基于共享模式的软件工程专业教学体系探究——以中北大学软件学院软件工程专业为例

软件工程专业应培养适应软件产业发展的实用型软件工程创新人才。中北大学软件学院软件工程专业以"山西省共享式软件人才实训暨培训基地"为平台,积极探索"产业人才云"概念下的共建共享模式,构建了满足学生个性需求和市场需求的教学体系、课程体系。对该模式、体系运行效果进行分析,为教学改革提供思路。

构建高校网络信息安全教育合力机制的探析——基于中北大学学生网络使用状况的数据调查

随着计算机的普及、网络技术的发展,网络已成为资源共享和信息交流的重要工具。高校在知识、信息等的获取与传播中受网络影响愈来愈深,网络信息安全问题也日趋突显,加强高校网络信息安全教育刻不容缓。就当前高校网络信息安全教育方面存在的问题,结合高校学生网络使用现状,对加强信息安全教育的必要性、紧迫性以及对策等进行了探讨。

改进沙猫群优化算法的2D-OTSU多阈值图像分割

针对传统多级阈值图像分割方法精度低、收敛速度慢的问题,提出一种改进的沙猫群优化算法(Improved Sand Cat Swarm Optimization, ISCSO)用于全局优化,并应用于2D-OTSU多阈值图像分割任务。通过使用Henon混沌映射和反向折射机制初始化种群,使得种群的分布更加均匀,提高搜索的起始状态,从而增加算法的全局搜索能力;采用非线性灵敏度更新公式来平衡搜索多样性和收敛精度;引入可变螺旋搜索策略改进位置更新算法,以确保算法具有较好的搜索多样性和跳出局部最优解的能力。选取6张测试图像对ISCSO算法进行2DOTSU多阈值图像分割实验,采用峰值信噪比(PSNR)、特征相似性指数(FSIM)和结构相似性指数(SSIM)对实验结果进行评价。实验结果表明,基于ISCSO算法的2D-OSTU多阈值图像分割方法在图像分割任务中85.2%的结果优于对比算法,具有较强的搜索精度和收敛速度,这证明了ISCSO算法在图像分割领域的有效性和潜力。

跨模态融合的双注意力脑肿瘤分割算法

针对脑肿瘤多模态信息融合不充分以及肿瘤区域细节信息丢失等问题,提出了一种跨模态融合的双注意力脑肿瘤图像分割网络(CFDA-Net).在编码器-解码器的基础结构上,首先在编码器分支采用密集块与大内核注意力并行的新卷积块,可以使全局和局部信息有效融合且可以防止反向传播时梯度消失的问题;其次在编码器的第2、3和4层的左侧加入多模态深度融合模块,有效地利用不同模态间的互补信息;然后在解码器分支使用Shuffle Attention注意力将特征图分组处理后再聚合,其中分组的子特征一分为二地获取空间与通道的重要注意特征.最后使用二进制交叉熵(binary cross entropy,BCE)、Dice Loss与L2 Loss组成新的混合损失函数,缓解了脑肿瘤数据的类别不平衡问题,进一步提升分割性能.在BraTS2019脑肿瘤数据集上的实验结果表明,该模型在整体肿瘤区域、肿瘤核心区域和肿瘤增强区域的平均Dice系数值分别为0.887、0.892和0.815.与其他先进的分割方法ADHDC-Net、SDS-MSA-Net等相比,该模型在肿瘤核心区域和增强区域具有更好的分割效果.

基于噪声鲁棒学习的胸部X射线尘肺鉴别方法

在医学图像噪声标注数据的训练中,目前常用的方法是根据训练损失对噪声标签数据集进行划分,以过滤掉噪声标签样本。然而,这种方法面临两个需要解决的问题,即如何在筛选出噪声样本的同时尽可能地保留与其损失分布相似的困难样本,以及如何提高样本利用率,挖掘隐藏在噪声样本中的有用信息以减轻模型过拟合的问题。为了解决上述问题,提出一种由样本分布引导的噪声鲁棒学习策略(SGRL),包括样本划分与半监督对比分类。为了更可靠地区分信息量大的困难样本与有害噪声样本,介绍一种噪声滤波器样本选择方法。此外,提出了一种增强匹配对比网络,使用所有样本进行训练,从而得到一个具有噪声鲁棒性的分类模型。在此基础上,利用对比学习作为补充,进一步对抗对噪声标签的记忆,提高筛查准确率。实验结果表明,该方法在5%、10%、20%和40%噪声比的尘肺胸片数据集上均取得了显著的性能提升。与现有的先进方法相比,该方法的筛查准确率分别平均提升了5.88、7.05、7.59和6.19个百分点,验证了改进方法的有效性。

基于信息技术的人工智能创新人才培养模式探索

分析当前高校在人工智能创新人才培养方面存在的问题与不足,提出基于信息技术的人工智能创新人才培养思路,从国产信创平台应用人才、“人工智能+”人才、“混合式”人才的培养介绍人才培养实践,最后说明教学效果。

依托国产数据库实例原型的分布式数据库课程教学改革

针对传统以数仓及分析类 OLAP 系统为主的数据库越来越难以满足大量高并发的数据查询以及大数据加工和分析的效率要求的问题,分析当前高校分布式数据库课程教学存在的问题与不足,提出依托国产数据库实例原型的分布式数据库课程教学改革思路,从课程内容、实践环节、团队协作介绍教学改革实践,最后说明教学改革效果。

改进U-Net的多级边缘增强医学图像分割网络

医学图像分割精度对医师临床诊疗起到关键作用,但由于医学图像的复杂性以及目标区域的多样性,造成现有医学图像分割方法存在边缘区域分割不完整和上下文特征信息利用不充分的问题。为此,提出一种改进U-Net的多级边缘增强(MEE)医学图像分割网络(MDU-Net)模型。首先,在编码器结构中加入提取双层低级特征信息的MEE模块,通过不同扩张率的扩张卷积块获取特征层中丰富的边缘信息。其次,在跳跃连接中嵌入融合相邻层特征信息的细节特征关联(DFA)模块,以获取深层次和多尺度的上下文特征信息。最后,在解码器结构对应特征层中聚合不同模块所提取的特征信息,通过上采样操作得到最终的分割结果。在2个公开数据集上的实验结果表明,与用于医学图像分割的Transformers强编码器(TransUNet)等模型相比,MDU-Net模型能够高效使用医学图像中不同特征层的特征信息,并在边缘区域取得了更好的分割效果。

基于多阶段特征选择和CNN-GRU的网络入侵检测模型

针对网络入侵检测数据中冗余特征多导致入侵检测准确率低的问题,本文提出了一种基于多阶段特征选择和CNN-GRU的网络入侵检测模型。首先,针对数据集的特征冗余,结合皮尔逊相关系数(PCC)和随机森林(RF)构建PCC-RF特征选择算法进行多阶段特征选择,构造最优特征子集。其次,利用卷积神经网络(CNN)对空间特征的强大提取能力和门控循环单元(GRU)的优秀时序特征提取能力,构建CNNGRU模型。最后,将最优特征子集输入到CNN-GRU模型中进行训练。使用UNSW-NB15数据集进行实验,实验结果表明:数据集在经过PCC-RF特征处理算法后,维度更低,效果更佳,本文所提模型检测准确率达到84.72%。

基于特征差异的多尺度特征融合去雾网络研究

雾霾是大气污染物在逆温等气象条件下聚集和累积而形成的混浊物质,其可见性十分有限。图像去雾技术能够消除由雾霾导致的模糊、低对比度等问题,提高图像的清晰度和可见性,但也存在图像细节信息丢失等问题。为此,提出一种基于特征差异的多尺度特征融合去雾(FD-CA dehaze)网络。对FFA-Net的基本块结构进行改进,分别从特征差异维度、坐标维度和通道维度提取中间特征信息。提出有效坐标注意力(ECA)模块,将全局池化、最大池化与坐标位置信息相结合,用于减轻特征融合过程中的位置信息丢失问题;将通道注意力与ECA模块相结合,构建双注意力(D-CA)模型,更好地利用空间信息和通道信息,进一步提升模型在图像去雾任务中的表现。在此基础上,改进损失函数,将L1损失与感知损失相结合。在综合目标测试集(SOTS)和混合主观测试集(HSTS)中进行实验,结果表明,FD-CA dehaze网络在峰值信噪比、结构相似度2个指标上分别达到37.93 d B和0.9905,相较于FFA-Net、GridDehazeNet等经典去雾网络,FD-CA dehaze的去雾效果得到明显提升。

固定翼UAV路径跟踪的全局稳定积分滑模S面控制

针对固定翼无人机的三维路径跟踪控制问题,设计了一种基于全局稳定积分滑模S面模型的内外环控制器。控制器外环采用全局稳定积分滑模控制,内环采用S面控制。设计控制器外环的全局稳定积分滑模控制律,并采用Lyapunov理论证明所设计控制律的稳定性。对内环的指令信号设计S面控制器,考虑到S面控制器中求导的复杂性,引入二阶微分器,解决内环中导数存在积分爆炸的问题。半物理仿真试验结果表明,提出的控制器能精确跟踪期望路径,具有良好的控制性能和抗干扰性能。

GAP/N-100交联体系力学和热解机理的MD模拟

为探究聚叠氮缩水甘油醚(GAP)与多异氰酸酯(N-100)交联形成三维网状聚合物的力学性能、热分解机理和主要产物信息,采用perl语言结合分子动力学模拟软件编写了能实现GAP与N-100交联的脚本,建立了不同交联度的GAP/N-100分子模型,并预测了不同交联体系的力学性能,采用反应分子动力学对热解机理和产物进行了模拟。结果表明:通过自编脚本可以得到一系列不同交联度的交联模型,最终交联度为96.7%;随着交联度的增大,GAP/N-100体系的杨氏模量、剪切模量和体积模量均逐渐提高。GAP/N-100交联体系热解的初始分解机理为叠氮基团的脱落以及碳骨架的分解,热解反应的活化能Ea为13.411 kJ/mol,指前因子A为0.099 1/ps-1,热解的主要产物有N2、H_(2)、H_(2)O以及NH3,主要的中间产物为CH_(2)O。

基于SSL-DDPM的脑电疲劳状态检测方法

疲劳检测对日常生活是至关重要的,尤其对于驾驶领域。基于脑电(EEG)信号的疲劳驾驶检测已吸引了众多学者的关注,但由于高质量带标签的EEG样本稀少问题严重阻碍了疲劳检测领域的发展。因此,文中首次将自监督学习(SSL)与扩散模型(DDPM)相结合应用于EEG的疲劳检测研究中,提出一种基于SSL-DDPM的脑电疲劳状态检测方法。该方法分为预训练和下游任务两部分,预训练阶段中首先对原始信号进行DDPM扩增,然后以ResNeXt代替ResNet为骨干网络对扩增前后的EEG信号进行特征提取,最后对提取的特征进行信号重构。下游任务的网络以共享预训练网络参数为主,对扩增前后的信号进行疲劳检测。通过SEED数据集和Multi-channel数据集进行实验验证,最终分类准确率分别达到88.23%和86.14%,验证了文中疲劳状态检测方法的有效性。

一种多任务学习结合U-Net的微动脉瘤图像分割方法

微动脉瘤是检测糖尿病初期视网膜病变的关键病灶,针对微动脉瘤图像分割问题,提出了多种图像预处理技术与多任务学习网络相结合的方法。该方法使用了多种图像预处理技术,在UNet中引入了注意力机制,并将微动脉瘤图像分割作为主任务,微动脉瘤存在性检测作为副任务,利用多任务学习结合U-Net来提升主任务分割效果。在国际公开数据集上进行实验,获得了AUC为9.48%以及AP为51.40%的结果,与单任务图像分割相比,AP值提升了3.82%,由实验结果可知该方法能够提升微动脉瘤的分割效果。

混合神经网络下二元混合液体自燃温度研究

为解决传统实验方法测量二元混合液体自燃温度所面临的时间和安全问题,本文提出了一种运用神经网络优化定量结构-性质关系(QSPR)预测模型的方法。首先,分别使用BP神经网络(BPNN)和一维卷积神经网络(1DCNN)处理混合分子描述符数据。然后,采用卷积神经网络(CNN)处理分子结构图数据,以此建立BPNN+CNN和1DCNN+CNN两种预测模型。通过交叉验证、残差分析和应用域分析等多种方法对两种模型的预测能力、拟合能力和稳定性进行了验证。最后,讨论了4种优化器和不同维度的分子结构图对模型性能的影响。通过实验可知,两种模型的决定系数分别为0.989 8和0.987 1;10折交叉验证复相关系数分别为0.961 1和0.963 3;交互验证系数分别为0.982 6和0.992 5。结果表明,两种模型均可对大多数二元混合液体自燃温度进行预测,其中,BPNN+CNN模型有较好的拟合能力,1DCNN+CNN模型有较好的稳定性。

基于串级线性自抗扰的四旋翼姿态控制方法

针对四旋翼无人机姿态调整过程中,由于参数不确定性及外界环境干扰,往往给姿态控制带来一定困难。本文研究提出一种基于串级线性自抗扰的四旋翼姿态控制方法。首先建立四旋翼无人机的动力学姿态模型,提出采用串级PID双环路控制架构,将姿态控制任务分解为内外两个环路。采用Levant微分器提取控制参量,以强化跟踪能力。此外,对原线性自抗扰控制器进行优化,旨在更好地消除外界随机扰动对系统的影响。利用MATLAB Simulink环境对提出的控制方法进行模拟,结果表明相比传统方法,该方法能更好地抑制系统受扰动引起的影响,增强系统对期望信号的跟踪能力,从而明显提高了四旋翼无人机姿态调整的精度与稳定性,以及四旋翼无人机姿态控制的精度和鲁棒性。

软件测试课程实践教学改革与探索

针对软件测试课程在教学实践过程中的问题进行分析和讨论,提出利用校企联合实验室平台,提高师资实践经验,搭建合理稳定的教学软件平台,双导师结合,以实际项目为素材提高软件测试课程实践教学效果。

高职院校大学生职业生涯规划教育浅谈

开展职业生涯规划教育对于促进大学生成人成才,缓解就业压力具有重要意义,这种做法已经受到高等院校的普遍重视,并得到了相应的发展。本文着重分析了当前高职院校的大学生在职业生涯规划中存在的问题,并积极探索解决问题的有效途径,为高职院校开展职业生涯规划教育提供有益的参考。

改进生成对抗网络的图像去雾算法

雾霾天气下,可见光透过大气层时发生散射和吸收,导致图像质量变差、信息遮挡或丢失。基于此提出改进生成对抗网络(GAN)的图像去雾算法,该算法在生成器和鉴别器对抗中学习生成去雾图像。在生成器中,提出一种3行多列的多尺度融合注意力网络(Grid-G),引入通道注意力和像素注意力,分别从不同角度处理图像的厚雾区域和高频区域。在鉴别器中,引入图像中的高低频信息构建融合鉴别器(FD-F),将其作为额外先验判别图像的来源。在RESIDE数据集对合成数据和真实数据进行实验,实验结果表明本文算法在峰值信噪比和结构相似度等方面均优于其余对比算法,取得了更好的去雾效果,有效改善颜色失真等问题。

软件技术专业实训管理体系创建与实训教材开发

本文根据软件技术专业的实习、实训要求,结合软件行业的发展趋势和需求,与IT企业和软件园区具有工程实践经验和管理经验的一线工程技术人员联合,共同创建了一套以ISO9001和CMM为标准体系、企业实际工作案例为引导的软件技术专业实训管理体系和实训教材研发体系,并在此体系上制定了软件技术专业实训教材的研发方案,所开发的教材经初步试用,实训效果良好。