简介:摘要:在实施房屋建设项目时,多种风险和不确定因素层出不穷,如果管理不佳,可能导致项目推迟、超越预算,引发一系列负面影响。本文以识别和应对房建项目中的风险为中心,进行深入探讨。全方位识别房建项目的各项风险,包括设计、施工、合同、环境等各个环节的风险,并适当设置风险识别指标体系。通过结合定性和定量的分析手段,对众多风险因素进行影响度评估,为风险应对提供数值参考。根据风险识别和影响评估的结果,提供了一整套风险应对措施,涉及到优化设计、规范施工、强化合同管理以及环境保护等方面,意在减少风险对房屋建设项目带来的潜在损失。通过案例分析验证了风险管理策略的实际效果。研究结果对于指导房建项目的风险管理具有重要参考价值。
简介:摘要:在传统运营商建设网络的过程中,我们随着网络的建设和迭代发展,不可避免的要面对网络选择的问题,这种问题尤其在网络接入到各种网络中的时候变得尤为突出,不同级别和层级网络对于网络的要求不同,建设规模选择不同等问题,因此,我们更需要对于选择的方式上要慎重考虑,我们经过长期的 运营发现端到端的方式非常适合未来未来的演进发展,对于网络的硬件,软件的升级和维护也比较友好;按需定制按需提供网络业务,按需提供容量,按需提供切片生命周期,按需分布式部署等方式更好的契合;切片模板化/标准化进展更好的解决开通进度慢(售前),对于运营管理自动化程度低,人工门槛高,响应慢(售中)缺乏售后运维流程和标准,难保障服务质量(售后)等问题更好的解决,更好的开展2B2C的切片运营体系并建立完善运营体制;为未来和我国信息化建设提供更好的保障和支持;
简介:摘要:以图搜图技术近年来在计算机视觉领域取得了显著进展,并广泛应用于电商、医学影像分析、社交媒体内容检索等多个领域。以图搜图,亦称基于内容的图像检索,通过分析图像的视觉特征,如颜色、纹理、形状等,实现自动化的图像检索和匹配。本文综述了以图搜图技术的基本概念、最新方法及面临的挑战,重点介绍了基于传统特征(如SIFT、SURF、HOG等)和深度学习方法(如卷积神经网络和Transformer)的图像检索技术的发展。我们详细讨论了全局特征与局部特征的组合应用,以及通过几何验证和重排序等策略优化检索性能的最新进展。最后,本文分析了以图搜图技术在大规模数据处理、跨领域适应性和实时性方面的挑战,并展望了未来的发展方向。
简介:摘要:随着5G 网络的覆盖逐步完善,4G网络投资紧缩,但农村等场景的4G网络覆盖需求仍存在较大缺口,使用5G 700M+4G 900M双频设备组网,可同时满足4G、5G网络需求。本文介绍一种4G和5G双模设备组网方案,从实践应用场景选取、4G和5G双模设备组网在网络覆盖、网络性能等维度的测试数据比对、功率共享测试等数据比对、双频组网语音业务测试等方面开展,论述4G、5G双频组网方案的可行性,以及双频组网的优势,对后期4G、5G网络的融合组网规划、优化,以及网络成本压降等具有较强的参考意义。
简介:摘要:多标签图像分类是一项允许单个图像同时属于多个类别的重要机器学习任务。与单标签分类不同,多标签图像分类面临着标签间相关性、数据不平衡以及高维数据处理等挑战。随着工业界的算力提升,许多研究人员利用深度学习的强大学习能力来应对多标签图像分类中遇到的挑战,然而专门针对多标签图像分类的综合研究仍然很少。本文系统地综述了多标签图像分类的近几年的进展,首先介绍了多标签图像分类的背景以及定义,接着讨论了多标签图像分类问题挑战,然后详细回顾多标签图像分类的最新进展,其中包括了其在深度学习方面的现有研究成果,如深度卷积神经网络、Transformer,最后总结了多标签图像分类的现状。希望本文的综述能为多标签图像分类领域的研究人员和实践者提供有价值的参考和指导。
简介:摘要:近年来无监督图像分类取得了显著进展,尤其是通过对比学习和自监督学习的应用,提升了在缺少标注数据情况下的分类性能。本文综述了无监督图像分类的基本概念、方法和最新进展,重点探讨了对比学习、自编码器、视觉变换器等技术在无监督图像分类中的应用。通过比较主流的无监督方法,如SimCLR、MoCo、MAE、DINO等,本文分析了不同方法的优势和局限,展望了无监督学习在大规模图像分类任务中的应用前景。无监督学习能够有效应对数据标注困难的挑战,具有较强的泛化能力,为图像分类领域提供了有力支持。
简介:摘要:多标签图像分类是一项允许单个图像同时属于多个类别的重要机器学习任务。与单标签分类不同,多标签图像分类面临着标签间相关性、数据不平衡以及高维数据处理等挑战。随着工业界的算力提升,许多研究人员利用深度学习的强大学习能力来应对多标签图像分类中遇到的挑战,然而专门针对多标签图像分类的综合研究仍然很少。本文系统地综述了多标签图像分类的近几年的进展,首先介绍了多标签图像分类的背景以及定义,接着讨论了多标签图像分类问题挑战,然后详细回顾多标签图像分类的最新进展,其中包括了其在深度学习方面的现有研究成果,如深度卷积神经网络、Transformer,最后总结了多标签图像分类的现状。希望本文的综述能为多标签图像分类领域的研究人员和实践者提供有价值的参考和指导。