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企业绿色创新驱动因素的跨层次分析——以建筑企业为例
被引量：
14
1
作者
邢丽云
俞会新
《技术经济》
CSSCI
北大核心
2018年第11期49-55,115,共8页
基于218家建筑企业的问卷调查数据,采用多层线性回归分析方法,从网络层面、企业层面和个体层面分析了网络关系强度、绿色动态能力和高管环保意识及其两两交互作用对企业绿色创新的驱动效应。层次回归分析结果表明:网络关系强度、绿色动...
基于218家建筑企业的问卷调查数据,采用多层线性回归分析方法,从网络层面、企业层面和个体层面分析了网络关系强度、绿色动态能力和高管环保意识及其两两交互作用对企业绿色创新的驱动效应。层次回归分析结果表明:网络关系强度、绿色动态能力对企业绿色创新具有显著的正向促进作用;高管环保意识对企业绿色工艺创新有正向促进作用,而对企业绿色产品创新的影响作用并不显著;网络关系强度、绿色动态能力与高管环保意识两两交互作用显著影响企业绿色创新实践。
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关键词
网络关系强度
绿色动态能力
高管环保意识
绿色创新
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职称材料
基于EA-YOLO模型的工业小缺陷检测技术
2
作者
李标
王冰
胡雄
《组合机床与自动化加工技术》
2025年第9期95-102,107,共9页
工业产品缺陷的检测对确保产品质量和减少经济损失至关重要,在保证实时性的同时,提高对背景干扰下的低像素的小缺陷检测精度是当前面临的重大挑战。针对该问题,提出了一种基于YOLOv8的工业小缺陷检测模型EA-YOLO。首先,利用设计的C2FN替...
工业产品缺陷的检测对确保产品质量和减少经济损失至关重要,在保证实时性的同时,提高对背景干扰下的低像素的小缺陷检测精度是当前面临的重大挑战。针对该问题,提出了一种基于YOLOv8的工业小缺陷检测模型EA-YOLO。首先,利用设计的C2FN替换C2f,改进Backbone模块,减少参数量和Gflops;其次,通过在上采样过程中引入提出的环境感知动态网络EADN(environmental awareness dynamic network)改进Neck模块,有效减少了上采样过程中特征丢失的问题;最后,引入CIoU损失函数提高小目标定位的精准度。引入NEU-DET、PCB-DET和GC10-DET数据集进行实例分析,结果表明:mAP分别达到81.1%、97.8%和77.1%,相较于baseline模型,分别提升了4.3%、4.1%和4.7%,体现出较好的效果。同时,在参数量和Gflops上显著降低,减少计算复杂度,具有较好的鲁棒性和泛化能力。
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关键词
小缺陷检测
YOLOv8
C2FN
环境感知动态网络
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职称材料
题名
企业绿色创新驱动因素的跨层次分析——以建筑企业为例
被引量：
14
1
作者
邢丽云
俞会新
机构
河北工业大学经济管理学院
济南大学商学院
出处
《技术经济》
CSSCI
北大核心
2018年第11期49-55,115,共8页
基金
国家社会科学基金项目"基于研究联合体的我国中小企业提升自主创新能力的机制研究"(14BGL049)
山东省社会科学规划项目"‘一带一路’倡议下山东省高新技术产业创新效率评价与协同创新机制研究"(18BGLJ03)
山东省高等学校人文社会科学计划项目"建筑企业绿色创新驱动因素及其对竞争优势的影响研究"(J18RB097)
文摘
基于218家建筑企业的问卷调查数据,采用多层线性回归分析方法,从网络层面、企业层面和个体层面分析了网络关系强度、绿色动态能力和高管环保意识及其两两交互作用对企业绿色创新的驱动效应。层次回归分析结果表明:网络关系强度、绿色动态能力对企业绿色创新具有显著的正向促进作用;高管环保意识对企业绿色工艺创新有正向促进作用,而对企业绿色产品创新的影响作用并不显著;网络关系强度、绿色动态能力与高管环保意识两两交互作用显著影响企业绿色创新实践。
关键词
网络关系强度
绿色动态能力
高管环保意识
绿色创新
Keywords
network
relationship strength
green
dynamic
capability
top managers
environmental
awareness
green innovation
分类号
F276.1 [经济管理—企业管理]
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职称材料
题名
基于EA-YOLO模型的工业小缺陷检测技术
2
作者
李标
王冰
胡雄
机构
上海海事大学物流工程学院
出处
《组合机床与自动化加工技术》
2025年第9期95-102,107,共9页
基金
国家高技术研究发展计划(863项目)(2013AA041106)
国家自然科学基金项目(62073213)
+1 种基金
博士后科研基金项目(2014M561458)
上海自然科学基金项目(23ZR1426700)。
文摘
工业产品缺陷的检测对确保产品质量和减少经济损失至关重要,在保证实时性的同时,提高对背景干扰下的低像素的小缺陷检测精度是当前面临的重大挑战。针对该问题,提出了一种基于YOLOv8的工业小缺陷检测模型EA-YOLO。首先,利用设计的C2FN替换C2f,改进Backbone模块,减少参数量和Gflops;其次,通过在上采样过程中引入提出的环境感知动态网络EADN(environmental awareness dynamic network)改进Neck模块,有效减少了上采样过程中特征丢失的问题;最后,引入CIoU损失函数提高小目标定位的精准度。引入NEU-DET、PCB-DET和GC10-DET数据集进行实例分析,结果表明:mAP分别达到81.1%、97.8%和77.1%,相较于baseline模型,分别提升了4.3%、4.1%和4.7%,体现出较好的效果。同时,在参数量和Gflops上显著降低,减少计算复杂度,具有较好的鲁棒性和泛化能力。
关键词
小缺陷检测
YOLOv8
C2FN
环境感知动态网络
Keywords
small defeats detection
YOLOv8
C2FN
eadn
(
environmental
awareness
dynamic
network
)
分类号
TH165 [机械工程]
TG659 [机械工程—机械制造及自动化]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
企业绿色创新驱动因素的跨层次分析——以建筑企业为例
邢丽云
俞会新
《技术经济》
CSSCI
北大核心
2018
14
在线阅读
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职称材料
2
基于EA-YOLO模型的工业小缺陷检测技术
李标
王冰
胡雄
《组合机床与自动化加工技术》
2025
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职称材料
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