目錄
CONTENTS
01
02
03
04
05
企業動態——為客戶創造真正的價值-讓客戶高高
? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? 興興的買單
企業動態——嘉洋科技與華為簽署合作協議
嘉洋嘉訊——同心創佳績，奮進正當時
技術交流——YOLOCS目標檢測算法
生活萬花筒——端午節歷史人物說
為奮斗者提供成長的平臺
第4期
第4期
為客戶創造真正的價值
讓客戶高高興興的買單
華為培訓的幾點感觸（一）
五月七日參加華為企業文化和價值觀培訓，華為的價值觀非常簡單，三句話：以客戶為中心，以奮斗者為本，長期堅持艱苦奮斗。我們價值觀也是三句話：專注、口碑、極致；為員工提供成長的平臺；為客戶提供真正的價值。
其中：“為客戶提供真正的價值”和華為的“以客戶為中心”基本類似，但是培訓過程中，讓我觸動最深的是，怎么才叫以客戶為中心？其實很簡單，無論你做什么，只要最終讓客戶高高興興的買單，這就是真正的以客戶為中心。客戶滿意了，才可以形成繼續合作的正向循環。
為什么會對高高興興四個字這么觸動，主要是這兩年公司和客戶之間的關系，尤其是目前項目中表現出來的結果，至少我看到了很多，別說是客戶不滿意，我們自己都看過去。這個后果按說應該很嚴重，但是目前為什么我們還可以和這個客戶
為奮斗者提供成長的平臺
作者：吳新濤
第4期
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繼續合作，很大程度上是商務通過努力來進行平衡。但是為什么不能讓商務把精力從已經簽訂的合同中騰出來追逐新項目，或者在我們項目得到客戶高度認可的基礎上乘勝追擊，以更小的代價就可以拿到更大的項目呢？
? ? ? ?當然這里大家都有說法。我們實現這個目標，包括兩個層次：銷售讓客戶高高興興的簽單，同時項目交付人員讓客戶高高興興的驗收？矛盾產生最多的，銷售為了讓合同盡快簽下來，對客戶的很多要求并沒有完全和技術支持達成一致，就形成合同條款。或者說在售前過程當中過分承諾，一切好好好，脫離我們實際交付能力要求。這樣的結果是什么？就是在執行過程中，我們認為客戶無休止的提過分要求，但是仔細研究合同，你還說不出啥，這樣的項目太多太多了。另外隨意變更，交付苦不堪言，但是銷售力度也不夠，或者主觀意愿不夠，不愿意把精力和面子搭在已經簽了合同的項目上，導致交付徹底陷入到無休止的變更里面。
? ? ? ?其實公司也討論過很多次了，我們也明白應該怎么做：一、合同要先小人后君子，產品和服務內容一定掰扯的清清楚楚明明白白；二、變更管理要重視，每一次變更取得客戶書面確認，讓客戶減少隨意性；但是做起來確實有難度，至少目前效果不明顯。
? ? ? ?那怎么才能讓客戶高高興興的買單呢？對于現階段我們公司而言，只能是技術不足，服務來補；或者說能力不足，態度來補。華為當初和諾基亞、愛立信、北電的競爭中脫穎而出，很大程度就是這樣。初期的華為在技術上是一絲優勢都沒有，但是能做到任何一個邊陲小鎮出問題，24小時內到現場，而這些外企通常是一周時間內才能相應處理。華為曾經有專門給客
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同樣的最近淄博燒烤的例子最值得借鑒。作為山東人，包括淄博本地人，誰會認為高污染的重工業城市淄博是一個旅游城市？但生生的通過每一個淄博人掏心窩式的只有你想不到但沒有淄博人做不到的服務，和那些天價海鮮、天價酒店把游客不當人的鮮活對比，讓淄博做成了2023年的網紅城市和marketing的一個經典案例。
戶滅火上門賠罪挨罵的高級副總裁，就是為了表明一個態度，我們產品是不完美，所以會有故障，但一定會改進，而且服務絕對不拉跨。
我們的研發還處于不斷提升的階段，很難在技術上和大公司取得競爭優勢，所以我們現在要做的，也是未來幾年我們重點加強的，一定把所有的重心放到為客戶服務當中，走差異化競爭，農村包圍城市。研發是要大量金錢投入的，而且既然是研發，就一定存在許多不確定性，這是在城市里面大公司的優勢。但是我們目前的業務類型，提供服務是需要天天在現場，在客戶身邊。對那些總部在北京或者其他大城市，不愿意在我們這些偏遠的油田客戶所在地投入資源的競爭對手，尤其是那些高高在上光鮮亮麗的大廠，這是扎根農村把農村當根據地的我們只要下功夫、出苦力就可以鍛造出明顯的比較優勢。
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所以公司無論是學習華為客戶為中心的價值觀，還是學習淄博經驗，目標都是要給到客戶意想不到的驚喜和認同，就是技術不足，服務來補，能力不足，態度來補，就是要比其他供應商多做幾分工作。如果合同確實沒簽明白，那就老老實實按照客戶要求盡全力做好。客戶提出要求，第一時間給出最快反應。形成對客戶的問候制度，每周主動的給客戶匯報，咨詢客戶的意見，哪怕是已經驗收完的項目，經常做一些回訪，甚至提供一些額外的服務。將心比心，客戶只會多一些感動，對咱們多一些好感。一旦有機會，肯定會主動想到我們。千萬不要低估客戶的現場工程技術人員或者基層管理人員，他們在商務上盡管推薦力量有限，但是殺傷力十足。我們的現場工程師一定要做到讓客戶的使用者真正滿意，公司也必須要出臺相應的制度，來配合支持讓客戶滿意度高的現場運維和支持人員，有專門的獎項，有額外的獎勵，這些在我們公司年終評優評獎和事業部的激勵制度一定要體現出來。
還是那句話，盡管我們已經走在上市的路上，盡管我們去年評為北京市的中小企業百強，看似很好，但是歸根到底就是一家小公司。如果沒有屬于自己的一塊特色鮮明的長板，得不到我們客戶的特別支持，分分鐘會被那些大公司碾死。憑我們小公司的綜合實力，如果我們每一點都想做好，大概率我們每
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一點都做不好，至少做不到最好。那你就是一棵小草，誰都可以踩一腳。但如果始終以客戶為第一，通過完美的服務得到了客戶的支持和推薦，即使我們技術和產品比其他競爭對手稍微差一些，我們也有絕對的競爭力。無論在哪，我們都是一顆小樹，想掰斷我們沒那么容易，誰都得繞著走。
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嘉洋科技與華為簽署合作協議
攜手推進基于昇騰AI的油氣行業安全生產
解決方案
供稿：市場部
5月7日，嘉洋科技與華為技術有限公司在廣東東莞舉行了全面合作協議簽約儀式，宣布雙方將在“AI+安全生產”領域展開緊密合作，基于華為昇騰Atlas系列硬件和基礎軟件，通過AI智能識別技術，加快推進工業安全生產解決方案的研發和應用落地，共同推動安全生產管理在石油石化及各行業中的應用創新，引領行業發展。
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嘉洋科技作為安全生產智能化綜合解決方案提供商，運用人工智能、大數據、物聯網等技術，打造“工業互聯網+安全生產”平臺，賦能安全生產。利用計算機視覺和深度學習技術，自主研發了安全生產風險智能識別系統，算法已覆蓋了油氣田七大高風險作業場景及典型生產現場常見的違章行為，通過已有監控設備對指定區域進行24小時實時監測，實時預警，及時發現問題，及時解決問題，保障安全生產。此次合作協議的簽署，標志著雙方將共同發揮各自業務專長和優勢，深化合作，共同探索行業能力。提升產品的核心競爭力，進一步增強市場競爭力，更好滿足客戶需求，共同開啟新征程。
（嘉洋科技與華為合作協議簽約儀式圖1）
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嘉洋科技 董事長 吳新濤 表示：
嘉洋科技一直以來的使命是讓生產更安全，希望為社會創造更安全的生產環境，這是我們始終不渝的追求。作為一家致力于安全生產的企業，非常高興能夠與華為達成全面合作，共同推進“AI+安全生產”的真正落地，提升石油石化及各行業的安全生產管理水平，為客戶提供更高質量、更可靠的解決方案。
華為昇騰計算業務總裁 張迪煊 表示：
昇騰AI產業生態是基于昇騰AI基礎軟硬件平臺構建的生態體系，致力于聯合人工智能領域優秀合作伙伴共同打造“共建、共享、共贏”的人工智能產業。在“AI+安全生產”這一細分領域，華為
大高風險作業場景及典型生產現場常見的違章行為，通過已有監控設備對指定區域進行24小時實時監測，實時預警，及時發現問題，及時解決問題，保障安全生產。此次合作協議的簽署，標志著雙方將共同發揮各自業務專長和優勢，深化合作，共同探索行業能力。提升產品的核心競爭力，進一步增強市場競爭力，更好滿足客戶需求，共同開啟新征程。
（嘉洋科技與華為合作協議簽約儀式圖2）
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為與嘉洋科技雙方將緊密合作，共促產業創新發展。昇騰AI產業生態是基于昇騰AI基礎軟硬件平臺構建的生態體系，致力于聯合人工智能領域優秀合作伙伴共同打造“共建、共享、共贏”的人工智能產業。在“AI+安全生產”這一細分領域，華為與嘉洋科技雙方將緊密合作，共促產業創新發展。
此次簽約儀式也體現了雙方在共建數字化安全生產方面的共同追求和合作愿景。嘉洋科技和華為將以合作為契機，繼續在領域深入合作，共同推進行業創新和進步，實現互利共贏的局面。隨著雙方合作的不斷深入，相信嘉洋科技和華為將推動各行業安全生產管理水平的提高，為社會的發展做出更大的貢獻。
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同心創佳績，奮進正當時
供稿：庫爾勒代表處、設備健康管理
近日，公司喜訊不斷，熱烈祝賀嘉洋智慧安全科技（北京）股份有限公司庫爾勒代表處“西北局大審核項目”順利中標，項目金額256萬、設備健康管理產線“中國石油大學（華東）新能源學院地面系統完整性管理研究與應用服務采購項目”順利中標，項目金額140萬。在公司和各部門的支持幫助下，經過項目組成員的不懈努力，大家齊心協力。在激烈的競爭中，一舉中標！
此次兩個項目連續中標，極大地激發了公司全體員工的士氣，增強團隊凝聚力，加倍努力，為公司再創佳績。
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YOLOCS目標檢測算法
YOLOv5的Backbone/Neck/Head全面改進
供稿：劉玉冰
目標檢測作為視覺領域備受關注的項目一直處于風口浪尖。最近YOLOCS一文中提出一種稱為密集通道壓縮的特征空間固化方法，為Backbone網絡和Head網絡引入了2個創新模塊：用于特征空間固化結構的密集通道壓縮（DCFS）和非對稱多級壓縮解耦頭部（ADH）。并在MSCOCO數據集上評估獲得了優于YOLOV5算法的性能。
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在這項研究中回顧了在特征純化和梯度反向傳播過程中通道特征和卷積核之間的關聯，重點是網絡內的前向和后向傳播。因此，提出了一種稱為密集通道壓縮的特征空間固化方法。根據該方法的核心概念，為Backbone網絡和Head網絡引入了2個創新模塊：用于特征空間固化結構的密集通道壓縮（DCFS）和非對稱多級壓縮解耦頭部（ADH）。
當將上述模塊集成到YOLOv5模型中時，這兩個模塊表現出不錯的性能，從而產生了一個被稱為YOLOCS的改進模型。
在MSCOCO數據集上評估，大、中、小的YOLOCS模型的AP分別為50.1%、47.6%和42.5%。在保持與YOLOv5模型顯著相似的推理速度的情況下，大、中、小YOLOCS模型分別比YOLOv5的AP高1.1%、2.3%和5.2%。
（圖1）
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在MSCOCO數據集上評估，大、中、小的YOLOCS模型的AP分別為50.1%、47.6%和42.5%。在保持與YOLOv5模型顯著相似的推理速度的情況下，大、中、小YOLOCS模型分別比YOLOv5的AP高1.1%、2.3%和5.2%。
1、簡介
YOLO是一款突破性的實時目標檢測器，它徹底改變了目標檢測領域。與需要通過滑動窗口和區域建議對圖像進行多次評估的兩階段目標檢測器不同，YOLO將目標檢測作為一個單一的回歸問題來執行。它一次直接預測整個圖像的邊界框、類概率和目標分數，使其非常快速高效。
由于其創新的方法，YOLO在各種平臺上實現了實時目標檢測，包括嵌入式系統、移動設備和強大的GPU。它已被廣泛應用于許多應用，如自動駕駛汽車、機器人、視頻監控和增強現實，其中實時性能至關重要。多年來，YOLO經過多次迭代不斷發展，每個版本都提高了精度、速度和性能，使其成為當今最受歡迎和最高效的目標檢測器之一。
目前，YOLO模型可分為3個主要組成部分：Backbone網絡、Neck網絡和Head網絡。這些部分中的每一個在實時目標檢測的整體性能中都起著至關重要的作用。除了網絡架構的3個主要組成部分外，YOLO模型還包括圖像預處理、非最大值抑制（NMS）、損失函數等。由于本文的主要重點是研究主網絡結構中檢測精度和推理速度之間的平衡，因此這些方面不在本文的討論范圍內。
Backbone網絡，也稱為特征提取器，負責從輸入圖像中提取有意義的特征。在Backbone網絡中，有許多創新結構，如YOLOv3中的Darknet-53、YOLOv4中的Modified CSP、
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然而，在研究了這些Backbone網絡的結構后發現改進這些Backbone網絡結構的趨勢正在朝著使用完全3×3卷積核的方向發展。盡管3×3卷積可以通過堆疊來增加感受野，并且也可以在GPU硬件級別上加速，但無論是在加寬寬度還是加深深度方面，這些結構的改進空間仍然相當有限。
因此，為了解決這個問題，作者提出了一種新的Backbone網絡，即特征空間固化結構的密集通道壓縮（DCFS）。Neck網絡充當Backbone網絡和Head網絡之間的橋梁，聚合和細化Backbone網絡提取的特征。它通常采用特征金字塔網絡（FPN）或空間金字塔池化（SPP）等結構來處理各種大小和尺度的目標。
2、相關工作
2.1、Backbone網絡
Backbone網絡一直是YOLO系列算法中最關鍵的組成部分，也是提高單階段目標檢測器精度的主要手段。高性能Backbone網絡不僅有效地提高了檢測精度，而且顯著降低了GFLOP和參數，從而提高了模型的推理速度。YOLOv4之前的YOLO算法中使用的Backbone網絡是為實時目標檢測任務量身定制的定制設計的卷積神經網絡。然而，由于使用了卷積層和殘差層的簡單堆疊結構，這些Backbone網絡在訓練性能、推理精度和推理速度方面存在局限性。因此，本文重點研究YOLOv4之后的Backbone網絡。CSPNet的核心思想在YOLOv4之后被廣泛應用于Backbone網絡，本文將其優勢分為兩部分：
YOLOv5和YOLOX中的Modified CSP v5，以及YOLOv7中的Elan、VoVNet、CSPVoVNet。這些結構在提高精度、速度和整體性能方面發揮了至關重要的作用。
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在前向傳播性能方面的優勢，包括減少參數、提高計算效率、特征融合和模型性能；
在反向傳播梯度方面的優勢，包括改進的梯度流動和增強的梯度強度。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是一種將分類和回歸分支分離為兩個獨立的平行子網絡的技術。分類子網絡負責預測目標的類標簽，而回歸子網絡則預測目標的邊界框坐標和對象性得分。通過解耦這些任務，YOLOX可以在模型效率和推理精度之間實現更好的權衡，這使它比以前的YOLO模型更快、更準確。
3、本文方法
3.1、特征空間凝固結構的密集通道壓縮（DCFS）
在YOLO系列算法的Backbone網絡中，無論YOLOv4、YOLOv5和YOLOX中使用的CSPNet結構，還是YOLOv7中使用的ELAN結構，最關鍵的組成部分是瓶頸結構。基于YOLOv5的Bottleneck結構，代表性的CSPNet架構，主要利用堆疊的殘差塊進行特征提取。作者將這種方法稱為特征空間固化的密集通道壓縮。該技術具有兩個關鍵優勢：
首先，它擴展了前向傳播過程中特征感知的感受域，從而確保納入區域相關的特征細節，以最大限度地減少整個壓縮階段的特征損失。
其次，在誤差反向傳播過程中對誤差細節的增強允許更精確的權重調整。
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3.2、非對稱多級通道壓縮解耦頭（ADH）
YOLOX中的解耦頭模塊是YOLO算法系列中采用的解耦頭結構的第一個實例。這種結構主要是為了解決Head之間的沖突，有效地提高模型的檢測精度，同時也伴隨著一些不可忽視的問題。
為了應對這些挑戰，作者引入了一種新型的解耦頭，稱為非對稱多級通道壓縮解耦頭（圖2）。
（圖2）
在提出的ADH中，根據各種任務類型對網絡進行劃分，通過3條不同的網絡路徑完成相應的任務（圖2）。具體而言，深化了專用于目標評分任務的網絡路徑，并使用3個卷積來擴展該任務的感受野和參數數量。同時，沿著通道維度壓縮每個卷積層的特征。該方法不僅有效地減輕了與目標評分任務相關的訓練難度，提高了模型性能，而且大大減少了解耦頭部模塊的參數和GFLOP，從而顯著提高了推理速度。
如表2所示，與YOLOX的DH相比，提出的ADH模塊不僅具有顯著更低的參數和GFLOP，而且在AP方面保持了最小的差距。因此，提出的ADH結構可以被認為是創新和有效的。
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4、實驗
4.1、消融實驗
在消融研究中，將DCFS和ADH這兩個創新模塊分別納入YOLOv5l-R6.1模型，用于對MS-COCO val2017進行比較分析。
4.2、比較試驗
在比較實驗中，使用YOLOCS模型的寬度（通道數量）和深度（DCFS深度）作為調整模型大小的基礎。
根據表中的比較實驗數據，可以觀察到YOLOCS的小模型比YOLOX和YOLOv5分別提高了3.0%和5.2%的AP。類似地，與YOLOX和YOLOv5相比，YOLOCS的中等模型實現了1.3%和2.3%的AP改進，而大模型分別獲得了0.1%和1.1%的改進。值得注意的是，提出的YOLOCS在所有模型尺寸上都優于YOLOX和YOLOv5。
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4.3、SOTA對比
為了充分證明提出的YOLOCS模型的新穎性和有效性，使用MS-COCO 2017測試的結果數據將其與幾種最先進的目標檢測器進行了比較。
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端午節追念歷史人物說
供稿：行政人事部
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紀念屈原
據《史記》“屈原賈生列傳”記載，屈原，是春秋時期楚懷王的大臣。他倡導舉賢授能，富國強兵，力主聯齊抗秦，卻遭到貴族子蘭等人的強烈反對，屈原遭饞去職，被趕出都城，流放到沅、湘流域。他在流放中，寫下了憂國憂民的《離騷》、《天問》、《九歌》等不朽詩篇，獨具風貌，影響深遠（因而，端午節也稱詩人節）。公元前278年，秦軍攻破楚國京都。屈原眼看自己的祖國被侵略，心如刀割，但是始終不忍舍棄自己的祖國，于五月五日，在寫下了絕筆作《懷沙》之后，抱石投汨羅江身死，以自己的生命譜寫了一曲壯麗的愛國主義樂章。
傳說屈原死后，楚國百姓哀痛異常，紛紛涌到汨羅江邊去憑吊屈原。漁夫們劃起船只，在江上來回打撈他的真身。有位漁夫拿出為屈原準備的飯團、雞蛋等食物，“撲通、撲通”地丟進
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江里，說是讓魚龍蝦蟹吃飽了，就不會去咬屈大夫的身體了。人們見后紛紛仿效。一位老醫師則拿來一壇雄黃酒倒進江里，說是要藥暈蛟龍水獸，以免傷害屈大夫。后來為怕飯團為蛟龍所食，人們想出用楝樹葉包飯，外纏彩絲，發展成粽子。
以后，在每年的五月初五，就有了龍舟競渡、吃粽子、喝雄黃酒的風俗；以此來紀念愛國詩人屈原。
紀念伍子胥
端午節的第二個傳說，在江浙一帶流傳很廣，是紀念春秋時期（公元前770-前476年）的伍子胥。伍子胥名員，楚國人，父兄均為楚王所殺，后來子胥棄暗投明，奔向吳國，助吳伐楚，五戰而入楚都郢城。當時楚平王已死，子胥掘墓鞭尸三百，以報殺父兄之仇。吳王闔廬死后，其子夫差繼位，吳軍士氣高昂，百戰百勝，越國大敗，越王勾踐請和，夫差許之。子胥建議，應徹底消滅越國，夫差不聽，吳國大宰，受越國賄賂，讒言陷害子胥，夫差信之，賜子胥寶劍，子胥以此死。子胥本為忠良，視死如歸，在死前對鄰舍人說：“我死后，將我眼睛挖出懸掛在吳京之東門上，以看越國軍隊入城滅吳”，便自刎而死，夫差聞言大怒，令取子胥之尸體裝在皮革里于五月五日投入大江，因此相傳端午節亦為紀念伍子胥之日。
紀念孝女曹娥
此說出自東漢《曹娥碑》。曹娥是東漢上虞人，父親溺于江中，數日不見尸體。當時，孝女曹娥年僅十四歲，晝夜沿江號哭。過了十七天，在五月五日投江，五日后抱出父尸，于是便有了端午節是為了紀念孝女曹娥的說法。
編輯部/ The Editorial
Editorial Board
編委會
吳新濤、秦建敏、王保宗、郭睿、李邦巒、張賢文、
曾華路、張銘軒、胡志闖、楊鵬、徐銀、馬文月、
林娜、段麗鮮、周月、吳君婕、羅宇、闞云、
李冰玉、樸美杰、邸思佳、劉雯菁
Edintorial-in-Chief
總編：吳新濤
Responsible Editor
責任編輯：秦建敏、王保宗、郭睿、李邦巒、張賢文
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