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北京航天万源物业管理有限公司 《城市开发》2015,(5)
对于物业服务企业来说,管理的项目类型和特点可能有所不同,但企业运转的核心只有一个——服务.作为管理特种物业的服务企业,北京航天万源物业管理有限公司(下文简称万源物业)认为:坚持并能输出符合客户需求、令客户满意的服务,所言所行不偏离自己的目标,这是企业可持续发展的关键. 相似文献
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研究了层状高温超导体中约瑟夫森等离子体模式对电场的非线性响应及对应的太赫兹二维相干光谱。从半经典有效模型出发,推导出了约瑟夫森相位的运动方程。通过求解这一运动方程,发现太赫兹二维相干光谱中存在“泵浦-探测”信号、回波信号、失相信号和双量子相干信号。进一步将这些信号与刘维尔路径联系起来,说明体系的具体激发过程,并借此说明这些信号的潜在应用。 相似文献
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研究了分布式体系结构下的并行Crawler采集模型,分析了各组件的功能及各Cmwler在并行搜索时,为保证系统的负载均衡而应遵循的基本规则,并提出了一种基于散列(hash)的URL的调度算法。 相似文献
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目的 随着3维采集技术的飞速发展,点云在计算机视觉、自动驾驶和机器人等领域有着广泛的应用前景。深度学习作为人工智能领域的主流技术,在解决各种3维视觉问题上已表现出巨大潜力。现有基于深度学习的3维点云分类分割方法通常在聚合局部邻域特征的过程中选择邻域特征中的最大值特征,忽略了其他邻域特征中的有用信息。方法 本文提出一种结合动态图卷积和空间注意力的点云分类分割方法(dynamic graph convolution spatial attention neural networks,DGCSA)。通过将动态图卷积模块与空间注意力模块相结合,实现更精确的点云分类分割效果。使用动态图卷积对点云数据进行K近邻构图并提取其边特征。在此基础上,针对局部邻域聚合过程中容易产生信息丢失的问题,设计了一种基于点的空间注意力(spatial attention,SA)模块,通过使用注意力机制自动学习出比最大值特征更具有代表性的局部特征,从而提高模型的分类分割精度。结果 本文分别在ModelNet40、ShapeNetPart和S3DIS(Stanford Large-scale 3D Indoor Spaces Dataset)数据集上进行分类、实例分割和语义场景分割实验,验证模型的分类分割性能。实验结果表明,该方法在分类任务上整体分类精度达到93.4%;实例分割的平均交并比达到85.3%;在室内场景分割的6折交叉检验平均交并比达到59.1%,相比基准网络动态图卷积网络分别提高0.8%、0.2%和3.0%,有效改善了模型性能。结论 使用动态图卷积模块提取点云特征,在聚合局部邻域特征中引入空间注意力机制,相较于使用最大值特征池化,可以更好地聚合邻域特征,有效提高了模型在点云上的分类、实例分割与室内场景语义分割的精度。 相似文献
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