财经类计算机通识课程团队建设与实践——以数据库技术与应用课程为例

在人工智能及大数据技术的快速发展背景下,复合型“新财经”人才培养对财经院校计算机通识课程提出新的要求和挑战。如何有针对性地开展有效的教学改革,为各专业人才培养提供充分保障,是计算机通识课程团队普遍面临的问题。基于此,以数据库技术与应用课程团队多年来的建设实践为例,对计算机通识课程团队建设中围绕师资队伍、课程教学内容、教学技术及方法、课程评价方式等方面开展的教学改革及实践进行具体讨论。

基于“OBE理念”和“多元驱动式”的本科生计算机视觉课程建设

文章针对当前本科生计算机视觉课程不能满足快速发展的视觉智能需求的问题,分析了计算机视觉课程的特点和教学要求,基于OBE理念,依据本科生对知识点的接受程度,设计了包含计算机视觉基本原理、数字图像处理、2D计算机视觉、3D计算机视觉四个模块的课程体系构建方案,并从计算机视觉课程教学实践出发,阐述了课程教学目标建设、课程体系和教学内容体系建设、评价体系建设、教学模式建设、课程质量持续改进的措施,以期多元化全方位进行课程建设。

基于深度学习的计算机视觉控制系统设计

研究旨在设计基于深度学习的计算机视觉控制系统,以实现智能感知、高效识别和精准控制等功能。本文通过需求分析确定功能和性能需求,设计了图像识别、目标检测、动作控制等功能模块,并考虑了硬件设计中的图像采集设备、处理器选型、通信模块。系统运行测试包括性能、稳定性和兼容性测试。结果表明,该系统能够有效实现目标功能,并具备良好的性能和稳定性。

新文科背景下面向财经类高校的大学计算机课程建设

在新文科背景下,地方财经类高校应重视学生计算思维和创新能力的培养。计算机通识课是培养学生计算思维和创新能力的基础。地方财经类高校需要对现有的计算机通识课进行改革,融合大数据、云计算、机器学习、人工智能等先进理论知识,以适应新财经的需求。本文对财经类高校的学生培养需求进行分析,结合《大学计算机基础课程基本要求》和工程教育专业认证理念,提出针对地方财经类高校计算机通识课的课程体系建设路径,探讨教学和考试的具体改革方式,有助于培养地方财经类高校学生的计算思维和创新能力。

建构主义视域下“计算机网络”课程能力培养方式研究

为提升课程教学质量、增强学生的可持续发展能力,基于能力本位教育理念提炼出了“计算机网络”课程所需的核心能力——思维能力,以认知观作为思维能力培养的着力点,并基于建构主义的引导确定了认知观的具体类型:全局观(对应于建构主义学生观和学习观);本质观(对应于建构主义知识观第一层面);创新观(对应于建构主义知识观第二层面);合作观(对应于建构主义合作学习理论)。以这“四观”为着力点、以案例教学法为实施方式形成了“计算机网络”课程能力培养的新方式。实施效果表明:新方式具有较高的应用价值,可有效促进能力培养。

地方财经类高校计算机实践教学模式构建

针对地方财经类高校计算机相关专业现状,分析学科背景和计算机实践教学特点,从实践课程体系构建、校内实践平台建设、校企合作办学实践和"以赛促学"的特色学生竞赛方案设计4方面,以"计算机+金融"为特色,提出"四维一体"的地方财经类高校实践教学模式。

“四新”背景下的赋能型计算机通识课程体系建设

从“四新”(新工科、新农科、新医科、新文科)背景下高质量人才培养的需求出发,综合考虑学生的知识素养、科学素养、人文素养,以学生为中心构建赋能型“1+X+Y”计算机通识课程体系。该课程体系将重构前沿科技冲击下的教学目标,将计算思维、数字思维和创新思维垂直渗透到整个本科教学阶段,横向拓展到所有的专业,赋予深度交叉及创新实践理念,在通用模块的基础上,分别构建“四新”特色模块。同时,构建了多方协作式实践教育机制,确保课程体系达到高质量人才培养的教学目标。

财经专业计算机类课程思政实施策略探究

作为立德树人和提升高等学校人才培养质量的重要途径,课程思政在高校正得到逐步的深入及开展,如何有效组织与开展课程思政也成为当前课程思政相关研究的热点问题。该文通过对课程思政当前开展过程中遇到的问题及挑战进行了整体分析,尤其财经专业计算机类通识课程的课程思政,分别对课程思政建设的组织与激励、教师开展课程思政的意识和教学能力的提升、课程思政评价体系等方面问题进行了具体而深入的分析,并提出具体的求解策略,同时以《数据库技术及应用》课程为例对相关的策略进行举例说明,对财经专业计算机通识课程的课程思政的有效建设与实施进行了有益的探讨。

基于信息化的高校智慧党建研究与探索——以山东财经大学智能化党员量化积分管理系统为例

党的十九大报告进一步强调,要“增强党员教育管理针对性和有效性,引导广大党员发挥先锋模范作用”。随着信息化的发展,如何利用好信息化和大数据的技术,将党建工作提升到一个新的高度,成为我们思考和实践的一个重要课题。在具体的做法上,从发展党员到党员考核管理的过程中,学院在制度上出台详细的党员考核评分办法的基础上,通过信息化的方式,将这套积分考核管理办法用软件的方式予以实现,用数据说话,靠行动积分,实现了党员量化积分的“精细管理”,将主观评价的标准细化到可以客观的去体现,从而实现党员分类管理的规范化,提升党建管理工作效率,提高党员培养质量。

计算机类专业互联网金融方向知识体系构建

随着互联网金融的快速发展,社会对此类复合型人才提出迫切需求,也对高校的课程体系建设提出挑战。文章从技术角度研究互联网金融的知识体系并在此基础上,梳理给出计算机类专业互联网金融方向的核心课程体系。

“以本为本”形势下计算机网络课程教学改革探讨与展望

为了适应"以本为本"的新要求,本文对计算机网络课程近期的教学研究与改革成果进行汇总与分析,从课程顶层设计、课堂教学改革(包含翻转课堂、问题引领法、微课、形象化教学法、建构主义教育理念等)、实践性教学改革、研究性教学的引入等方面分析了最近进展,并对今后的发展趋势进行了四点展望。

计算机网络课程中基于网络事件的三步启发式教学法

为进一步提升计算机网络课程的教学效果,基于经典的启发式教学法,课题组提出了基于网络事件的三步启发式教学方法:提出问题——分析问题——解决问题,并以网络协议分析这一重要知识点为例,详细说明了基于网络丢包事件的三步启发式教学方法应用案例。实践证明,本方法的逻辑性强,适用面广,能显著地调动学生的学习兴趣,加深对知识点的理解程度,提高应用所学知识的能力。

面向计算机辅助舌诊关键问题的解决方案综述

舌诊是"望、闻、问、切"四诊中的重要内容之一,也是我国中医诊法的一大特色。中医医师需要通过肉眼观察进行临床诊断,这使得传统舌诊具有主观依赖性强、缺乏定量化的缺点。随着智慧医疗的发展,研究人员着重研究如何借助计算机进行舌象的辅助诊断,实现智能舌诊,进而实现智慧中医。近年来,智能舌诊的相关研究逐渐成为热点。为了辅助该领域的研究学者对计算机辅助舌诊进行更深入的探索,文中对其进行了系统、全面的综述。首先介绍了中医舌象计算机辅助诊断的具体流程;其次,在广泛调研现有文献、最新成果及已有应用的基础上,分别对计算机辅助舌诊不同步骤的主流方法进行了分类讨论,归纳总结了基本思想和优缺点;然而列举了部分目前已研发出的舌象分析系统,设计并实现了一个较为完备的计算机辅助舌诊系统;最后总结全文并展望了未来可能的发展方向。

新工科背景下软件工程专业大学生的契约式学习

新工科背景下,软件工程专业教学中技术发展迅速,对学生提出更高的实践能力要求,需要学生具有较强的自主学习能力。立足于大学生所具有的阶段属性和专业属性,本文提出以学生为中心的契约式学习模型,并进一步明确契约式学习的实施步骤与实施要点。

人工智能在大学美学教育中的伦理问题探讨

随着人工智能(AI)技术的迅猛发展,其在大学美学教育中的应用日益广泛,虽然为学生提供了全新的学习体验和创作平台,但也引发了诸多伦理层面的问题与挑战。通过建立透明公开的AI审美评判机制、构建严密的学生隐私保护机制、加强创作伦理教育、引导学生正确认知人机协同创作、培养教师适应人工智能时代的专业素养,可以更有效地发挥AI技术在美学教育中的质效。同时,通过伦理方向的探讨,以期为规范人工智能在美学教育领域的应用提供参考,促进美学教育的健康发展。

财经类大学生就业能力体系建设研究

就业是民生之本,大学生就业难已成为我国就业问题中的焦点问题之一。"毕业即失业"的说法,早已不是耸人听闻。在影响大学生就业问题的诸多因素中,高校学生职业能力素质的培养是最重要的一方面,高校能否培养出适合社会需要的高素质人才至关重要。随着经济社会的不断发展进步,财经类院校专业逐渐成为考生和家长的热门选择。本文旨在通过对财经类大学生职业能力素质进行专项调研,了解大学生职业能力现状,分析财经类大学生应具备何种素质来应对就业问题,在此基础上建立并完善职业能力培养体系,助力学生实现良好就业。

新工科背景下“机器学习 + 课程思政”协同教学实践探索

在新工科背景下,以“为国育才,为党育人”的教育理念为核心,着眼于人工智能领域的“机器学习”课程需求,深入研究相关思想政治教育,旨在推动高层次复合型人才培养模式的创新与实践。本文通过对“机器学习”课程思政建设现状的分析,探索课程思政教学新模式,构建了“专业知识 + 课程思政”课程体系,强调理论与实践的相互协同,以促进综合型、创新型理工科人才的全面培养。这不仅为学科专业提供了坚实的基础,同时对新时期高校课程思政的教学实践具有重要的指导意义。

基于高低频特征分解的深度多模态医学图像融合网络

多模态医学图像融合旨在利用跨模态图像的相关性和信息互补性,以增强医学图像在临床应用中的可读性和适用性。然而,现有手工设计的模型无法有效地提取关键目标特征,从而导致融合图像模糊、纹理细节丢失等问题。为此,提出了一种新的基于高低频特征分解的深度多模态医学图像融合网络,将通道注意力和空间注意力机制引入融合过程,在保持全局结构的基础上保留了局部纹理细节信息,实现了更加细致的融合。首先,通过预训练模型VGG-19提取两种模态图像的高频特征,并通过下采样提取其低频特征,形成高低频中间特征图。其次,在特征融合模块嵌入残差注意力网络,依次从通道和空间维度推断注意力图,并将其用来指导输入特征图的自适应特征优化过程。最后,重构模块形成高质量特征表示并输出融合图像。实验结果表明,该算法在Harvard公开数据集和自建腹部数据集峰值信噪比提升8.29%,结构相似性提升85.07%,相关系数提升65.67%,特征互信息提升46.76%,视觉保真度提升80.89%。

鲁棒的水密流形网格修复

针对未经修复的网格模型一般存在非流形结构,常带有孔洞、法向不一致、自交等缺陷,很难直接应用到后续基于网格的应用中的问题,提出一种保持输入网格特征的鲁棒水密流形网格修复算法.首先利用Manifoldplus算法和卷绕数(winding number)构建能够区分输入网格内外且逼近输入网格的水密流形引导曲面;然后利用引导曲面计算受限Voronoi图(restricted Voronoi diagram,RVD);再通过对偶得到受限三角剖分(restricted Delaunay triangulation,RDT);将非流形问题分解到RVD和RDT计算过程中,保证计算的RDT即为修复后的水密流形网格;最后在原始网格边中添加辅助点,保持原始网格特征.基于Windows 10平台,在ModelNet10公开数据集上进行实验的结果表明,所提算法在输出网格的平均精度为1.54×10^(-6),与Manifoldplus算法相当;但是当输入的模型包含孔洞时,Manifoldplus算法无法将孔洞合理地填补,而该算法能够合理地填补孔洞.

延迟退休与养老金并轨对养老保险基金收支平衡的影响:以山东省为例

十八届三中全会确定的"渐进式延迟退休年龄"政策,对解决我国养老保险基金严重失衡问题具有重要的影响。本文通过建立延迟退休影响度指标,对延迟退休制度实施后对企业职工和机关事业单位工作人员的影响度进行了分析,研究了延迟退休和养老金并轨两项改革措施共同作用的现实效果。结果表明,延迟退休制度对于缓解养老保险基金收支压力具有重要影响,从影响程度来看,对企业职工养老保险的影响要小于机关事业单位养老保险的影响。