基于改进Res-UNet网络的织物瑕疵图像识别方法

复杂花色织物的纹理和色彩常常是非规则的,导致织物表面瑕疵识别难度较高。针对上述问题,研究一种基于改进Res-UNet网络的织物表面瑕疵图像识别方法。采集织物图像并对其实施灰度化、去噪以及直方图均衡化处理,利用蝙蝠算法求取最佳提取网络层数,通过增加特征提取网络层数改进Res-UNet网络,利用改进后的Res-UNet网络识别织物表面瑕疵,并且采用迁移学习算法进一步优化识别模型的参数,实现织物表面瑕疵准确识别。结果表明:本文方法应用下,无论是素色样本,还是花色样本,其识别系数均达到0.9以上,相比基于标签嵌入方法的织物瑕疵识别方法和双路高分辨率转换网络的布匹瑕疵检测方法,本文方法对复杂花色样本的轮廓系数识别更高,适用性更好,识别能力更强。

面向港口环境精细感知的无人船多传感器融合SLAM系统

针对港口环境高精度感知需求,综合考虑影响同时定位与建图(SLAM)精度的港口环境因素,提出基于多传感器融合的激光SLAM环境感知方案。通过分析多种传感器对港口SLAM环境感知的影响,引入惯性测量传感器弥补激光SLAM输出频率低和剧烈运动位姿估计不准确等缺陷,采用卫星定位系统信息进行高程数据约束,处理船舶运动特性导致的垂荡累计漂移。从应用需求出发,对传感器进行选型和布置优化,搭建基于无人船的港口环境多传感器融合SLAM系统。结果表明,提出的港口环境高精度点云地图获取方案能在典型港口场景下准确实时建图,为水面精细SLAM提供技术支持。

论述计算机网络在建筑物中的应用

计算机网络不仅仅在计算机应用和信息存储、处理、传输过程中起着非常重要的作用,而且随着社会的日益发展,计算机网络的新理论、新技术、新产品层出不穷,在建筑物中计算机网络的应用也是日益受欢迎的新型技术,即现在人们所说的智能建筑。智能建筑的出现,为计算机网络的应用开发出了新的天地。

浅析计算机网络的安全防范对策

随着社会经济不断飞速发展,计算机的运用也越来越广泛,再加上互联网渗入人们生活的每一处,信息化的时代已经来临,给人们的生活工作带来了极大的便利。但是在方便快捷的工作与生活的同时,很大的隐患也悄然来临。计算机和网络的安全受到极大的安全威胁隐患,一旦它们因为遭受黑客或者病毒的恶意攻击,轻者不能正常工作,重者导致瘫痪,对整个社会造成巨大损失。因此,加强对计算机网络安全的认知以及如何防患,是更好的实施网络化发展的必然。

建立完善计算机网络防病毒系统的构思

随着计算机网络技术的飞快发展,计算机已经逐渐深入到各个行业领域,并对各行各业有着重要的影响。但是,在计算机飞快发展的同时,计算机网络病毒也在不拓展,其传播途径和传播形式都日益多样化,世界各国遭受病毒感染和攻击的事件也经常发生,这严重威胁到人们网络信息的安全,给人们的正常生活带来了很大的干扰。所以,必须建立完善的计算机网络病毒防护系统,来保障计算机网络的安全。接下来,笔者将就如何建立完善的计算机网络防病毒系统进行简单的构思。

协同创新视域下的地方高校创新型人才培养探究

创新型人才是国家实施创新驱动发展战略的主要动力,也是地方经济社会发展的重要资源。地方高校如何培养创新型人才满足社会发展的需要,是地方高校面临的主要问题,也是地方高校服务区域经济社会建设的主要任务。本文从协同创新视域下对地方高校创新型人才培养进行探讨,分析了目前协同创新人才培养模式存在的问题,并结合社会发展需求提出了协同创新人才培养模式的构建方案。

加强实训基地建设 推动高职教育发展

2005年以来，北京市教委以“中央财政支持的职业教育实训基地建设项目”资金为引导．大力加强实训基地建设，推动北京高职教育发展，使北京高等职业教育校企合作更加紧密，师资水平不断提高，实训基地功能不断扩大，职业技能大赛成绩不断提升，促进了北京高等职业教育改革不断深化。

水面无人艇单目视觉伺服自主控制研究综述

单目视觉伺服采用相机模仿人眼视觉功能,感知周围环境和测量运动状态,是提高无人艇航行感知与控制自主性的重要手段。首先,从基本原理出发,简述视觉伺服技术分类、相机透视投影原理和无人艇运动数学模型,为文献综述分析提供框架基础。然后,根据任务复杂度,依次综述单目视觉伺服在无人艇航向控制、镇定控制、轨迹跟踪控制和集群控制等典型应用场景下的研究进展和挑战。最后,系统性地总结无人艇单目视觉伺服自主控制的潜在研究方向和发展趋势。

粒群优化算法

本文首先简要描述了粒群算法一般形式,然后讨论了该算法的应用、发展和展望以及改进优化,然后介绍了一种基于压缩空间的CSV2PSO算法,给出了该算法的详细介绍以及和其它粒群算法的数值比较分析,它提高了粒群算法的收敛速度和收敛精度,降低了早熟收敛的比率,具有广阔的应用前景.

汽车生产自动化控制系统研究

随着我国信息技术的不断发展,信息技术的应用受到了越来越多人的关注,同时,信息技术被广泛应用于各个领域,我国汽车自动化技术方面也有了很大进步。在汽车生产过程中,应用更好的生产控制系统,能使汽车生产自动化控制的效果更加明显,促进汽车生产质量与水平的提高,进而使汽车生产的整体水平得以提高。本文针对汽车生产自动化控制系统展开研究。

工作压力对工作满意度的影响研究——以压力应对方式为调节变量

文章以某公司在职员工为研究对象,通过实地发放问卷为主要形式调查研究在以压力应对方式为调节变量的条件下,工作压力对工作满意度的影响,得出工作压力对工作满意度有影响,同时消极压力应对方式对此关系有负面强化的作用。企业可以通过积极倡导员工采取积极压力应对方式、减少消极应对方式来提高员工的工作满意度,更好的促进组织的发展。

关于建筑材料检测技术的探讨

检测试验的专业技术人员,必须加强自身建设,努力提高工作的责任心,及时总结经验教训,不断丰富理论知识,提高实际操作水平,保证检测结果的准确性。

多媒体技术在计算机教学中的应用

随着教育部高职高专院校人才培养水平评估工作的不断推进,各高职院校纷纷建立完善了包括校园网、多媒体教室、仿真实验室等一系列的教学基础设施,为多媒体教学的应用实践创设了良好的环境,巧用多媒体,更新观念,改进模式,营造和谐活跃的教学氛围成为目前高职教改的主要方向。本文首先分析了多媒体技术应用于高职高专计算机课程中所存在的问题,然后针对问题提出了相关应对策略。

计算机网络中道德发展的促进作用

随着计算机的迅速普及,计算机网络与人们的生活的关系越来越密切。计算机网络的道德也成为了人们日益更加关注的非常重要的问题,计算机道德不仅仅是技术的问题,更是一个管理的问题。计算机网络的广泛应用引起了社会各界人士以及生活各方面的改革和变化。网络信息具有全面性、丰富性、快速性等性质。计算机网络还可以提供给人们平等互动的平台,因此计算机网络的应用还会越来越广泛。就像任何事情都是有两面性一样。

北京市高等职业教育改革与发展

北京市委市政府历来高度重视职业教育发展,将职业教育作为首都经济社会发展的重要基础和教育工作的战略重点。2005年全国职业教育工作会议召开以来,市政府下发了《关于大力发展职业教育的决定》

深化学科竞赛 推动素质教育持续发展

近几年来，北京市教委重视对学生学科竞赛及课外科技创新活动的组织领导工作，将其作为推进高等教育教学改革中的一个重要组成部分，列入“质量工程”的整个系统中，从战略高度科学规划高校大学生学科竞赛活动，建立健全支持竞赛的制度、机制和条件保障，使大学生学科竞赛活动开展得规范、有序、高效。

基于多传感器融合SLAM的无人船靠泊技术

面向港口区域无人船自主靠泊应用需求,从提高无人船环境感知精度与定位能力角度,提出一种基于多传感器融合同时定位与地图构建(SLAM)的无人船自主靠泊技术。对可航行区域动态变化导致的卫星地图时效性差、环境表征不完备问题,提出水上-水下一体化精准感知方案以获取可通行信息。对卫星定位偏差大、姿态信息获取难的问题,利用无人船实时感知的深度信息与先验点云地图匹配,获取精准的位姿信息。考虑到靠泊时对船舶特定姿态的需求,建立船舶运动模型和避碰模型,通过船舶操纵试验获取无人船运动性能参数,并将其作为Reeds-Shepp优化曲线的约束条件,消除轨迹上的尖锐拐点。根据真实数据构建无人船、传感器及港口环境模型,并进行自主航行靠泊仿真实验。结果表明,本文提出的基于多传感器融合SLAM的无人船自主靠泊技术可精准完成港口靠泊任务。

以本为本 深耕细作 铸就本科人才培养新品牌

教育是国之大计、党之大计,而培养什么人,是教育的首要问题。2019年,北京市牢固树立立德树人根本任务,不断提升高校"三全育人"水平,深入开展教育教学改革,使大学生学有所成、学以致用,取得了较好成效。2020年,北京市将深耕细作,重点打造"课程思政、五育一体""MCT品牌""新园丁培育计划""协同育人品牌""畿辅行动"五个品牌,努力推动北京高等教育的内涵发展。

完善机制 优化结构 全面提升高等教育人才培养水平

2018年是中国教育发展的关键之年。北京市深化改革,重点提升高等教育人才培养能力,实现机制创新,优化资源结构,聚焦全方位育人工作,取得了一定成效。今后一段时期内,北京市将进一步明确建设方向,突出工作重点,强化政策保障,努力推动高等教育人才培养水平的不断提升。

北京远教校外学习中心调查及思考

北京远敏校外学习中心现状 1、规模 在北京地区设立校外学习中心的现代远程教育试点高校共有31所，其中在京高校12所，京外高校19所。在京设立的校外学习中心共45个，其中在京高校设立25个，京外高校设立20个。目前，共有在册学生24616人（在京高校16750人），已毕业学生5619人（在京高校3628人）。其中在册学生不到100人的校外学习中心有10个（在京高校5个），介于100人和1000人之间的有19个（在京高校7个），介于1000人和2000人之间的有9个（在京院校7个），超过2000人的有1个。有5个校外学习中心已停止招生或不再办学（注：数据材料截至2006年7月）。