《辽宁年鉴》(2019)框架大纲
年鉴编纂要求
年鉴编纂要求框架层次一、框架是全书内容的总体设计，是年鉴的基本结构，应从本地区的实际情况出发，设计具有独特个性的框架。
二、框架要基本稳定，不宜年年多变，以利保持年鉴自身的特色、风格和连续性。
但年鉴框架也要随着实际情况的变化有所调整，有所创新，使之更好地反映客观实际和充分发挥年鉴的功能。
三、框架设计要覆盖面广，分类科学，层次清楚，结构严谨，领属关系得当，内容均衡适度。
四、框架结构要符合年鉴体例，做到结构栏目化，主体内容条目化。
年鉴主体一般分为3个〜4个层次。
3个层次分为栏目（类目）、分目和条目；4个层次分为栏目（类目）、分目、子目和条目。
条目标题五、条目标题要明确、简洁，见题如义。
一般使用直述式，用一句话表述一个完整的信息，中间不用逗号。
六、条目标题要突出体现主题内容的词，以便检索。
文字应简明醒目，不要用号召用语和形容词。
七、条目标题“动”、“静”应统一，同一类的标题必须统一。
会议标题不要既用动态的又用静态的。
八、条目标题用字要简洁明了，突出主题，尽量不超过15个字。
九、同一分目的条目标题，应按一定顺序排列。
可以时间为序排列，也可以轻重主次排列，或分门别类排列，使条目之间的排列体现一定的逻辑顺序。
条目撰写十、综述和概况。
综述置于栏目之前，概况置于分目之首，综合地反映不同栏目和分目所记领域一年内发展变化的全貌和基本情况。
所有栏目和分目，一般均应设置综述和概况。
综述和概况要“全”（全面）和“概”（概括）。
一般应包括基本情况、主要成绩、总体特点、典型材料、重要数据、存在问题等几个方面的要素。
要素要齐全，防止空洞无物和残缺不全两种倾向、注意动静结合，每个综述和概况既要设置若干相对稳定不变的项目（或方面），又要写出各个年度的变化和发展，以增强历史感，体现资料和信息的连续性和可比性。
综述和概况对所涉领域的总体评价应寓于事实的叙述之中，做到述而略论，点到为止，防止以论代述，借题发挥。
注意综述、概况和条目在层次上的区别，防止在材料和数据的选用上过多重复，也要寻找到各自的角度，合理运用。
高中历史(新人教版)必修下册同步习题：第二次世界大战与战后国际秩序的形成(同步习题)【含答案及解析】
第17课第二次世界大战与战后国际秩序的形成基础过关练题组一法西斯主义与亚欧战争策源地的形成1.下表为一段时期内纳粹党党员及议席变化情况统计表。
这反映出( )时间1928年1930年1932年纳粹党党员10.8万35万85万国会议席12 107 230国会名次9 2 1A.德国民族复仇情绪高涨B.国会长期受纳粹党控制C.纳粹党使德国摆脱困境D.德国民主制度日益健全2.“1929年,全球性经济危机的爆发把德国经济直接推向崩溃的边缘,谁能把德国从危机中拯救出来,谁就会成为大众拥戴的领导者。
1930年9月14日是德国走向独裁的关键的一天,那天共有640万选民把他们的选票投给了国家社会主义工人党及其领袖希特勒。
”材料最能表明( )A.纳粹党成为德国第一大党B.经济危机对德国经济的打击沉重C.德国民众拥护纳粹党执政D.经济危机助推法西斯在德国的上台3.20世纪30年代,德、日法西斯势力上台,第二次世界大战的欧亚战争策源地形成。
德、日法西斯专政建立过程中的相同点是( )A.依靠军部法西斯势力夺权B.利用经济危机引发的严重政治危机C.依靠法西斯政党夺取政权D.煽动民族复仇主义以获取广泛支持4.一位政治人物曾经表示:“如果意大利向多瑙河、巴尔干扩张,会造成欧洲战争,如果他们在非洲沙漠通行无阻,或者就能安静下来。
”这种说法主要是针对( )A.一战时,意大利加入协约国一方作战B.巴黎和会上意大利提出领土扩张要求C.20世纪30年代意大利侵略埃塞俄比亚D.二战前德、意武装干涉西班牙内战题组二第二次世界大战5.1941年12月8日,罗斯福发表国会讲话:“我要求国会宣布,自1941年12月7日星期日日本无端发动这场卑鄙的进攻之时起,合众国与日本帝国之间进入战争状态。
”这标志着( )A.德意日结成了轴心国同盟B.第二次世界大战的转折点出现C.第二次世界大战发展到全球阶段D.日本开始丧失战略上的主动权6.某城市举办了“站在‘十四年抗战’起点讲述抗战故事”的活动。
水产养殖调查报告
水产养殖调查报告篇一：水产养殖情况调研报告庆阳市西峰区水产养殖情况汇报按照庆阳市水产工作站《关于在全市开展渔业情况调查研究的通知》文件要求，我站高度重视，以深入贯彻落实党的群众路线教育实践活动为契机，积极组织全体干部职工投入到全区渔业生产情况调查摸底中去。
经过一周的摸底调查，我们基本掌握了西峰区渔业生产现状及存在的问题，现将相关情况汇报如下：一、基本情况庆阳市西峰区属于黄河一级支流泾河流域，在泾河流域中属于其一级支流马莲河和蒲河流域。
西峰区面积，其中马莲河流域面积为，占总面积的%，蒲河流域面积，占总面积的%。
１、水面分布及养殖情况①池塘：池塘水面总面积126亩，其中肖金47亩，董志20亩，显胜40亩，后官寨10亩，彭原5亩，温泉乡3亩，西街办1亩。
其中从事养殖生产的为60亩，从事休闲渔业（垂钓）的为76亩（详见附件一）。
②水库：水库总水域面积1770亩左右，共有各类水库5座，均属山谷型黄土坝，分别是巴家咀水库、南小河沟水库、花果山水库、王咀水库及王家湾水库（详见附件二）。
其中：巴家咀水库和南小河沟水库作为人饮水源；花果山水库用于养殖，面积为350亩；王咀水库、王家湾水库目前用于休闲222渔业（垂钓）。
③塘坝：全区塘坝共有70多座，其中适于养殖的塘坝24座，水面面积为1300亩左右，(转载于: 小龙文档网:水产养殖调查报告)基本用于休闲垂钓（详见附件三）。
④人工湖：西峰城区雨洪资源节水工程水域面积232亩，其中北湖166亩，南湖66亩（详见附件四）。
南湖于XX 年投入鱼苗一次，用于休闲垂钓，XX年城区面积扩大后，部分生活污水排入，水质变差，湖中鱼相继死亡。
北湖工程仍在建设之中。
⑤河流：流经西峰区的河流主要有蒲河、黑河、澜泥河、盖家川、砚瓦川和齐家川等6条，流经总长度为公里（详见附件五）。
其中，马莲河支流盖家川、砚瓦川、齐家川因受西峰城区排污影响，水质污染严重，不适于从事养殖生产；蒲河和澜泥河水质没有受到污染，可用于渔业养殖；黑河作为人饮水源汇入巴家咀水库，因此也无法从事养殖生产。
辽宁省社会经济发展统计年鉴指标数据：1-2 县区一览表
地区
县(市)
区
沈 阳 新民市、康平县、法库县 大 连 瓦房店市、庄河市、长海县 鞍 山 海城市、台安县、岫岩县(满)
和平、沈河、大东、皇姑、铁西、东陵、苏家屯、 沈北新区、于洪、辽中
中山、西岗、沙河口、甘井子、旅顺口、金州、 普兰店
铁东、铁西、立山、千山
抚 顺 抚顺县、新宾县(满)、清原县(满)
新抚、东洲、望花、顺城
本 溪 本溪县(满)、桓仁县(满)
平山、溪湖、明山、南芬
丹 东 东港市、凤城市、宽甸县(满)
元宝、振兴、振安
锦 州 凌海市、北镇市、义县、黑山县
古塔、凌河、太和
营 口 大石桥市、盖州市
站前、西市、老边、鲅鱼圈
阜 新 阜新县(蒙)、彰武县
海州、新邱、太平、细河、清河门
辽 阳 辽阳县、灯塔市
白塔、文圣、宏伟、弓长岭、太子河
盘 锦 盘山县
双台子、兴隆台、大洼
铁
岭
调兵山市、开原市、铁岭县、西丰县、 昌图县
银州、清河
朝
阳
北票市、凌源市、朝阳县、建平县、 喀左县(蒙)
双塔、龙城
葫 芦 岛 兴城市、绥中县、建昌县
连山、南票、龙港
辽宁年鉴2020框架大纲
《辽宁年鉴》（2016）框架大纲一、特载党代会报告人大报告政府丄作报告政协报告国民经济和社会发展报告财政预算报告二、专文三、大事记四、概况1.行政区划2.人口3.民族4.宗教5.自然地理地理气象地震6.土地资源7.矿产资源8・森林资源9.野生动物资源10.野生植物资源11.水产资源12 •海洋资源13.水资源五、党政机关党政机关主要负责人].中共辽宁省委•省委、省委办公厅发布的主要文件组织宣传统战对台工作机构编制党风廉政建设省直机关口标责任考核工作巡视工作信访」:作2.辽$省人民代表大会常务委员会综26.信托二十一.科学技术1.科技概况2.科学研究3.科技开发4.高新技术产业5•科技体制改革6.科技法制建设7.知识产权8.科技情报9.社会科学10.社会学术活动11•气象12.地震13.测绘二十二、教育1 •教育概况2.学前教育3.初中教育4•高中教育5.职业教育6.高等教育7 •成人教育8.特殊教育9 •党校教育二十三、卫生•社保•生活1.卫生和计划生育2.疾病预防控制3.民政和社会福利4.老龄工作5.城镇居民生活6•农民生活二十四、文化•体育•娱乐业1 •新闻2.出版、广播、电影、电视3.文化4.档案事业5•图书馆6•地方志编纂7•体育8.娱乐业二十五、市、县篇市县区领导人名单沈阳市〃〃〃ff〃管丹ftftff〃〃ffff“ftft〃〃ffffftffff〃〃ffftft〃ffffftftff〃〃。
风景园林及毕业设计教学大纲汇总
风景园林及毕业设计教学大纲汇总目录《园林色彩》教学大纲 .............................................................................. 《园林植物与生理》教学大纲 (4)《园林树木学》教学大纲 (8)《园林花卉学》教学大纲 (12)《手绘图表现技法》教学大纲 (16)《园林制图》教学大纲 (19)《风景摄影》教学大纲 (22)《外景写生》教学大纲 (25)《市场考察》教学大纲 (28)《AutoCAD平面图绘制》教学大纲 (32)《草图大师效果图绘制》教学大纲 (37)《PhotoShop效果图后期处理》教学大纲 (40)《园林植物的栽培与养护》教学大纲 (45)《园林小品设计》教学大纲 (49)《插花艺术设计》教学大纲 (54)《盆景制作设计》教学大纲 (58)《植物造景设计》教学大纲 (61)《毕业设计（论文）选题》教学大纲 (64)《毕业设计（论文）调研》教学大纲 (68)《］业设1r*^ （论文）开？E^》教大纲.72《毕业设计（论文）做题》教学大纲 (75)《毕业设计（论文）结题》教学大纲 (78)《毕业教育》教学大纲 (82)《园林色彩》教学大纲一、课程基本信息1、课程代码：05ACK0322、英文名称：Landscape color3、学时学分：48学时4学分4、课程性质：科学知识课程群5、先修课程：无6、授课对象：风景园林专业二、教学方法课堂讲授和讨论相结合。
通过阅读主要参考书目、网上查询、资料整理和专题讨论，加深并掌握该学科的发展动态。
三、考核方式考查。
以平时考核（课堂组织纪律、作业等）和期末相结合的方式进行，综合评价学生的学习成绩。
总成绩的评定：平时成绩占50%,期末考核成绩占50乳四、教学时数分配五、教学安排第一章色彩基础知识【教学目的】：通过教学，使学生了解在观察色彩时除了要感觉其物理方面的影响，也要注意色彩对心理产生的感觉，熟悉色彩基础知识；掌握色彩归纳整理的原则和方法。
辽宁省 前瞻性布局未来产业
辽宁省前瞻性布局未来产业作者：郭煦来源：《小康》2024年第07期作为老工业基地，辽宁省近年来向“新”转型步伐加快。
对其而言，发展新兴产业和未来产业，不是“要不要”的问题，而是“快与慢”的问题。
1月22日上午，辽宁省政协十三届二次会议在沈阳开幕。
1月23日，辽宁省十四届人大二次会议在辽宁人民会堂开幕，省长李乐成作政府工作报告。
辽宁省2023年地区生产总值增长5.3%，总量突破3万亿元，十年来首次超过全国增速。
一般公共预算收入增长9.1%，规模以上工业增加值增长5%，固定资产投资增长4%，社会消费品零售总额增长8.8%，城镇新增就业47.9万人，城镇和农村居民人均可支配收入分别增长4.3%和7.9%。
经济社会发展呈现出多年少有的良好局面。
2024年，辽宁将壮大经济实力，在保持经济赶超势头上攻坚突破。
推动有效投资持续增长，将加快建设大连金州湾国际机场、沈白高铁、京哈高速改擴建、辽河干流防洪提升工程等项目，开工建设秦沈和新阜高速公路等项目。
同时，辽宁还将加快推进沈阳桃仙机场二跑道、沈阳都市圈环线、本庄高速、辽东半岛水资源配置等前期工作。
加快建设中化扬农精细化工、建发盛海铜产业链等项目，实施大连船舶、大连石化和沈飞局部搬迁改造升级，开工建设华电丹东风电装备等项目。
辽宁提出要全力促进区域协调发展。
具体举措包括：支持沈阳对标国家中心城市加快“一枢纽、四中心”建设，支持沈抚改革创新示范区“三区一引擎”建设。
支持大连现代海洋城市建设。
加快辽河三角洲高质量发展试验区和北黄海经济合作区建设。
推动太平湾合作创新区高质量发展。
支持丹东创建国家级沿海渔港经济区。
支持辽西打造京冀科技成果孵化基地和创新创业示范基地。
以高质量发展推动全面振兴取得新突破，新旧动能转换是关键。
辽宁是工业大省，制造业是“当家优势”。
吉林省政府工作报告提出，加快动能转换，在构建现代产业体系上攻坚突破。
在三年行动攻坚之年攻坚之战中，辽宁正努力在动能转换的新赛道上加速奔跑，扎实做好结构调整“三篇大文章”，让旧动能焕发生机，让新动能不断集聚，打造具有国际竞争力的先进制造业新高地。
2019版辽宁省与台湾进出口贸易专题报告
2019版辽宁省与台湾进出口贸易专题报告序言本报告针对辽宁省与台湾的进出口贸易数据进行深度分析，并对主要指标出口金额，进口金额，进出口金额等进行了总结分析。
借助分析我们可以更深入的了解辽宁省与台湾的实际进出口贸易状况，从全面立体的角度了解辽宁省与台湾的进出口贸易现状，把握行业前景。
本报告借助权威多维度数据分析，客观反映当前辽宁省与台湾贸易真实情况，趋势、规律以及发展脉络，相信对了解辽宁省与台湾的进出口贸易现状具有极高的参考使用价值，亦对商业决策具有一定的借鉴作用。
辽宁省与台湾进出口贸易专题报告中数据来源于中国国家统计局、中国海关总署、国家发改委以及商务部。
目录第一节辽宁省与台湾进出口贸易现状概况 (1)第二节辽宁省与台湾进出口贸易出口金额指标分析 (2)一、全国与台湾贸易出口金额现状统计 (2)二、辽宁省与台湾贸易出口金额占全国同类比重统计分析 (2)三、辽宁省进出口贸易总出口金额现状统计分析 (2)四、辽宁省与台湾贸易出口金额占辽宁省总出口金额比重统计分析 (3)五、辽宁省与台湾进出口贸易出口金额（2016-2018）统计分析 (3)六、辽宁省与台湾进出口贸易出口金额（2017-2018）变动分析 (4)七、全国与台湾进出口贸易出口金额（2016-2018）统计分析 (4)八、全国与台湾进出口贸易出口金额（2017-2018）变动分析 (5)九、辽宁省与台湾出口金额同全国同类进出口贸易（2017-2018）出口金额变动对比分析 (5)第三节辽宁省与台湾进出口贸易进口金额指标分析 (6)一、全国与台湾贸易进口金额现状统计 (6)二、辽宁省与台湾贸易进口金额占全国同类比重统计分析 (6)三、辽宁省进出口贸易总进口金额现状统计分析 (6)四、辽宁省与台湾贸易进口金额占辽宁省总进口金额比重统计分析 (7)五、辽宁省与台湾进出口贸易进口金额（2016-2018）统计分析 (7)六、辽宁省与台湾进出口贸易进口金额（2017-2018）变动分析 (8)七、全国与台湾进出口贸易进口金额（2016-2018）统计分析 (8)八、全国与台湾进出口贸易进口金额（2017-2018）变动分析 (9)九、辽宁省与台湾进口金额同全国同类进出口贸易（2017-2018）进口金额变动对比分析 (9)第四节辽宁省与台湾进出口金额指标分析 (10)一、全国与台湾贸易进出口金额现状统计 (10)二、辽宁省与台湾贸易进出口金额占全国同类比重统计分析 (10)三、辽宁省进出口贸易总进出口金额现状统计分析 (10)四、辽宁省与台湾贸易进出口金额占辽宁省总进出口金额比重统计分析 (11)五、辽宁省与台湾贸易进出口金额（2016-2018）统计分析 (11)六、辽宁省与台湾贸易进出口金额（2017-2018）变动分析 (12)七、全国与台湾贸易进出口金额（2016-2018）统计分析 (12)八、全国与台湾贸易进出口金额（2017-2018）变动分析 (12)九、辽宁省与台湾进出口金额同全国同类进出口贸易（2017-2018）进出口金额变动对比分析 (13)图表目录表1：辽宁省与台湾进出口贸易现状统计表 (1)表2：全国与台湾贸易出口金额现状统计表 (2)表3：辽宁省与台湾贸易出口金额占全国同类比重统计表 (2)表4：辽宁省进出口贸易总出口金额现状统计表 (2)表5：辽宁省与台湾贸易出口金额占辽宁省总出口金额比重统计表 (3)表6：辽宁省与台湾贸易出口金额（2016-2018）统计表 (3)表7：辽宁省与台湾贸易出口金额（2017-2018）变动统计表（比上年增长%） (4)表8：全国与台湾进出口贸易出口金额（2016-2018）统计表 (4)表9：全国与台湾贸易出口金额（2017-2018）变动统计表（比上年增长%） (5)表10：辽宁省与台湾出口金额同全国同类进出口贸易（2017-2018）出口金额变动对比统计表（比上年增长%） (5)表11：全国与台湾贸易进口金额现状统计表 (6)表12：辽宁省与台湾贸易进口金额占全国同类比重统计表 (6)表13：辽宁省进出口贸易总进口金额现状统计表 (6)表14：辽宁省与台湾进出口贸易进口金额占辽宁省总进口金额比重统计表 (7)表15：辽宁省与台湾贸易进口金额（2016-2018）统计表 (7)表16：辽宁省与台湾贸易进口金额（2017-2018）变动统计表（比上年增长%） (8)表17：全国与台湾进出口贸易进口金额（2016-2018）统计表 (8)表18：全国与台湾贸易进口金额（2017-2018）变动统计表（比上年增长%） (9)表19：辽宁省与台湾进口金额同全国同类进出口贸易（2017-2018）进口金额变动对比统计表（比上年增长%） (9)表20：全国与台湾贸易进出口金额现状统计表 (10)表21：辽宁省与台湾贸易进出口金额占全国同类比重统计表 (10)表22：辽宁省进出口贸易总进出口金额现状统计表 (10)表23：辽宁省与台湾贸易进出口金额占辽宁省总进出口金额比重统计表 (11)表24：辽宁省与台湾贸易进出口金额（2016-2018）统计表 (11)表25：辽宁省与台湾贸易进出口金额（2017-2018）变动统计表（比上年增长%） (12)表26：全国与台湾贸易进出口金额（2016-2018）统计表 (12)表27：全国与台湾贸易进出口金额（2017-2018）变动统计表（比上年增长%） (12)表28：辽宁省与台湾进出口金额同全国同类贸易（2017-2018）进出口金额变动对比统计表（比上年增长%） (13)第一节辽宁省与台湾进出口贸易现状概况辽宁省与台湾进出口贸易现状详细情况见下表：表1：辽宁省与台湾进出口贸易现状统计表第二节辽宁省与台湾进出口贸易出口金额指标分析一、全国与台湾贸易出口金额现状统计表2：全国与台湾贸易出口金额现状统计表二、辽宁省与台湾贸易出口金额占全国同类比重统计分析表3：辽宁省与台湾贸易出口金额占全国同类比重统计表三、辽宁省进出口贸易总出口金额现状统计分析表4：辽宁省进出口贸易总出口金额现状统计表四、辽宁省与台湾进出口贸易出口金额占辽宁省总出口金额比重统计分析表5：辽宁省与台湾贸易出口金额占辽宁省总出口金额比重统计表五、辽宁省与台湾进出口贸易出口金额（2016-2018）统计分析表6：辽宁省与台湾贸易出口金额（2016-2018）统计表六、辽宁省与台湾进出口贸易出口金额（2017-2018）变动分析表7：辽宁省与台湾进出口贸易出口金额（2017-2018）变动统计表（比上年增长%）七、全国与台湾进出口贸易出口金额（2016-2018）统计分析表8：全国与台湾进出口贸易出口金额（2016-2018）统计表八、全国与台湾进出口贸易出口金额（2017-2018）变动分析表9：全国与台湾进出口贸易出口金额（2017-2018）变动统计表（比上年增长%）九、辽宁省与台湾出口金额同全国同类进出口贸易（2017-2018）出口金额变动对比分析表10：辽宁省与台湾出口金额同全国同类进出口贸易出口金额（2017-2018）变动对比统计表（比上年增长%）第三节辽宁省与台湾进出口贸易进口金额指标分析一、全国与台湾贸易进口金额现状统计表11：全国与台湾贸易进口金额现状统计表二、辽宁省与台湾贸易进口金额占全国同类比重统计分析表12：辽宁省与台湾贸易进口金额占全国同类比重统计表三、辽宁省进出口贸易总进口金额现状统计分析表13：辽宁省进出口贸易总进口金额现状统计表四、辽宁省与台湾进出口贸易进口金额占辽宁省总进口金额比重统计分析表14：辽宁省与台湾进出口贸易进口金额占辽宁省总进口金额比重统计表五、辽宁省与台湾进出口贸易进口金额（2016-2018）统计分析表15：辽宁省与台湾贸易进口金额（2016-2018）统计表六、辽宁省与台湾进出口贸易进口金额（2017-2018）变动分析表16：辽宁省与台湾进出口贸易进口金额（2017-2018）变动统计表（比上年增长%）七、全国与台湾进出口贸易进口金额（2016-2018）统计分析表17：全国与台湾进出口贸易进口金额（2016-2018）统计表八、全国与台湾进出口贸易进口金额（2017-2018）变动分析表18：全国与台湾进出口贸易进口金额（2017-2018）变动统计表（比上年增长%）九、辽宁省与台湾进口金额同全国同类进出口贸易（2017-2018）进口金额变动对比分析表19：辽宁省与台湾进口金额同全国同类进出口贸易进口金额（2017-2018）变动对比统计表（比上年增长%）第四节辽宁省与台湾进出口贸易进出口金额指标分析一、全国与台湾贸易进出口金额现状统计表20：全国与台湾贸易进出口金额现状统计表二、辽宁省与台湾贸易进出口金额占全国同类比重统计分析表21：辽宁省与台湾贸易进出口金额占全国同类比重统计表三、辽宁省进出口贸易总进出口金额现状统计分析表22：辽宁省进出口贸易总进出口金额现状统计表四、辽宁省与台湾贸易进出口金额占辽宁省总进出口金额比重统计分析表23：辽宁省与台湾贸易进出口金额占辽宁省总进出口金额比重统计表五、辽宁省与台湾贸易进出口金额（2016-2018）统计分析表24：辽宁省与台湾贸易进出口金额（2016-2018）统计表六、辽宁省与台湾贸易进出口金额（2017-2018）变动分析表25：辽宁省与台湾贸易进出口金额（2017-2018）变动统计表（比上年增长%）七、全国与台湾贸易进出口金额（2016-2018）统计分析表26：全国与台湾贸易进出口金额（2016-2018）统计表八、全国与台湾贸易进出口金额（2017-2018）变动分析表27：全国与台湾贸易进出口金额（2017-2018）变动统计表（比上年增长%）九、辽宁省与台湾进出口金额同全国同类贸易（2017-2018）进出口金额变动对比分析表28：辽宁省与台湾进出口金额同全国同类贸易（2017-2018）进出口金额变动对比统计表（比上年增长%）。
辽宁省经济发展优势区域识别
ｄｏｉ：１０．３９６９?ｊ．ｉｓｓｎ．１００５－８１４１．２０２１．０４．００７辽宁省经济发展优势区域识别杜鹏，孙亮，王利，裴倩，丁晓健，鄢萍萍（辽宁师范大学地理科学学院，辽宁大连１１６０２９）摘要：基于比较优势理论，提出Ｂ－Ｓ－Ｐ识别框架并确定分级和分类阈值，利用２０１７年辽宁省经济、社会、夜间灯光等数据，运用ＰＣＡ、热点分析、近邻分析等方法对该省经济发展区域进行了实证分析。
结果表明：辽宁优势区域分布呈空间异质性，沈大沿线区域与各市辖区优势显著；优势区具有“一轴两翼—三核辐射”的空间集聚特征，强弱优势区呈较明显的中心—外围结构特征；优势区域要素集聚能力存在差异。
对于不同类型优势区，需针对性地制定发展对策，才能实现协同发展。
关键词：优势区识别；Ｂ－Ｓ－Ｐ框架；非均衡协调发展；辽宁省中图分类号：Ｆ４２７文献标志码：Ａ文章编号：１００５－８１４１（２０２１）０４－０４２３－０６ＩｄｅｎｔｉｆｉｃａｔｉｏｎｏｆｔｈｅＡｄｖａｎｔａｇｅＲｅｇｉｏｎｓｏｆＥｃｏｎｏｍｉｃＤｅｖｅｌｏｐｍｅｎｔｉｎＬｉａｏｎｉｎｇＰｒｏｖｉｎｃｅＤＵＰｅｎｇ，ＳＵＮＬｉａｎｇ，ＷＡＮＧＬｉ，ＰＥＩＱｉａｎ，ＤＩＮＧＸｉａｏ－ｊｉａｎ，ＹＡＮＰｉｎｇ－ｐｉｎｇ（ＳｃｈｏｏｌｏｆＧｅｏｇｒａｐｈｙ，ＬｉａｏｎｉｎｇＮｏｒｍａｌＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｄａｌｉａｎ１１６０２９，Ｃｈｉｎａ）Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ｂａｓｅｄｏｎｔｈｅｔｈｅｏｒｙｏｆｃｏｍｐａｒａｔｉｖｅａｄｖａｎｔａｇｅ，ｔｈｉｓｐａｐｅｒｐｒｏｐｏｓｅｄｔｈｅＢ－Ｓ－Ｐｉｄｅｎｔｉｆｉｃａｔｉｏｎｆｒａｍｅｗｏｒｋａｎｄｄｅｔｅｒｍｉｎｅｄｔｈｅｃｌａｓｓｉｆｉｃａｔｉｏｎａｎｄｃｌａｓｓｉｆｉｃａｔｉｏｎｔｈｒｅｓｈｏｌｄｓ．ＡｄｏｐｔｉｎｇｔｈｅｄａｔａｏｆＬｉａｏｎｉｎｇＰｒｏｖｉｎｃｅ′ｓｅｃｏｎｏｍｙ，ｓｏｃｉｅｔｙ，ａｎｄｎｉｇｈｔｌｉｇｈｔｓｉｎ２０１７，ｉｔｕｓｅｄＰＣＡ，ｈｏｔｓｐｏｔａｎａｌｙｓｉｓ，ｎｅｉｇｈｂｏｒａｎａｌｙｓｉｓａｎｄｏｔｈｅｒｍｅｔｈｏｄｓｆｏｒｅｍｐｉｒｉｃａｌａｎａｌｙｓｉｓ．ＴｈｅｒｅｓｕｌｔｓｓｈｏｗｅｄｔｈａｔｔｈｅｄｉｓｔｒｉｂｕｔｉｏｎｏｆｄｏｍｉｎａｎｔｒｅｇｉｏｎｓｉｎＬｉａｏｎｉｎｇＰｒｏｖｉｎｃｅｗａｓｓｐａｔｉａｌｌｙｈｅｔｅｒｏｇｅｎｅｏｕｓ，ａｎｄｔｈｅａｒｅａｓａｌｏｎｇｔｈｅＳｈｅｎｙａｎｇ－Ｄａｌｉａｎｌｉｎｅａｎｄｔｈｅｍｕｎｉｃｉｐａｌｄｉｓｔｒｉｃｔｓｈａｄｓｉｇｎｉｆｉｃａｎｔａｄｖａｎｔａｇｅｓ；ｔｈｅｄｏｍｉｎａｎｔｒｅｇｉｏｎｓｈａｄｔｈｅｃｈａｒａｃｔｅｒｉｓｔｉｃｓｏｆｓｐａｔｉａｌａｇｇｌｏｍｅｒａｔｉｏｎｏｆ“ｏｎｅａｘｉｓ，ｔｗｏｗｉｎｇｓ－ｔｈｒｅｅｎｕｃｌｅａｒｒａｄｉａｔｉｏｎ”，ａｎｄｔｈｅｓｔｒｏｎｇａｎｄｗｅａｋｄｏｍｉｎａｎｔｒｅｇｉｏｎｓｐｒｅｓｅｎｔａｒｅｌａｔｉｖｅｌｙｏｂｖｉｏｕｓｃｅｎｔｅｒ－ｐｅｒｉｐｈｅｒａｌｓｔｒｕｃｔｕｒａｌｃｈａｒａｃｔｅｒｉｓｔｉｃｓ；ｔｈｅｒｅｗｅｒｅｄｉｆｆｅｒｅｎｃｅｓｉｎｔｈｅａｇｇｌｏｍｅｒａｔｉｏｎｃａｐａｂｉｌｉｔｉｅｓｏｆａｄｖａｎｔａｇｅｏｕｓｒｅｇｉｏｎａｌｅｌｅｍｅｎｔｓ，ａｎｄｆｏｒｄｉｆｆｅｒｅｎｔｔｙｐｅｓｏｆａｄｖａｎｔａｇｅｏｕｓａｒｅａｓ，ｔｈｅｇｏｖｅｒｎｍｅｎｔｓｈｏｕｌｄｉｍｐｌｅｍｅｎｔｔａｒｇｅｔｅｄｄｅｖｅｌｏｐｍｅｎｔｓｔｒａｔｅｇｉｅｓｔｏａｃｈｉｅｖｅｃｏｏｒｄｉｎａｔｅｄｄｅｖｅｌｏｐｍｅｎｔ．Ｋｅｙｗｏｒｄｓ：ｉｄｅｎｔｉｆｉｃａｔｉｏｎｏｆｓｕｐｅｒｉｏｒａｒｅａｓ；Ｂ－Ｓ－Ｐｆｒａｍｅｗｏｒｋ；ｕｎｂａｌａｎｃｅｄａｎｄｃｏｏｒｄｉｎａｔｅｄｄｅｖｅｌｏｐｍｅｎｔ；ＬｉａｏｎｉｎｇＰｒｏｖｉｎｃｅ收稿日期：２０２０－１０－３１；修订日期：２０２１－０１－０４基金项目：国家自然科学基金项目（编号：４１７０１１２３）。
基于层叠结构的单幅图三维重建网络
第４２卷第３期２０２３年６月沈㊀阳㊀理㊀工㊀大㊀学㊀学㊀报ＪｏｕｒｎａｌｏｆＳｈｅｎｙａｎｇＬｉｇｏｎｇＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙＶｏｌ ４２Ｎｏ ３Ｊｕｎ ２０２３收稿日期:２０２２－０８－１１基金项目:国家重点研发计划项目(２０２０ＹＦＣ２００６７０１)ꎻ国家重点研发计划项目子课题(２０１７ＹＦＣ０８２１００１－２)ꎻ辽宁省教育厅基本科研项目(ＬＪＧＤ２０２００１９)作者简介:张景异(１９６５ )ꎬ男ꎬ教授ꎬ研究方向为智能控制㊁生产过程自动化等ꎮ通信作者:刘韵婷(１９８３ )ꎬ女ꎬ副教授ꎬ博士ꎬ研究方向为无线传感器网络㊁人工智能等ꎮ自动化技术文章编号:１００３－１２５１(２０２３)０３－０００１－０８基于层叠结构的单幅图三维重建网络张景异ꎬ侯昌邑ꎬ刘韵婷ꎬ葛忠文(沈阳理工大学自动化与电气工程学院ꎬ沈阳１１０１５９)摘㊀要:为解决单幅图三维重建形状相似性不足㊁点云表面覆盖率低等问题ꎬ提出一种高效的密集点云生成网络ꎮ首先ꎬ设计一种层叠结构ꎬ提取单幅图中的特征信息ꎻ然后ꎬ多个解码器并行生成多个视角的预测投影ꎬ组合形成密集点云ꎻ最后ꎬ利用伪渲染器进行监督学习ꎬ引入梯度优化模块防止梯度爆炸ꎮ采用ＳｈａｐｅＮｅｔ数据集进行实验ꎬ实验结果表明ꎬ相比于３ＤＣｏｎｖＮｅｔ㊁ＰＴＮ等常见网络ꎬ本网络生成密集点云的形状相似性至少提高了１２.３％ꎬ点云表面覆盖率至少提高了６.４％ꎬ有效提高了物体单幅图三维重建效果ꎮ关㊀键㊀词:单幅图ꎻ三维重建ꎻ点云ꎻ特征提取中图分类号:ＴＰ３９１.４１文献标志码:ＡＤＯＩ:１０.３９６９/ｊ.ｉｓｓｎ.１００３－１２５１.２０２３.０３.００１３ＤＲｅｃｏｎｓｔｒｕｃｔｉｏｎＮｅｔｗｏｒｋｏｆａＳｉｎｇｌｅＧｒａｐｈＢａｓｅｄｏｎＳｔａｃｋｅｄＳｔｒｕｃｔｕｒｅＺＨＡＮＧＪｉｎｇｙｉꎬＨＯＵＣｈａｎｇｙｉꎬＬＩＵＹｕｎｔｉｎｇꎬＧＥＺｈｏｎｇｗｅｎ(ＳｈｅｎｙａｎｇＬｉｇｏｎｇＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙꎬＳｈｅｎｙａｎｇ１１０１５９ꎬＣｈｉｎａ)Ａｂｓｔｒａｃｔ:Ｉｎｏｒｄｅｒｔｏｓｏｌｖｅｔｈｅｐｒｏｂｌｅｍｓｏｆｉｎｓｕｆｆｉｃｉｅｎｔｓｈａｐｅｓｉｍｉｌａｒｉｔｙａｎｄｌｏｗｓｕｒｆａｃｅｃｏｖｅｒａｇｅｏｆｐｏｉｎｔｃｌｏｕｄｓｉｎ３Ｄｒｅｃｏｎｓｔｒｕｃｔｉｏｎｏｆａｓｉｎｇｌｅｇｒａｐｈꎬａｎｅｆｆｉｃｉｅｎｔｄｅｎｓｅｐｏｉｎｔｃｌｏｕｄｇｅｎｅｒａｔｉｏｎｎｅｔｗｏｒｋｉｓｐｒｏｐｏｓｅｄ.Ｆｉｒｓｔꎬａｓｔａｃｋｅｄｓｔｒｕｃｔｕｒｅｉｓｄｅｓｉｇｎｅｄｔｏｅｘｔｒａｃｔｔｈｅｆｅａ￣ｔｕｒｅｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎｆｒｏｍａｓｉｎｇｌｅｇｒａｐｈꎻｔｈｅｎꎬｍｕｌｔｉｐｌｅｄｅｃｏｄｅｒｓｇｅｎｅｒａｔｅｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎｐｒｏｊｅｃｔｉｏｎｓｏｆｍｕｌｔｉｐｌｅｐｅｒｓｐｅｃｔｉｖｅｓｉｎｐａｒａｌｌｅｌꎬａｎｄｃｏｍｂｉｎｅｔｈｅｍｔｏｆｏｒｍｄｅｎｓｅｐｏｉｎｔｃｌｏｕｄｓꎻｆｉｎａｌｌｙꎬｔｈｅｐｓｅｕｄｏｒｅｎｄｅｒｅｒｉｓｕｓｅｄｆｏｒｓｕｐｅｒｖｉｓｅｄｌｅａｒｎｉｎｇꎬａｎｄｔｈｅｇｒａｄｉｅｎｔｏｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎｍｏｄｕｌｅｉｓｉｎｔｒｏｄｕｃｅｄｔｏｐｒｅｖｅｎｔｔｈｅｇｒａｄｉｅｎｔｅｘｐｌｏｓｉｏｎ.ＴｈｅｄａｔａｓｅｔｏｆＳｈａｐｅＮｅｔｉｓｕｓｅｄｆｏｒｅｘｐｅｒｉ￣ｍｅｎｔｓ.Ｔｈｅｅｘｐｅｒｉｍｅｎｔａｌｒｅｓｕｌｔｓｓｈｏｗｔｈａｔꎬｃｏｍｐａｒｅｄｔｏｔｈｅｃｏｍｍｏｎｎｅｔｗｏｒｋｓｓｕｃｈａｓ３ＤＣｏｎｖＮｅｔａｎｄＰＴＮꎬｔｈｅｄｅｎｓｅｐｏｉｎｔｃｌｏｕｄｓｇｅｎｅｒａｔｅｄｂｙｏｕｒｎｅｔｗｏｒｋｉｎｃｒｅａｓｅｄａｔｌｅａｓｔｂｙ１２.３％ｏｖｅｒｔｈｅｓｈａｐｅｓｉｍｉｌａｒｉｔｙａｎｄｂｙ６.４％ｏｖｅｒｔｈｅｐｏｉｎｔｃｌｏｕｄｓｕｒｆａｃｅｃｏｖｅｒａｇｅꎬｓｏｏｕｒｎｅｔｗｏｒｋｃａｎｅｆｆｉｃｉｅｎｔｌｙｐｒｏｍｏｔｅｔｈｅｐｒｅｃｉｓｉｏｎｏｆｔｈｅ３Ｄｒｅｃｏｎｓｔｒｕｃｔｉｏｎｏｆａｓｉｎｇｌｅｇｒａｐｈ.Ｋｅｙｗｏｒｄｓ:ｓｉｎｇｌｅｇｒａｐｈꎻ３Ｄｒｅｃｏｎｓｔｒｕｃｔｉｏｎꎻｐｏｉｎｔｃｌｏｕｄꎻｆｅａｔｕｒｅｅｘｔｒａｃｔｉｏｎ㊀㊀图像的三维重建是计算机视觉的主要研究内容之一[１]ꎬ通过单幅或多幅图像重建出物体或场景的三维结构ꎬ可用于医学图像处理以及虚拟现实等领域[２]ꎮ由于单幅图像信息量不足ꎬ基于单幅图像的物体三维重建颇具挑战性ꎬ传统方法是使用真实的三维结构学习从二维到三维的映射ꎬ如Ｃｈｏｙ等[３]提出的３Ｄ￣Ｒ２Ｎ２网络ꎬ在编码器与解码器之间通过长短期记忆神经网络进行连接ꎬ将二维图像与其对应的体素模型建立映射关系ꎬ可以接收任意角度的单个或多个图像进行三维重建ꎬ但由于其二维图像映射成三维体素的计算较复杂ꎬ为防止内存占用过多ꎬ得到的输出图像分辨率仅为３２ˑ３２ˑ３ꎬ三维重建效果并不理想ꎮ不同于体素形式的点云由易于几何变换的离散空间点构成ꎬ也常被用来表示三维结构ꎬＦａｎ等[４]提出的ＰｏｉｎｔＯｕｔＮｅｔ网络结构开创了用点云做单幅图三维重建的先例ꎬ其不仅设计了新颖有效的体系结构㊁损失函数和学习范式ꎬ还利用条件形状采样器预测三维点云ꎬ通过实验证明了模型预测结果的交并比(ＩＯＵ)等指标在多个物体类别表现上均超过了３Ｄ￣Ｒ２Ｎ２网络ꎬ重建效果显著ꎬ但ＰｏｉｎｔＯｕｔＮｅｔ网络结构以稀疏点云呈现最终结果ꎬ无法很好地重现三维形状的表面细节ꎮＷａｎｇ等[５]提出了Ｐｉｘｅｌ２Ｍｅｓｈ网络ꎬ其可从单张彩色图片直接生成三维网格ꎬ从输入图像中逐步提取特征ꎬ作为初始三维形状的椭球体根据提取的特征不断形变ꎬ生成最终的几何形状ꎮ庄昱峰等[６]在Ｐｉｘｅｌ２Ｍｅｓｈ网络的框架上ꎬ使用改进的ＤｅｎｓｅＮｅｔ替换原特征提取网络部分ꎬ沿用图神经网络生成网格的方式ꎬ但效果欠佳ꎮＷｅｎ等[７]提出了Ｐｉｘ￣ｅｌ２Ｍｅｓｈ＋＋网络ꎬ受多视图重建方法启发ꎬ模型在每个网格顶点周围搜索最佳位置进行顶点位置变形ꎬ可生成更准确的表面细节ꎬ但相比于易于学习和生成的点云形式[８]ꎬ直接作用于三维结构使得网络训练周期更长ꎮ针对以上问题ꎬ多数研究者均直接改善重建网络的生成部分ꎬ包括对三维卷积进行改进㊁利用２.５Ｄ草图对三维结构预测等ꎬ而针对特征提取网络进行改善的研究不多ꎬ且效果不显著[６]ꎮ本文以特征提取部分为重点ꎬ提出一种高效的三维重建网络ꎮ利用残差思想设计残差单元以提高网络的特征提取能力ꎬ在残差单元中加入通道注意力层ꎬ使网络可以学习到不同通道特征的相关性ꎬ进一步提高网络对有效特征的关注ꎬ将残差单元嵌入卷积网络中ꎬ构成整个层叠结构ꎻ经过层叠结构提取特征ꎬ采用多解码器并行的方式处理特征ꎬ使用二维卷积运算预测二维投影ꎬ通过三维几何推理组合成密集点云ꎬ并引入伪渲染器近似渲染预测点云的新投影ꎬ新投影联合真实二维投影进行监督学习ꎬ逐步优化点云的预测效果ꎻ经过逐层的预训练后ꎬ再进行端到端的微调ꎬ同时加入梯度优化模块ꎬ对网络反向传播的梯度加上阈值限定ꎬ使网络更加稳定ꎮ１㊀三维重建网络本文提出的网络总结构如图１所示ꎮ单幅彩色三通道(ＲＧＢ)图像输入特征提取网络ꎬ通过设计的层叠结构提高特征提取能力ꎬ将丰富的特征映射到潜在空间中ꎻ特征从潜在空间进入解码器中ꎬＮ个解码器并行工作ꎬ通过二维卷积生成Ｎ个预测的重建物体二维投影ꎬ分别对应Ｎ个不同视点ꎬ通过三维坐标转换后融合成密集点云ꎻ对于预测的密集点云ꎬ利用伪渲染器渲染新的二维投影ꎬ通过与真实投影进行监督学习ꎬ逐步提高三维点云的重建效果ꎮ１.１㊀特征提取网络的层叠结构设计单幅图进行三维重建的难点之一是如何提取足够的特征信息用来重建物体[９]ꎬ对于重建物体细节部分的把控和处理与特征提取效果密切相关ꎮ因此ꎬ本文重点研究特征提取网络ꎬ将通道注意力层融合到本文设计的残差单元内ꎬ再嵌入卷积网络中ꎬ以多个 卷积层＋残差单元 的形式构成层叠结构ꎮ本文特征提取网络结构如图２所示ꎮ利用残差单元加深网络深度ꎬ提高特征提取能力ꎬ使网络关注到更多图像中重建物体的表面细节ꎻ利用通道注意力层权衡不同通道特征的重要程度ꎬ进一步提高网络对有效特征的关注ꎮ１.１.１㊀残差单元深层卷积网络能够捕获更加丰富的特征ꎬ但加深网络容易出现梯度消失或网络退化的问题ꎬ因此本文利用残差网络(ＲｅｓＮｅｔ)[１０]的思想设计２沈㊀阳㊀理㊀工㊀大㊀学㊀学㊀报㊀㊀第４２卷图１㊀网络总结构图２㊀特征提取网络结构了残差单元ꎬ避免出现上述问题ꎬ同时通过加深网络丰富提取到的特征ꎮＬｉｎ等[１１]将残差块用于网络的解码器部分ꎬ增加了点云生成网络深度ꎬ使三维重建效果略有提高ꎬ本文则将设计的残差单元用于编码器网络中ꎬ更侧重于提高网络对于图像特征信息的提取能力ꎮ残差单元包含两个卷积层和一个通道注意力层ꎬ可简化表示为ｂｍ＝ａｍ＋ｆ(ｐｍ)(１)ｐｍ＝Ｆ(ａｍꎬＷｍ)(２)式中:ａｍ和ｂｍ分别表示第ｍ个残差单元的输入和输出ꎻｆ为通道注意力函数ꎬ表示对卷积层的输出进行各通道的权重分配ꎻｐｍ为中间变量ꎻＦ为两个卷积层简化后的残差函数ꎻＷｍ为卷积层的权重矩阵ꎮ基于式(１)和式(２)ꎬ可求得损失反向到达输入ａｍ的梯度为ƏＬƏａｍ＝ƏＬƏｂｍƏｂｍƏａｍ＝ƏＬƏｂｍ１＋ƏƏａｍｆ[Ｆ(ａｍꎬＷｍ)]{}(３)式中:∂Ｌ∂ｂｍ表示损失Ｌ反向到达输出ｂｍ的梯度ꎻ数字１表示恒等映射ꎬ可以无损地传递梯度ꎻ∂∂ａｍｆ[Ｆ(ａｍꎬＷｍ)]为残差梯度ꎬ表示需经过带有权重的层传递梯度ꎮ恒等映射保证了残差单元的嵌入不会影响原卷积网络梯度传递ꎬ并在此基础上使得网络深度增加ꎬ从而提高特征提取效果ꎮ１.１.２㊀通道注意力层提取到丰富的特征后ꎬ还需对所提取到的特征根据相关性进行区分ꎬ对更有用的特征加以关注ꎬ对用处较小的特征则适当降低其重要程度ꎬ提３第３期㊀㊀㊀㊀㊀张景异等:基于层叠结构的单幅图三维重建网络高特征的利用效率ꎮ为此本文根据压缩和激励网络(ＳＥＮｅｔ)[１２]设计了一个通道注意力(ＳＥ)层ꎬ将其嵌入到特征提取网络的残差单元中ꎬ从通道层面对所提取的特征进行处理ꎮ通道注意力层结构如图３所示ꎮ首先通过全局平均池化对输入的长度为Ｈ㊁宽度为Ｗ㊁通道数为Ｃ的特征图进行压缩操作ꎬ将同一通道上的所有特征编码为一个１ˑ１ˑＣ的全局特征ꎻ然后采用连续的两个全连接层ꎬ第一个全连接层降维(降维因子为ｒ)ꎬ而后经ＲｅＬＵ函数激活ꎬ第二个全连接层恢复维度ꎬ拟合通道间复杂的相关性ꎻ最后通过Ｓｉｇｍｏｉｄ函数获得归一化的权重ꎬ将得到的各通道权重与原特征图相乘ꎬ得到最终的特征图ꎮ对于正常的卷积操作ꎬ默认对输入特征的所有通道直接进行融合ꎬ本文设计的残差单元则利用两个卷积层ꎬ通过扩大感受野增加特征信息的提取ꎬ而使特征维度保持不变ꎮ加入的通道注意力层通过关注通道之间的关系ꎬ使网络可以自动学习到不同通道特征的重要程度ꎬ使特征提取的效率进一步提高ꎮ图３㊀通道注意力层结构１.２㊀多解码器并行基于Ｈａｆｉｚ等[１３]对单编码器多解码器结构的研究ꎬ多个解码器并行在单幅图三维重建中效果更好ꎮ本文通过Ｎ个解码器并行的方式处理编码器(特征提取网络)生成的特征ꎬＮ个解码器分别对应于Ｎ个不同视点ꎬ在训练时不共享权重ꎬ并行方式能够提高网络效率ꎬ生成效果更好的点云ꎮ解码器结构如图４所示ꎬ解码器的输入是来自编码器的１ˑ１ˑ５１２特征向量ꎬ输出是Ｎ个视点的四通道图像ꎮ预测点云的三维坐标可由图像三个通道各像素点处的像素值表示ꎬ即Ｘｉ＝(ｘｉꎬｙｉꎬｚｉ)ꎬ二元掩膜由单通道图像表示ꎬ四通道图像可看作图像坐标与二元掩膜的合成ꎬ再通过Ｎ个视点的协同作用即可融合为三维密集点云ꎮ给出Ｎ个视点的三维变换矩阵(Ｒｎꎬｔｎ)(ｎ＝１ꎬ２ꎬ ꎬＮ)ꎬ则每个视点下的图像坐标Ｘｉ可通过公式转化为易于点云融合的标准点云坐标Ｐｉꎬ表达式为Ｐｉ＝Ｒ－１ｎ(Ｋ－１Ｘｉ－ｔｎ)㊀∀ｉ(４)式中Ｋ为预定义的相机固有矩阵ꎮ式(４)确定了图像坐标系与标准点云坐标系下融合点云之间的关系ꎬ因此直接通过二维卷积运算就可以预测三维物体的几何结构ꎮ由编码器传来的特征先逐步通过３个线性层ꎬ而后经过５个反卷积层(３ˑ３卷积核ꎬ步长为１)ꎬ在解码器的末尾添加一个额外的卷积层(１ˑ１卷积核ꎬ步长为１)用来促进像素的多样化[１４]ꎮ与编码器类似ꎬ除最后的卷积层外ꎬ每个卷积层后均进行批标准化处理ꎬ并使用ＲｅＬＵ函数进行激活ꎮ１.３㊀伪渲染为使用已有的三维ＣＡＤ模型监督生成点云ꎬ传统方法是利用在三维空间上度量点云和真实ＣＡＤ模型之间距离的指标(如倒角距离[４])进行损失计算和优化ꎬ但该度量指标通常不易计算ꎬ尤其对于密集点云ꎬ计算成本很高ꎮ因此ꎬ本文引入伪渲染器ꎬ即一种近似真实渲染的可微模块ꎬ通过式(４)的逆运算将标准点云坐标Ｐｉ转换为不同视４沈㊀阳㊀理㊀工㊀大㊀学㊀学㊀报㊀㊀第４２卷图４㊀解码器结构点对应的图像坐标Ｘᶄｉꎬ再使用伪渲染器得到不同视点下新的深度图像Ｚᶄꎬ利用得到的深度图像和生成的二元掩膜进行较好的监督学习ꎮ为获得像素化的深度图像ꎬ需要将投影点的坐标进行离散化ꎬ从而可能导致多个点在投影时 碰撞 到同一像素上ꎬ伪渲染器可通过提高投影分辨率缓解这种碰撞效应ꎮ其具体过程为:将图像坐标Ｘᶄｉ＝(ｘᶄｉꎬｙᶄｉꎬｚᶄｉ)对应的各三维点投影到以Ｕ因子进行上采样的目标图像上ꎬ从而减少二维坐标(ｘᶄｉꎬｙᶄｉ)的量化误差以及碰撞发生的概率ꎻ再通过最大池化操作ꎬ将图像降回到原始分辨率ꎬ同时在每个像素位置保持最小深度值ꎻ通过采用近似的渲染操作保持反向传播时的可微性和并行性ꎬ以伪渲染器渲染出的新深度图像和二元掩膜计算损失ꎮ总损失Ｌ为二元掩膜损失和深度损失的组合ꎬ表示为Ｌ＝Ｌｍａｓｋ＋λＬｄｅｐｔｈ(５)式中:Ｌｍａｓｋ为二元掩膜损失ꎻＬｄｅｐｔｈ为深度损失ꎻλ为加权因子ꎮＬｄｅｐｔｈ由Ｌ１范数损失函数计算ꎬＬｍａｓｋ由交叉熵损失函数计算ꎬ计算式分别为Ｌｍａｓｋ＝ðＮｎ＝１[－Ｍｎｌｏｇ(Ｍᶄｎ)－(１－Ｍᶄｎ)](６)Ｌｄｅｐｔｈ＝ðＮｎ＝１Ｚᶄｎ－Ｚｎ １(７)式中:Ｍｎ和Ｚｎ分别表示第ｎ个视点的二元掩膜和深度图像的真实值ꎻＭᶄｎ和Ｚᶄｎ为第ｎ个视点的二元掩膜和深度图像的预测值ꎮ解码器预测的三维点通过几何推理组合生成密集点云[１５]送入伪渲染器ꎬ从新视点生成深度图像ꎬ配合二元掩膜共同与真实值计算损失ꎬ通过监督学习逐步提高网络性能ꎮ２㊀实验与分析２.１㊀实验设置２.１.１㊀数据集ＳｈａｐｅＮｅｔ[１６]数据库为大型三维模型存储库ꎬ包含多种语义类别的三维模型ꎬ共３００多万个已经标注的模型ꎬ其中２２万个模型被划分为３１３５个类别ꎬ均以三维ＣＡＤ形式表示ꎮ对于每个ＣＡＤ模型ꎬ在随机视角下预渲染１００对１２８ˑ１２８的深度图像和二元掩膜ꎬ作为计算损失函数的真实值ꎮ本文网络的输入图像是固定高度和从２４个不同方位角预渲染的对象ꎮ２.１.２㊀实验环境硬件环境:显卡ＮＶＩＤＩＡＧｅＦｏｒｃｅＲＴＸ２０８０ＴｉꎬＣＰＵ６ˑＸｅｏｎＥ５￣２６７８ｖ３ꎬ显存１１Ｇꎬ内存６２Ｇꎮ软件环境:Ｕｂｕｎｔｕ１８.０４ꎬＰｙｔｈｏｎ３.５ꎬＴｅｎｓｏｒ￣Ｆｌｏｗ１.１３.０ꎬＣＵＤＡ１０.０ꎮ２.１.３㊀实验过程网络训练分为两个阶段:首先进行预训练ꎬ编码器从单幅图像提取特征ꎬ将特征输入到多个解码器中ꎬ多个解码器从多个视点预测二维投影ꎬ与真实投影对比并计算损失值ꎬ通过多次迭代使预测投影逐渐接近真实投影ꎻ然后为微调阶段ꎬ通过将多视点预测的二维投影进行坐标转换融合成三维点云ꎬ对该点云利用伪渲染器生成新投影ꎬ联合真实二维投影进行监督学习ꎬ通过多次迭代对整个网络作进一步优化ꎮ训练完成后生成最终密集点云ꎬ计算与真实点云的平均三维欧几里得距离(平均３Ｄ欧氏距离)并生成评价指标ꎮ实验中批次大小设置为３２ꎬ降维因子ｒ＝４ꎬ上采样因子Ｕ＝５ꎬ加权因子λ＝１.０ꎮ预训练阶５第３期㊀㊀㊀㊀㊀张景异等:基于层叠结构的单幅图三维重建网络段学习率设置为０.００１ꎬ迭代次数为２０万次ꎬ耗时２０ｈꎻ微调阶段学习率设置为０.００００１ꎬ迭代次数为１０万次ꎬ耗时２８ｈꎮ２.１.４㊀评价指标本文使用预测点云与真实点云之间的平均３Ｄ欧氏距离作为评价指标ꎮ真实点云Ｓ由在物体ＣＡＤ模型表面均匀生成的１０万个点构成ꎬ将预测点云中每个点̇Ｐｉ与真实点云Ｓ中各点Ｐｊ之间的距离取最小值ꎬ以其作为预测点云与真实点云相同位置点的距离ꎬ用ξｉ表示ꎬ定义式为ζｉ＝ｍｉｎＰｊɪＳ̇Ｐｉ－Ｐｊ ２(８)对式(８)计算得到的各点最小距离取平均值ꎬ即为预测点云与真实点云的平均３Ｄ欧氏距离ꎮ平均３Ｄ欧氏距离计算是双向的ꎬ正向和反向计算结果分别代表三维重建效果的不同质量指标ꎬ正向计算以 Ｐｒｅｄ.ңＧＴ 表示ꎬ代表所测得的三维形状与真实三维形状的相似性ꎬ反向计算以 ＧＴңＰｒｅｄ. 表示ꎬ代表所测得三维形状的点云表面覆盖率ꎮ２.２㊀实验结果分析使用单编码器和２㊁４㊁８个解码器并行进行平均３Ｄ欧氏距离测量ꎬ并与文献[１１]的单编码器单解码器网络和文献[１３]的单编码器多解码器网络进行对比ꎬ结果如表１所示ꎮ表１㊀多解码器并行对比方法平均３Ｄ欧氏距离Ｐｒｅｄ.ңＧＴＧＴңＰｒｅｄ.单编码器单解码器网络[１１]１.７６８１.７６３单编码器双解码器网络[１３]２.１３４１.７２５单编码器四解码器网络[１３]１.９８４１.６４７单编码器八解码器网络[１３]１.５７６１.５５３本文单编码器双解码器网络１.７３１１.６７９本文单编码器四解码器网络１.４８３１.５８９本文单编码器八解码器网络１.３８２１.４５４㊀㊀由表１可见ꎬ本文改进后的网络整体效果优于其他网络ꎬ且８个解码器并行的效果明显更好ꎬ故后续实验采用单编码器八解码器网络ꎮ利用ＳｈａｐｅＮｅｔ数据库的椅子类别进行预训练ꎬ其由６７７８个ＣＡＤ模型组成ꎮ图５为文献[１３]与本文的单编码器八解码器网络预训练时的损失值对比ꎮ图５㊀不同网络预训练损失值对比㊀㊀由图５可明显看出ꎬ本文网络的预训练效率更高ꎮ层叠结构设计使得特征提取效果更好ꎬ其中通道注意力层为不同的通道分配适宜的权重ꎬ使提取的特征得到高效利用ꎬ故在同样的网络迭代次数下ꎬ本文网络的预训练不仅收敛速度明显加快ꎬ而且损失值也明显降低ꎮ尽管首先通过预训练阶段对网络进行了逐层训练ꎬ但在微调阶段仍会出现梯度爆炸ꎬ导致网络模型无法正常学习ꎬ计算的损失值变为ＮａＮꎮ本文通过增加梯度优化模块ꎬ优化网络训练中梯度反向传播过程ꎬ对原Ａｄａｍ优化器反向传播时更新的梯度设定阈值ꎬ将梯度限制在固定的范围内ꎬ使得模型能够正常学习ꎮ加入梯度优化模块前后微调阶段的损失值对比如图６所示ꎮ图６㊀加入梯度优化模块前后微调阶段的损失值对比㊀㊀由图６可见ꎬ加入梯度优化模块后ꎬ梯度爆炸情况消失ꎬ网络恢复正常训练ꎬ且微调损失能够正常计算ꎬ未出现ＮａＮ值ꎮ网络训练结束后ꎬ使用测试集进行测试ꎬ并与其他单幅图三维重建方法进行比较ꎬ在同样的评价指标下进行评估ꎬ分析本文提出网络的重建效果ꎬ评估结果如表２所示ꎮ表２中文献[１７]提出的网络通过混合嵌入学习隐式的三维表示ꎬ文献[１８]的透视变换网络(ＰＴＮ)通过最小化投影误差学习预测体积数据ꎬ表２中用于对比的网络还包括文献[１８]提出的两种ＰＴＮ变体及基线网络３ＤＣｏｎｖＮｅｔ㊁文献[１１]提出的单编码器单解码器网络㊁文献[１３]提出的单编码器八解码器网络ꎮ使用文献[１８]提供的数据集ꎬ按８０％训练集和６沈㊀阳㊀理㊀工㊀大㊀学㊀学㊀报㊀㊀第４２卷２０％测试集的比例进行分割ꎮ表２㊀评估结果方法平均３Ｄ欧氏距离Ｐｒｅｄ.ңＧＴＧＴңＰｒｅｄ.３ＤＣｏｎｖＮｅｔ网络(仅基于真实值训练)[１８]１.８２７２.６６０ＰＴＮ网络(仅基于体积损失训练)[１８]２.１８１２.１７０ＰＴＮ网络(基于体积损失和真实值训练)[１８]１.８４０２.５８５Ｔａｔａｒｃｈｅｎｋｏ等提出网络[１７]２.３８１３.０１９Ｌｉｎ等提出网络[１１]１.７６８１.７６３Ｈａｆｉｚ等提出网络[１３]１.５７６１.５５３本文网络１.３８２１.４５４㊀㊀由表２可知ꎬ与其他方法对比ꎬ无论是三维形状的相似性还是点云的表面覆盖率ꎬ本文所提出网络的评估指标都更小ꎮ用于比较的几个网络中文献[１３]的评估指标最小ꎬ与文献[１３]相比ꎬ本文方法在形状相似性上提高了１２.３％ꎬ在点云表面覆盖率上提高了６.４％ꎬ尤其在形状相似性上更占优势ꎮ为更好地展现点云的重建效果ꎬ利用Ｍａｔｌａｂ软件对网络生成的点云进行可视化ꎬ将本文网络生成点云通过不同视角与文献[１３]及真实值对比重建效果ꎬ结果如图７所示ꎮ图７㊀点云重建效果对比㊀㊀由图７可以看出ꎬ相比文献[１３]提出的方法ꎬ本文提出的网络在各类细节部分处理更好ꎬ包括空洞㊁栏杆及扶手等ꎬ也证明了层叠结构设计在特征提取上的良好效果ꎬ对整体结构重建的同时更能捕获细小的特征信息ꎬ展现了更优异的重建效果ꎮ３㊀结论针对单幅图三维重建形状相似性不足㊁点云表面覆盖率低等问题ꎬ提出了一种高效的单幅图生成密集点云的三维重建网络ꎮ网络使用Ｓｈａｐ￣ｅＮｅｔ数据集进行训练和测试ꎬ结果表明:多解码器并行能够提升物体重建效果ꎬ其中单编码器八解码器网络效果最优ꎻ微调损失值对比显示ꎬ梯度优化模块可加强网络稳定性ꎻ与其他单幅图三维重建网络的对比实验可见ꎬ本文网络生成的密集点云在形状相似性与点云表面覆盖率上均更优秀ꎻ点云可视化结果证明ꎬ设计的层叠结构有效提高了网络对强相关性细小特征的关注ꎬ增强了对物体细节部分重建的能力ꎮ７第３期㊀㊀㊀㊀㊀张景异等:基于层叠结构的单幅图三维重建网络参考文献:[１]ＳＡＸＥＮＡＡꎬＳＵＮＭꎬＮＧＡＹ.Ｍａｋｅ３Ｄ:ｌｅａｒｎｉｎｇ３Ｄｓｃｅｎｅｓｔｒｕｃｔｕｒｅｆｒｏｍａｓｉｎｇｌｅｓｔｉｌｌｉｍａｇｅ[Ｊ].ＩＥＥＥＴｒａｎｓａｃｔｉｏｎｓｏｎＰａｔｔｅｒｎＡｎａｌｙｓｉｓａｎｄＭａｃｈｉｎｅＩｎｔｅｌｌｉ￣ｇｅｎｃｅꎬ２００９ꎬ３１(５):８２４－８４０.[２]ＭＯＮＴＥＦＵＳＣＯＬＢꎬＬＡＺＺＡＲＯＤꎬＰＡＰＩＳꎬｅｔａｌ.Ａｆａｓｔｃｏｍｐｒｅｓｓｅｄｓｅｎｓｉｎｇａｐｐｒｏａｃｈｔｏ３ＤＭＲｉｍａｇｅｒｅ￣ｃｏｎｓｔｒｕｃｔｉｏｎ[Ｊ].ＩＥＥＥＴｒａｎｓａｃｔｉｏｎｓｏｎＭｅｄｉｃａｌＩｍａ￣ｇｉｎｇꎬ２０１１ꎬ３０(５):１０６４－１０７５.[３]ＣＨＯＹＣＢꎬＸＵＤꎬＧＷＡＫＪꎬｅｔａｌ.３Ｄ￣Ｒ２Ｎ２:ａｕｎｉｆｉｅｄａｐｐｒｏａｃｈｆｏｒｓｉｎｇｌｅａｎｄｍｕｌｔｉ￣ｖｉｅｗ３Ｄｏｂｊｅｃｔｒｅｃｏｎ￣ｓｔｒｕｃｔｉｏｎ[Ｃ]//ＥｕｒｏｐｅａｎＣｏｎｆｅｒｅｎｃｅｏｎＣｏｍｐｕｔｅｒＶｉ￣ｓｉｏｎ.ＡｍｓｔｅｒｄａｍꎬＴｈｅＮｅｔｈｅｒｌａｎｄｓ:Ｓｐｒｉｎｇｅｒꎬ２０１６:６２８－６４４.[４]ＦＡＮＨꎬＳＵＨꎬＧＵＩＢＡＳＬＪ.Ａｐｏｉｎｔｓｅｔｇｅｎｅｒａｔｉｏｎｎｅｔｗｏｒｋｆｏｒ３Ｄｏｂｊｅｃｔｒｅｃｏｎｓｔｒｕｃｔｉｏｎｆｒｏｍａｓｉｎｇｌｅｉｍ￣ａｇｅ[Ｃ]//２０１７ＩＥＥＥＣｏｎｆｅｒｅｎｃｅｏｎＣｏｍｐｕｔｅｒＶｉｓｉｏｎａｎｄＰａｔｔｅｒｎＲｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎ(ＣＶＰＲ).ＨｏｎｏｌｕｌｕꎬＨＩꎬＵＳＡ:ＩＥＥＥꎬ２０１７:２４６３－２４７１.[５]ＷＡＮＧＮＹꎬＺＨＡＮＧＹＤꎬＬＩＺＷꎬｅｔａｌ.Ｐｉｘｅｌ２ｍｅｓｈ:Ｇｅｎｅｒａｔｉｎｇ３ＤｍｅｓｈｍｏｄｅｌｓｆｒｏｍｓｉｎｇｌｅＲＧＢｉｍａｇｅｓ[Ｃ]//ＥｕｒｏｐｅａｎＣｏｎｆｅｒｅｎｃｅｏｎＣｏｍｐｕｔｅｒＶｉｓｉｏｎ.ＭｕｎｉｃｈꎬＧｅｒｍａｎｙ:Ｓｐｒｉｎｇｅｒꎬ２０１８:５５－７１. [６]庄昱峰ꎬ万旺根.基于Ｐ２Ｍ框架改进的单张图像三维重建[Ｊ].电子测量技术ꎬ２０２０ꎬ４３(９):６１－６４. [７]ＷＥＮＣꎬＺＨＡＮＧＹＤꎬＬＩＺＷꎬｅｔａｌ.Ｐｉｘｅｌ２Ｍｅｓｈ＋＋:ｍｕｌｔｉ￣ｖｉｅｗ３Ｄｍｅｓｈｇｅｎｅｒａｔｉｏｎｖｉａｄｅｆｏｒｍａｔｉｏｎ[Ｃ]//２０１９ＩＥＥＥ/ＣＶＦＩｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌＣｏｎｆｅｒｅｎｃｅｏｎＣｏｍｐｕｔ￣ｅｒＶｉｓｉｏｎ(ＩＣＣＶ).ＳｅｏｕｌꎬＫｏｒｅａ(Ｓｏｕｔｈ):ＩＥＥＥꎬ２０１９:１０４２－１０５１.[８]ＱＩＣＲꎬＳＵＨꎬＭＯＫꎬｅｔａｌ.Ｐｏｉｎｔｎｅｔ:ｄｅｅｐｌｅａｒｎｉｎｇｏｎｐｏｉｎｔｓｅｔｓｆｏｒ３Ｄｃｌａｓｓｉｆｉｃａｔｉｏｎａｎｄｓｅｇｍｅｎｔａｔｉｏｎ[Ｃ]//２０１７ＩＥＥＥＣｏｎｆｅｒｅｎｃｅｏｎＣｏｍｐｕｔｅｒＶｉｓｉｏｎａｎｄＰａｔ￣ｔｅｒｎＲｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎ(ＣＶＰＲ).ＨｏｎｏｌｕｌｕꎬＨＩꎬＵＳＡ:ＩＥＥＥꎬ２０１７:７７－８５.[９]肖铭杰.基于深度学习的单视图三维点云重建方法研究[Ｄ].合肥:合肥工业大学ꎬ２０２０.[１０]ＨＥＫＭꎬＺＨＡＮＧＸＹꎬＲＥＮＳＱꎬｅｔａｌ.Ｄｅｅｐｒｅｓｉｄｕａｌｌｅａｒｎｉｎｇｆｏｒｉｍａｇｅｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎ[Ｃ]//２０１６ＩＥＥＥＣｏｎ￣ｆｅｒｅｎｃｅｏｎＣｏｍｐｕｔｅｒＶｉｓｉｏｎａｎｄＰａｔｔｅｒｎＲｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎ(ＣＶＰＲ).ＬａｓＶｅｇａｓꎬＮＶꎬＵＳＡ:ＩＥＥＥꎬ２０１６:７７０－７７８.[１１]ＬＩＮＣＨꎬＫＯＮＧＣꎬＬＵＣＥＹＳ.Ｌｅａｒｎｉｎｇｅｆｆｉｃｉｅｎｔｐｏｉｎｔｃｌｏｕｄｇｅｎｅｒａｔｉｏｎｆｏｒｄｅｎｓｅ３Ｄｏｂｊｅｃｔｒｅｃｏｎｓｔｒｕｃ￣ｔｉｏｎ[Ｃ]//Ｔｈｉｒｔｙ￣ＳｅｃｏｎｄＡＡＡＩＣｏｎｆｅｒｅｎｃｅｏｎＡｒｔｉｆｉ￣ｃｉａｌＩｎｔｅｌｌｉｇｅｎｃｅ.ＮｅｗＯｒｌｅａｎｓꎬＬｏｕｓｉａｎａꎬＵＳＡ:ＡＡＡＩꎬ２０１８ꎬ３２(１):７１１４－７１２１.[１２]ＨＵＪꎬＳＨＥＮＬꎬＳＡＭＵＥＬＡꎬｅｔａｌ.Ｓｑｕｅｅｚｅ￣ａｎｄ￣ｅｘｃｉ￣ｔａｔｉｏｎｎｅｔｗｏｒｋｓ[Ｊ].ＩＥＥＥＴｒａｎｓａｃｔｉｏｎｓｏｎＰａｔｔｅｒｎＡ￣ｎａｌｙｓｉｓａｎｄＭａｃｈｉｎｅＩｎｔｅｌｌｉｇｅｎｃｅꎬ２０２０ꎬ４２(８):２０１１－２０２３.[１３]ＨＡＦＩＺＡＭꎬＢＨＡＴＲＵＡꎬＰＡＲＡＨＳＡꎬｅｔａｌ.ＳＥ￣ＭＤ:ａｓｉｎｇｌｅ￣ｅｎｃｏｄｅｒｍｕｌｔｉｐｌｅ￣ｄｅｃｏｄｅｒｄｅｅｐｎｅｔｗｏｒｋｆｏｒｐｏｉｎｔｃｌｏｕｄｇｅｎｅｒａｔｉｏｎｆｒｏｍ２Ｄｉｍａｇｅｓ[Ｊ/ＯＬ].ａｒＸｉｖｐｒｅｐｒｉｎｔꎬ２０２１[２０２２￣０４￣１３].ｈｔｔｐｓ://ｄｏｉ.ｏｒｇ/１０.４８５５０/ａｒＸｉｖ.２１０６.１５３２５.[１４]朱阳光ꎬ刘瑞敏ꎬ黄琼桃.基于深度神经网络的弱监督信息细粒度图像识别[Ｊ].电子测量与仪器学报ꎬ２０２０ꎬ３４(２):１１５－１２２.[１５]耿璇ꎬ王召巴ꎬ金永ꎬ等.基于单个深度相机的人体三维重建[Ｊ].国外电子测量技术ꎬ２０２０ꎬ３９(９):１４３－１４６.[１６]ＣＨＡＮＧＡＸꎬＦＵＮＫＨＯＵＳＥＲＴＡꎬＧＵＩＢＡＳＬＪꎬｅｔａｌ.ＳｈａｐｅＮｅｔ:ａｎｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ￣ｒｉｃｈ３Ｄｍｏｄｅｌｒｅｐｏｓｉ￣ｔｏｒｙ[Ｊ/ＯＬ].ａｒＸｉｖｐｒｅｐｒｉｎｔꎬ２０１５[２０２２￣０４￣１３].ｈｔ￣ｔｐｓ://ｄｏｉ.ｏｒｇ/１０.４８５５０/ａｒＸｉｖ.１５１２.０３０１２. [１７]ＴＡＴＡＲＣＨＥＮＫＯＭꎬＤＯＳＯＶＩＴＳＫＩＹＡꎬＢＲＯＸＴ.Ｍｕｌｔｉ￣ｖｉｅｗ３Ｄｍｏｄｅｌｓｆｒｏｍｓｉｎｇｌｅｉｍａｇｅｓｗｉｔｈａｃｏｎ￣ｖｏｌｕｔｉｏｎａｌｎｅｔｗｏｒｋ[Ｃ]//ＥｕｒｏｐｅａｎＣｏｎｆｅｒｅｎｃｅｏｎＣｏｍｐｕｔｅｒＶｉｓｉｏｎ.ＡｍｓｔｅｒｄａｍꎬＴｈｅＮｅｔｈｅｒｌａｎｄｓ:Ｓｐｒｉｎｇｅｒꎬ２０１６:３２２－３３７.[１８]ＹＡＮＸꎬＹＡＮＧＪꎬＹＵＭＥＲＥꎬｅｔａｌ.Ｐｅｒｓｐｅｃｔｉｖｅｔｒａｎｓ￣ｆｏｒｍｅｒｎｅｔｓ:ｌｅａｒｎｉｎｇｓｉｎｇｌｅ￣ｖｉｅｗ３Ｄｏｂｊｅｃｔｒｅｃｏｎｓｔｒｕｃ￣ｔｉｏｎｗｉｔｈｏｕｔ３Ｄｓｕｐｅｒｖｉｓｉｏｎ[Ｃ]//ＡｄｖａｎｃｅｓｉｎＮｅｕｒａｌＩｎｆｏｒｍａｔｉｏｎＰｒｏｃｅｓｓｉｎｇＳｙｓｔｅｍｓ２９(ＮＩＰＳ２０１６).Ｂａｒ￣ｃｅｌｏｎａꎬＳｐａｉｎ:ＭＩＴＰｒｅｓｓꎬ２０１６:１７０４－１７１２.(责任编辑:宋颖韬)８沈㊀阳㊀理㊀工㊀大㊀学㊀学㊀报㊀㊀第４２卷。
高职院校专业结构与产业结构的契合度分析——基于2020年辽宁省高职院校专业设置统计数据
在当前国际竞争愈加激烈的环境下，为了提高我国的国际竞争力，产业需要通过转型升级来带动经济的增长，因此产业转型升级是当下及未来的重要任务。
而产业结构的变化，必然要求产业人才结构与之相适应[1]。
高职教育的专业是连接产业的桥梁，高等职业教育通过设置相关专业培养专业化的技能型人才，为产业转型升级提供重要的人才保障，以促进其又好又快发展。
实践证明，高等职业教育是为服务区域经济发展而生的，职业教育与区域经济发展是相互作用、相互制约且互惠双赢的战略发展关系[2]。
而区域经济理论告诉我们想要使现有的资源获得最大的产出，必须对其进行优化和组合。
这一理论同样适用于教育领域，每个省市的教育资源是有限的，只有对有限的教育资源进行最大程度的优化和组合，才能发挥其最大的作用。
为使教育资源得到充分的利用，我们必须要让专业结构契合于产业结构的发展。
在较长的一段时间内，辽宁省的经济发展呈现疲软状态，为此，国家颁布了一系列促进东北振兴的政策，而辽宁省作为东北振兴的主要阵地，更要紧跟国家发展的脚步。
在此背景下，本文研究辽宁省高职院校专业结构与产业结构的契合度，为辽宁省高职院校的发展提供参考，以期更好地为辽宁省的经济发展服务。
一、高职院校专业结构与产业结构的共生关系（一）高职院校专业结构对产业结构转型升级具有支撑作用高等职业教育与区域经济联系最为紧密，其发展的优劣直接影响了当地经济的发展，当高职教育专业结构与当地产业结构发展契合度高时，高职教育就会对当地的经济发展起到促进作用；反之，则高职院校专业结构与产业结构的契合度分析◎刘荣——基于2020年辽宁省高职院校专业设置统计数据摘 要：在产业转型升级及区域经济发展的时代背景下，为使教育资源在最大程度上得到合理利用，专业结构与产业结构相互契合至关重要。
从总体上看，辽宁省高职院校专业结构与产业结构的契合度良好；但是存在第一产业与第二产业的部分专业开设不足，第三产业部分专业开设偏多、与产业结构不相匹配等问题。
年鉴编辑工作计划
发行部门
确定发行渠道和宣传策略
2024-07-01
总结年பைடு நூலகம்编辑工作
主编
分析得失，提出改进意见
年鉴编辑工作计划
日期
工作内容
责任人
进度/完成情况
备注
2024-05-01
确定年鉴编辑的主题和框架
主编
初步讨论并确定编辑大纲
2024-05-02 - 2024-05-10
收集、筛选和整理相关资料
资料收集员
包括文字、图片、视频等
2024-05-11 - 2024-05-20
撰写年鉴初稿
撰稿人
按时提交初稿
2024-05-21 - 2024-05-30
初稿校对与修改
校对员
修正语法、错别字等
2024-06-01 - 2024-06-10
设计年鉴版式与排版
设计师
根据内容设计合适的版式
2024-06-11 - 2024-06-20
年鉴印刷与装帧
出版部门
选择合适的印刷厂和装帧方式
2024-06-21 - 2024-06-30
辽宁省统计局办公室关于做好2011年刊《辽宁年鉴》市辖区稿件组织工作的通知
辽宁省统计局办公室关于做好2011年刊《辽宁年鉴》市辖区稿件组织工作的通知文章属性•【制定机关】辽宁省统计局•【公布日期】2011.03.15•【字号】辽统办字[2011]13号•【施行日期】2011.03.15•【效力等级】地方规范性文件•【时效性】现行有效•【主题分类】统计正文辽宁省统计局办公室关于做好2011年刊《辽宁年鉴》市辖区稿件组织工作的通知（辽统办字[2011]13号）各市统计局：《辽宁年鉴》是省政府主办的一部全面反映我省政治、经济、文化和社会发展的政府公报性大型年刊，省统计局承担年鉴编辑出版工作。
根据省领导年鉴编纂要全面系统的指示精神，现就做好2011年刊《辽宁年鉴》市辖区稿件组织工作有关事宜通知如下：一、做好市辖区稿件组织工作。
《辽宁年鉴》真实记录、全面展示我省经济社会的发展成就，市辖区建设发展进程是其中重要的内容。
请各市统计局指定专人和部门，负责市辖区年鉴稿件组织工作（每区一篇文稿），并对各区稿件认真审核把关，统一报送省统计局。
二、严格按撰写要求组织稿件。
年鉴市辖区稿件撰写范围和内容是，各市辖区2010年政治、经济、文化和社会发展的全面情况。
文稿体例为条目式，每个区选取5-6个条目，文字数量控制在3000-5000字（示范稿件附后）。
三、明确完成时间及时报送。
各地要确定市辖区上报稿件时间，在保证文稿质量前提下，提高时效性。
请各市统计局于3月25日前，将负责此工作的部门和联系人报省统计科学研究所。
各市的辖区稿件于2011年5月15日前，以word电子文本统一报省统计科学研究所。
联系人：省统计科学研究所刘莹电话：************158****6373邮箱：***************辽宁省统计局办公室二〇一一年三月十五日。
中国交通年鉴2019：辽宁省历年新中国成立70年公路系统主要指标数据统计2014-2018
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改建公路里程
公里 -
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ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
摘编自《中国交通年鉴2019》
处 256
256
256
256
266
米 223416 223416 223984 225264
233877
（4）公路渡口
处 207
206
195
194
102
机动渡口
处 26
25
24
24
8
2.公路建设投资
（1）公路总投资
亿元 -
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内：线路及桥梁
亿元 -
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（2）新增生产能力
新建公路里程
公里 -
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国道
公里 6928
6949
10549 10550
10670
国家高速
公里 3263
3286
3442
3442
3561
省道
公里 9548
9619
10447 10461
10456
县道
公里 12757 12750 8950
9026
8704
乡道
公里 31303 31307 30838 30821
30161
专用公路
公里 23750 23475 22541 22994
22256
未铺装路面
公里 41209 42125 38438 35966
27669
（2）公路桥梁
座 44086 44813 45532 46674
47704
米 1833342 1852116 1882939 1916611 1969679
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《辽宁年鉴》（）框架大纲目录一、特载党代会报告人大报告政府工作报告政协报告国民经济和社会发展报告财政预算报告二、专文中国（辽宁）自由贸易实验区三、大事记四、简况. 行政区划. 人口. 民族. 宗教. 自然地理地理气象地震.土地资源.矿产资源.森林资源.野生动物资源.野生植物资源.水产资源.海洋资源.水资源五、党政机关党政机关主要负责人.中共辽宁省委组织宣传统战对台工作侨务工作撰稿单位省发改委、省商务厅省地方志办省民政厅省统计局省民族和宗教委省发改委省气象局省地震局省自然资源厅省林业和草原局省自然资源厅省水利厅省委组织部省委宣传部省委统战部省台办省侨办责任编辑付宇峰″″″″″″″″″″″″″″″″″″″″″″″″″″″″″″″″″″″″″机构编制党风廉政建设省直机关目标责任考核工作巡视工作信访工作.辽宁省人民代表大会常务委员会综述会议重大事项选举和人事任免立法、监督代表议案和建议办理内外事活动.辽宁省人民政府省政府、省政府办公厅发布的重要文件外事工作人力资源管理和社会保障省机关事务管理. 政协辽宁省委员会综述政治协商民主监督参政议政政协提案交流与合作六、民主党派和工商联.民主党派和工商联负责人.民主党派.工商联七、群众团体、社会团体.群众团体、社会团体负责人.辽宁省总工会.共青团辽宁省委.辽宁省妇女联合会.辽宁省科学技术协会.辽宁省文学艺术界联合会.辽宁省作家协会.省社会科学联合会省编委省监察委员会省直机关工委巡视工作办省信访局省人大办公厅省政府办公厅省政府外事办省人社厅省机关事务管理局省政协办公厅省委统战部省工商联省委组织部省总工会共青团辽宁省委省妇女联合会省科协省文联省作协″″″″″″″″″″″″″″″″″″″″″″″″″″″″″″″″″″″″″″″″″″″″.辽宁省归国华侨联合会 .辽宁残疾人联合会.辽宁省台湾同胞联谊会.辽宁省红十字会.贸促会辽宁省分会.辽宁省法学会八、法制.政法.人大法制.公安工作.审判工作.检察工作.司法工作九、军警·人防.辽宁省军区.武警辽宁省总队.省公安消防总队.省公安边防总队.人防工作十、经济发展与改革.国民经济发展.经济区建设.民营经济.经济合作.经济体制改革十一、农村经济.农业和农村经济农田整治农业投资农业综合开发农业机械化.扶贫工作.林业生产.畜牧业.渔业.水利业.农垦十二、工业.工业和信息化简况省社联省归侨联省残联省台湾同胞联谊会省红十字会省贸促会省法学会省政法委省人大省公安厅省法院省检察院省司法厅辽宁省军区武警辽宁省总队省武警消防总队省公安边防总队省人防办省统计局省发改委省市场监督管理局省经合局省发改委省农业农村厅省扶贫办省林业和草原局省农业农村厅省自然资源厅省农业农村厅″″″″″″″″″″″″″″″″″″″″″″″″″″″″″″″″″″″″″″″″″陶莎结构调整技术创新信息化建设.轻工业农产品加工业服装、鞋帽制造业家俱制造业造纸及纸制品业印刷业文体用品制造业.食品工业.盐业.饲料工业.烟草业.纺织工业.电力工业火力发电水力发电风力发电核电.电力供应.热力生产和供应.燃气生产和供应.水的生产和供应.石油勘探、石油生产加工辽河油田公司辽河石化公司.石化工业原料肥料农药涂料合成材料.橡胶制品业.塑料制品业.煤炭工业.医药工业.建材工业.黑色金属工业鞍钢.有色金属工业.黄金工业.装备制造业船舶业省工信厅省农业农村厅省烟草管理局（公司）省工信厅省住建厅省工信厅辽河油田公司辽河石化公司省工信厅省发改委省工信厅鞍钢省工信厅省黄金管理局省工信厅″″″″″″″″″″″″″″″″″″″″″″″″″″″″″″″″″″″″″″″″″″″″技术开发重点项目汽车业新产品开发新能源汽车重点项目机床业.电子信息制造业.国防科技工业十三、固定资产投资·环保·旅游 .固定资产投资简况.固定资产投资项目综述.重点项目建设地铁、核电等重点技术改造项目公路、水路铁路沈阳、大连地铁集团 .建筑业房屋建筑建筑科技建设监理土木工程建筑水利和港口工程建筑工矿工程建筑架线和管道工程建筑建筑安装业建筑装饰业勘察设计业房地产业房地产开发房地产市场房地产管理城市建设城市排水防洪城市园林绿化村镇建设.环境保护工业污染治理水污染治理防止地下水污染大气、环境治理海洋环境保护省统计局省发改委省工信厅省交通运输厅沈阳市铁路局沈阳、大连地铁集团省住建厅省生态环境厅″″″″″″″″″陶莎″″″″″″″″″″″″″″″″″″″″″″″″″″″″″″″″″污染物排放控制与治理农业面污染源治理畜牧养殖污染治理环境监察执法核与辐射安全国际交流与合作突发环境事件环保科技环保产业环保执法.旅游简况节庆活动旅游基础设施建设旅游宣传旅游规划旅游市场建设旅游监督与执法智慧旅游建设辽宁级以上景区名录辽宁星级饭店名录十四、交通运输·邮电.铁路高铁.交通建设公路运输城市公共交通城际轻轨.高速公路.港口生产大连港营口港锦州港丹东港盘锦港.水上运输.航空运输南航北方公司大连国际机场沈阳桃仙国际机场，丹东、锦州、朝阳、鞍山、营口机场.邮政.快递省文化和旅游厅沈阳铁路局省交通运输厅东北民航管理局南航北方公司大连机场管理集团辽宁机场管理集团省邮政公司省邮政管理局″″″″″″″″″″″″″″″″″″″″″管丹″″″″″″″″″″″″″″″″″″″″″。