OBE理念下“现代汉语”课程教学目标达成度研究

文章首先对OBE理念下教学目标达成度进行了概述,然后从课程具体教学目标、毕业要求指标点、教学内容及环节三个方面阐述了OBE理念下“现代汉语”课程教学目标达成度的内容,最后说明了OBE理念下“现代汉语”课程目标达成度的考核方法。

基于随机映射的快速图像修复算法

传统基于样本块的图像修复方法是在图像全局区域内循环搜索最优相似块,且结构传播过程易受置信因子影响,使得算法运算量大、时间长、效率低.针对以上问题,提出基于随机映射的修复算法.该算法采用随机映射的方法搜索与待修复区域在结构和纹理相似的样本区域,去除冗余的样本搜索空间;其次优化了基于置信因子和边缘信息的优先级计算方法,改进了最优相似块的计算方法,增强了图像结构传播的正确性.实验结果表明,该方法的修复速度比传统方法提高了5～10倍,且增强了图像修复效果.

基于邻域结构和高斯混合模型的非刚性点集配准算法

非刚性点集配准算法在实际应用中要求对噪声、遮挡或异常点具有很好的鲁棒性。该文采用高斯混合模型并结合点的邻域结构信息实现非刚性点集配准。使用高斯混合模型表示模型点集,通过高斯径向基函数构建变换模型。并根据点的邻域结构信息决定高斯混合模型中每个高斯组成部分所占的比例。在EM算法的期望步(E-step)阶段求解点的对应关系,在最大化步(M-step)阶段求解异常点比例系数和变换的闭合形式解,直至算法收敛得到最优解。通过在合成数据和实际的视网膜图像上的实验,与目前几种先进的点集配准方法进行了比较,证明该算法具有较好的配准效果和鲁棒性。

基于区域分割和均方误差改进的图像修复算法

基于样本块的Criminisi图像修复算法在搜索匹配块时,使用全局搜索并用均方误差(sum of squared differences)来衡量样本块差异。该方法存在搜索范围过大,效率较低,仅考虑颜色的差异,容易导致修复结果边界错位等不足,本文提出了一种基于区域分割和均方误差改进的图像修复算法。为了提高样本块匹配速度,先采用区域分割法分割整个图像区域,使待修复样本块只在对应区域内搜索。在比较样本块差异时,本文算法对颜色差异、纹理差异、曲线特征差异进行了加权综合,从而保证了修复后图像在颜色和纹理上均与已知区域保持一致,解决了Criminisi算法效率低且容易出错等问题。实验结果表明本文算法修复结果在执行效率、视觉效果上要比Criminisi算法好。

基于关联分析的IDS报警信息的研究与设计

入侵检测系统的大部分报警事件之间都存在某种联系,通过对这些报警信息的关联分析,对解决目前入侵检测系统所存在的误报、漏报、重复报警、报警信息层次低等问题,具有重要的意义。该文基于因果关联方法,建立了一个入侵检测系统关联分析模型,该模型的关联分析过程分为聚合和关联分析,可以对不同入侵检测系统产生的报警信息进行关联分析。

基于深度信息的图像修复算法

针对图像修复结果中存在物体结构上的不连续性和不完整性的问题,提出一种基于深度信息的图像修复算法。首先,通过建立平面参数马尔可夫模型来推测图像中像素点所在场景空间中的深度信息,从而划分出图像中的共面区域,定位匹配块的目标位置;其次,根据透视投影原理推导出相应的变换矩阵,指导对匹配块的几何变换;最后,设计含义深度项的目标代价函数,通过全局优化选择最优修复效果。实验的主观效果对比和峰值信噪比(PSNR)数据都表明该方法更为优越。

基于平面结构信息的图像修复

由于不准确的相似度量无法匹配到合适的样本块,使基于块匹配的图像修复算法在修复建筑场景图像时出现结构和纹理上的不连贯现象。为此,提出利用图像平面结构信息指导块匹配的图像修复方法。通过估计平面投影参数,将已知区域分割成平面,并分析相应的结构信息。根据块偏移和变换的先验概率将平面结构信息转换成目标函数的约束条件,进而指导基于块匹配的图像修复。对颜色项加以改进,引入平面项和梯度项到块距离函数中以度量块间的相似性,减少修复图像中因不准确块匹配而产生的模糊现象。实验结果表明,该算法不仅能够快速有效地对缺损图像进行修复,而且能够保证图像修复后的结构连续性和纹理平滑性。

一把打开西夏文献宝库的钥匙——《夏汉字典》出版述评

在举国上下认真学习努力贯彻党的“十五大”精神,并大力加强社会主义物质文明和精神文明建设之际,李范文先生编撰的《夏汉字典》出版问世了,这是宁夏精神文明建设的重大成果,是宁夏社会科学界乃至国际西夏学界的大事.1997年10月16日,宁夏社会科学院邀请宁夏回族自治区的专家学者40余人在银川隆重举行了《夏汉字典》的首发式.中共宁夏回族自治区党委副书记马启智、自治区人大副主任杨惠云、自治区政协副主席郝廷藻、自治区党委宣传部副部长兼宁夏社会科学院党组书记张怀武、中共银川市委书记陈育宁等党政领导亲临会场祝贺,并发表了热情洋溢的讲话.《夏汉字典》的出版单位中国社会科学出版社因故未能派人参加这次首发式,他们专门发来了祝贺信.

“现代汉语”课程思政教学的探索与实施路径

“现代汉语”课程思政教学应以一种润物无声的方式融入思政内容,潜移默化地提升学生的思想道德品德素养。“现代汉语”课堂上教授的教材主体知识、融合的生活中的语言现象和中小学语文教学案例,都能巧妙地融入思政元素,让课程不仅成为获取专业知识的途径,也是塑造人格和品德的重要平台。

计算机导论在应用型本科院校的教学探讨

计算机导论课程的主要作用是引导计算机专业的大一新生能够顺利的导入到计算机专业课程的学习,为以后的专业课程学习甚至整个学习生涯打好扎实的基础。针对当前教学模式存在的问题,本文着重从教学内容和方法进行研究,提出了适用于培养高水平应用型本科人才的计算机导论的教学方案,以期充分发挥其专业性的引导作用,激发新生对计算机专业的兴趣,提高计算机导论的教学质量。

依凭介词“矜”的形成与发展

在语义演变上,“矜”的本义是表示“矛柄”,后转喻为“握持”义动词。在“矜•NP”句法格式中,由于N P语义范域扩大,“矜”由“握持”义虚化为“倚仗”义;再在“矜•N P•V_(2)”中,经“背景—焦点”认知机制进一步虚化出句法层面的“依凭”义,实现“去语义化”。在句法演变上,“矜•N P”扩展为“矜•N P•V_(2)”,经重新分析发展为依凭介词。“矜”语义过于复杂,而且语法化源义与本义距离较远,加之依凭介词系统其他成员过于强大,故其终止介词化。

手机加速度传感器系统误差校正方法研究

针对加速度传感器低精度的问题,提出一种基于手机多姿态获得MEMS加速度传感器系统误差的模型。通过求解不同姿态下的观测数据n维非线性方程组得到误差值,经该模型校正后,加速度数据精度相较单姿态模型的方法有较大提高。校正前静止状态下加速度传感器的3轴合加速度数值变化范围为9.56~10.10 m/s 2,校正后静止状态下加速度传感器下3轴合加速度数值变化范围为9.78~9.86 m/s 2,更接近真实的重力加速度。这为室内定位中利用步长推算位移提供了更精确的识别方法。

基于多特征和流形排序的显著性检测

显著性检测近年来得到广泛关注,其中基于流形排序的显著性检测取得了较为理想的效果。但该方法用颜色平均值来描述图像单元,这就使得图像单元内的细节信息被忽略。此外,根据人类视觉系统,人眼对颜色、纹理等多种特征敏感,而单一的颜色均值信息只能从单一角度描述图像,不能够全面立体地刻画图像内容。因此,提出了采用多个特征从多个角度对图像内容进行刻画。在公共数据集上的实验结果表明,所提出方法能够得到较好的检测效果,优于所有对比方法。

融合深度特征和多核增强学习的显著目标检测

目的 针对现有基于手工特征的显著目标检测算法对于显著性物体尺寸较大、背景杂乱以及多显著目标的复杂图像尚不能有效抑制无关背景区域且完整均匀高亮显著目标的问题,提出了一种利用深度语义信息和多核增强学习的显著目标检测算法.方法 首先对输入图像进行多尺度超像素分割计算,利用基于流形排序的算法构建弱显著性图.其次,利用已训练的经典卷积神经网络对多尺度序列图像提取蕴含语义信息的深度特征,结合弱显著性图从多尺度序列图像内获得可靠的训练样本集合,采用多核增强学习方法得到强显著性检测模型.然后,将该强显著性检测模型应用于多尺度序列图像的所有测试样本中,线性加权融合多尺度的检测结果得到区域级的强显著性图.最后,根据像素间的位置和颜色信息对强显著性图进行像素级的更新,以进一步提高显著图的准确性.结果 在常用的MSRA5K、ECSSD和SOD数据集上与9种主流且相关的算法就准确率、查全率、F-measure值、准确率一召回率(PR)曲线、加权F-measure值和覆盖率(OR)值等指标和直观的视觉检测效果进行了比较.相较于性能第2的非端到端深度神经网络模型,本文算法在3个数据集上的平均F-measure值、加权F-measure值、OR值和平均误差(MAE)值,分别提高了1.6%,22.1%,5.6%和22.9%.结论 相较于基于手工特征的显著性检测算法,本文算法利用图像蕴含的语义信息并结合多个单核支持向量机(SVM)分类器组成强分类器,在复杂图像上取得了较好的检测效果.