“算法分析与设计”课程思政建设探究与实践

针对如何从专业角度构建课程思政体系的问题,文章结合“算法分析与设计”课程,探究并实践了研究生专业课程思政建设的内容和路径。通过强化顶层设计,科学制定课程思政建设目标;增进交叉融合,深入挖掘思政元素,优化课程思政内容的供给,形成了“算法分析与设计”课程的思政建设路径及教学模式。最后,提出了未来的研究方向。

高校计算机类专业“导学思政”育人创新模式构建

在高校将“立德树人”作为根本任务的背景下,充分发挥高校教师的三全育人功能,以“导师引领、朋辈共进”为导向,实现导师与研究生群体素质双向提升。将思政教育像“撒盐”一样融入研究生多元化培养过程中,构建“导学思政”指导下的平等、交互、共生的良性交互场景,探索高校计算机类专业的“导学思政”育人创新模式。

视觉-语言多模态下的多任务人脸年龄估计

现有的年龄估计方法仅基于人脸图像,无法充分利用图像背后的语言背景信息。此外,这些方法通常专注于单一年龄估计任务的优化,忽略了相近任务带来的提高模型性能的信息。针对上述问题,提出一种基于视觉-语言多模态的多任务人脸年龄估计方法。该方法利用提示文本信息为年龄估计提供更丰富、更准确的图像理解和先验知识。同时,引入多任务学习方法,利用任务间的互补性将年龄分类任务与序数回归任务相结合,以获得更好的性能。最后,为了获得可靠的预测结果,研究了加权平均法和任务回归法两种多任务结果融合方法,并对加权平均法的权重系数进行了消融实验,以期找到一组合适的权重系数。结果表明:与其他先进方法相比,所提方法在UTK-FACE数据集上的平均绝对误差(MAE)降低了7.32%,在MorphⅡ数据集上的MAE降低了1.20%,累积分数(CS)提升了0.11%。

新工科背景下“计算机图形学”课程教学改革与实践

在新工科背景下,“计算机图形学”课程面临新的挑战和机遇。针对课程特点和传统教学方法的不足,提出了以下教学改革措施:建立面向学科前沿和工业界应用的教学内容,采用多样化的教学资源,注重实践和考核过程,在课程中融入思政元素,发挥思政教育功能。通过这些措施的实施,可以帮助学生更好地掌握“计算机图形学”课程的理论知识和实践技能,提高其综合素质。

“双证融通”学分转换协同机制构建研究

本文通过梳理“双证融通”学分转换协同机制的概念、发展现状和构建逻辑,探讨“双证融通”学分转换协同机制构建的实践方案研究,提出“双证融通”学分转换协同机制保障措施,为职业教育领域推进学分转换系统提供有益思考。

我国研学旅行指导师职业化发展指数构建与测算

职业化发展指数是评价“新职业”研学旅行指导师职业化水平,促进专业人才队伍培育建设的重要依据。在已有研究的基础上,提出从职业准入、职业训练、职业认同和职业道德4个维度,构建我国研学旅行指导师职业化11个三级指标的发展指数。运用德尔菲法和模糊综合指数法,利用YAAHP软件确定权重。通过问卷采集了覆盖全国34个省份的2515份问卷,进行了研学旅行指导师职业化发展指数测算。

混杂纤维改性乳化沥青冷再生混合料性能研究

为了提高乳化沥青冷再生混合料(EACRM)的使用性能,选用玄武岩纤维(BF)和聚丙烯纤维(PP)作为混杂纤维进行配比设计,并基于一系列室内试验针对混杂纤维EACRM的力学、路用、抗松散及耐久等性能进行了研究。结果表明:随着纤维掺量的增加,EACRM的力学性能先提高后降低,掺入合理配比及掺量的混杂纤维均能有效提高EACRM的力学性能;与未掺、单掺纤维相比,混杂纤维对EACRM路用性能、抗松散性能以及耐久性能的改善效果更优;m(BF):m(PP)=7:3、总掺量为0.4%的混杂纤维可显著增强EACRM的综合性能,进一步提升其服役质量及使用性能。

不同类型纤维对乳化沥青冷再生混合料路用性能影响研究

将玄武岩纤维(BF)、聚丙烯纤维(PPF)、聚丙烯腈纤维(PANF)以不同的掺配比例添加至乳化沥青冷再生混合料(EACRM)中进行改性,并分别进行沥青混合料的高温车辙试验、低温小梁弯曲试验、浸水马歇尔试验、冻融劈裂试验以及间接拉伸疲劳试验,考察不同纤维类型、掺量对EACRM性能影响规律。结果表明:随着纤维掺量的增加,三种纤维改性EACRM的各指标性能均呈先增大后减小变化;掺入适量的纤维有利于提升EACRM的路用性能及疲劳性能,但纤维过量会对其综合性能有所削弱;推荐BF、PPF、PANF的最佳纤维掺量分别为0.3%、0.2%、0.3%,其中BF改善EACRM的性能效果最佳。

针对性护理在儿童白血病大剂量甲氨蝶呤化疗后中的应用效果分析

分析白血病患儿在进行甲氨蝶呤化疗后采取针对性护理的效果。方法 选取医院收治的50例白血病患儿为对象,并将患儿分成对照组和研究组,对照组进行常规护理,研究组采取针对性护理,观察效果。结果 研究组患儿化疗后血药浓度相比对照组较低,且化疗不良反应发生率低于对照组,生活质量及护理满意度高,P<0.05。结论 儿童白血病在经过大剂量甲氨蝶呤化疗后配合针对性护理可以有效减轻化疗不良反应,降低血药浓度。

定制旅游行业人才需求与职业院校专业设置匹配分析

定制旅游是旅游发展新业态,迫切需要大批专业化程度高的复合型技术技能人才作支撑。通过对定制旅游行业技术技能人才需求与职业院校人才培养的匹配分析,提出构建科学的定制旅游职业教育体系及与之对应的专业教学标准体系,建立动态调整机制使专业办学规模主动适应行业发展需求,不断优化专业结构使专业设置主动对接行业分工演化,及时调整课程体系使教学内容主动体现行业新技术、新模式等新元素,加强校企合作深入推进育人模式改革,加强保障落实人才培养配套措施。

基于改进YOLOv4的轻量化车牌检测算法

针对现有的车牌检测算法在复杂环境下检测效果不佳的问题,提出一种基于深度学习的GEG-YOLOv4轻量化车牌检测模型。该模型以YOLOv4为基础框架,采用轻量级网络GhostNet作为主干网络,大幅减少了模型参数量,并融入能够避免降维且能有效捕获跨通道交互信息的ECA注意力模块,增加车牌信息的通道权重,减小复杂环境背景对车牌信息的干扰。最后,在深层网络中使用Ghost模块来代替部分普通卷积,在进一步降低模型参数量的同时更好地保留了特征图的冗余信息。在大型车牌数据集CCPD上的实验结果表明,GEG-YOLOv4模型的参数量比YOLOv4减少了约88%,AP值增加了0.09%,速度提高了约55%。相较于其他方法,该方法对于复杂环境下的车牌数据具有更好的检测性能,可以满足实际应用场景的需要。

乡村旅游地发展过程中的“公地悲剧”研究——以杭州梅家坞、龙坞茶村、山沟沟景区为例

乡村旅游地发展过程中的环境退化、村民无序争夺有限资源等“公地悲剧”现象十分普遍。乡村旅游资源的产权属性决定了“公地悲剧”产生的必然性,它表现为公共资源利用无度、公共秩序混沌失序和公共福利供给短缺,导致了乡村旅游核心资源迅速耗损和旅游品牌资产快速衰减,并严重影响了乡村旅游目的地的可持续发展。本文采用田野作业方法,主要分析了杭州梅家坞茶文化村、龙坞茶村和山沟沟景区“公地悲剧”的产生原因及其演变情况。文章还探讨了地方政府主导型、外来投资者主导型和农村集体组织主导型3种制度模式来解决乡村旅游中“公地悲剧”的基本思路。

Bloom Filter和Weighted Bloom Filter的比较与研究

Bloom filter是一个简单的空间效率极高的数据结构,用于判别一个元素是否属于某个集合.Weighted Bloom filter和Bloom filter已经被建议作为共享Web cache信息的一种方式.利用Bloom filter表示共享信息的内容,大大降低了用于存储索引的空间消耗,减少了访问延迟.因为在代理之间只需传输Bloom filter而不是完整的cache目录表.分别从理论和实践方面比较了Bloom filter和Weighted Bloom filter,结果证明Bloom filter比Weighted Bloom filter更好.

基于SIFT和区域生长的图像复制粘贴盲检测算法

为了检测出经过缩放、旋转等操作的篡改区域,提出了一种基于尺度不变特征(SIFT)特征点和区域生长的复制篡改盲检测算法。该算法首先采用SIFT描述符提取图像的关键点,对关键点进行匹配;然后对匹配的关键点进行聚类,计算出每个聚类的中心;最后以聚类的中心为种子进行区域生长得出篡改区域。实验结果表明,该算法能较好的检测经过几何变换的篡改区域,可用于面向图像内容的真实性认证。

基于贝叶斯和决策树的入侵检测方法

针对目前基于贝叶斯或决策树的入侵检测方法存在检测率低、误检率高的问题,提出了一种基于贝叶斯和决策树的入侵检测方法。该检测方法首先采用基于特征相似度的朴素贝叶斯方法对训练集中的样本进行分类,更新每个样本的类值;然后对训练集中的样本再次使用朴素贝叶斯方法进行分类,对存在误分类样本的类采用决策树的信息增益来确定属性划分子类,再对子类进行分类和划分操作;最后建立贝叶斯和决策树的混合模型进行入侵检测。实验结果表明,与单独使用贝叶斯或者决策树的检测方法相比,该检测方法具有较高的检测率。

Bloom filter的研究和应用

Bloomfilter是一个简明的空间效率极高的随机的数据结构。用Bloomfilter表示cache内容,可以高效地实现cache协作。Bloomfilter易于实现并有较低的错误预测。本文最后指出进一步研究的方向。

基于Java和C++语言的安全性讨论

在网络应用中发挥着重要作用的Java和C++是两种优秀的面向对象编程语言。尤其是Java,是一种基于网络平台的语言,其安全性能就显得尤其重要。现从网络应用、语言机制、运行环境三个方面入手,全面地分析比较Java和C++的安全规范,从比较中发现两者在安全机制上的特性,从而使我们能够认识到Java在安全机制上的优势。

民宿经营成功因素组合研究:基于清晰集定性比较分析

基于民宿经营成功对民宿产业可持续发展的重要影响,采用清晰集定性比较分析方法对民宿经营成功因素组合进行了整合性分析,解决了以往对民宿等旅游小企业成功因素的研究往往只能关注少数几个变量的影响机制、无法深入分析各变量之间内在相互作用机制的问题。研究发现,民宿经营者成功因素组合可以划分为成本领先模式和知识能力领先模式,保持与时俱进的企业家精神是经营成功的必备条件,成本领先是民宿经营成功的重要条件,团队建设与社会网络规模和资源是相对重要条件,民宿经营者个体人格特质与民宿经营成功关联显著性不强。

一种检测器的标识学习和优化算法

为了检测出入侵检测中异常数据的类型以及解决成熟检测器的聚类问题,提出一种检测器的标识学习和优化算法.该算法首先对初始化的成熟检测器,以每个非己抗原为中心进行聚类学习,得到每个类内检测器的标识,用以识别异常数据的类型;然后在经过N代之后,对成熟检测器集中的重叠检测器进行变异和删除操作,来提高在非己空间的覆盖率.实验结果表明,该算法在提高检测器性能的同时,能够检测出异常数据的类型.

一种缩放情况下区分原始区域和篡改的方法

为了在检测结果中区分出原始区域和粘贴区域,提出一种基于尺度不变特征转换(SIFT)和重采样痕迹的图像盲检测算法。该算法首先将图像分成互不重叠块,利用SIFT算法找出每个块中的关键点,对关键点匹配;然后在每个块中以匹配关键点的中心为种子进行区域生长得到篡改区域;最后分析每个图像块的频谱图,计算出缩放因子,区分原始区域和复制区域。实验结果表明,该算法简便快捷,在能够对篡改区域进行准确定位的同时,并能区分原始区域和复制区域。