信息化背景下职业教育六方联动评价机制研究

为进一步推动人才队伍建设,完善职业教育人才培养质量第三方评价机制,文章致力于健全组织机构,完善机制体系,形成行业企业、院校、学会协会、用人单位、学生家长、社会媒体六方联动评价机制,具体包括健全组织机构、完善机制体系,细化规章制度、完善指标体系,以及利用大数据分析和人工智能技术对学生进行个性化画像等措施。希望通过研究能为职业教育人才培养质量第三方评价提供有力参考,为职业教育人才培养质量提升作出贡献。

交通事故现场语义描述分析

交通事故现场的情景描述对快速处理交通事故具有重要作用,而如何准确快速地描述事故现场是近年来研究的热点和难点。首先,依据交通事故现场的实际情况,利用生成对抗网络(Generative Adversarial Network,GAN)生成新的数据样本,并对图片和图像进行平移、翻转、旋转以及缩放,从而解决交通事故数据样本少的问题。其次,结合Vatic等标注工具自动生成和视觉内容具有极高关联性的标注语句,大大提高样本的质量。再次,利用改进的卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)模型深度挖掘数据的多尺度特征,引入多维注意力模型,融合视觉信息,构建基于多维自注意力机制的交通事故描述判别器,充分利用门循环单元(Gate Recurrent Unit,GRU)网络的记忆特点来生成对应的文本描述,实现对交通事故的快速识别和事故场景描述。最后,在Flickr8K和MS COCO数据集上测试,模型都取得较好的效果。

基于改进K-means算法的研究与分析

K-means算法是通过计算数据与聚类中心的距离来更新聚类中心的一种无监督的机器学习算法,在距离已知的情况下,BIRCH算法是一种典型的基于距离特征数的类别判断对数据信息进行汇总的方法,是一种平衡迭代规约和聚类的方法。论文结合K-means算法和BIRCH算法优缺点,在数据处理中用K-means处理对离群点干扰较大的数据,BIRCH处理时间复杂度较低的数据的原则构建核心树;以子类的初始中点为叶节点,以欧式距离为依据判断节点间的相似性,并对判别类别进行划分得到核心数据,BIRCH以K类的中点为核心树的叶节点,以叶节点为基础构造核心树,并对核心树的各种特征数据进行完善。实验证明改进K-means算法比原始K-means算法在养老服务护理推荐时用时更短。

Web时态对象模型研究分析

研究Web内容要素中加入时态要素的Web时态对象模型,解决层次树结构对站点、栏目、子栏目和内容统一建模问题,根据数据与时序密切相关的特性,利用时态特征词对各时态要素进行自动提取及评估,提出利用LSTM网络学习时态节点之间的时态约束关系,将Attention机制引入预测模型;实验表明该体系能自动发现Web过时信息,在同类网站质量排序、时间感知的搜索排序等方面有着重要的应用前景,能极大地节约人力,提高Web信息质量。

路径规划算法的研究与发展

路径规划作为人工智能领域中重点研究热点问题之一,越来越受国内外相关研究人员的关注。在深入研究路径规划的基础上,详细综述了现有的路径规划算法。首先对路径规划算法中涉及的基础知识进行详细的论述;接着分别从启发式搜索算法、智能优化算法及全覆盖路径规划算法3个方面具体介绍目前比较流行的路径规划算法,并对每种方法的改进算法进行了探讨分析;最后对路径规划算法的发展趋势进行了展望,并给出结论。

基于物联网与人工神经网络的温室监控方案

为提高观叶植物温室的自动化水平,根据物联网采集的温室微气候数据与植物图像,设计了基于人工神经网络预测的温室监控方案。首先,设计了基于物联网的温室微气候检测系统与植物图像采集系统,设计了图像处理算法来提取植物的叶区域;然后,采用两因素方差方法分析微气候因素与观叶植物叶区域生长速度的关系,由此确定神经网络的输入量与输出量;最终,使用采集的历史微气候数据对神经网络进行训练,获得神经网络的最优模型参数,建立微气候因素的预测模型。实验结果表明,该系统能够准确地预测出温室微气候的变化状态,使温室微气候满足兰花的最优生长条件。

饲料加工工艺流程的计算机辅助设计系统

将计算机辅助设计引入饲料厂工程设计，在广泛应用的AutoCAD软件平台上开发了工艺流程的计算机辅助设计系统。系统主要包括根据饲料加工专业标准创建的饲料加工设备图形符号库和相应的屏幕下拉式菜单与图标菜单。该系统已成功地应用于大中型饲料厂的工艺流程设计。实践表明，采用工艺流程的计算机辅助设计系统，不仅提高了设计图纸的质量，而且大大提高了设计人员的工作效率，缩短了设计周期。

基于奇异值分解与蜂群优化的鲁棒图像水印算法

针对图像水印算法对强力攻击鲁棒性较弱的问题,提出一种基于奇异值分解(SVD)与蜂群优化(ABC)的鲁棒水印算法。首先,采用重分布不变小波变换对原图像进行处理;然后,将小波变换域低频带分割为不重叠的若干块,使用人类视觉系统选择目标嵌入块;最终,修改SVD分解的左奇异向量矩阵第一列系数,将水印数据嵌入目标块。此外采用右奇异向量补偿水印嵌入引起的视觉失真,并采用ABC对嵌入阈值与补偿参数进行优化。实验结果表明,该方法对图像处理攻击具有强鲁棒性,同时具有较好的视觉质量。

嵌入式Linux设备驱动程序框架的研究

总结了嵌入式Linux设备驱动程序的编写方法,在简要概括设备驱动的原理和相关知识的基础上,绘制了驱动程序的框架,并描述了Linux设备驱动程序与内核的软件接口以及相关的函数调用,给出了用伪C书写的函数框架,归纳了开发嵌入式Linux设备驱动程序的核心思想,最后用键盘驱动验证了框架的正确性。

基于MFCC特征和隐马尔可夫模型的咳嗽信号自动识别

为了提高咳嗽信号自动识别效果,提出一种梅尔频率倒谱系数特征和隐马尔可夫模型相融合的咳嗽信号自动识别方法.提取咳嗽信号的梅尔频率倒谱系数特征,通过独立主成分分析对特征进行降维,然后采用隐马尔可夫模型建立咳嗽信号自动分类器,实现咳嗽信号的自动识别.在Matlab 2012平台上进行了咳嗽信号自动识别测试,结果表明,该方法在提高咳嗽信号自动识别率的同时,大幅度减少了咳嗽信号的平均识别时间.

低功耗同步BUCK芯片的过零检测电路

在轻载模式下,传统过零检测电路会现"电流倒灌"现象,为了获得性能更优的开关电源变换器,设计了一种性能优异的低功耗同步BUCK芯片过零检测电路。首先通过电压门限采集和温度补偿提高放大电路的稳定性,大幅度降低"电流倒灌"现象出现的概率,然后采用边沿隐匿电路避免出现电路切换误触发操作,最后采用仿真实验对其性能进行测试与分析。结果表明,当温度处于-40℃～120℃间时,负阈值门限=0.1 mV,提高了系统的检测精度,而且系统功耗非常低,具有较高的实际应用价值。

以兴趣为导向的“Android程序设计”课程改革

在课程内容上以音乐播放器为主线,把UI设计、Activity、conten-Provider、Service和BroadcastReceiver等(Android)知识点全部串连起来形成一个完整的体系。在教学上以HTML+CSS和J2EE中的AWT为原型进行扩展,让学生掌握Android开发的原理和机制;同时以小组答辩、技能竞赛及就业为导向,充分调动学生的学习兴趣和积极性,从而达到较好的教学效果。

基于ARM的嵌入式系统教学

根据嵌入式系统的特点,分析嵌入式系统教学中存在的问题。结合教学改革与实践,分别从教学方法、教材调整、实践教学、兴趣培养等进行探讨,将实际的项目融合到课堂教学中,使教学内容接近工程实践,以便提高学生理论联系实践的能力。

秸秆开模压饼工艺的试验研究

有关秸秆压饼研究中,多数是针对闭模压饼进行的,并且多是研究处理饼块饲喂效果,没有探讨开模压饼工艺过程.开模压饼工艺因其草饼排出方便,比阔模压饼应用性更强,本文重点研究秸秆开模压饼工艺.影响秸秆饲料成型的变量可以分为两大类:工艺变量和物料特性变量.工艺变量包括:压模的几何尺寸、草饼在模内保压时间。

改进粒子群算法在USV航向稳定性控制中的研究

水面无人艇(USV)在军事侦查、海洋环境探测和执行特殊作战任务等方面有重要应用,近年来引起了世界各国的普遍重视。水面无人舰艇是一个不确定性系统,在实际工况下易受海浪、海流等外部环境因素的干扰,因此,USV的航向稳定性控制一直以来是研究的重点和难点。本文基于改进粒子群控制算法,同时结合PID自适应控制技术,设计和开发了USV的航向稳定性控制系统。

大数据分析在电商行业的应用

对大数据的概念、类型、应用及大数据的处理流程进行描述,然后针对某销售行业,用销售数据及时反映销售计划完成情况和销售过程中存在的问题,并给出该行业分析的有价值信息。最后,分析大数据时代存在的挑战与相应对策,并给出结论。

基于Android平台的触摸屏驱动开发

由于输入操作的需要,Android系统的移动设备均选用一块全触屏作为主要输入方式,本文通过对Android的体系结构及触摸屏原理进行分析,编写了触摸屏驱动程序的关键代码,并归纳了开发Android驱动程序的核心思想。

隐蔽集求解的相关问题分析

SAT命题可满足性问题的隐蔽集作为引导搜索SAT问题的关键决策变量,可以优化SAT问题的求解,成为人工智能方向的研究热点之一。本研究对SAT问题隐蔽集中的若干问题进行研究,分别从隐蔽集的概念、隐蔽集的分类进行全面分析,提出影响求解隐蔽集大小的相关因素,论述隐蔽集的参数复杂性与问题难度的关系。