计算机类专业神经科学导论课程建设探索

分析计算机类专业神经科学导论课程的建设目标,从教学方法、评价方式等方面提出该课程的建设方法,通过总结教学实践结果,指出该课程对于计算机类专业学生的重要性,为后续课程学习和从事人工智能相关科学研究奠定基础。

一种新的PM模型最优扩散参数估计方法

基于偏微分方程的图像非线性扩散滤波,关键是确定合适的扩散机制与参量。在分析非线性扩散性质的基础上,结合图像的结构特征和视觉特性,提出了一种最优梯度阈值和最佳扩散时间尺度的估计方法。实验结果表明该方法与最小均方误差准则、信噪比准则和相关系数最小准则相比,具有更好的稳定性和视觉特性。

国际化应用型软件服务外包人才培养模式研究

针对应用型软件人才培养所存在的问题,根据软件外包产业对人才知识与能力的要求,提出课程体系设置应坚持发展和开放、层次性和个性化的两个原则;处理好基本理论与新技术、外语应用能力与技术应用能力两个关系,阐述"两个平台,两个结合"的软件服务外包人才培养模式。

基于频率和张量投票的图像去噪及仿真研究

结合人的视觉原理,基于图像局部梯度定义了一种图像频率,以图像频率代替全变分模型中的梯度。同时,把张量投票原理引入全变分模型,构造了一个图像结构显著性函数,代替变分模型中的拉格朗日乘子,根据图像不同区域的结构特征,去调节变分模型中正则项和保真项的作用,建立了一种基于频率的张量投票与全变分能量最小化结合的纹理图像去噪新方法。仿真实验数据表明,该模型比其他已有的全变分模型具有明显的抗干扰能力,能够更准确、精细地刻画图像边缘、特征结构和平滑区域,克服了其他全变分模型所产生的阶梯效应和过平滑现象,特别是对于纹理特征丰富和低信噪比的图像,在去除噪声的同时能较好地保持边缘及其他重要特征。

基于校企合作的应用型软件工程人才培养模式研究

文章分析了校企合作教育存在的问题,提出校企合作教育的基本原则;结合应用型软件人才培养改革实践,对校企合作教育运行机制、教育模式进行探讨,提出建立"政府主导、校企参与、优势互补、互惠互利"的三位一体新机制,形成以校地联合、产学研合作为平台,以学生创新能力和工程应用能力培养为目标,以项目实训为载体的应用型软件工程人才教育模式。

图灵奖:历史与启示

图灵奖的历史,从一个视角展现了计算机科学与技术发展的历程。从图灵奖获得者身上,人们会得到很多有益的启示。本文对1966年至2009年图灵奖获得者的国籍、学历、毕业学校、所学专业以及作出贡献时所处的年龄段进行统计和分析,通过研究他们的成长历程和成长环境,探寻优秀计算机科学人才的成长规律和创新教育经验,揭示西方发达国家高等教育的先进理念和教育方法,为我国高等计算机科学教育提供借鉴和启示。

人工智能专业人才协同培养研究与实践

人工智能所具有的多学科交叉、融合、迁移、渗透等独特性,使人工智能人才培养与其他工科专业相比具有更高的挑战度。本文对人工智能人才培养的策略、原则、模式进行了分析探讨,并从实践上进行探索,提出应从人工智能学科属性、科学内涵、学科发展、经济社会需求及学生能力素质提升等方面把握人工智能学科专业体系建设,通过体制机制改革,推进跨学科资源有机整合,建立多学科联合与协同的新型教师队伍,构建系统的、多学科支撑、专通融合的课程体系,搭建人工智能实践与创新平台,深入实施产教融合、科教融合,真正实现多学科融合和产学研协同育人。

计算机网络实验教学模式的改革

高校计算机网络实验教学存在内容设置不合理、软硬件配套不到位、教学模式单一等问题。作者在多年的教学实践中科学设置实验内容,将模拟软件与现有实验设备结合,搭建计算机网络实验教学平台,并对实验教学模式进行改革,以强化学生对各类协议原理及工作过程的理解,提高学生的网络工程实践能力。本文阐述了这一过程。

论人工智能学科群与产业群融合发展——以烟台市为例

从人工智能的科学属性和产业属性,论述了推动人工智能学科群与专业群一体化建设,学科群与产业群融合发展,建立“学科链、人才链、创新链、产业链”四链贯通的发展模式的必要性和重要意义.提出一是要加强人工智能学科专业建设、人才培养、科学研究、产业四个方面深度融合,推进人工智能创新生态体系建设;二是要加强人工智能与实体经济深度融合,拓展人工智能应用场景,推进人工智能产业生态体系建设;三是建立政产学研金服用协同创新模式,通过体制机制创新,促进人工智能学科群与产业群深度融合,在提升高校人工智能学科专业建设水平的同时,推动地方人工智能产业高质量发展.

网络安全审计与监控系统的设计与实现

该文给出了网络安全审计与监控系统的整体设计，提出了系统监听方式下和网桥方式下的拓扑结构，该文还给出了系统的功能模型实现流程．包括安全审计模型的实现流程和网络监控模型的实现流程，系统中的IP地址盗用模块设计和代理服务器监控模块设计和实现。该系统通过测试，运行良好，取得了较好的实用效果。

基于解释的协作知识建构过程模型

文章从解释的视角,把协作知识建构看作是学习者在不断进行自我解释和与他人交互解释中建构知识的过程。文章详细描述了协作知识建构过程中各类知识间的转化和传播,并对此过程中知识形态的转化、成员间知识的产生和获取进行了深入分析,最后从计算机支持的角度建立了基于解释的协作知识建构过程模型。

人工智能专业的课程思政探索

针对如何在专业课程中融入思政内容的教学难点问题,分析人工智能专业的思政协同内涵,提出人工智能专业课程和思想政治理论同向同行的思政协同理念,从习近平新时代中国特色社会主义思想、自然辩证法与科学史、马克思主义基本原理3个维度介绍问题驱动的思政协同教学方法,通过案例说明人工智能专业课程思政的教学实践情况。

模型3500碘-125植入治疗粒子源的剂量学特征

本文主要是对植入科学公司生产的模型3500碘-125植入治疗粒子源的一系列剂量学特征的研究。粒子源的各个剂量学参量通过使用蒙特卡罗方法计算得到。计算模型材料采用了两种等效水:固体水和液态水。粒子源的剂量学参量如剂量率常数、径向剂量函数和各项异性函数等的确定依照美国医学物理学家协会(American Association of Physicists in Medicine AAPM)第43次工作报告。蒙特卡罗模拟得到液态水的剂量率为0.997 cGyh-1U-1,固态水的为1.027 cGyh-1U-1。与前同类研究比较,本次研究的剂量率常数与同类研究所报道的数据较为一致。

一种基于示例非独立同分布的多示例多标签分类算法

多示例多标签学习是一种新型的机器学习框架。在多示例多标签学习中,样本以包的形式存在,一个包由多个示例组成,并被标记多个标签。以往的多示例多标签学习研究中,通常认为包中的示例是独立同分布的,但这个假设在实际应用中是很难保证的。为了利用包中示例的相关性特征,提出了一种基于示例非独立同分布的多示例多标签分类算法。该算法首先通过建立相关性矩阵表示出包内示例的相关关系,每个多示例包由一个相关性矩阵表示;然后建立基于不同尺度的相关性矩阵的核函数;最后考虑到不同标签的预测对应不同的核函数,引入多核学习构造并训练针对不同标签预测的多核SVM分类器。图像和文本数据集上的实验结果表明,该算法大大提高了多标签分类的准确性。

融合多特征信息的联合概率数据关联算法

针对传统联合概率数据关联(JPDA)算法仅利用传感器状态测量信息的不足,提出了一种融合目标多种特征信息的改进JPDA算法。该算法首先根据各种特征信息和目标之间关联度的定义,计算出各种特征信息的测量值与目标之间的关联度矩阵,然后利用D-S证据理论融合状态测量和多种特征信息,最后用融合后的关联概率修正JPDA算法得到的关联概率,以此对目标的状态进行更新。仿真实验表明,与原有的JPDA算法相比,所提改进算法的跟踪误差可降低约27至60个百分点。

基于MFOA-SVM算法的乳腺肿瘤识别

针对乳腺肿瘤良恶性二值分类的特点,提出了一种基于修正的果蝇优化算法和支持向量机(MFOASVM)的乳腺肿瘤识别方法.为提高SVM分类器的泛化性能,将MFOA算法引入SVM,进而优化SVM中的惩罚参数和核函数参数.为了综合评估提出算法的有效性,在威斯康新诊断乳腺癌(Wisconsin diagnostic breast cancer,WDBC)数据集进行了实验对比分析.实验结果表明:MFOA-SVM与BP,LVQ及PSO-SVM 3种方法相比,其分类准确性和稳定性显著提高.

基于距离阈值聚类的关键帧提取方法

传统聚类方法在关键帧提取过程中对初始中心敏感,须人工估计聚类阈值.对此,本文提出了一种基于距离阈值聚类的关键帧提取方法,实现了关键帧提取中聚类中心的有效确定和阈值选取.该算法首先提取视频帧的特征,基于特征向量密集采样定义距离阈值,依据帧间相似度和阈值确定初始聚类中心位置和个数;然后使用K-means算法优化初始类心,对优化后位置相近的聚类簇进行合并得最终聚类结果;最后提取距离聚类中心最近的帧作为视频关键帧.实验表明,该方法适应性强,能根据不同视频类型有效地提取出合适数目的关键帧.

基于网格技术的校园VOD系统的研究

提出了一种基于网格技术的校园VOD系统的实现框架,描述了系统的硬件构成和软件层次体系结构,提出了一种对点播任务的自适应调度算法。

基于特征融合的注意力双线性池细粒度表情识别

面部表情的细微差异可能传达出截然不同的情绪,使得表情识别成为一项颇具挑战的任务.本文提出一种基于特征融合的注意力双线性池模型FFABP,用于捕获、融合二阶局部特征和一阶全局特征,实现细粒度特征与粗粒度特征的融合.该模型在双线性池模型的基础上引入注意力机制,利用双线性池模型的高维空间表示捕获表情之间的细微局部差别,借助注意力机制突出特征图中重要空间位置的作用;并使用自注意力模型来学习不同区域特征之间的依赖关系,从而获得图像的全局几何特征.实验表明,与现有的其它模型相比,本文模型在数据集FER2013和CK+上能够获得较好的性能表现和鲁棒性.

基于改进的交叉二次判别分析的行人再识别

行人再识别的任务是匹配不同摄像机在不同时间、地点拍摄的人体目标.受光照条件、背景、遮挡、视角和姿态等因素影响,不同摄像机下的同一目标差异较大.针对交叉二次判别分析算法(XQDA)中的矩阵奇异问题,本文提出了一种基于PLDA改进的交叉二次判别分析方法,即PLDA-XQDA算法.在PRID 2011,i LIDSVID数据集上进行实验,结果表明:本文方法与已有的基于视频的度量学习方法相比,PRID 2011和i LIDSVID数据集匹配率分别提高了1.23%和1.07%;与已有的基于图像的度量学习方法相比,PRID 2011和i LIDS-VID数据集匹配率分别提高了12.92%和15.34%.