CALIS农学中心:组织机构调整与门户网站更新详解

0 下载量 5 浏览量 更新于2024-06-29 收藏 943KB PPT 举报
"该PPT文件名为'calis农学中心组织机构调整calis农学中心门户网站.ppt',主要讨论了CALIS农学中心进行组织机构调整的原因和具体措施。调整的主要背景包括: 1. CALIS管理中心项目要求:随着CALIS(China Academic Library and Information Service)项目的推进,中心需要建立健全更为完善的组织结构,以便更好地发挥其在农业高等教育领域的组织和协调作用,服务于全国的农业高校。 2. 人员变动与新工作需求:人员变动和新的工作任务促使组织结构进行相应调整,以适应不断变化的情况,包括农学中心内部以及相关成员单位人员的变化,需要增加或优化团队配置以满足工作需要。 3. 长远发展规划:机构调整旨在支持农学中心的长远发展,通过共同参与和规范管理,确保所有成员都能从中受益,同时强化业务联系、学术交流和经验分享,促进整体进步。 4. 加强联系与监督评估:调整还涉及到加强与各成员单位的联系,通过广泛的沟通与监督机制,定期开展评估活动,以确保组织的有效运行。 在具体的组织机构调整上,着重提及了专家咨询委员会的组建,由南京农大图书馆馆长高荣华为主任,副主任包括中国农大图书馆副馆长刘清水,委员包括华南农大图书馆馆长叶静华、河北农大图书馆馆长商奎、华中农大图书馆馆长王明学等多位来自不同农业高校的图书馆馆长,如西北农林科技大学图书馆馆长胥耀平、河南农大图书馆馆长吴海峰等。 这份PPT文档不仅是对组织机构调整的规划,也可能是用于向相关人员传达改革意图、解释调整策略和后续工作计划的重要工具,有助于提升CALIS农学中心的运营效率和服务质量。"
2024-09-05 上传
目标检测(Object Detection)是计算机视觉领域的一个核心问题,其主要任务是找出图像中所有感兴趣的目标(物体),并确定它们的类别和位置。以下是对目标检测的详细阐述: 一、基本概念 目标检测的任务是解决“在哪里?是什么?”的问题,即定位出图像中目标的位置并识别出目标的类别。由于各类物体具有不同的外观、形状和姿态,加上成像时光照、遮挡等因素的干扰,目标检测一直是计算机视觉领域最具挑战性的任务之一。 二、核心问题 目标检测涉及以下几个核心问题: 分类问题:判断图像中的目标属于哪个类别。 定位问题:确定目标在图像中的具体位置。 大小问题:目标可能具有不同的大小。 形状问题:目标可能具有不同的形状。 三、算法分类 基于深度学习的目标检测算法主要分为两大类: Two-stage算法:先进行区域生成(Region Proposal),生成有可能包含待检物体的预选框(Region Proposal),再通过卷积神经网络进行样本分类。常见的Two-stage算法包括R-CNN、Fast R-CNN、Faster R-CNN等。 One-stage算法:不用生成区域提议,直接在网络中提取特征来预测物体分类和位置。常见的One-stage算法包括YOLO系列(YOLOv1、YOLOv2、YOLOv3、YOLOv4、YOLOv5等)、SSD和RetinaNet等。 四、算法原理 以YOLO系列为例,YOLO将目标检测视为回归问题,将输入图像一次性划分为多个区域,直接在输出层预测边界框和类别概率。YOLO采用卷积网络来提取特征,使用全连接层来得到预测值。其网络结构通常包含多个卷积层和全连接层,通过卷积层提取图像特征,通过全连接层输出预测结果。 五、应用领域 目标检测技术已经广泛应用于各个领域,为人们的生活带来了极大的便利。以下是一些主要的应用领域: 安全监控:在商场、银行