职业本科教育的本质内涵与实践逻辑

职业本科教育是指参加完全中等教育后,以实践性知识为基础,以行业产业链或岗位(群)实践能力为指向,通过产教融合、校企“双元”育人模式培养高层次技术技能人才的教育。发展职业本科教育的途径,除了职业专科升格为职业本科之外,应用型本科教育也应成为职业本科教育的主体。办好职业本科教育,要遵循其内在的逻辑要求,深刻把握其价值取向的行业性产业性,设置目标的应用性职业性,在课程设置上体现复合性,在培养过程上突出实践性。通过建设高水平“双师型”教师队伍和实施产教融合、校企“双元”育人模式,为推动我国产业转型升级和经济社会高质量发展提供更多高层次技术技能人才。

高校学分制实施的现实困境与改革进路

以自主选课为核心的学分制强调以学生学习为中心,在突出学生主体地位、培养自主学习与自主探索的能力,促进学生个性发展和多元发展、满足智能社会多样化需要,激励教师主动的“教”与学生主动的“学”等方面发挥了独特的价值,是提高本科教育质量的突破口.由于认识的偏差和教学资源的制约,在实施过程尚没有达到预期的目的.进一步深化学分制改革,高校应当根据学分制的本质要求,更新教育观念,扩大教学资源,完善相关配套制度和设施,优化行动方案,使其成为全面提升本科教学质量的有力手段.

基于Transformer的视觉目标跟踪方法综述

视觉目标跟踪是计算机视觉中的重要任务之一,为实现高性能的目标跟踪,近年来提出了大量的目标跟踪方法,其中基于Transformer的目标跟踪方法由于具有全局建模和联系上下文的能力,是目前视觉目标跟踪领域研究的热点。首先,根据网络结构的不同对基于Transformer的视觉目标跟踪方法进行分类,概述相关原理和模型改进的关键技术,总结不同网络结构的优缺点;其次,对这类方法在公开数据集上的实验结果进行对比,分析网络结构对性能的影响,其中MixViT-L(ConvMAE)在LaSOT和TrackingNet上跟踪成功率分别达到了73.3%和86.1%,说明基于纯Transformer两段式架构的目标跟踪方法具有更优的性能和更广的发展前景;最后,对方法当前存在的网络结构复杂、参数量大、训练要求高和边缘设备使用难度大等不足进行总结,并对今后的研究重点进行展望,通过与模型压缩、自监督学习以及Transformer可解释性分析相结合,可为基于Transformer的视觉目标跟踪提出更多可行的解决方案。

玄武岩纤维混凝土耐高温性能研究综述

介绍了玄武岩纤维(BF)对混凝土高温损伤的抑制机理,从力学性能、质量损失、微观结构方面综述了玄武岩纤维混凝土(BFRC)的耐高温性能,并基于BFRC存在的主要问题对其未来研究方向进行了展望。

一种基于对比学习大模型的视觉定位方法

一阶段视觉定位方法由于其快速性而受到广泛关注,该方法利用图像与文本的融合特征预测目标框,但是现有方法在特征融合前没有进行图像与文本特征的对齐,限制了视觉定位的精度.为了解决这一问题,本文提出一种基于对比学习大模型的视觉定位方法.该方法采用基于对比学习的大规模预训练模型CLIP(Contrastive Language-Image Pre-training)提取图像和文本特征,利用Transformer编码器融合图像文本特征,使用多层感知机和融合特征预测目标框.该方法能够解决视觉定位方法上述不足的原因在于:借助CLIP模型的编码器可以提取高度语义对齐的图像和文本特征,同时使用全局注意力交互融合图像与文本的上下文特征.在5个数据集上,对本文提出的方法进行实验验证,实验结果表明:相比于现有视觉定位方法,本文方法取得了综合精度的提升.

基于弹载图像的代价敏感与平滑约束结构化SVM目标跟踪方法

目标自寻的炮弹打击目标时,传统的目标跟踪方法易受混杂背景的影响,产生模型漂移从而导致跟踪失败。近年来,随着结构化SVM技术的发展,基于结构化SVM的目标跟踪方法能够有效解决复杂背景的问题。弹载成像条件下,在结构化SVM目标跟踪方法的基础上,增加代价敏感权重解决弹载图像中背景混杂所引起的正、负样本不平衡问题,同时利用t时刻超平面法向量w_(t)与t-1时刻超平面法向量w_(t-1)差值的L_(2)范数作为平滑约束抑制模型漂移问题。通过基于对偶坐标下降原理设计了模型的求解算法并实现一种多尺度目标跟踪方法Scale-CS_SSVM。在弹载数据集上进行实验验证,结果表明:与Scale-DLSSVM方法相比,Scale-CS_SSVM在跟踪精度和成功率上分别提高了5.5和5.0个百分点,达到了最优的性能。

基于DIoU损失与平滑约束的结构化SVM目标跟踪方法

基于结构化SVM的目标跟踪因其优良的性能而受到了广泛的关注,但是现有方法存在损失函数不精确和模型漂移问题。针对这两个问题,首先提出基于DIoU损失与平滑约束的结构化SVM模型。该模型采用DIoU函数作为损失函数,利用t时刻超平面法向量w_(t)与t-1时刻超平面法向量w_(t-1)差值的L_(2)范数作为平滑约束。其次基于对偶坐标下降原理设计了该模型的求解算法。最后利用提出的基于DIoU损失与平滑约束的结构化SVM实现了一种多尺度目标跟踪方法。对所提出的目标跟踪方法在OTB100和VOT-ST2021数据集上进行了实验验证,实验结果表明:所提出的Scale-DCSSVM在OTB数据集上的跟踪成功率比DeepSRDCF高1.1个百分点,在VOT-ST2021上的EAO比E.T.Track高1.2个百分点。所提方法具有较优的性能。

高温下钢筋混凝土梁-柱节点的力学性能演化机制

为研究钢筋混凝土框架梁-柱节点的火灾行为及其相互约束作用随温度的变化规律,开展了荷载-高温耦合作用下的钢筋混凝土框架梁升降温全过程的结构试验。在试验的基础上采用VULCAN程序进行了恒定荷载作用下框架梁单独受高温、梁-柱同时受高温,梁-柱节点弯矩-转角关系的火灾响应数值分析。结果表明,钢筋混凝土框架梁-柱节点的转动约束强度随温度的升高而降低,梁-柱节点转角峰值相较于弯矩峰值具有滞后效应。

高温及冷却方式对混凝土在往复荷载作用下的应力应变特性的影响

对高温冷却后混凝土的抗压强度和应力应变特性进行试验研究,测试了5种温度(150℃、250℃、350℃、450℃、650℃)后经过空气中冷却和水中冷却至室温后混凝土的残余抗压强度和应力应变曲线,得到了温度和冷却方式对混凝土力学性能的影响规律。研究结果显示加热温度越高,冷却后混凝土的抗压强度退化程度的越多,并且空气中降至室温的混凝土明显优于在水中降至室温的混凝土的承载力。混凝土棱柱的峰值应力随受热温度升高而降低,且水中冷却后峰值应力明显低于空气中冷却的峰值应力,峰值应变随受热温度升高而增大,且水中冷却峰值应变高于空气中冷却峰值应变。高温能加剧混凝土的应力-应变曲线的刚度退化,水中冷却混凝土的刚度比空气中冷却混凝土的刚度下降更加明显。

基于弹载图像的Transformer目标跟踪算法

基于弹载图像自寻的经典目标跟踪方法依靠传统特征提取方法通常只能提取到有限的特征,表征能力不足,算法易受弹载图像中目标尺度变化、相似目标以及复杂背景等因素干扰而导致跟踪失效。由于Transformer凭借强大的全局建模能力被广泛应用于目标跟踪领域。结合弹载图像仿真实验平台提出基于弹载图像的Transformer目标跟踪算法,算法由特征提取、特征融合以及预测头三部分组成。首先,在特征提取部分分别使用Swin-Transformer网络的前三层对输入的初始模板和搜索区域提取深度特征。其次,为了充分利用初始模板信息,借助交叉注意力模块对提取的特征进行特征增强处理。然后,将提取后的特征进行拼接并送入编码器、解码器模块进行特征的融合。最后,输出的特征经过回归和分类头进行目标定位。算法在弹载图像数据集上进行实验,跟踪成功率达到73.87%,跟踪速度达到56.79帧/s。相较于经典的KCF算法,文中算法充分利用Transformer注意力机制的特性在跟踪成功率以及精度上提高了18.01%和23.14%,大幅提升算法的鲁棒性。

智能建造背景下混凝土结构设计课程改革探索

智能建造是以传统土木工程专业为基础,面向国家建设需求的新工科发展方向。混凝土结构设计课程作为传统土木工程专业的核心课程之一,仍是智能建造专业的重要教学环节。为了满足人才培养的新要求,结合目前国内高校智能建造专业的核心课程分析,探讨了现有混凝土结构设计课程知识的改革措施,构建了适应智能建造背景下程混凝土结构设计课程的知识体系,明确了混凝土结构设计在智能建造专业中的作用,相关成果可为智能建造专业结构设计教学提供参考。

基于自适应多特征融合的mean shift目标跟踪

经典mean shift目标跟踪算法简单快速,具有较好的跟踪效果,但是它用单个特征描述目标,易受相似目标与背景的干扰,鲁棒性较差.针对此不足,推导出多特征融合mean shift目标定位公式;为了适应跟踪过程中目标与背景的变化,提出利用概率分布可分性判据动态评价特征对目标与背景的区分能力,并自适应地计算特征融合权重.在上述两个方面的基础上,对mean shift目标跟踪算法进行了改进,提出一种多特征融合mean shift目标跟踪算法.实验结果表明:提出的算法比经典mean shift目标跟踪算法具有更强的抗干扰性能和较高的跟踪精度.

大体积混凝土施工期的水化热温度场及温度应力研究

针对使用低水化热复合硅酸盐水泥的某船闸底板混凝土,利用ANSYS程序对其温度场及温度应力进行了有限元数值模拟分析,并与中水化热普通硅酸盐水泥进行了比较,为大体积混凝土不出现有害温度裂缝的温控防裂措施提供了依据。

动态地表变形对输电铁塔内力和变形的影响

以某塌陷区上典型输电铁塔为背景,采用数值分析方法,分析了动态地表变形(水平变形和竖向变形)对输电铁塔结构附加内力和变形的影响规律.结果表明,输电铁塔在从盆地边部到中部的过程中,首先经历正曲率与拉伸作用,经过拐点后,又经历负曲率与压缩作用;输电铁塔底部杆件的轴力变化较上部杆件变化幅度大,随着高度增加,其轴力变化值越来越小;下部杆件主要受地表水平变形(拉伸、压缩)的影响,而上部杆件受竖向变形(倾斜)影响较大;输电铁塔支座的最大垂直位移差值出现在盆地中部与边部之间的1/2处,支座最大水平位移差值出现在盆地中部与边部之间的1/4与3/4处.

塌陷区输电铁塔的可靠性评估

以某塌陷区上输电线路为对象,分析了输电线路经过地区的煤炭开采状况,对塌陷区地表变形进行了预计分析。采用数值分析方法,分析了地表变形对输电杆塔结构内力和变形的影响规律,研究表明,除了单支座施加竖向位移荷载,其他工况可以认为在支座位移为根开的5‰以内,杆件均不会达到屈服荷载;可以利用出现Q235材料屈服时的支座位移作为判断塔架是否安全的标准,即当预测的地表变形小于Q235材料屈服时的支座位移时,认为塔架处于安全状态。

基于核函数粒子滤波和多特征自适应融合的目标跟踪

经典粒子滤波及其改进算法在观测模型与真实情况存在偏差时会导致滤波发散,针对这一问题,提出一种核函数粒子滤波算法.该算法根据目标状态与粒子状态之间的距离,利用核函数产生权值对粒子进行二次加权,根据粒子的二次加权结果进行粒子重采样;以改进的粒子滤波算法为框架,提出了一种自适应多特征融合目标跟踪方法,利用相似性度量动态地评价特征对目标与背景的区分能力,并自适应地计算特征融合权重,以适应目标跟踪过程中目标与背景的变化,提高目标跟踪的鲁棒性.实验结果表明,文中提出的目标跟踪方法比经典粒子滤波目标跟踪方法具有更强的抗干扰性能和较高的跟踪精度.

高性能水泥基灌浆料高温后抗压强度退化规律

对掺水率不同的水泥基灌浆料的立方体抗压强度在受火温度、静置时间及冷却方式均不同的条件下进行试验研究.结果表明:无论是自然冷却还是喷水冷却,掺水率为12%(质量分数,下同)的水泥基灌浆料受火后的立方体抗压强度明显高于掺水率为14%,16%的灌浆料;水泥基灌浆料受高温或火灾作用后,其立方体抗压强度随温度的升高总体呈下降趋势;火灾作用后水泥基灌浆料立方体抗压强度在静置前期波动较大,随着时间的推移逐渐趋于稳定;随着受火温度的升高,水泥基灌浆料立方体抗压强度喷水冷却较自然冷却恢复程度提高.研究成果可为高性能水泥灌浆料加固结构物火灾后的安全性评估提供参考.

高温后植筋黏结滑移力学性能试验

对在不同受热温度和不同加载制度下混凝土构件中2种锚固长度植筋的黏结滑移力学性能进行了试验.植筋的锚固长度分别为7倍和15倍植筋直径,受热温度分别为50℃,80℃,150℃和200℃.加载制度考虑单向拉拔和反复加载.分析了加载制度、锚固长度和加热温度对植筋试件的极限黏结应力和极限滑移的影响.结果表明,不同条件对植筋试件的黏结滑移力学性能有显著影响.根据试验结果给出了高温后植筋试件黏结应力的计算方法.

基于相位编组图像分块的快速Hough变换直线检测

在分析Hough变换直线检测算法和相位编组法直线检测算法的基础上,针对这两个直线检测算法的不足,结合它们的优点,设计并实现了基于相位编组图像分块的快速Hough变换直线检测算法,对算法进行了详细描述和算法优点分析,并通过实验验证了算法的有效性,实验表明所设计的直线检测算法运算速度快,参数易于选择,鲁棒性强,有一定的应用价值。

高温下无黏结预应力混凝土中钢绞线预应力的损失

对高温作用下无黏结预应力混凝土中钢绞线的预应力损失进行了试验研究,根据试验结果分析了高温作用下产生预应力损失的主要因素,并建立了高温作用下无黏结预应力混凝土结构预应力损失的计算模型.结果表明:在高温作用下,预应力混凝土结构会产生预应力损失,钢绞线的预应力损失随温度的升高而增大;试件完全冷却后,钢绞线的预应力损失会有所恢复,但钢绞线经历的温度越高,其恢复值就越小.受高温作用的预应力构件产生附加预应力损失的主要因素有高温作用下预应力钢筋的松弛和蠕变、混凝土的高温徐变和钢筋与混凝土的热膨胀差.高温作用下无黏结预应力混凝土结构预应力损失的计算模型可为无黏结预应力混凝土结构的抗火设计和火灾后预应力混凝土结构的评估提供参考.