机制缺陷

摘要： 近年来,我国蔬菜价格整体呈波动式上涨,针对该现象我国出台了多项相关措施,保障蔬菜的供给成为重要的保供稳价目标和任务。本文以江苏省为例,结合近年来相关数据现象分析江苏省蔬菜价格变动现状及保供稳价机制运行情况,进而分析江苏省蔬菜的保供稳价机制,着重分析了补贴政策、信息不对称、突发性灾害响应机制等。根据农产品转型趋势,结合国家各部门相应政策,着重于政策落实、信息流通、疫情防控、市长责任制等方面提出相应的措施建议。

摘要： 乡村财务治理是我国社会治理的重要组成部分,也是实现乡村振兴与社会和谐的关键.目前我国乡村财务治理机制在设计与执行环节存在制衡缺失、效率低下等诸多缺陷,成为引发村民上访及制约乡村发展的根源.文章以我国较为通用的"村账双代管"模式为对象,以36个乡村的实地调研数据为依据,从问题总结和理论分析两个角度剖析了乡村财务治理的缺陷表征、环境因素及制度诱因,指出应从加强村级财务信息公开、强化对村委会的业绩考核、加大对经管站人员的激励与约束、严格执行回避机制及大力实施村级会计核算电算化等方面,修补现行乡村财务治理机制缺陷,提高治理效率.

摘要： “不好用”员工一般包括真没用、领导不会用和领导不敢用三类。员工真没用降低了单位的工作成效,领导不会用暴露了单位工作机制的缺陷,领导不敢用说明单位的用人机制存在问题。创新人才招引机制,建立人才培养和晋升的通道,涵养领导容人之量,是领导者管好“不好用”员工的可行性选择。

摘要： 环境纠纷解决机制以环境权为基础，主要有调节、仲裁、诉讼等方式。由于环境问题日益突出导致环境矛盾加深和环境纠纷复杂多变，建立并完善这种机制是为了保护环境以及合理利用环境资源，解决与环境有关的矛盾纠纷，实现自然和人的和谐共处，可持续发展。本文介绍我国的环境解决机制的不足，以及笔者提出如何完善环境纠纷解决机制的建议。

摘要： 从当前教学实践看,由于教育体制机制缺陷、政策执行力度不够,新课改与课堂教学契合度尚存不足,思想品德教学仍然面临着知识浅化、情感虚化、知行分化等一系列难题。针对上述问题,笔者进行深度教学探索,试图对问题解决有所助益,下面以＂做一个负责任的公民＂为例加以说明。一、学习动机深度激发——深度教学的起点学习动机深度激发,是构建深层次课堂的起点,

摘要： 环境纠纷解决机制以环境权为基础，主要有调节、仲裁、诉讼等方式。由于环境问题日益突出导致环境矛盾加深和环境纠纷复杂多变，建立并完善这种机制是为了保护环境以及合理利用环境资源，解决与环境有关的矛盾纠纷，实现自然和人的和谐共处，可持续发展。本文介绍我国的环境解决机制的不足，以及笔者提出如何完善环境纠纷解决机制的建议。

摘要： 我国地方法人金融机构贷款利率市场化改革落后于国有商业银行和股份制商业银行.本文以邵阳市地方法人金融机构为例,探讨了地方金融机构贷款利率形成机制和利率定价模式,分析了地方法人金融机构现行贷款利率形成机制存在缺陷的主要特征,并针对如何完善利率形成机制提出建议.

摘要： 县域城镇化是推进新型城镇化的关键.西部地区的县域城镇化水平较低、质量较差,原因是多方面的.本文从人口学的角度,建立了一个简单的农村人口城镇化“推拉”机制模型,认为小城镇非农产业基础薄弱、公共服务设施较差所导致的镇区拉力不足,是西部县域城镇化的机制缺陷.这个机制缺陷,决定了西部小城镇镇区难以聚集产业和人口.要修复机制缺陷,必须因地制宜地引导重点城镇发展非农产业,提升小城镇公共服务能力.

摘要： 中国资本市场历经多年的磨砺和发展，业已成为了中国特色社会主义市场经济的重要组成部分。然而作为一个年轻的市场，我国资本市场在市场功能、机制等方面仍存在着诸多不足，从某种程度上讲，这些问题的根源可能在于我国过于注重市场发展的速度。因此，这些问题的解决所要依靠的不仅是相关制度和产品的完善，更重要的是树立一个正确的资本市场发展观。

摘要： 本发明涉及基于轻量级注意力机制的缺陷检测方法、装置及存储介质，应用于工件表面缺陷检测技术领域，包括：通过特征提取网络获取与原特征图不同比例的三个特征图，通过1×1卷积使得三个特征图的通道数相同，然后引入轻量级的互关注模块，通过线性投影矩阵获取到输入特征融合的空间注意力特征以及通道注意力特征，通过空间注意力特征以及通道注意力特征的融合实现从像素到区域的互关注，从而实现对关注点周围信息的关注，结合周围信息认知缺陷目标的相关特征，提高检测结果的精准度，且轻量级的互关注模块相比于现有技术中的卷积神经网络来说，在计算量上明显的减少，且参数不多，不会使模型的体积明显增加。

摘要： 本发明公开了一种基于多尺度注意力机制的产品表面缺陷的检测方法及装置，其方法包括：获取工业产品瑕疵数据集，基于所述数据集，构建基于多尺度注意力机制的神经网络模型，划分所述数据集为训练数据和验证数据，基于所述训练数据和所述验证数据，训练并验证所述神经网络模型，得到目标神经网络模型，将待测产品数据输入到所述目标神经网络模型，得到所述待测产品数据对应产品的表面缺陷检测结果。本发明通过一种基于多尺度注意力机制的产品表面缺陷的检测方法，提高了产品表面缺陷检测的质量和速度。

摘要： 本发明公开了一种基于深度学习和自注意力机制的道路缺陷检测方法，1、选取包含纵向裂纹、横向裂纹、网状裂纹、坑陷的公开道路缺陷数据集，并划分出训练集、验证集和测试集；2、基于单阶段目标检测方法搭建道路缺陷检测神经网络模型，网络最终输出为图像上预测的缺陷类别以及位置；3、使用训练集训练道路缺陷检测神经网络模型，得到道路缺陷检测模型；4、对于输入的道路图像，采用道路缺陷检测模型得到多个检测结果，再将重复的检测结果使用非极大值抑制算法过滤，最终得到图像中道路缺陷的类别以及位置。本发明基于自注意力机制，通过不同阶段特征图的融合提高了道路缺陷检测的精度，解决道路缺陷尺寸和形状变化大影响检测平均准确率的问题。

摘要： 本发明属于生物医学领域，涉及一种基于网络药理学及分子对接分析黄芪‑女贞子治疗免疫缺陷病作用机制的方法。本发明利用网络药理学和分子对接技术探索黄芪‑女贞子治疗免疫缺陷病(IDD)的作用机制。综合利用在线数据库搜集黄芪‑女贞子化学成分及治疗IDD靶点，构建黄芪‑女贞子治疗IDD的“化合物‑靶点‑疾病”和蛋白互作网络；基于DAVID数据库及ClueGo插件进行潜在靶点的基因本体(GO)注释及KEGG通路富集分析；采用Vina软件对活性成分与潜在靶点进行分子对接验证结合活性。结果表明，黄芪‑女贞子通过多种活性成分协同作用于不同靶点、多种途径发挥辅助治疗IDD的作用，可为开发成对应的膳食补充剂提供参考。

摘要： 本发明公开一种基于本地自注意力机制的大坝缺陷时序图像描述方法，对输入大坝缺陷时序图像进行帧采样，使用卷积神经网络提取特征序列，并将该序列作为自注意力编码器的输入；编码器由基于可变自注意力机制的Transformer网络构成，能够动态建立每一帧的上下文特征关系；采用基于本地注意力机制的LSTM网络生成描述文本，使得预测的每一个单词都能与图像帧建立特征关系，建立图像和文本的上下文依赖以提高文本生成的准确率。本发明在计算图像帧的全局自注意力的基础上添加了动态机制，避免了过大的参数量导致模型收敛缓慢。添加本地注意力的LSTM网络能够直接建立图像和文本两个模态数据之间的对应关系，使得生成的描述文本更准确，包含的信息更全面。

摘要： 本发明涉及一种基于注意力机制的卷积神经网络光学镜片缺陷检测方法，属于计算机领域。该方法包括以下步骤：S1：通过相机获取一张样本图片；S2：对样本图片进行一次初步轮廓检测，判断该工件表面是否出现缺陷轮廓；若无缺陷轮廓，则为合格品；若表面含有缺陷轮廓，并计算轮廓面积，然后将样本图片送入卷积神经网络提取缺陷ROI。S3：根据训练好的模型进行预测判别缺陷类型；S4：最终输出缺陷类型检测结果。本发明具有更高的检测精度。

摘要： 本发明公开了一种引入注意力机制的输电线路螺栓脱销缺陷检测方法，能够用于在无人机平台上高效运行。该方法包括S1:基于无人机影像分拣标注获得输电线路螺栓脱销缺陷数据集；S2:预处理所述数据集，对数据进行清洗，使数据集内正常螺栓和脱销螺栓的样本数量符合1:1的比例，并将数据集按照4:1比例划分出训练集和测试集；S3:搭建注意力机制改进的FCOS模型，所述FCOS模型包括：主干网络、特征金字塔网络和引入注意力机制改进Head；S4:利用所述训练集对模型进行迭代训练，根据收敛效果确定模型；S5:利用测试集进行测试，通过性能指标对比，得到最优的螺栓脱销缺陷检测模型。

摘要： 本发明属于计算机视觉技术领域，提供了一种基于视觉注意力机制的缺陷检测方法，包括步骤：将缺陷图像和缺陷图像的显著性掩码图输入至孪生网络中；通过孪生网络生成多尺度的卷积特征图和多尺度的缺陷显著性卷积特征图并将两者通过特征图融合模块进行融合，得到融合特征图；将融合特征图通过多次迭代最小化损失函数，对缺陷分类和缺陷位置回归任务同时进行训练，并不断对网络参数进行优化获得训练模型；通过训练模型对输入图像进行检测，并采用NMS算法消除冗余的缺陷检测边框，选出置信度最高的边框，作为检测结果。本发明的优点在于将人眼视觉选择注意机制引入到表面缺陷检测中，提高了微小缺陷和低对比度缺陷的检测准确率。

摘要： 本发明公开了基于并行注意力补偿机制的FPN晶圆表面缺陷检测方法，包括：1）基于ResNet网络进行晶圆特征提取；2）融合注意力的特征图金字塔网络A‑FPN对特征图进行细分化；3）基于K‑means聚类改进锚框的大小生成；4）得到候选区域进行分类及回归。本发明融合注意力的改进的FPN来抑制复杂的电路图案背景，避免了微小缺陷的误检和漏检；对于高层特征通道融合空间注意力机制，对存在明显的缺陷区域赋予更大权重；对于底层通道融合通道注意力机制，对位置以及轮廓信息之外的通道减小其权重，实现并行融入FPN结构；采用K‑means聚类方法，重新生成锚框，针对晶圆缺陷据集，找到合适的宽高比的锚框。对具有复杂背景的晶圆，进行缺陷检测，避免了微小缺陷的误检和漏检。

摘要： 本发明涉及钢轨表面缺陷检测技术领域，特别涉及一种基于注意力机制和DCGAN的钢轨表面缺陷图像扩充方法，包括以下步骤：制作轨面缺陷数据集；搭建自我注意力模块；搭建通道注意力模块；搭建DCGAN网络并加入自我注意力和通道注意力；训练模型并得到生成结果；有益效果为：适当增加了DCGAN网络的深度，加入自我注意力机制用以捕获图像中长距离尺寸依赖性，弥补了卷积只能处理局部邻域信息的缺点；加入通道注意力机制对卷积的通道相互依赖关系重新校准特征，关注更重要的通道信息。本发明生成的轨面缺陷样本较好，在原始数据集的基础上生成了许多新的缺陷，增加了缺陷的多样性，可以用于轨面缺陷样本的大量扩充，有助于提高有监督深度学习在钢轨检测上的应用。