【摘 要】
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目标检测是计算机视觉任务的一个重要组成部分，也是人工智能的一个重要应用，其目的是在自然图像中的大量预定义类别中定位对象实例。同时目标识别也有着广泛的应用场景，可以应用到自动驾驶技术中以及各种侦察车上。系统性介绍了主要的目标识别方法，之后主要介绍两种基于深度卷积神经网络的目标识别方法，并分别说明了它们的应用场景，同时通过具体的实验数据对比了骨干网络的优缺点。与传统的基于特征的目标检测方法相比，基于深
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目标检测是计算机视觉任务的一个重要组成部分，也是人工智能的一个重要应用，其目的是在自然图像中的大量预定义类别中定位对象实例。同时目标识别也有着广泛的应用场景，可以应用到自动驾驶技术中以及各种侦察车上。系统性介绍了主要的目标识别方法，之后主要介绍两种基于深度卷积神经网络的目标识别方法，并分别说明了它们的应用场景，同时通过具体的实验数据对比了骨干网络的优缺点。与传统的基于特征的目标检测方法相比，基于深度学习的目标检测方法可以同时学习图像的低级特征和高级特征。最后展望了目标检测方法的发展前景。
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近年来,我国招投标行业发展迅速,招投标活动事关工程质量、效益与安全。由于招投标参建主体之间存在信息不对称、追求利益目标不一致等情况,容易发生寻租行为。因此,在工程项目招投标期间,如何防范其参与方的寻租行为对提升项目质量安全至关重要。论文基于演化博弈,针对工程项目招投标过程中投标人、招标人、政府监管部门之间存在的寻租行为进行具体剖析,构建了投标人、招标人、政府监管部门的三方博弈模型。具体而言,首先,
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