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关键词： 大数据   算法价格歧视   消费者权益保护  

摘要： 随着大数据时代的来临，算法使互联网企业掌握越来越多的消费者数据，通过海量数据分析抓取消费者购买商品或服务的痕迹信息进行分析，最终向不同消费者进行区别定价，出现了损害消费者权益的算法价格歧视现象。本文立足消费者权益保护的立法内涵，从算法价格歧视的相关定义入手，探寻算法价格歧视的形成原因以及影响性，分析算法价格歧视中消费者权益保护的问题所在，并从立法、执法等角度，探寻在算法价格歧视下维护消费者权益的有效路径。

关键词： 河湖“四乱”   目标检测   多样化分支块   动态检测头   损失函数  

摘要： 针对河湖“四乱”遥感图像中目标检测精度低、小目标检测难等问题，提出一种基于改进YOLOv5的河湖“四乱”目标检测算法。首先，以YOLOv5s为基础，采用多样化分支块代替原有的C3模块，以增强主干网络的特征提取能力。其次，引入具有统一注意力机制的动态检测头，以增强算法的目标检测和定位能力。最后，设计新的损失函数ShapeIoU,降低目标尺度差异带来的影响，以提升模型的泛化能力。将该算法在自建的河湖“四乱”数据集上进行实验，结果表明，模型的检测精度为60.6%、召回率为55.7%、mAP50为56.1%、AP50∶95为32.2%,较基准网络分别提升了5.3%、5.3%、6.7%和4.6%。此外，在公开数据集RSOD和NWPU VHR-10上的实验表明，该算法与几种经典算法相比，整体均表现出较大优势。

关键词： 日盲紫外   拉曼光谱   降噪   基线校正   遥测  

摘要： 拉曼光谱学是一种基于激光与物质相互作用的非弹性光散射无损光谱探测方法，可用于现代战场、工业生产、社会安全和危险品或违禁品的检测。日盲紫外拉曼光谱相比可见光和近红外拉曼光谱，具有受环境干扰小、散射强度高、人眼安全性、可用于检测爆炸性材料等优点，能够实现自然环境下的样品遥测。目前日盲紫外拉曼光谱检测面临几个直接影响定性与定量分析的挑战：1）在相同的光谱分辨率下，相较于可见和红外，紫外拉曼光谱的拉曼位移分辨率（波数分辨率）较低；2）因紫外玻璃和镀膜材料成本和材质限制，难以形成大口径和高透射率的光学镜头，尤其在遥测的场景下，紫外拉曼光谱信号易出现较大的噪声；3）紫外荧光共振比其他波段荧光共振强烈，拉曼光谱易受强荧光影响。故需通过滤除噪声和基线的光谱处理方法，提高拉曼光谱的表征能力。分析了自然环境下日盲紫外拉曼光谱检测技术的原理，并归纳了国内外在日盲紫外拉曼光谱降噪和基线校正算法研究方面的进展与现状。同时，文中还探讨了该技术在反恐、禁毒和食品安全等领域的应用需求，并展望了日盲紫外拉曼光谱处理技术在自然环境下的发展趋势。

关键词： 网页制作工具  

ISBN: (纸本)9787302680222

摘要： 本书共8章，分别介绍MAUI开发基础、MAUI开发工具、MAUI开发理论、MAUI用户界面、MAUI数据访问、MAUI平台集成、MAUI部署发布、MAUI综合实例等内容，书中的每个知识点都有相应的实现代码和实例。

关键词： 蜣螂算法   移动机器人   路径规划   翻筋斗觅食策略  

摘要： 针对传统蜣螂优化算法在路径规划中存在的路径长和局部最优等问题，对其进行改进。首先，采用Logistics对初始种群进行混沌初始化，使蜣螂种群在搜索空间的分布更为均匀，以提高种群的质量；其次，在觅食蜣螂位置更新阶段引入翻筋斗策略，以扩大算法的搜索范围，提高算法的全局搜索能力；最后，在偷窃蜣螂位置更新阶段引入基于自适应因子的偷位置更新策略，以降低算法陷入局部最优的概率，平衡算法的全局和局部搜索能力。利用Matlab构建3种不同的栅格地图作为机器人工作环境模型，将改进蜣螂优化算法和4种传统算法在2种地图中进行仿真对比，结果表明：改进蜣螂优化算法在平均路径长度、平均迭代次数和路径长度标准差都明显减少，验证了该算法在路径规划中具有更好的效果。

关键词： 路面激光点云   基准面   布料模拟滤波算法   路面坑槽检测  

摘要： 针对传统布料模拟滤波（CSF）算法无法区分路面局部损坏微地形导致的坑槽病害错检、漏检问题，提出一种自适应下降距离的CSF路面坑槽提取算法。该算法首先对道路点云进行预处理去噪，获取车道路面点云。然后统计布料粒子点的深度标准差，改进CSF算法中模拟布料“外力下降”和“内力回拉”过程的位移距离，实现模拟布料的自适应距离下降，进一步构建考虑路面坑槽的精确局部基准面，生成点云深度增强信息模型。最后利用深度阈值分类和欧式聚类算法实现坑槽的精确检测并提取坑槽的几何属性特征。对道路的实测数据进行实验与分析，结果表明，实测数据中的坑槽召回率达到83.3%，精确率达到87.5%，最大面积相对误差为17.699%，最大深度相对误差为9.677%。所提算法具有一定的鲁棒性与适用性，可为大规模三维路面点云数据自动检测路面坑槽工作提供有力的支撑。

关键词： 深度学习   YOLOv8   轻量化   行人检测  

摘要： 针对当前基于深度学习的行人检测算法检测精度低、模型复杂、对设备要求较高的问题，提出一种基于YOLOv8的轻量级行人检测模型YOLOv8-PGL。首先，将卷积神经网络（Convolutional Neural Networks,CNN）和Transformer的思想结合，设计出C2f＿PTB模块，增强特征提取能力，降低计算量和参数量；其次，引入改进的BiFPN网络替换原模型中的特征提取网络，提高对不同尺度特征的融合效率；再次，采用一种轻量级非对称检测头LADH，以微小性能损失大幅度减少模型的计算量和参数量；最后，使用PIoU(Powerful-IoU)替换CIoU(Complete-IoU)作为损失函数，以更准确地优化模型的预测结果，进一步提高模型的检测精度。实验结果表明，所提出的模型在多个指标上有明显的提升。相较于基准模型，YOLOv8-PGL的mAP50%提升1.9个百分点，参数量降低50%，计算量降低33%，模型大小降低48%。

关键词： 局部离群因子(LOF)   异常值检测   滤棒   质量控制   卷烟辅材  

摘要： 卷烟辅材的质量直接影响到卷烟的生产和产品质量，而滤棒作为其中的重要组成部分，其质量控制尤为重要。本研究提出一种基于局部离群因子（Local Outlier Factor,LOF）算法的滤棒质量异常值检测方法。LOF算法通过计算样本点的局部密度偏差，能够有效识别出与周围样本差异较大的异常点。首先介绍LOF算法的基本原理和计算步骤，然后针对滤棒生产过程中的实际数据进行实验分析。结果表明：该方法能够准确识别出滤棒生产过程中的异常数据点，有助于及时发现和排除生产过程中的潜在质量问题，提高滤棒的生产质量和一致性。本研究的结论为卷烟辅材质量控制提供了一种新的技术手段，具有重要的理论和实际应用价值。

关键词： 行政事业单位   预算管理   高质量发展  

摘要： 新时期行政事业单位加强预算管理工作，既是加强财务管理的重要举措，也是落实《中华人民共和国预算法》（简称《预算法》）的应有之义。行政事业单位开展预算管理，应当遵循《预算法》的要求，制定相关管理措施，推动预算管理的合规、高效开展，从而实现高质量发展。基于这一背景，本文主要分析《预算法》下行政事业单位开展预算管理工作的现状，梳理当前行政事业单位预算管理存在的问题，并提出有针对性的对策建议，如完善预算管理制度建设、加强项目库建设、加强全面预算考核机制建设。

关键词： 植保无人机   路径规划   人工鱼群算法   自适应策略   黄金正弦算法  

摘要： 针对植保无人机在作业过程中如何快速找到一条更优的全局路径，提出了一种改进人工鱼群算法(T-AFSA)。利用Tent混沌映射所生成的混沌序列对种群初始化，丰富了种群的多样性，提高了人工鱼群初始解的质量；引入黄金正弦算法对适应度高的人工鱼个体进行优化，让它们更好地领导种群的觅食和追尾行为；采用自适应策略对人工鱼个体的视野和步距进行改进，平衡了算法的全局搜索能力和局部搜索能力；删除路径中的冗余节点，去除不必要的转折点，找到全局中的更优路径；将所得的路径利用B样条曲线进行平滑处理，有利于植保无人机进行路径跟踪。仿真实验表明：改进算法能够解决传统人工鱼群算法计算精度低和后期收敛速度变慢的问题，可以为植保无人机快速规划出一条从起点到终点与障碍物无碰撞、平滑且距离较短的路径，方案具有可行性和有效性。