基于CenterNet的小学生英文手写体区域检测

为了探索智能批阅小学生作业的可行性,以小学生英文手写体为研究对象,建立了基于关键点的CenterNet模型。首先,针对低显存环境下CenterNet模型的构造与学习,提出了一种新的以组规范化(GN)替换批量规范化(BN)的池化模块结构改造方案,得到了改造版CenterNet模型;之后,将改造版CenterNet模型用于小学生英文手写体区域检测,实现了基于深度学习的英文手写体区域检测。将改造版CenterNet模型与原始CenterNet模型和CornerNet-Lite基准模型进行检测比较。实验表明：2种版本CenterNet模型的英文手写体区域检测精度和平均召回率均高于基准模型的相应值,改造版CenterNet模型的AP_0.5值甚至可达到73.1%,比基准模型高出近6%;此外,相比于基准模型,改造版的CenterNet模型的漏检情况更少,并在一定程度上有效抑制了误检。改造版的CenterNet模型不仅检测性能优于原始CenterNet模型,而且其学习过程更稳定、收敛更快,这为小学生作业智能批阅方案的设计提供了有价值的解决途径。     

数据生产者权之证成——以数据资源排他权为视角

非个人数据作为一种资源,其价值在于不断地流通。而在现行法律框架内,合同法+侵权法+技术措施为数据生产者架构了一个事实财产权的框架,在实现数据保护的同时加剧了数据锁定之风险,不能为数据流通提供行为预期。而数据赋权的意义在于,承认数据的事实财产权,并进一步将之塑造为实证法上的权利概念,从而为数据流通提供行为预期。数据生产者(包括单个数据生产者和数据集生产者)作为数据流通的发起者,在数据生产过程中投入了大量的人力、财力,因而需要赋之以权利,通过法律上的激励机制实现数据流通。排他权是权利结构的核心,数据资源的排他权并非没有先例可循,商业秘密即可借鉴。对于数据资源排他权的塑造,其维度有二:一是通过合同界定出价值量相对完整的客体,即单个数据抑或数据集(维度广、种类多、数据量大);二是通过行为规范,即从来源合法和使用不违法两个层面构建数据利用行为规范。只是客体特定化需要通过技术手段(如可追溯日志)甚至法院确权程序(如果有的话)来确定。其结果就是,该项权利消弭了对世性,即有限对世,丧失控制即丧失权利。这样的权利设计既迎合数据资源属性,亦符合财产法原理。     

基于类图与本体论的HBIM在建筑遗产仿真管理中的应用

从建筑遗产组件的角度出发，基于类图与本体论的研究合理分类建筑遗产组件属性。从组件的规模定义面向对象的类图和本体，以澄清概念并提高互操作性。为建筑组件信息建立HBIM仿真数据管理库，并通过HBIM平台供用户同时浏览和操作数据库。通过“大夫第”历史建筑单体构件的实验设计表明，在HBIM平台与纸质记录法比较测试中，在完成时间上综合效率提高40%，在任务负荷指数上减少10%，可用性测试结果的各项指数优秀，可提高建筑遗产数据管理的使用经济效率。