设计施工总承包模式下质量和费用联动控制研究

通过平行发包模式和设计施工总承包模式对比,分析质量标准和费用的联动控制方式变化,即由“先确定施工图,再形成合同价格”的顺序性控制变化为“质量标准和费用联动审核”的同步性控制,并从政策、理论和实践层面梳理当前联动控制的现状和挑战。为解决房屋建筑类项目设计施工总承包模式下联动控制挑战,提出对项目结构进行系统分解,并在分解基础上形成质量费用要求的相互匹配,形成联动控制对象及要求,并提出质量费用联动控制的实现路径,以期为业主管理设计施工总承包项目提供参考。     

基于深度分割模型的小目标检测

小目标检测广泛应用于视频监控等各种任务,在各领域均有着重要作用.由于待测目标尺寸小、特征弱等原因,目前的检测算法对小目标的检测性能仍值得进一步提升.现有基于设计特征的传统方法在复杂背景的应用场景下检测精度低、鲁棒性弱,基于深度学习的检测算法存在数据集难获取、小目标特征难提取等问题.面向解决低信杂比图像中小目标因面积占比小导致的特征提取难的问题,提出了一个深度分割模型用于小目标检测.为进一步提升检测性能、降低漏检率,充分应用多波段图像信息,设计了一个基于深度分割模型的多波段融合小目标检测方法.在仿真数据集上的实验结果表明,该方法有效提高了小目标检测的准确率,为小目标检测的后续研究提供了新的思路.     

轻量级的安全跨域去重方案

云存储为用户提供文件外包存储功能,然而随着数据外包数量的激增,数据去重复变得至关重要.目前数据压缩非常有效也是很常用的一个手段是去重,即识别数据中冗余的数据块,只存储其中的一份.以前的方案可以满足不同的用户将相同的文件加密为相同的密文,这样暴露了文件的一致性,随后的方案提出基于集中式服务器作为去重辅助的方案,随着用户的增加,数据去重效率也随之降低.针对目前云存储的安全性及数据去重效率低等问题,本文提出了跨区域的重复数据删除方案.所提方案为每个数据生成随机标签和固定长度的随机密文,确保多域重复数据消除下的数据机密性及抵抗暴力攻击、保护信息平等信息不被披露.同时,对所提方案的实施情况和功能比较进行了仔细分析,安全性分析表明,所提方案在抵抗蛮力攻击的同时,实现了数据内容、平等信息和数据完整性等隐私保护,性能分析表明,所提方案展示了优于现有方案的重复搜索计算成本及时间复杂度,可实现轻量级特色.     

基于Transformer的体素化激光点云目标检测算法

3D点云目标检测是计算机3D视觉中的一个关键技术,本文针对激光雷达点云数据的稀疏性、无序性和数据量大,导致神经网络运算效率慢、检测精度低等问题,开展了基于激光雷达点云的目标检测算法研究。在激光雷达点云数据处理阶段,我们将原始点云数据体素化,解决了点云稀疏性和无序性问题,然后使用多层特征下采样层构建特征金字塔,实验验证了该方法使网络在训练阶段更快收敛,有效减少点云数据量大导致的网络运算开销,网络运算效率提升～39；同时,我们通过引入Transformer注意力模块,提高网络对点云目标关键特征的学习能力,使目标检测的准确率达到885。总体实验结果表明,本文算法在确保检测精度的前提下,提升了网络运算效率。     

广州地区可生吃新鲜蔬菜人体肠道寄生虫污染状况调查

为了解广州市供应的可生食新鲜蔬菜的寄生虫及其虫卵污染的情况，以广州市近郊蔬菜种植园、各区农贸市场和部分饮食业单位为调查点，采用询问调查和现场采样方式，用清水沉淀法检验寄生虫虫卵。共检测了8种365份可生食蔬菜，总检出率21．37％，寄生虫及虫卵中，蛔虫卵检出率为4．93％，钩蚴检出率为11．23％。饮食业制作可生食蔬菜成品的检出率达7．14％。广州地区可生食新鲜蔬菜寄生虫检出率偏高，生食蔬菜有一定危险性。