【摘 要】
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数字经济以其强渗透性和泛在化特点，不断渗透到人类社会生产生活和城市治理的方方面面。城市作为区域重要的网络节点和大规模经济与人口的载体，时刻发生着经济社会与空间结构的演变。本文通过对学界、政府、媒体、行业关于数字经济研究和发展的回顾，揭示了数字经济理论研究滞后于应用实践的现状；结合其与信息技术的关系，提出微观技术、中观产业以及宏观“经济活动”三个层面的理解及四个方面的认识。对数字经济是否减少“面对面
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数字经济以其强渗透性和泛在化特点，不断渗透到人类社会生产生活和城市治理的方方面面。城市作为区域重要的网络节点和大规模经济与人口的载体，时刻发生着经济社会与空间结构的演变。本文通过对学界、政府、媒体、行业关于数字经济研究和发展的回顾，揭示了数字经济理论研究滞后于应用实践的现状；结合其与信息技术的关系，提出微观技术、中观产业以及宏观“经济活动”三个层面的理解及四个方面的认识。对数字经济是否减少“面对面”以及导致“距离的死亡”两个话题进一步探讨，按照数字经济可达性网络与城市空间、数字经济产业与城市空间、数
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河南是我国重要的粮食生产基地，但干旱频发，对社会经济发展产生巨大阻碍。土壤湿度作为反映干旱灾害发生的重要指标，开展土壤湿度动态变化及其与气象因子关系研究，可为科学认识干旱发生发展规律及制定调控措施提供依据。基于MODIS增强型植被指数（EVI）和校正后的陆地表面温度（LST）数据构建双抛物线型EVI-LST特征空间，根据该特征空间计算温度植被干旱指数（TVDI），分析河南省2000—2019年土壤
为了实现田间杂草图像快速、准确识别，提出了一种基于深层连接注意力机制残差网络（DCECA-Resnet50-a）的田间杂草识别模型。以残差网络为基准，改进残差块下采样的位置，同时引入注意力机制和连接注意力机制模块以更好地提取图片中的特征信息，结合迁移学习的策略缓解小样本数据集造成的过拟合现象，提高模型的泛化性并大大减少模型的训练时长。实验结果表明，改进后的模型综合性能最好，有较高的识别准确率，对杂
针对基于体素表征的多视图三维模型重建过程中， 存在二维视图所包含的空间信息离散， 空间网格中体素分布稀疏的问题， 提出基于多层次感知的多视图三维模型重建方法，旨在通过对视图级、体素级与物体级信息的多层次感知，重建具有完整结构与局部细节的三维模型。在视图特征提取阶段设计了上下文感知的通道注意力模块来最大限度获取二维视图中潜在空间信息;在三维模型生成阶段，通过体素感知的VoxFocal Loss来促进
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行人搜索旨在从一系列未经裁剪的图像中对行人进行定位与识别，融合了行人检测和行人重识别两个子任务。现有的方法设计了基于Faster R-CNN的端到端框架来解决此任务，但是行人检测和重识别两个子任务之间存在特征优化目标粒度不一致问题。为了解决这一问题，提出一种双全局池化结构，使用全局平均池化提取检测分支的共性特征，使用基于注意力机制的全局K最大池化提取re-ID分支的特性特征，为两个子任务提取符合各
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