目录
CONTENTS
01
02
03
04
05
企业动态——为客户创造真正的价值-让客户高高
兴兴的买单
企业动态——嘉洋科技与华为签署合作协议
嘉洋嘉讯——同心创佳绩，奋进正当时
技术交流——YOLOCS目标检测算法
生活万花筒——端午节历史人物说
为奋斗者提供成长的平台
第4期
第4期
为客户创造真正的价值
让客户高高兴兴的买单
华为培训的几点感触（一）
五月七日参加华为企业文化和价值观培训，华为的价值观非常简单，三句话：以客户为中心，以奋斗者为本，长期坚持艰苦奋斗。我们价值观也是三句话：专注、口碑、极致；为员工提供成长的平台；为客户提供真正的价值。
其中：“为客户提供真正的价值”和华为的“以客户为中心”基本类似，但是培训过程中，让我触动最深的是，怎么才叫以客户为中心？其实很简单，无论你做什么，只要最终让客户高高兴兴的买单，这就是真正的以客户为中心。客户满意了，才可以形成继续合作的正向循环。
为什么会对高高兴兴四个字这么触动，主要是这两年公司和客户之间的关系，尤其是目前项目中表现出来的结果，至少我看到了很多，别说是客户不满意，我们自己都看过去。这个后果按说应该很严重，但是目前为什么我们还可以和这个客户
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作者：吴新涛
第4期
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继续合作，很大程度上是商务通过努力来进行平衡。但是为什么不能让商务把精力从已经签订的合同中腾出来追逐新项目，或者在我们项目得到客户高度认可的基础上乘胜追击，以更小的代价就可以拿到更大的项目呢？
当然这里大家都有说法。我们实现这个目标，包括两个层次：销售让客户高高兴兴的签单，同时项目交付人员让客户高高兴兴的验收？矛盾产生最多的，销售为了让合同尽快签下来，对客户的很多要求并没有完全和技术支持达成一致，就形成合同条款。或者说在售前过程当中过分承诺，一切好好好，脱离我们实际交付能力要求。这样的结果是什么？就是在执行过程中，我们认为客户无休止的提过分要求，但是仔细研究合同，你还说不出啥，这样的项目太多太多了。另外随意变更，交付苦不堪言，但是销售力度也不够，或者主观意愿不够，不愿意把精力和面子搭在已经签了合同的项目上，导致交付彻底陷入到无休止的变更里面。
其实公司也讨论过很多次了，我们也明白应该怎么做：一、合同要先小人后君子，产品和服务内容一定掰扯的清清楚楚明明白白；二、变更管理要重视，每一次变更取得客户书面确认，让客户减少随意性；但是做起来确实有难度，至少目前效果不明显。
那怎么才能让客户高高兴兴的买单呢？对于现阶段我们公司而言，只能是技术不足，服务来补；或者说能力不足，态度来补。华为当初和诺基亚、爱立信、北电的竞争中脱颖而出，很大程度就是这样。初期的华为在技术上是一丝优势都没有，但是能做到任何一个边陲小镇出问题，24小时内到现场，而这些外企通常是一周时间内才能相应处理。华为曾经有专门给客
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同样的最近淄博烧烤的例子最值得借鉴。作为山东人，包括淄博本地人，谁会认为高污染的重工业城市淄博是一个旅游城市？但生生的通过每一个淄博人掏心窝式的只有你想不到但没有淄博人做不到的服务，和那些天价海鲜、天价酒店把游客不当人的鲜活对比，让淄博做成了2023年的网红城市和marketing的一个经典案例。
户灭火上门赔罪挨骂的高级副总裁，就是为了表明一个态度，我们产品是不完美，所以会有故障，但一定会改进，而且服务绝对不拉跨。
我们的研发还处于不断提升的阶段，很难在技术上和大公司取得竞争优势，所以我们现在要做的，也是未来几年我们重点加强的，一定把所有的重心放到为客户服务当中，走差异化竞争，农村包围城市。研发是要大量金钱投入的，而且既然是研发，就一定存在许多不确定性，这是在城市里面大公司的优势。但是我们目前的业务类型，提供服务是需要天天在现场，在客户身边。对那些总部在北京或者其他大城市，不愿意在我们这些偏远的油田客户所在地投入资源的竞争对手，尤其是那些高高在上光鲜亮丽的大厂，这是扎根农村把农村当根据地的我们只要下功夫、出苦力就可以锻造出明显的比较优势。
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所以公司无论是学习华为客户为中心的价值观，还是学习淄博经验，目标都是要给到客户意想不到的惊喜和认同，就是技术不足，服务来补，能力不足，态度来补，就是要比其他供应商多做几分工作。如果合同确实没签明白，那就老老实实按照客户要求尽全力做好。客户提出要求，第一时间给出最快反应。形成对客户的问候制度，每周主动的给客户汇报，咨询客户的意见，哪怕是已经验收完的项目，经常做一些回访，甚至提供一些额外的服务。将心比心，客户只会多一些感动，对咱们多一些好感。一旦有机会，肯定会主动想到我们。千万不要低估客户的现场工程技术人员或者基层管理人员，他们在商务上尽管推荐力量有限，但是杀伤力十足。我们的现场工程师一定要做到让客户的使用者真正满意，公司也必须要出台相应的制度，来配合支持让客户满意度高的现场运维和支持人员，有专门的奖项，有额外的奖励，这些在我们公司年终评优评奖和事业部的激励制度一定要体现出来。
还是那句话，尽管我们已经走在上市的路上，尽管我们去年评为北京市的中小企业百强，看似很好，但是归根到底就是一家小公司。如果没有属于自己的一块特色鲜明的长板，得不到我们客户的特别支持，分分钟会被那些大公司碾死。凭我们小公司的综合实力，如果我们每一点都想做好，大概率我们每
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一点都做不好，至少做不到最好。那你就是一棵小草，谁都可以踩一脚。但如果始终以客户为第一，通过完美的服务得到了客户的支持和推荐，即使我们技术和产品比其他竞争对手稍微差一些，我们也有绝对的竞争力。无论在哪，我们都是一颗小树，想掰断我们没那么容易，谁都得绕着走。
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嘉洋科技与华为签署合作协议
携手推进基于昇腾AI的油气行业安全生产
解决方案
供稿：市场部
5月7日，嘉洋科技与华为技术有限公司在广东东莞举行了全面合作协议签约仪式，宣布双方将在“AI+安全生产”领域展开紧密合作，基于华为昇腾Atlas系列硬件和基础软件，通过AI智能识别技术，加快推进工业安全生产解决方案的研发和应用落地，共同推动安全生产管理在石油石化及各行业中的应用创新，引领行业发展。
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嘉洋科技作为安全生产智能化综合解决方案提供商，运用人工智能、大数据、物联网等技术，打造“工业互联网+安全生产”平台，赋能安全生产。利用计算机视觉和深度学习技术，自主研发了安全生产风险智能识别系统，算法已覆盖了油气田七大高风险作业场景及典型生产现场常见的违章行为，通过已有监控设备对指定区域进行24小时实时监测，实时预警，及时发现问题，及时解决问题，保障安全生产。此次合作协议的签署，标志着双方将共同发挥各自业务专长和优势，深化合作，共同探索行业能力。提升产品的核心竞争力，进一步增强市场竞争力，更好满足客户需求，共同开启新征程。
（嘉洋科技与华为合作协议签约仪式图1）
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嘉洋科技 董事长 吴新涛 表示：
嘉洋科技一直以来的使命是让生产更安全，希望为社会创造更安全的生产环境，这是我们始终不渝的追求。作为一家致力于安全生产的企业，非常高兴能够与华为达成全面合作，共同推进“AI+安全生产”的真正落地，提升石油石化及各行业的安全生产管理水平，为客户提供更高质量、更可靠的解决方案。
华为昇腾计算业务总裁 张迪煊 表示：
昇腾AI产业生态是基于昇腾AI基础软硬件平台构建的生态体系，致力于联合人工智能领域优秀合作伙伴共同打造“共建、共享、共赢”的人工智能产业。在“AI+安全生产”这一细分领域，华为
大高风险作业场景及典型生产现场常见的违章行为，通过已有监控设备对指定区域进行24小时实时监测，实时预警，及时发现问题，及时解决问题，保障安全生产。此次合作协议的签署，标志着双方将共同发挥各自业务专长和优势，深化合作，共同探索行业能力。提升产品的核心竞争力，进一步增强市场竞争力，更好满足客户需求，共同开启新征程。
（嘉洋科技与华为合作协议签约仪式图2）
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为与嘉洋科技双方将紧密合作，共促产业创新发展。昇腾AI产业生态是基于昇腾AI基础软硬件平台构建的生态体系，致力于联合人工智能领域优秀合作伙伴共同打造“共建、共享、共赢”的人工智能产业。在“AI+安全生产”这一细分领域，华为与嘉洋科技双方将紧密合作，共促产业创新发展。
此次签约仪式也体现了双方在共建数字化安全生产方面的共同追求和合作愿景。嘉洋科技和华为将以合作为契机，继续在领域深入合作，共同推进行业创新和进步，实现互利共赢的局面。随着双方合作的不断深入，相信嘉洋科技和华为将推动各行业安全生产管理水平的提高，为社会的发展做出更大的贡献。
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同心创佳绩，奋进正当时
供稿：库尔勒代表处、设备健康管理
近日，公司喜讯不断，热烈祝贺嘉洋智慧安全科技（北京）股份有限公司库尔勒代表处“西北局大审核项目”顺利中标，项目金额256万、设备健康管理产线“中国石油大学（华东）新能源学院地面系统完整性管理研究与应用服务采购项目”顺利中标，项目金额140万。在公司和各部门的支持帮助下，经过项目组成员的不懈努力，大家齐心协力。在激烈的竞争中，一举中标！
此次两个项目连续中标，极大地激发了公司全体员工的士气，增强团队凝聚力，加倍努力，为公司再创佳绩。
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YOLOCS目标检测算法
YOLOv5的Backbone/Neck/Head全面改进
供稿：刘玉冰
目标检测作为视觉领域备受关注的项目一直处于风口浪尖。最近YOLOCS一文中提出一种称为密集通道压缩的特征空间固化方法，为Backbone网络和Head网络引入了2个创新模块：用于特征空间固化结构的密集通道压缩（DCFS）和非对称多级压缩解耦头部（ADH）。并在MSCOCO数据集上评估获得了优于YOLOV5算法的性能。
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在这项研究中回顾了在特征纯化和梯度反向传播过程中通道特征和卷积核之间的关联，重点是网络内的前向和后向传播。因此，提出了一种称为密集通道压缩的特征空间固化方法。根据该方法的核心概念，为Backbone网络和Head网络引入了2个创新模块：用于特征空间固化结构的密集通道压缩（DCFS）和非对称多级压缩解耦头部（ADH）。
当将上述模块集成到YOLOv5模型中时，这两个模块表现出不错的性能，从而产生了一个被称为YOLOCS的改进模型。
在MSCOCO数据集上评估，大、中、小的YOLOCS模型的AP分别为50.1%、47.6%和42.5%。在保持与YOLOv5模型显著相似的推理速度的情况下，大、中、小YOLOCS模型分别比YOLOv5的AP高1.1%、2.3%和5.2%。
（图1）
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在MSCOCO数据集上评估，大、中、小的YOLOCS模型的AP分别为50.1%、47.6%和42.5%。在保持与YOLOv5模型显著相似的推理速度的情况下，大、中、小YOLOCS模型分别比YOLOv5的AP高1.1%、2.3%和5.2%。
1、简介
YOLO是一款突破性的实时目标检测器，它彻底改变了目标检测领域。与需要通过滑动窗口和区域建议对图像进行多次评估的两阶段目标检测器不同，YOLO将目标检测作为一个单一的回归问题来执行。它一次直接预测整个图像的边界框、类概率和目标分数，使其非常快速高效。
由于其创新的方法，YOLO在各种平台上实现了实时目标检测，包括嵌入式系统、移动设备和强大的GPU。它已被广泛应用于许多应用，如自动驾驶汽车、机器人、视频监控和增强现实，其中实时性能至关重要。多年来，YOLO经过多次迭代不断发展，每个版本都提高了精度、速度和性能，使其成为当今最受欢迎和最高效的目标检测器之一。
目前，YOLO模型可分为3个主要组成部分：Backbone网络、Neck网络和Head网络。这些部分中的每一个在实时目标检测的整体性能中都起着至关重要的作用。除了网络架构的3个主要组成部分外，YOLO模型还包括图像预处理、非最大值抑制（NMS）、损失函数等。由于本文的主要重点是研究主网络结构中检测精度和推理速度之间的平衡，因此这些方面不在本文的讨论范围内。
Backbone网络，也称为特征提取器，负责从输入图像中提取有意义的特征。在Backbone网络中，有许多创新结构，如YOLOv3中的Darknet-53、YOLOv4中的Modified CSP、
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然而，在研究了这些Backbone网络的结构后发现改进这些Backbone网络结构的趋势正在朝着使用完全3×3卷积核的方向发展。尽管3×3卷积可以通过堆叠来增加感受野，并且也可以在GPU硬件级别上加速，但无论是在加宽宽度还是加深深度方面，这些结构的改进空间仍然相当有限。
因此，为了解决这个问题，作者提出了一种新的Backbone网络，即特征空间固化结构的密集通道压缩（DCFS）。Neck网络充当Backbone网络和Head网络之间的桥梁，聚合和细化Backbone网络提取的特征。它通常采用特征金字塔网络（FPN）或空间金字塔池化（SPP）等结构来处理各种大小和尺度的目标。
2、相关工作
2.1、Backbone网络
Backbone网络一直是YOLO系列算法中最关键的组成部分，也是提高单阶段目标检测器精度的主要手段。高性能Backbone网络不仅有效地提高了检测精度，而且显著降低了GFLOP和参数，从而提高了模型的推理速度。YOLOv4之前的YOLO算法中使用的Backbone网络是为实时目标检测任务量身定制的定制设计的卷积神经网络。然而，由于使用了卷积层和残差层的简单堆叠结构，这些Backbone网络在训练性能、推理精度和推理速度方面存在局限性。因此，本文重点研究YOLOv4之后的Backbone网络。CSPNet的核心思想在YOLOv4之后被广泛应用于Backbone网络，本文将其优势分为两部分：
YOLOv5和YOLOX中的Modified CSP v5，以及YOLOv7中的Elan、VoVNet、CSPVoVNet。这些结构在提高精度、速度和整体性能方面发挥了至关重要的作用。
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在前向传播性能方面的优势，包括减少参数、提高计算效率、特征融合和模型性能；
在反向传播梯度方面的优势，包括改进的梯度流动和增强的梯度强度。值得注意的是，YOLOv7中提到的ELAN也是基于CSPVoVNet的。
2.2、Decoupled Head
在YOLOX中，Decoupled Head是一种将分类和回归分支分离为两个独立的平行子网络的技术。分类子网络负责预测目标的类标签，而回归子网络则预测目标的边界框坐标和对象性得分。通过解耦这些任务，YOLOX可以在模型效率和推理精度之间实现更好的权衡，这使它比以前的YOLO模型更快、更准确。
3、本文方法
3.1、特征空间凝固结构的密集通道压缩（DCFS）
在YOLO系列算法的Backbone网络中，无论YOLOv4、YOLOv5和YOLOX中使用的CSPNet结构，还是YOLOv7中使用的ELAN结构，最关键的组成部分是瓶颈结构。基于YOLOv5的Bottleneck结构，代表性的CSPNet架构，主要利用堆叠的残差块进行特征提取。作者将这种方法称为特征空间固化的密集通道压缩。该技术具有两个关键优势：
首先，它扩展了前向传播过程中特征感知的感受域，从而确保纳入区域相关的特征细节，以最大限度地减少整个压缩阶段的特征损失。
其次，在误差反向传播过程中对误差细节的增强允许更精确的权重调整。
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3.2、非对称多级通道压缩解耦头（ADH）
YOLOX中的解耦头模块是YOLO算法系列中采用的解耦头结构的第一个实例。这种结构主要是为了解决Head之间的冲突，有效地提高模型的检测精度，同时也伴随着一些不可忽视的问题。
为了应对这些挑战，作者引入了一种新型的解耦头，称为非对称多级通道压缩解耦头（图2）。
（图2）
在提出的ADH中，根据各种任务类型对网络进行划分，通过3条不同的网络路径完成相应的任务（图2）。具体而言，深化了专用于目标评分任务的网络路径，并使用3个卷积来扩展该任务的感受野和参数数量。同时，沿着通道维度压缩每个卷积层的特征。该方法不仅有效地减轻了与目标评分任务相关的训练难度，提高了模型性能，而且大大减少了解耦头部模块的参数和GFLOP，从而显著提高了推理速度。
如表2所示，与YOLOX的DH相比，提出的ADH模块不仅具有显著更低的参数和GFLOP，而且在AP方面保持了最小的差距。因此，提出的ADH结构可以被认为是创新和有效的。
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4、实验
4.1、消融实验
在消融研究中，将DCFS和ADH这两个创新模块分别纳入YOLOv5l-R6.1模型，用于对MS-COCO val2017进行比较分析。
4.2、比较试验
在比较实验中，使用YOLOCS模型的宽度（通道数量）和深度（DCFS深度）作为调整模型大小的基础。
根据表中的比较实验数据，可以观察到YOLOCS的小模型比YOLOX和YOLOv5分别提高了3.0%和5.2%的AP。类似地，与YOLOX和YOLOv5相比，YOLOCS的中等模型实现了1.3%和2.3%的AP改进，而大模型分别获得了0.1%和1.1%的改进。值得注意的是，提出的YOLOCS在所有模型尺寸上都优于YOLOX和YOLOv5。
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4.3、SOTA对比
为了充分证明提出的YOLOCS模型的新颖性和有效性，使用MS-COCO 2017测试的结果数据将其与几种最先进的目标检测器进行了比较。
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端午节追念历史人物说
供稿：行政人事部
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纪念屈原
据《史记》“屈原贾生列传”记载，屈原，是春秋时期楚怀王的大臣。他倡导举贤授能，富国强兵，力主联齐抗秦，却遭到贵族子兰等人的强烈反对，屈原遭馋去职，被赶出都城，流放到沅、湘流域。他在流放中，写下了忧国忧民的《离骚》、《天问》、《九歌》等不朽诗篇，独具风貌，影响深远（因而，端午节也称诗人节）。公元前278年，秦军攻破楚国京都。屈原眼看自己的祖国被侵略，心如刀割，但是始终不忍舍弃自己的祖国，于五月五日，在写下了绝笔作《怀沙》之后，抱石投汨罗江身死，以自己的生命谱写了一曲壮丽的爱国主义乐章。
传说屈原死后，楚国百姓哀痛异常，纷纷涌到汨罗江边去凭吊屈原。渔夫们划起船只，在江上来回打捞他的真身。有位渔夫拿出为屈原准备的饭团、鸡蛋等食物，“扑通、扑通”地丢进
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江里，说是让鱼龙虾蟹吃饱了，就不会去咬屈大夫的身体了。人们见后纷纷仿效。一位老医师则拿来一坛雄黄酒倒进江里，说是要药晕蛟龙水兽，以免伤害屈大夫。后来为怕饭团为蛟龙所食，人们想出用楝树叶包饭，外缠彩丝，发展成粽子。
以后，在每年的五月初五，就有了龙舟竞渡、吃粽子、喝雄黄酒的风俗；以此来纪念爱国诗人屈原。
纪念伍子胥
端午节的第二个传说，在江浙一带流传很广，是纪念春秋时期（公元前770-前476年）的伍子胥。伍子胥名员，楚国人，父兄均为楚王所杀，后来子胥弃暗投明，奔向吴国，助吴伐楚，五战而入楚都郢城。当时楚平王已死，子胥掘墓鞭尸三百，以报杀父兄之仇。吴王阖庐死后，其子夫差继位，吴军士气高昂，百战百胜，越国大败，越王勾践请和，夫差许之。子胥建议，应彻底消灭越国，夫差不听，吴国大宰，受越国贿赂，谗言陷害子胥，夫差信之，赐子胥宝剑，子胥以此死。子胥本为忠良，视死如归，在死前对邻舍人说：“我死后，将我眼睛挖出悬挂在吴京之东门上，以看越国军队入城灭吴”，便自刎而死，夫差闻言大怒，令取子胥之尸体装在皮革里于五月五日投入大江，因此相传端午节亦为纪念伍子胥之日。
纪念孝女曹娥
此说出自东汉《曹娥碑》。曹娥是东汉上虞人，父亲溺于江中，数日不见尸体。当时，孝女曹娥年仅十四岁，昼夜沿江号哭。过了十七天，在五月五日投江，五日后抱出父尸，于是便有了端午节是为了纪念孝女曹娥的说法。
编辑部/ The Editorial
Editorial Board
编委会
吴新涛、秦建敏、王保宗、郭睿、李邦峦、张贤文、
曾华路、张铭轩、胡志闯、杨鹏、徐银、马文月、
林娜、段丽鲜、周月、吴君婕、罗宇、阚云、
李冰玉、朴美杰、邸思佳、刘雯菁
Edintorial-in-Chief
总编：吴新涛
Responsible Editor
责任编辑：秦建敏、王保宗、郭睿、李邦峦、张贤文
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