简介:摘要:现阶段,我国社会发展迅速,大力推进生态建设。2020年第七十五届联合国大会上我国承诺,力争在2030年前实现“碳达峰”,2060年前实现“碳中和”。然而,实现“双碳”目标的重要一环就是建筑业的绿色转型,建筑业一直都是我国碳排放最大的行业,在“双碳”目标下,必然要进行建筑业的绿色转型,发展绿色建筑。绿色建筑工程的不断开展是当前我国经济可持续发展的必然要求,其能够在建筑的全寿命周期内坚持节约资源、保护环境、减少污染,为人们提供健康、适应、高效的使用空间,最大限度地实现人与自然和谐共生。在严格执行绿色建筑工程标准的前提下,需要不断地提升绿色建筑工程的实用性和可操作性,用以提高建设质量与效率。
简介:摘要:十九大之后,为解决预算绩效管理中存在的突出问题,2018年正式印发了《中共中央国务院关于全面实施预算绩效管理的意见》,将预算绩效管理体系扩大至“全方位、全过程、全覆盖”,预算绩效管理对象开始从项目支出绩效管理向整体支出绩效管理拓展。本文结合基层人民银行工作实际,以XX市中心支行为例,分析现阶段基层央行在整体支出绩效目标编制中存在的问题,并从提高绩效目标编制精细化水平、科学编制整体支出绩效目标、完善绩效目标管理机制三个方面针对性地提出建议和改进措施。
简介:摘要:最初的WSOD方法主要基于实例学习(Multiple-In⁃stanceLearning,MIL),这包括使用影像作为套装程式(肯定套装程式至少包含一个肯定执行处理,否定套装程式的所有执行处理都是否定执行处理)、使用物件建议作为执行处理,以及使用这些套装程式产生低监督目标感测器。MIL标准将点值低于指定点但很可能为负值的对象实例计算在内。在这种情况下,选定对象实例的外观和大小略有不同,因此无法创建更敏感的检测分类。您也可以在训练期间选取遗失的实体做为负数实体,以进一步减少分类器的侦测。为了解决这个问题,最近的研究人员拥有一个全面的MIL网络,如 ocr(online instance class lock-finish)、PCL(ProposalClusterLearning)和其他基于CNN的强大学习能力。在端到端MIL网络中,变体分类问题被认为是学习集成模型(映像)时的潜在问题。使用成员名称培训分类,您可以区分正负成员,并获得最积极的结果。但是,由于WSOD图像中没有对象实例级别的标签,因此WSOD方法和fullyuplevelelevationlabeldetection(fsod)方法之间的性能差异很大。本文主要分析特征融合与分割引导的弱监督目标检测。