现代学徒制与新型学徒制的融合探索——以电气自动化专业为例

整合知名企业资源,深化校企合作,优化学校人才培养模式,推动企业转型升级,联合培养高素质技术技能人才,为产业发展提供有力人才支撑,助力经济更高、更快发展。高校作为社会治理中的重要主体和参与者,在新时期开展相关工作具有特殊性,因此需要对其进行深入研究分析研究并结合实际情况提出相应解决方案。首先健全职业教育体系建设,明确岗位职责及职责分工,将学生放在首位,从而提升自身素质水平。现代学徒制与新型学徒制的融合有利于政府文件精神的更好实施,支持有关管理部门开展产教融合和校企合作,以及人力资源的开发创新。还可以加快专业、技能和创新人才的发展,为提高技术人员水平保驾护航。

基于伪随机序列平衡Gold序列的观测矩阵构造

为集随机观测矩阵观测效率高和结构化观测矩阵易于硬件实现的优点,研究基于既具有随机特性又具有确定特性的伪随机序列的观测矩阵的构造问题,提出一种观测矩阵构造方法,即平衡Gold序列矩阵,其具有循环的结构,易于硬件实现。通过spark约束条件理论证明信号重构的可行性,对一维、二维信号进行仿真实验,分析仿真结果,验证构造的观测矩阵的性能优于同重构算法下的高斯随机观测矩阵、Toeplitz观测矩阵,且平衡Gold序列矩阵对信号的重构效果优于现有的同为结构化矩阵和随机矩阵。

一种改进的图像压缩感知稀疏恢复算法

稀疏信号的分布模型是影响基于近似信息传递(AMP)的压缩感知(CS)信号重建效果的关键因素。因实际图像的小波近似系数、各级的水平细节系数、垂直细节系数以及对角细节系数的模型参数存在较大差异,现有基于拉普拉斯、贝努力高斯(BG)和高斯混合等模型的AMP方法因未考虑此差异而影响重建效果。为了提高模型估计的准确性,将各级小波系数的BG模型参数分开估计,进而提出了一种改进的图像压缩感知稀疏重建的新方法,即期望最大分段贝努力高斯近似信息传递算法(EM-SSBG-AMP)。仿真结果表明,相同采样率下,新算法的峰值信噪比(PSNR)明显高于5阶期望最大高斯混合近似信息传递算法(EM-GM-AMP),重建时间与5阶EM-GM-AMP相当。

基于压缩感知的期望最大化贝努利非对称高斯近似信息传递算法

期望最大化贝努利高斯（BG）近似信息传递（EM-BG-AMP）算法中的BG模型因为具有对称性,在逼近实际信号先验分布时会受到限制;而期望最大化高斯混合近似信息传递（EM-GM-AMP）算法中的GM模型是BG模型的高阶形式,复杂度较高。为了解决以上问题,提出贝努利不对称高斯模型（BAG）,进而推导得到期望最大化贝努利不对称高斯近似信息传递（EM-BAG-AMP）算法。该算法的主要思路是假设输入信号服从BAG模型,然后使用广义近似信息传递（GAMP）重构信号并在算法迭代中同时更新模型参数。实验证明,在处理不同图像数据时,EM-BAG-AMP和EM-BG-AMP相比,时间增加了1.2%,峰值信噪比（PSNR）值提升了0.1~0.5 d B,尤其在处理纹理较少以及色差变化明显的图像时峰值信噪比（PSNR）值提升了0.4~0.5 d B。EM-BAG-AMP是对EM-BG-AMP算法的扩展和延伸,更适合实际信号的处理。

工匠精神在新时代中职院校学生爱国主义教育中的融合研究

工匠精神的内涵随时代发展不断丰富,新时代的工匠精神与中职院校学生爱国主义教育在思想基础与实践方法两方面高度契合,新时代工匠精神的“造物”目标与中职院校学生爱国主义教育的育人目标在思想基础、实践方法以及增强效果三方面具有共通性。新时代的工匠精神融入中职院校学生爱国主义教育,具体表现在注重强化国家认同感、突出知行合一以及注重自律与监督三个方面。