基于CDIO-OBE模式的应用型本科深度学习课程建设研究

CDIO(Conceive-Design-Implement-Operate)和OBE(Outcome-Based Education)是国际工程教育领域的重要指导思想和原则。根据CDIO-OBE工程教育理念,对深度学习的课程目标、教学方法、实验内容设置展开研究。首先,根据《华盛顿协议》中的毕业指标明确了本课程的教学目标,然后根据OBE预期产出目标制定了课程能力指标体系,并设计了符合CDIO标准的教学模式和实验教学内容,运用实验巩固课堂知识,对本科深度学习课程建设具有重要意义。

高性能集群计算环境下实景三维高效建模

引言。实景三维(3D Real Scene)是对人类生产、生活和生态空间进行真实、立体、时序化反映和表达的数字虚拟空间[1],是构建数字孪生城市,实现城市管理精细化、动态化和智能化的数据基础。倾斜摄影测量是近年来航测领域发展起来的新技术,通过无人机搭载倾斜摄影测量相机是当前构建城市实景三维模型的主要手段。利用倾斜摄影测量技术获取丰富的纹理信息数据,生成密集三维点云和不规则三角网(Triangulated Irregular Network,TIN)模型,并结合自动化实景建模,实现大范围三维场景的快速、高效、低成本的真实还原[2]。

DETR-Maritime模型:海上救援无人机小目标检测研究

目标检测功能在海上人员搜救中扮演着至关重要的作用,特别是在复杂的海洋环境中,利用该功能可以对海面上的游泳者和船只进行精准定位。本文提出了一种专门设计和优化的DETR-Maritime模型。此模型基于RTDETR实时检测架构,并结合高效部分可重参数化块,可以有效提升对小目标检测的精度和实时处理能力。实验结果显示,与YOLOv8-L相比,该模型的参数量减少了67.7%,计算复杂度降低了73.9%,而mAP提升了2.6个百分点,达到0.544,可以为海上救援提供有效的支持。

大型语言模型在多角度用户评分预测中的应用研究

文章针对用户评分预测这一经典任务,对LLMs进行了全面而深入的研究。该研究旨在根据用户的历史评分数据,预测其对候选项目的评分。文中系统探讨了不同LLMs与传统推荐方法在用户历史行为和项目信息量变化的情况下的性能。在充分考虑用户历史行为和项目信息的前提下,通过综合对比分析,结果表明:当参数规模足够大时,LLMs在评分预测中的RMSE值和MAE值分别较传统协同过滤方法降低了0.054和0.051。这一研究结果进一步强调了用户交互数据和项目信息在预测评分中的重要性,并突显了模型规模对提高用户评分预测性能的关键作用。

深度学习在动物生态学中的应用研究

深度学习作为一种新兴的人工智能技术,已在各个领域展现出巨大的潜力和广阔的应用前景。动物生态学作为一门研究动物与环境相互作用关系的学科,也积极探索并运用深度学习技术,以期提高数据处理和分析的效率,深化对动物行为、物种分布和生态系统等重要问题的理解。本文针对深度学习在动物生态学中的应用进行综述,梳理并总结了目前相关研究的最新进展,为相关领域的未来研究提供参考和启发,促进深度学习在各种动物生态学问题中的应用。

新工科背景下软件测试人才培养改革实践

软件测试是软件工程专业的核心课程,新工科对软件测试人才培养提出新的要求。首先,分析软件测试技术课程教学中存在的问题,包括课堂教学缺乏互动性和实践性、教材内容过于陈旧等,这些问题导致学生在实际应用中存在很多困难;其次,提出针对软件测试技术课程教学的改革方案,该方案包括课程设计、班级分组进行的教学实践评估;最后,通过实际教学实践的结果,验证改革方案的有效性。文章的研究为软件测试技术课程的教学改革提供理论和实践的支持。

基于全卷积神经网络的医学图像语义分割研究进展综述

医学图像语义分割是计算机视觉和医疗领域的重要研究方向。基于全卷积神经网络的医学图像分割已经取得了显著进展,并在健康监测、疾病诊断和治疗方面得到广泛应用。文章总结了该领域的主要数据集和评价指标,回顾了现有的研究方法,尤其对于有突出贡献和技术引领的模型进行了详细介绍,并指出了现存的挑战和一系列有前景的研究方向。

深度学习在情感分析中的应用研究

针对自然语言处理领域中的情感分析问题,总结了情感分析研究的背景和现状,详细阐述了该情感分析模型的设计和实现过程,设计了一个基于深度神经网络架构的情感分析模型,通过BERT对所提出的模型进行预训练,对实验结果进行了分析与讨论,并提出了未来工作中可能的改进方向。该研究为自然语言处理领域中情感分析问题的解决提供了新的思路和有效的理论支持。

语义分割评价指标和评价方法综述

深度学习算法在语义分割领域已经取得大量突破,对这些算法的性能评估应选择标准、通用、全面的度量指标,以保证评价的客观性和有效性。通过对当前语义分割评价指标和度量方法进行归纳分析,从像素标记准确性、深度估计误差度量、执行效率、内存占用、鲁棒性等方面进行了多角度阐述,尤其对广泛应用的F1分数、mIoU、mPA、Dice系数、Hausdorff距离等准确性指标进行了详细介绍,并总结了提高分割网络鲁棒性的方法,指出了语义分割实验的要求和当前分割质量评价存在的问题。

基于Golang的函数式编程在软件设计模式中的应用

函数式编程强调数据的映射关系,函数变化只与输入变量有关,不依赖外部系统的数据。这种表达式描述强调程序执行结果的编程模式,非常适合当代复杂软件结构系统的优化管理。越来越多的编程语言开始支持函数式编程开发。软件设计模式是对设计开发中面临的系列问题所给出的具有普遍意义的解决方案,是开发人员长期开发的经验结晶,是经过反复实验的结果。论述了函数式编程的基本原理和主要特征,利用高阶函数特性实现了软件设计模式,优化了代码结构,扩展了功能实现。

药用植物种子贮藏的研究进展

种子贮藏是药用植物生产实践和种质资源保存的一个重要环节,种子贮藏后的活力直接影响药用植物播种效果及种质保存效果。本文综述了药用植物种子贮藏过程中的影响因素及其一系列变化,并讨论了种子贮藏的方法。研究表明,种子贮藏期间的劣变是由环境和种子自身等多种因素相互作用引起的,导致种子的有机物质、酶活性、有毒物质和遗传物质等都发生变化,适宜的贮藏方法可有效延长种子的贮藏寿命。探究贮藏过程中种子劣变的调控机制可为延缓种子劣变和种子修复提供理论参考,完善种子的贮藏方法可为药用植物生产实践和种质资源保存提供技术支持。

乡村振兴背景下数字化乡村治理:优势、挑战与对策研究

数字化乡村治理是将数字技术与乡村治理相结合,以实现农村现代化和乡村全面振兴,然而,在数字化乡村治理过程中面临着数据安全、数字鸿沟和人才匮乏等一系列挑战,应结合当前乡村实际和农民需求,从加强数据安全保障、数字基础设施建设和数字化人才培养等角度出发,探索适合中国的数字化乡村治理模式,以此推动数字化乡村治理迅速发展。

数字普惠金融赋能乡村全面振兴的理论基础与实践路径

数字普惠金融作为数字技术驱动下的普惠金融新模式,以其科技性和靶向性优势有效拓宽金融服务边界,正逐渐成为新质生产力的重要推动者,赋能乡村全面振兴。数字普惠金融发展的理论基础主要包括五个方面,金融排斥理论、包容性增长理论、长尾理论、不完全竞争市场理论和普惠金融理论。目前我国数字普惠金融显著发展,但在助力乡村全面振兴过程中仍受一些因素制约,包括数字基础设施建设较滞后,金融资源供需失衡,村民金融素养和意识欠缺等,为此,要加强农村数字基础设施建设,构建全面覆盖的数字普惠金融服务网络;开发创新金融产品和服务,发展供需匹配的数字普惠金融服务体系;提升数字金融素养和认知,营造包容性强的数字普惠金融发展氛围。

不同处理对桔梗种子萌发特性的影响

[目的]采用不同化学试剂对桔梗种子萌发特性进行研究,为桔梗种子的人工栽培、种苗培育提供科学依据。[方法]选用6种常用种子处理试剂即0.1%HgCl2、10%H2O2、0.5%KMnO4、75%C2H5OH、2.0%NaClO和0.16%HCHO分别浸种5,10,20min处理,对桔梗种子萌发及幼苗生长进行测定。[结果]用0.1%HgCl2处理5min效果较好;用10%H2O2浸种10min效果较好;用0.5%KMnO4浸种10min效果较好;用75%C2H5OH浸种5min效果较好;桔梗种子采用2.0%NaClO处理20min效果较好;用0.16%HCHO处理10min效果较好。综合分析表明,用2.0%NaClO浸种20min后,桔梗种子的发芽率、发芽势、发芽指数和根长均达到所有处理中的最大值,因此,2.0%NaClO浸种20min为桔梗的最佳处理方法。[结论]筛选出桔梗种子萌发的适宜浸种试剂和浸种时间,对桔梗种子育苗具有重要指导意义。

基于EMD.ARXG模型的网络舆情预测研究

针对复杂的网络舆情数据,传统的模型预测已经无法对大数据背景下的舆论趋势进行有效的预测,因此,提出一种基于EMD.ARXG(经验模态分解⁃自回归)改进的组合模型来应对复杂的网络舆情预测,该模型弥补了单一预测算法的缺陷,提高了预测模型的准确性。以“韩国萨德”事件和“全国两会”事件作为舆情热点对其进行预测实验,引入WNN(小波神经网络)与EMD⁃BPNN(BP神经网络)进行舆情预测,并与EMD.ARXG模型进行实验对比,实验结果证明,EMD.ARXG模型具有较好的预估准确度。

AEG-1和NF-kB p65在人肝细胞癌中的表达及其临床意义

目的：探讨人肝细胞癌（hepatocellular carcinoma,HCC）组织中星形细胞上调基因-1（astrocyte elevated gene-1,AEG-1）、核因子-κB（nuclear factor-κB,NF-κB）p65的表达及临床意义.方法：采用免疫组织化学SP法检测AEG-1和NF-κB p65蛋白在40例HCC组织、对应癌旁肝组织及8例正常肝组织中的表达情况.用Western blot方法检测肝癌及癌旁肝组织、正常肝组织中AEG-1和NF-κB p65的表达水平.应用Kaplan-Meier法分析AEG-1和NF-κB p65的表达与肝癌患者预后的关系.结果：HCC组织、癌旁肝组织、正常肝组织中的AEG-1阳性表达率分别是72.5%（29/40）、60%（24/40）、12.5%（1/8）,三者之间的差异具有统计学意义（χ^2=9.74,P〈0.05）.且AEG-1在HCC组织、癌旁组织中的表达明显高于在正常肝组织中的表达（P〈0.05）.NF-κB p65在HCC组织、癌旁组织、正常肝组织中的阳性表达率分别是75%（30/40）、62.5%（25/40）、12.5%（1/8）,三者之间的差异具有统计学意义（χ^2=11.29,P〈0.05）,且NF-κB p65在HCC组织、癌旁组织中的表达明显高于在正常肝组织中的表达（P〈0.05）.Western blot结果与免疫组织化学结果一致.AEG-1、NF-κB p65双阳性组的生存率低于单阳性组,差异有显著性（P〈0.05）.结论：AEG-1可能通过上调NF-κB p65的表达而促进HCC的发生和转移,联合检测AEG-1及NF-κB p65在人肝细胞癌中的表达,有望成为肝癌分子靶向治疗及预后评价的重要指标.

玉竹主要农艺性状的相关性及主成分分析

以3年生玉竹为材料,采用Excel进行数据统计处理,利用SAS 6.12软件对其根粗、根重和株高等10个主要农艺性状进行遗传变异、相关性及主成分分析。结果表明,单株结果数变异系数最大(61.12%),根重变异系数较大(46.13%),根粗、株高、叶长、叶宽、茎粗、叶数、根分枝数和主根长8个性状变异系数均较小;根重与根粗、叶宽、茎粗、叶数、果数呈极显著正相关(P<0.01),根粗与地上部叶宽、茎粗和果数呈极显著正相关(P<0.01);从主成分分析中提取出3个主成分,分别为产量因子、根型因子和株型因子累积贡献率约达76.430%,;在玉竹品种选育的性状中,产量因子对玉竹性状选择的可靠性高于其他因子。本研究可为高产优质玉竹新品种的选育提供理论依据。

桔梗种质资源主要性状的遗传参数及其相关研究

以2年生白花桔梗和紫花桔梗为试验材料,测定二者主要性状的遗传参数,研究桔梗各性状间的相互关系。结果表明:2年生紫花桔梗在开花期和结果期的根重、分枝数、开花数3个性状变异系数较大,均在25%以上;且根重、主根粗均与开花数呈极显著正相关。2年生白花桔梗在开花期和结果期根重、分枝数、主根长、开花数变异系数较大,均在25%以上,且根重与茎粗、分枝数均呈极显著正相关。因此,紫花桔梗育种可通过开花数间接选择根重,也可以通过根重直接进行高产类型的选育;白花桔梗育种可通过分枝数间接选择药材丰产性状根重。

北细辛种苗分级标准研究

在吉林省10个北细辛人工栽培地,采集了2年生和3年生北细辛种苗样本各10份,共计5900株,分别对毎株样本的须根长、须根粗、须根数、单根重等4个质量指标进行了测定,对测定数据进行差异性分析以及相关性分析,并结合生产实际,采用次数分布频率法,将2年生和3年生北细辛种苗分别分为3个等级,并初步制定了北细辛种苗分级标准,为北细辛种苗质量评价及该药材规范化生产提供了参考依据。

白花桔梗与紫花桔梗传粉生物学特性比较研究

本试验对白花桔梗和紫花桔梗传粉生物学特性进行了比较研究。结果表明,白花桔梗与紫花桔梗只有花冠宽具有显著性差异,花冠长、子房宽、裂片长、裂片宽、裂深、雄蕊长和雌蕊长均无显著性差异;白花桔梗、紫花桔梗的平均单株花粉数分别为5.86×105个和5.05×105个,花粉/胚珠比值分别为2 282.3和2 195.1,两者均属于兼性异交;白花桔梗与紫花桔梗开花当天花粉活力均达到最大值,开花后第2天柱头可受性均达到最高,两者在花粉活力和柱头可受性上无明显差异;白花桔梗和紫花桔梗在风媒的作用下,传播花粉的距离分别为1.5m和0.8m;昆虫传粉最远距离分别为9.8m和6.5m。本试验通过研究白花桔梗和紫花桔梗传粉生物学差异比较,为今后桔梗育种工作提供理论依据。