“课程思政”下新工科学子“双创”精神培育——南京晓庄学院的“双创”教育实践

高质量实施创新创业教育和造就一大批创新创业人才,是新时代高校服务国家创新驱动发展战略的必然要求和具体体现。基于"课程思政"理念,服务好学生的创新创业需求,依托3级实施体系——创新创业教育课程、校园文化景观培育、校外实践,构建全员、全程、全课程育人格局,激发和培育新工科学子创新创业精神。

*-诣零McCoy环

研究了具有对合映射*-诣零McCoy环的性质,给出了一批*-诣零McCoy环例子,并讨论了其扩张和*-斜多项式环的*-诣零McCoy性,证明了(1)设*-环R满足nil(R[x])=nil(R)[x],则环R是*-诣零McCoy环当且仅当环R[x]是*-诣零McCoy环;(2)设R[x;*]是*-斜多项式环,如果R是*-可逆环,则R[x;*]是*-诣零McCoy环。

基于B/S组件的学生信息综合管理系统的研究

针对目前高校学生信息综合管理现状,本文提出基于B/S的组件技术来分析和设计学生信息综合管理系统(SIMS),较好地解决了高校学生管理信息的分散采集、综合利用、统一管理、资源共享等问题,提高学生信息综合管理的效率.

例析基本不等式应用的十二个意识

基本不等式是高中数学的重要知识点,是求最值问题的强大工具,在具体应用时,要注意其必须满足的“一正二定三相等”这三个条件,不然很容易出错.另外,基本不等式还因题型变化多端技巧性强著称,本文笔者整理出其应用的十二个意识,希望对大家有所帮助.

高校数学“线上线下”混合式教学策略探讨

文章以推动高校教育现代化发展、信息化进步为主要目的,以高校数学课程教学为实践“线上线下”混合式教学模式的“试验田”,聚焦“线上线下”混合式教学模式实施要点的把握与对高校数学课程教学规律的认识,探讨了从课前、课中与课后三个教学环节展开“线上线下”混合式教学设计的策略,意在通过合理优化与创新高校数学课程教学模式,促进高校教育与信息技术的融合,切实推动现代教育事业的发展。

f^(m)f^(k)的值分布及其相关的正规定则

应用值分布和正规族理论,对亚纯函数f(z)的m(≥3)次幂和其k阶导数的乘积f mf(k)的值分布进行讨论,得到了与其相关的一类正规定则,结果如下:设m(≥3),k为正整数,f(z)为复平面上的亚纯函数,且不为次数小于k的多项式,则3m-6/4 T(r,f)≤N(r,1/f^(m)f^((k))-1)+S(r,f)。设m(≥3),k为正整数,M为一正数,F是区域D内的一族亚纯函数,a(z)≠0为D内的全纯函数,如果对于F中的每个函数f,只有至少k级零点,则有:若f^(m)(z)f^(k)(z)=a(z)|f(k)(z)|<M,z∈D,则F在D内正规;若f^(m)(z)f^(k)(z)=a(z)|f(z)|>M,z∈D,则F在D内正规。

基于时间序列分析南京市二手房的定价模型

由于房地产普遍具有较强的异质性、不易流动性、不可分割性等特征,致使对二手房资产的定价研究难度较大。时间序列分析是处理动态问题的一种重要的数学工具,而二手房的价格波动显然与时间相关,本人利用从搜房网上搜集的南京地区的2013年2月-2015年2月的二手房房价数据,利用时间序列分析作为工具建立了二手房价格预测的随机性模型;并把预测的价格和实际价格作了对比分析,研究发现两者的误差较小,对二手房交易的买卖双方能够提供一些合理的参考价值。

信息素模糊逻辑导引的机器人室内避障算法

机器人室内避障是机器人运动学研究的重要课题,在室内运动的机器人受到障碍物干扰因素复杂,避障路径规划困难,传统的避障算法采用遗传进化双目视觉动态跟踪技术,在室内障碍区分布不规则的情况下,避障性能不好。提出一种基于信息素模糊逻辑导引的机器人室内避障算法。把机器人的运动轨迹描述为一个种群觅食问题,种群觅食中释放的信息素作为避障导引,求出机器人运动参数和环境参数,构建机器人行为运动方程,根据环境中播撒信息素,以此驱动机器人运动,实现避障算法改进。仿真结果表明,采用该算法能有效规避障碍物,实现行走路程最短和最优。

浅析计算机信息安全防护措施

随着科技的发展和时代的进步,计算机和网络技术越来越普及,给人们的工作和生活带来极大的便利,然而,网络环境下的计算机信息安全问题也随之而来.本文探讨分析了计算机信息安全面临的主要威胁,并提出了具体的安全防护措施.

基于混合学习的高校信息技术教学探究

作者结合实际"大学计算机信息技术"教学经验,对学习者特征和教学内容进行了分析,提出了基于混合学习的高校信息技术教学模式,并就该模式的特点对教师提出了新要求。

基于Spark的校园信息分析系统的设计与实现

为了更好的挖掘"校园一卡通"系统的数据信息,设计了一个基于Spark的校园信息分析系统。该系统的前端开发使用了Django框架,数据处理则使用了Spark分布式框架,分析的结果以图表的方式直观地反馈给用户,从而实现了数据的预处理、数据分析、数据呈现等功能。

基于信息化的实验室开放管理模式建设与实践

传统的实验室往往采用封闭管理,这种管理模式并不适合现代高校,所以开放管理模式逐渐走入了视野。在高校进行开放管理模式建设的过程中,发现了诸多问题,笔者结合自身的工作经验,认为解决问题的最好方法便是实行信息化管理系统,在文中进行了管理系统的分析,希望可以推广这项系统的使用。

信息推送在移动校园服务中的应用研究

随着移动技术的发展和移动智能终端的普及,越来越多的服务提供商使用推送技术实现服务器向客户端主动的信息传递,让用户能及时了解最新的信息资源。对目前使用的信息推送技术进行了说明,并介绍基于XMPP协议的Androidpn开源工具在移动校园服务中的实现过程。

面向激光光源的光纤智能结构应变监测研究

光纤智能结构在应变监测环境中,受到多种因素干扰,导致应变监测误差大。为了获得理想的光纤智能结构应变监测结果,提出面向激光光源的光纤智能结构应变监测研究。采用激振信号产生的应力波回馈力和反射波延时,根据两者设计光纤智能结构应变监测目标函数。通过目标函数解实现应力脉冲信号约束,使得监测点的接收和反馈信号的同步性,提取应变监测冲击和应力波特征。考虑外界影响对监测结果干扰,采用周期性方式获取监测信号序列,查找序列畸变点,实现光纤智能结构应变精准监测。测试结果表明,本方法的光纤智能结构应变监测精准度高,应力波回馈延时短,具有较好的光纤智能结构应变监测实时性。

基于卷积网络模型的低照度激光图像特征增强方法

针对当前低照度激光图像特征增强方法在图像增强过程中需进行多次翻转平移处理,造成激光图像特征增强后损失值较大的问题,提出基于卷积网络模型的低照度激光图像特征增强方法。应用激光图像色彩模型以及去噪自编码器,完成低照度激光图像预处理。使用分段性变换方法设计激光图像映射关系函数,得到低照度激光图像增强目标函数。构建卷积神经网络模型以及模型对应损失函数,完成低照度激光图像特征增强。至此,基于卷积网络模型的低照度激光图像特征增强方法设计完成。实验结果表明:此方法增强真实与合成图像特征后的损失值较低,分别为0.245和0.361,其峰值信噪比较高,分别为45.52和48.54,极大地提高了图像的应用价值,且文中方法对图像增强处理的时长最短,在13 s到16 s之间,其应用性能较高。

基于激光图像增强的车牌模糊边缘检测方法

受到车牌初始图像数据维度和精度的限制,传统的车牌边缘检测方法存在应用性能低的问题,为解决这一问题,基于激光图像增强的车牌模糊边缘检测方法。首先通过激光扫描仪器获取车牌初始图像;再通过激光图像增强,建立缩放和旋转模型和增强激光图像数据,实现图像处理,以确保识别的准确性与效率。最后在此基础上依据激光跃迁吸收情况,提取车牌区域,从颜色和轮廓两个方面提取车牌边缘特征,检测车牌模糊边缘点,通过激光偏振方向实现边缘点的连接与细化,实现车牌模糊边缘的检测。实验结果表明,本文方法的平均运行时间为10.6 s,车牌的正确识别率可达到为97.6%,并且峰值信噪比值达到了40 dB以上,表明设计车牌模糊边缘检测方法的应用性能较好,对于车牌识别领域的研究具有一定的参考价值。

动态条件模仿学习自动驾驶算法研究

针对自动驾驶领域当前条件模仿学习模型在动态环境下表现较差的问题,提出了一种使用LSTM网络融合历史视觉信息的动态条件模仿学习模型DCIL(Dynamic Conditional Imitation Learning)。首先DCIL通过残差网络Resnet34进行环境感知得到图像特征,再将连续的4帧历史图像特征通过LSTM网络进行特征融合,得到动态环境的特征向量。针对不同的导航条件,使用不同的决策网络预测车辆速度和方向盘角度;最后使用比例积分控制模型控制车速。在自动驾驶仿真平台CARLA上的测试结果表明DCIL与经典模仿学习方法相比,自动驾驶水平大幅提高,动态环境下避障能力显著增强。

语义图像合成的研究进展

语义图像合成是利用语义标签合成真实图像的一种技术,是合成多样化、富有创意图像的有效方法,在图像合成领域得到了广泛应用。随着深度生成模型的不断发展,更多先进的模型被用于语义图像合成。本文介绍了几种主流的语义图像合成模型,分析了不同模型的特点,提出了生成模型存在的模式崩溃问题以及两种可视化方案,最后对现有深度生成模型的应用难点与发展趋势进行了总结与展望。

余交换post-Hopf代数上的post-Hopf模的Maschke型定理

为了进一步研究post-Hopf代数上的作用和余作用,引入了post-Hopf代数上的post-Hopf模的概念,推广了post-Hopf代数的概念,并给出了余交换post-Hopf代数上的post-Hopf模的Maschke型定理。

基于MATLAB GUI的图像处理和机器视觉辅助教学平台设计与实现

图像处理和机器视觉课程涉及知识面广,需要掌握计算机、数学、大数据、编程等相关知识,但现有的图像处理和机器视觉实验系统程序结构复杂,传统的直接在命令行进行编程的方法在教学直观性方面表现力弱,学生在课程学习中无法理解机器视觉相关算法的基本原理,不适合在课堂学习的初级阶段推广。为提高教学质量及学生的学习兴趣,在Matlab环境下,本文利用图形用户接口(GUI)设计并开发了此套图像处理辅助教学系统。本系统涵盖了图像处理和机器视觉的核心内容,分为图像修复、图像增强、图像滤波三大部分,实现了图像处理的可视化操作,系统交互性强,特别强调了模块化工程,将每个实现图像处理功能的代码分别进行function函数定义,有利于老师的教学讲解与学生的理解、自主学习。设计结果表明,该系统对图像的处理效果良好,化抽象为直观,可以更好地辅助教师授课、帮助学生理解和自学。