深度合作

摘要： 一、马鞍山大院大所合作现状及存在问题高校院所是科技人才、技术成果、科研设施等科技资源最为密集的场所,是国家创新体系建设的中坚力量。在经济增长方式从要素驱动、投资驱动的高速增长转向创新驱动的高质量发展的过程中,推进与大院大所的协同创新、深度合作,不仅可以加快汇聚各方创新力量,集聚各类创新资源,而且可以推进地方产业链与创新链的深度融合。

摘要： 各地级以上市医疗保障局,国家税务总局各地级以上市、横琴粤澳深度合作区税务局:为维护新就业形态劳动者在内的灵活就业人员医疗保障权益,根据《中共中央国务院关于深化医疗保障制度改革的意见》(中发〔2020〕5号)和《关于维护新就业形态劳动者劳动保障权益的指导意见》(人社部发〔2021〕56号)等规定,现就进一步做好我省灵活就业人员参加职工基本医疗保险(以下简称职工医保)有关工作通知如下。

摘要： 牢牢把握国家发展机遇,在新的历史起点上书写澳门特色“一国两制”实践新篇章2021年,澳门保持稳定发展良好态势,维护国家安全的法律制度和执行机制不断完善,“爱国者治澳”根本原则得到有效落实,新冠肺炎疫情防控积极有效,横琴粤澳深度合作区开局顺利,得到中央领导的充分肯定。广大澳门同胞深受鼓舞,对中国共产党的认同感、对国家的归属感和作为中国人的自豪感不断增强,对未来发展充满信心。当前,新冠肺炎疫情仍在全球持续蔓延。

摘要： 自美国天军(USSF)成立以来,不断加速太空军事力量的调整优化,推进太空高精装备的发展,进一步将军事航天力量整合到作战行动中,强化与盟友、伙伴、工业界和国家政府部门深度合作,多措并举,积极打造太空的全面优势。1引言2019年12月20日,美国《2020年国防授权法案》生效,标志着美国第六军种——天军正式成立。

摘要： 2022年3月29日,河南中亚智能科技股份有限公司和柏乡锦宝石集团就年产80万t包装装饰新材料项目举行了签约仪式。河南中亚董事长王亚涛与柏乡锦宝石总经理李增锁出席了签约仪式;双方在友好的气氛中共叙友谊、共同展望良好的合作前景,并根据合同内容对如何推进本次合作项目,以及进一步加强未来深度合作交换了意见、达成共识。

摘要： 春季学期开学前,武汉职业技术学院校级领导组团走访武汉“1+8”城市圈内与学校所设置专业匹配的企事业单位,拉开2022年“新春企业行”大幕。本次“新春企业行”活动覆盖全校各二级学院,是学校“千人千企”工程的延展,意在细化深化产教融合、校企合作,将企业运营机制和岗位需求与学校人才培养体系和人才培养目标相结合。截至目前,经过深入沟通、多元联动,学校与武汉地区多家企事业单位就人才培养方案优化、专业建设、课程设置、教材开发、工艺革新、技术服务、产品(项目)研发、品牌打造、资源共享、优势互补等深度合作事宜提出构想,并达成基本意向。在调研、交流过程中,企业方表示愿意与学校建立更加稳固、更深层次的合作关系,发挥企业资源和技术优势,为积极推进产教融合、提升人才培养质量出力。

摘要： 2021年9月23日,国内首个农民专属线上综合服务平台--裕农朋友圈融媒体社区在上游新闻客户端上线。11月23日零时,“裕农朋友圈”累计点击量突破5000万。对此,上至“三农”领域党政主管部门,下至基层驻村工作队、村支两委干部,再到社会各界专家学者,都给予了共同的点评:“这是党媒+金融在全国的创新尝试,更是助力乡村振兴的一个全新范例平台。”两个月,5000万+点击量,生动直观展现了中国建设银行与重庆日报报业集团的深度合作。双方调动大量资源力量,合力探索出一条数字互联网时代乡村振兴的创新之路。

摘要： 中共中央、国务院正式公布的《横琴粤澳深度合作区建设总体方案》,进一步明确了横琴粤澳深度合作区的四大战略定位。此次中央高规格地布局建设横琴粤澳深度合作区,对未来的粤港澳大湾区发展将会带来怎样的改变?而对于众多的企业,尤其是港澳企业,如何发挥自身优势把握新的机遇?就这一系列问题本刊特别邀请到几位德高望重的老领导、知名学者和企业界负责人,举行专家座谈会。大家各抒己见,学习解读国家新政策,畅想粤港澳大湾区未来,共同探讨湾区企业的发展方向。现编发此次座谈会发言摘要,以飨读者(图片来源:除横琴创新方两图由该公司提供外,其余均由本刊编辑部副主任王韵清摄影供图)。

摘要： 在石油化工行业转型升级的大背景下,以中国石油化工股份有限公司为代表的炼化企业正在奋力优“炼”强“化”,抢抓“油转化”、“油产化”、“油转特”技术开发,致力推动原油从燃料属性逐步转向原料属性。原油作为原料的禀赋如何,从根本上来说取决于其组分组成、分子组成。因此,无论是节能减碳型炼油技术、还是化工型炼油技术的开发,都有赖于对原油分子组成的深入认识。目前,中国石化石油化工科学研究院(简称石科院)原油评价和分子表征团队正以国家重点研发计划项目“原油分子水平识别及其催化转化路径研究”为依托,大力开展协同创新。石科院与中国石油大学重质油国家重点实验室进行深度合作,统筹协调基础研究与应用研究,将分子重构、反应网络及分子水平模型等研究向纵深推进。

摘要： 为贯彻落实《辽宁省纪委监委营商环境监督行动方案》,强力推进企业诉求问题的解决,沈阳市营商局与市纪委开展深度合作,实现纪委一线跟进监督、一线解决问题,做优化营商环境的“护航员”,强力推进诉求问题的解决办理;邀请市委巡察组参加活动,聚焦企业“急难愁盼”,着力针对企业历史遗留疑难诉求问题、跨部门复杂问题,督促、协调有关责任单位迅速予以解决落实,促进营商环境改善和优化。

摘要： 目前,全国掀起馆校结合热潮,如何实现科技馆的创新发展,扩展公民科学素质教育,尤其是青少年科学素质教育的形式和内容,成为各地场馆纷纷研究和探讨的课题.本文首先从理论上分析了科技馆与高校深度合作的需求;然后基于文献和实践调研,梳理当前科技馆与高校合作的现状与存在的问题;最后基于理论分析和实践调研提出解决问题的途径,以期对推动科技馆与高校开展深度合作有一定的参考价值.

摘要： 在京津冀协同发展的大趋势下，蓝梦生物将与首科蓝梦(北京)生物科技有限公司投资建设“北京市首家实验动物技术公共服务平台”进行深度合作，以高起点、高标准、高水平的硬件设施为市场提供全流程专业服务体系保障。

摘要： 文章通过一些成功案例，提出了“六面一体”校企融合培养人才的理念和分析这种校企融合模式的基本特点。

摘要： 文章通过一些成功案例，提出了“六面一体”校企融合培养人才的理念和分析这种校企融合模式的基本特点。

摘要： 文章通过一些成功案例，提出了“六面一体”校企融合培养人才的理念和分析这种校企融合模式的基本特点。

摘要： 文章通过一些成功案例，提出了“六面一体”校企融合培养人才的理念和分析这种校企融合模式的基本特点。

摘要： 本发明属于航天器导航领域，特别涉及一种深度学习与几何算法结合的非合作目标相对位姿估计方法，包括：利用非合作目标数据集，手动选择2D关键点，结合多视图三角剖分重建非合作目标的3D模型结合；将3D坐标重投影到图像平面获得关键点2D坐标估计值；设计目标检测和语义分割网络以及关键点回归网络，有监督的回归2D关键点坐标；利用非线性最小二乘法最小化2D‑3D对应点坐标的误差估计非合作目标的六自由度相对位置和相对姿态。本方法将深度学习和几何优化算法有效结合，能够实现基于视觉图像的精度高、速度快的位姿估计算法的研究，是深度学习应用于航空航天领域的创新应用。

摘要： 本发明涉及一种基于深度强化学习的计算资源协同合作方法，属于边缘计算资源分配领域。该方法为：部署边缘服务器成蜂窝状于5G密集的区域；视每个边缘服务器为一个智能体，将记录一段时刻的计算资源状态和对应的动作一个样本；在每一个时刻t中从experience replay随机选择状态样本获得经验元组，然后将每一次的经验元组存放入experience replay中积攒经验；对Q值同时得到新的经验元组，进行经验元组的填充；对Q值迭代，带入target‑net和eval‑net两个网络进行训练，得到最优近似解的协作决策。本发明打破了状态样本之间的关联，使样本相互独立，提高了计算资源协同合作时的利用率。

摘要： 本发明公开一种基于深度学习的空间非合作目标位姿估计方法，一、划分姿态类别区间，生成空间非合作目标图像数据并标注姿态类别标签、姿态数值标签、位置标签，得到空间非合作目标的标注数据集，包括训练集、测试集和验证集；二、基于AlexNet网络构建应用于空间非合作目标位姿估计的神经网络，移除网络末端全连接层后并列连接四个全连接层；三、设计四个分支的损失函数；四、将训练集与验证集输入构建的神经网络中，利用设计的损失函数对网络进行训练，当损失函数收敛至全局最小值时保存神经网络模型；五、利用训练好的神经网络模型对空间非合作目标进行位姿估计；本发明能够通过单摄像机、单幅图像实现对空间非合作目标的位姿估计。

摘要： 本发明属于工业难降解废水的处理领域，特别涉及一种臭氧与负载铁氧化合物的聚合物微球联合作用深度处理焦化废水的方法，将甲基丙烯酸、丙烯酸乙酯、甲基丙烯酸丁酯、三烯丙基异氰脲酸酯作为单体和交联剂与铁氧化合物混合充分后进行引发聚合得到负载铁氧化合物的聚合物微球，并通过将焦化废水流经该负载铁氧化合物的聚合物微球，以及同时向焦化废水中通臭氧的方式实现对焦化废水的深度处理。

摘要： 本发明公开了一种基于深度学习的空间非合作目标姿轨一体化参数估计方法。该参数估计算法通过对偶矢量四元数对空间非合作目标进行运动学与动力学建模，并在此基础上设计相应的状态BP神经网络参数估计算法以及状态协方差矩阵卷积神经网络参数估计算法。整个参数估计算法利用了对偶矢量四元数的特性对空间非合作目标的姿轨参数进行了一体化估计，考虑了空间非合作目标的姿轨耦合效应。同时，本参数估计算法设计了具有单隐层的BP神经网络以及双隐层的卷积神经网络，能够在测量失效条件下对空间非合作目标进行参数估计从而使该参数估计算法对空间环境具有较强的鲁棒性。

摘要： 本发明公开了一种基于深度学习的非合作目标相对位姿测量方法、系统，通过仿真目标卫星图片及其对应的相对位姿信息构建数据集，其中仿真卫星图片包括覆盖全范围姿态的远距离目标卫星图片和模拟接近过程的近距离目标卫星图片；利用检测算法对图片进行卫星检测并裁剪缩放，得到检测图像，将仿真卫星图片输入到ResNet50残差网络中进行学习训练得到相对位置测量模型，将检测图像输入到ResNet50残差网络中进行学习训练得到相对姿态测量模型，其中相对姿态测量模型包括远距离测量模型和接近段测量模型；训练过程中的模型，通过预测结果与相对位姿标注信息的损失函数进行优化，由此获得的测量模型可以更高精度的对航天器进行相对位姿测量。

摘要： 本发明公开了一种基于深度分层强化学习的组内合作智能体控制方法，包括：步骤一、根据所有智能体自身观察的状态信息，利用上层强化学习算法对所有智能体划分小组；步骤二、根据划分的小组，构建组内合作网络，建立组内联合值函数；步骤三、将所有组内联合值函数经过QMIX混合网络融合，得到全局联合值函数，完成值分解操作。

摘要： 本申请提供一种基于深度学习的合作目标靶球检测方法及相关装置，通过合作目标靶球检测模型实现，合作目标靶球检测模型为改进的YOLOv2网络模型，其中，合作目标靶球检测模型在输入层之后增加设置了Focus模块，在输出层之前增加设置了注意力模块；具体包括：获取合作目标靶球图像；将合作目标靶球图像输入合作目标靶球检测模型，得到合作目标靶球图像的注意力机制特征图；根据注意力机制特征图，得到合作目标靶球图像中的合作目标靶球的位置。本申请通过对YOLOv2网络模型进行改进，提高了YOLOv2网络模型对多尺度目标的提取能力，从而提高了合作目标靶球的检测精度。

摘要： 本发明公开了一种基于多智能体合作的深度强化学习股票投资策略生成方法，通过多个模拟不同投资偏好的股票交易员的智能体，根据当前的市场状况给出投资策略，同时结合模拟风险控制人员的下跌风险预测模型给出的下跌风险预测结果，最后生成最终的投资策略。本发明还公开了实现上述投资策略生成方法的策略生成系统以及系统中的智能体模型。本发明方法通过多个不同投资偏好的智能体，综合考虑这些智能体根据当前的环境的投资建议，给出预测结果，之后再经过一个下跌风险预测的模型的二次校验，来降低投资策略的下跌风险。

摘要： 本发明属于自动驾驶技术领域，具体为基于深度强化学习的自动驾驶车辆交叉口无冲突合作方法，包括步骤1：交叉口问题马尔可夫建模，综合考虑安全约束马尔可夫决策(constrained Markov decision process,CMDP)与马尔可夫博弈(Markov Game,MG)理论，将道路交叉口环境转化为为符合强化学习算法要求的模型；步骤2：单策略网络与双价值网络更新过程设计，设计单策略‑双评论家(Actor‑Critic1‑Critic2)网络架构；步骤3：马尔可夫形式数据搜集；步骤4：强化学习训练，训练单策略‑双评论家(Actor‑Critic1‑Critic2)神经网络；步骤5：强化学习测试，在仿真器Carla中实际测试该强化学习算法的性能，能够针对时变的交通网络拓扑结构输出符合预期的车辆通行策略，在安全、舒适与效率方面均能够获得良好性能。