2022ai论文(2022年美赛A题优秀论文)

2022 全球 AI 模型周报

2022年全球AI模型周报聚焦计算机视觉领域，介绍了5个发表于顶会CVPR和ECCV的SoTA模型，涵盖大卷积核优化、Transformer架构创新、注意力机制改进及提示学习探索等方向。以下是具体模型的核心内容：

1. RepLKNet：大卷积核的复兴核心贡献：由清华和旷视提出，通过扩大卷积核尺寸（最大31×31）提升模型性能，在ImageNet图像分类和语义分割任务中超越Swin Transformer，且延迟更低。关键技术：深度可分离卷积：减少大卷积核的算力需求。

残差结构：对大卷积核的收益显著高于小卷积核。

小卷积核重参数化：辅助提升模型性能。

优势：更大的感受野和深层语义信息提取能力，适合精细像素级分割任务。资料链接：代码：RepLKNet-pytorch

论文：Scaling Up Your Kernels to 31x31: Revisiting Large Kernel Design in CNNs

图：RepLKNet的模型流程2. PoolFormer：Transformer架构的核心探讨核心贡献：用简单的空间池化操作替代注意力模块，证明Transformer的成功可能源于通用架构（MetaFormer），而非注意力机制本身。关键技术：分阶段设计：采用类似CNN的层级结构，分四阶段逐步下采样。

无参数Token Mixer：空间池化操作无学习参数，降低复杂度。

优势：在多个视觉任务中表现具有竞争力，引发对Transformer架构与模块关系的思考。资料链接：代码：poolformer

论文：MetaFormer Is Actually What You Need for Vision

图：MetaFormer架构对比（Transformer、MLP、PoolFormer）3. Shunted Transformer：分流自注意力机制核心贡献：由新加坡国立大学和字节跳动联合提出，通过分流自注意力（SSA）实现多尺度特征捕捉，减少计算成本。关键技术：异质感受野：合并Token代表大物体特征，保留细粒度Token。

混合尺度注意力：在单层中建立不同大小物体的关系。

优势：ImageNet Top-1准确率达84.0%，模型大小和计算成本减半。资料链接：代码：Shunted-Transformer

论文：Shunted Self-Attention for Vision

图：Shunted Transformer的网络架构4. QnA：学习查询的高效局部注意力核心贡献：提出一种线性复杂度的局部注意力层，通过学习查询实现快速推理，内存效率显著提升。关键技术：重叠局部汇聚：以重叠方式处理输入数据，增强跨窗口交互。

学习查询机制：替代传统自注意力，降低延迟。

优势：性能媲美SoTA模型，推理速度更快。资料链接：代码：qna

论文：Learned Queries for Efficient Local Attention

图：QnA模型概述5. CoOp：可学习提示在视觉-语言模型中的应用核心贡献：首次将可学习提示引入计算机视觉领域，通过上下文优化策略提升零样本迁移能力。关键技术：统一上下文（Unified Context）：所有类别共享同一上下文。

类别特定上下文（Class-Specific Context）：每个类别独立学习上下文。

优势：仅需少量示例即可显著超越手工设计提示，在11个下游任务中验证有效性。资料链接：代码：CoOp

论文：Context Optimization for Few-Shot Classification

图：CoOp的上下文优化策略总结：本周介绍的模型覆盖了卷积核设计、Transformer架构、注意力机制优化及提示学习等多个方向，体现了计算机视觉领域对效率、多尺度特征和迁移能力的持续探索。

aigc概念是什么

AIGC是继UGC、PGC之后新型利用AI技术自动生成内容的生产方式。

一、AIGC技术的基本原理

AIGC技术的基本原理是利用人工智能技术中的“自然语言处理”、“机器学习”、“深度学习”等技术，对大量的语言数据进行分析、学习和模拟，从而实现对自然语言的理解和生成。AIGC技术可以分为两大类。

1、基于规则的AIGC技术

基于规则的AIGC技术是指利用人工智能技术中的专家系统和知识库，通过编写一系列的规则来实现对内容的生成。这种技术的优点是生成的内容比较准确，但是需要耗费大量的人力和时间来编写规则。

2、基于机器学习的AIGC技术

基于机器学习的AIGC技术是指利用人工智能技术中的机器学习和深度学习算法，通过对大量的语言数据进行学习和模拟，从而实现对自然语言的理解和生成。这种技术的优点是生成的内容比较自然、流畅，但是需要大量的语料和计算资源。

二、AIGC技术的应用领域

1、新闻媒体

新闻媒体是AIGC技术的主要应用领域之一。利用AIGC技术可以快速生成新闻稿件、摘要、标题等内容，大大提高了新闻媒体的效率和准确性。例如，美国《华尔街日报》就使用AIGC技术来生成新闻稿件，每天可以生成数百篇文章。

2、广告营销

广告营销是AIGC技术的另一个重要应用领域。利用AIGC技术可以快速生成广告文案、视频、图片等内容，帮助企业提高广告投放效率和转化率。例如，谷歌的广告平台AdWords就采用了AIGC技术来生成广告文案

2022统计建模大赛-资料整理

2022统计建模大赛

统计建模大赛官网

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如何在数学建模比赛中稳拿奖

全国大学生统计建模大赛：经验+流程

统计建模公开数据/数据开放平台

统计建模官方数据平台

其他数据平台汇总

民用航空：

是指使用航空器从事除了国防、警察和海关等国家航空活动以外的航空活动，民用航空活动是航空活动的一部分，同时以“使用”航空器界定了它和航空制造业的界限，用“非军事等性质”表明了它和军事航空等国家航空活动不同。

旅游交通业：

旅游交通业是实现旅游者空间移动的各种交通工具、手段和服务的集合，特别是旅游交通要满足旅游者安全、方便、快捷、舒适、价廉等方面的需求，要求旅游交通业不仅要具有一般交通运输的功能，还要具有满足人们旅游需求的功能，并在交通工具、运输方式、服务特点等方面都形成旅游交通业的特色。

航班出港准点率：

“准点率，又称正点率、航班正常率，是指航空旅客运输部门在执行运输计划时，航班实际出发时间与计划出发时间的较为一致的航班数量（即正常航班）与全部航班数量的比率，表征承运人运输效率和运输质量。”

航班着陆率：

航班着陆率的定义为每小时内机场安全着陆的航空器数量。

=城市经济水平+城市宜居水平+城市旅游水平

+机场评分+航空公司评分

+基于博弈论的机票销售模式

+两地疫情情况

+油费

=航班日内时间+航班距离离岗时间

+航线距离+直达与转机+舱位选择

+油费

基于时间序列的机票预测模型

基于ARMA平稳时间序列的机票预测模型

基于ARMA平稳时间序列机票价格预测模型

航班延误建模与流量分配方案

新冠肺炎对交通运输业影响的预测与分析

数据解析|新冠疫情对民航业与飞机制造业的影响分析

河南省交通旅游融合发展策略之总体思路与发展策略

原因1：受当前疫情影响，人们出行意愿普遍降低。此时上座率大幅萎缩，机票价格开始大幅度打折。

原因2：错峰出行影响了机票的价格。

原因3：停飞不代表没有成本。这里存在的成本主要体现在飞机的租赁成本、机场停机费、飞机的折旧维修成本，这些都是固定支出。如果飞机起飞的话，虽然存在着起降费，燃油费，机组人员员工成本等费用，但近些年因为民航开始采取减费和补贴政策，例如对燃油，起降费有优惠。既然这样，如果低价飞行的话至少还能抵消部分成本。

原因4：停飞会影响全球航班时刻资源的使用。

原因5：当前售卖的基本上是廉价航空机票。因为廉价航空一般会选择在运营费便宜的机场降落，有时不提供免费餐点等附加服务，所以总体成本相对更低。

原因6：航班除了客运还有货运和邮运，当前形势下，陆运交通并不方便，为了保证全国的物资调动，航空运输成为首选。

原因7：响应复工复产号召，必须要有部分航班保障。

【DEA模型讲解】购买机场前你应该会的挑选方法

作用：DEA（data envelopment analysis数据包络分析法）是运筹学和研究经济生产边界的一种方法。该方法一般被用来测量一些决策部门的生产效率。

对象：一个机场就是一个生产决策单元（DMU：decision making unit）

模型：CCR（导出综合效率=规模+纯技术）、BCC（导出技术效率）

输入指标matrix：航站楼面积，跑道长度，停机位数量，跑道数量

输出指标matrix：货运量，客运量，通航城市

目标函数：效率评价指数=输出综合/输入综合

约束条件：0<效率<1

分式规划模型-->线性规划模型-->对偶问题（求min-->求max）

规模报酬值与1的大小关系

松弛变量：强有效、弱有效

深度分析：“上海第三机场”为什么最终选定南通，而苏州出局？

深度剖析！上海第三机场为何选南通？无锡、苏州落选最大原因竟是……

总结：拆迁费低，空域重叠率低，带动长三角发展薄弱的北面地区

数据来自于 METAR（METeorological Aerodrome Report）、TAF（Terminal Aerodrome Forecasts）和 SPECI（SPECIal weather report），

其中 METAR和 SPECI通告了实际气象信息，TAF报则表示了未来一段时间的预报信息。

TAF：

除机场传统生产统计系统（机场起降架次统计、机场业务量统计、机场吞吐量分析（分公司）、旅客流量流向统计等报表）外，大数据技术亦可在机场战略规划、航线布局与规划、旅客构成、飞行安全、航班正常率、机场建设规模、投资规模等机场运营管理中得到应用——例如机场生产统计系统，通过对机场业务生产量、流量流向等报表的历史数据以及对机场实际运营情况的分析，可以对机场的中远期的航空业务量进行预测，从而为机场规划、航线规划提供可靠的数据支持。

另外，大数据亦可应用在机场新航线开发及航线布局与规划方面......

有向加权机场网络

关键机场

时间延迟稳定性方法( Time Delay Stability Method，TDS)——延误步长分布和延误时间序列，可以看出两个机场的延误时间序列间存在规律性的有效延迟步长分布，说明从长期来看两个机场之间存在稳定的相关性。

[1]刘彤丹,王艳军.基于ITDS的机场网络构建及分析[J].航空计算技术,2019,49(06):38-43.