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关于仲裁范围的几个问题 总被引:2,自引:0,他引:2
姜洪波 《山东省农业管理干部学院学报》2004,20(1):86-87
仲裁范围是仲裁协议的重要内容,本文分析了仲裁范围在各国立法中的界定及其发展趋势,指出了我国现行立法中对仲裁范围界定的若干缺陷,据此提出了完善建议,并对仲裁范围的表现形式及实务中应注意的问题作了阐述。 相似文献
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针对非花果同期油茶果采收效率低这一问题,提出一种侧枝振动采摘点定位方法,通过振动侧枝降低树木损伤并实现高效采收。首先构建数据集,对侧枝分段标注,向UNet中添加CloFormer注意力机制并命名为Clo-UNet,实现侧枝的二维重构。其次,在Clo-UNet基础上进一步设计采摘点定位方法并命名为Clo-UNet-Point,该方法优先选择采收离果实最远且最粗的枝条。试验表明,Clo-UNet在验证集上表现优异,其中br_con(连果枝)、danger(危险区)和br_pro(优先采收区域)的平均交并比mIoU分别达到85.36%、86.37%和81.29%,平均像素精度mPA分别达到94.97%、96.17%和89.48%,Clo-UNet在整个数据集上的mIoU和mPA分别比UNet高5.14、6.85个百分点。通过观察验证集647幅图像,Clo-UNet-Point算法在不同光照条件下均能定位到采摘点,平均检测一张图像用时0.15 s。该研究可为未来非花果同期类油茶果的自动化振动采收奠定理论基础。 相似文献
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为提高鱼类表型分割精度和准确度,实现鱼类表型智能监测,该研究基于深度学习算法构建了VED-SegNet模型用于鱼类表型分割和测量。该模型将cross stage partial network和GSConv结合作为编码器(VoV-GSCSP),保持足够精度的同时降低网络结构复杂性。另一方面,该模型采用EMA(efficient multi-scale attention module with cross-spatial learning)建立强化结构,加强编码器和解码器之间的信息传递,提高模型精度,并实现了8个表型类别的输出。采用自建的鱼类表型分割数据集对VED-SegNet模型进行了测试,测量结果中鱼类各表型比例与实际测量值相接近,表型最大平均绝对和平均相对误差为0.39%、11.28%,能实现无接触式提取水产养殖中鱼类表型比例。对比其他常见语义分割模型,平均交并比mean intersection over union,mIoU和平均像素准确率mean pixel accuracy,m PA最高,分别到达了87.92%、92.83%。VED-SegNet模型在环境复杂、多鱼重叠的... 相似文献
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针对辽宁省设施农业产业存在的日光温室数量和面积数据不精准问题,采用高分二号(GF-2)卫星数据,应用卷积神经网络方法进行温室识别应用研究。选取不同的尺寸标准将图像数据分割成碎片,分析截断率进而确定最优切片尺寸;将不同区域图像数据进行数据增强处理和颜色校准,降低图像数据和温室特征的复杂度;采用Segnet、Deeplab v3+、Unet 3个语义分割模型进行日光温室识别模型构建和模型融合研究,最后将识别后的切片数据应用闭操作完成识别结果的拼接,同时统计出温室的数量、面积、位置等信息。经初步分析模型识别效果较好,能够科学量化日光温室情况,从而为相关工作提供数据支撑。 相似文献
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现当今,随着我国经济快速发展,人们生活水平的提高,对肉、奶、蛋等产品有了更大的需求量,因而畜牧养殖规模也在不断扩大,成为了我国第一产业当中的重要增长点。但是疫病问题的存在则对我国畜牧业的发展造成了一定的影响,乡镇畜牧兽医站作为基层防疫部门,其工作的重要性不言而喻,其中生物疫苗管理更是重中之重。 相似文献
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