，借助于该结果，被顺序地抽取的语法元素，其指示对于在变换系数块内的关联位置，关于显著变换系数还是非显著变换系数位于相应的位置，根据利用先前关联的语法元素所指示的显著变换系数位置，被顺序地关联至在变换系数块位置中的变换系数块位置。可选地，第一类型元素可使用上下文通过上下文自适应熵解码，显著变换系数根据先前被抽取的并被关联的第一类型语法元素而位于的若干位置，而对于每个所述第一类型语法元素被各自地选择。

摘要： 本发明公开了一种基于多核增强和显著性融合的RGBD图像协同显著性检测方法。具体步骤为：(1)、将一组具有共同显著对象的彩色图像分割成若干区域，并计算单张RGBD图像显著性图；(2)、样本选择，选出最优聚类结果中类协同显著性值最大的那个类，将这个类中的区域作为正样本，将单张图像显著性值低于阈值的区域作为负样本；(3)、用图像随机采样的方法生成不同的训练集来学习多个不同的模型，以得到基于多核增强的协同显著性图；(4)、将步骤(3)得到的基于多核增强的协同显著性图和步骤(2)得到的基协同显著性图进行线性融合，得到融合协同显著性图，并评价每张融合协同显著性图的质量，以这个质量评价为权重进行自适应的融合，得到最后的RGBD图像的协同显著性图。

摘要： 基于显著区域差异和显著密度实现显著物体自动检测的方法，它涉及实现显著物体自动检测的方法。它为解决目前基于窗口定位检测显著物体的方法所存在的包含过多的背景像素，不能精确提取出显著物体的问题。一、计算显著图S(x，y)的空间权重显著图S′(x，y)：二、寻找窗口内部区域显著度和窗口外部区域显著度差异最大化；三、计算得到显著密度值最大的窗口；四、将窗口W

摘要： 本发明公开了一种显著性检测方法、显著性检测设备和计算机可读存储介质，所述方法包括：确定第一主干网络第一目标卷积层的第一输出结果，以及第二主干网络第二目标卷积层的第二输出结果；根据所述第一输出结果确定所述第一全局描述子，以及根据所述第二输出结果确定第二全局描述子；根据所述第一全局描述子和所述第二全局描述子确定各个模态的不同通道的重要性；根据所述重要性以及所述第一输出结果确定第一模态特征，以及根据所述重要性和所述第二输出结果确定第二模态特征；基于所述第一模态特征和所述第二模态特征确定显著性检测结果。本发明旨在达成提升显著检测结果的鲁棒性的效果。

摘要： 本发明公开了一种使用生成式参数的层次性显著建模的显著性目标检测方法，用于在给定彩色图像的情况下，对彩色图像中的显著物体做像素级的细粒度分割。该方法具体包括如下步骤：获取训练该任务的图像数据集；建立用于提取彩色图像的主干深度神经网络；建立使显著性层次建模策略对于输入图片更有适应性的层次信号生成模块；建立用于对输入图像进行显著性层次建模的显著性层次模块；基于前述模型结构进行预测模型训练，并得到最终的训练好的神经网络模型。本发明适用于RGB场景下的显著性目标检测，面对各类复杂情况具有较佳的效果和鲁棒性。

摘要： 本发明公开一种利用显著图再生成三流卷积神经网络的RGBD图像显著性检测方法。先通过双流端到端网络建立门结构形式解码生成一张初始显著性预测图，再将这一张初始显著性预测图作为输入建立一个单流轻量网络，为了节约内存和算力，解码部分利用双流网络的解码信息来引导单流网络解码，先前的信息利用先前的经验指导后来的特征信息，再将单流生成的显著性预测图与初始显著性预测图通过设置权重相加得到最终的显著性预测图。本发明的方法通过建立两层网络来有效的利用的先前信息和后来信息来增强初始显著性预测图，实验证明本方法的有效性，本专利实验说明本方法两个测试集上预测结果边界清晰，显著物体结构完整。