一种高空坠楼监测预警系统研究

针对儿童高空坠楼问题,本文利用目标检测与目标测距技术设计了一种高空坠楼监测预警系统.系统改善了现有YOLO目标检测算法模型过大参数量过多的问题,同时还借助单目摄像头测距方法设计了一种新的危险距离测量算法.实验结果表明,改进后的目标检测算法在保证其他参数相差不大的情况下,model size与比原来的YOLOv8n降低了1.99 MB,parameters比原始模型降低了1.039×109.新设计的危险距离测量算法在4个不同场景100组数据中横向误差均值为2.29 cm,纵向误差均值为3.16 cm,危险监测预警准确率92%.综合说明,本文设计的高空坠楼检测预警系统准确性高、实用性强,有较高的社会应用价值.

基于改进LadderNet的视网膜血管分割应用

视网膜血管的分割有助于辅助医学工作者对眼部或全身性疾病进行诊断和治疗。为进一步提升视网膜血管的分割精度,改进LadderNet架构应用于视网膜血管分割。首先结合DO-Conv,提出改进的池化卷积块替换LadderNet中的池化卷积层,保留强上下文特征;其次引入不平衡注意力模块应用在改进LadderNet网络末端,处理血管和背景,以及粗血管和细小血管之间的类不平衡问题。所提的方法在数据集DRIVE上实验得到AUC、SE、SP评价指标值分别为0.9564、0.7863和0.9802。实验结果表明,改进LadderNet对提升视网膜血管分割精度有一定的作用。

基于深度学习的视网膜血管分割方法综述

视网膜血管形态对各种眼科疾病和躯体疾病的诊断具有重要意义,基于深度学习的视网膜血管分割技术近年来备受关注。为帮助研究人员快速了解基于深度学习的视网膜血管分割的研究进展,构建更先进、更鲁棒的网络分割模型,回顾了近6年视网膜血管分割方面的学术论文,分别概述了基于全卷积神经网络架构的分割方法、基于U-Net的分割方法和基于GAN的分割方法,讨论了基于深度学习的视网膜血管分割技术的优缺点。

分布式大型网络数据库的信道属性权重分配方法

在所需分配信道量很多的情况下,传统方法信道分配准确性低,忽略了对信道分配公平性的考虑,导致通信过程中干扰增加。为此,提出一种新的分布式大型网络数据库的信道属性权重分配方法。通过建立分布式大型网络数据库干扰模型。依据建立的干扰模型,结合流量负载与干扰对链路权重进行设置,将属性权重当成依据确定信道优先级,令权重高的链路优先选择信道。属性权重的分配非常关键,依据信道属性权重的分配主要受属性关键性影响的特性,给出信道属性权重分配公式,获取不同信道属性分配的权重。当前得到的权重为静态权重,为了改善实用性和动态性,提出属性权重的动态迭代学习方法,在原有方法的基础上通过梯度下降法实现信道属性权重调整,达到信道属性权重分配的目的。结果表明,所提方法的信道利用率可达到92. 31%。可见所提方法分配结果公平、干扰少,整体性能优。

无线传感器网络中敏感数据分布密度控制方法研究

为了解决传统基于参数可变遗传方法对无线传感网络敏感数据分布密度控制不健全,导致敏感数据分布密度失衡,且能量消耗过高的问题。提出基于改进差分蜂群算法的无线传感器网络节点分布密度控制方法,其综合考虑节点信息感知和信息传递的能耗,对圆形区域和带状区域的节点能耗进行分析,从理论上分别给出适用于这两种场景的节点非均匀分布方法,在此基础上采用改进差分蜂群算法,通过以网络覆盖率为目标函数对覆盖区域的节点进行分布密度优化控制,实现节点中敏感数据分布密度的均衡控制。实验结果说明,所提方法可实现节点中敏感数据分布密度的均衡控制,降低能量消耗。

依托学科竞赛培养工科应用型人才的实践创新能力探析

为了培养适应经济社会发展所需的高素质创新型人才,积极构建了一个学科竞赛和教育教学改革相融合的新的人才培养模式,注重学生的主体地位,倡导自主学习,培养学生的实践能力和创新能力。提出了以学生为主体、教师为主导、企业参与指导的三维一体的学科竞赛指导模式,为培养实践创新性人才奠定基础。

一种自适应的无线传感网络信道传输算法

为减少无线传感网络节点在传输数据时争用信道过程中出现的传输冲突概率,提高信道的传输效率,提出一种自适应的无线传感器网络信道传输算法。该算法采用马尔可夫模型来描述节点争用信道的过程,并针对网络系统内部多信道的互相作用及信道状态的多变性,提出一种自适应的传输模型。

基于非平稳时域模型的无线网络信道传输算法

为了减少无线传感器节点在争用信道时出现的传输冲突概率,提高信道的传输效率,提出一种基于非平稳时域模型的无线传感器网络信道传输算法。上述算法首先采用马尔可夫模型来描述节点争用信道的过程,接着针对网络系统内部多信道的互相作用及信道状态的多变性,提出非平稳时域的一体化传输模型。通过该模型计算出信道处于空闲状态并且被选择作为传输信道的概率,可以避免节点传输数据时占用繁忙信道而对其它传输任务带来干扰。并且采用了基于服务质量(Quality of service,QoS)分析的信道模型优化,针对信道传输冲突概率以及数据包成功传输概率进行分析,得到信道的QoS评价公式,从而选择最佳的传输信道来提高网络的数据传输效率及能量效率。仿真结果表明,上述算法的平均数据包碰撞概率仅为16.7%,平均数据包成功传送率为81.9%,在仿真中均优于对比组算法。

独立学院大学计算机基础教学改革的研究与实践

大学计算机基础课程的教学内容近年来不断变革,为了提高学生学习的效果,必须对教学内容、教学方法和教学手段等进行改革,通过新颖的教学内容与案例,优化教学过程,完善考核机制等方面入手,提升大学计算机基础课程教学的质量和效率,从而达到大学计算机基础课程教学以"夯实基础-面向应用-培养能力"为培养目标.

独立学院计算机专业英语教学改革的研究与实践

计算机专业英语是计算机专业基本课程之一。为了提高计算机的专业英语教学质量,针对当前独立学院计算机专业英语教学的现状深入地进行探讨和研究,分别从教材选取问题、教学方法和学生自身的学习情况等方面出发,并提出几种互动的教学改革方法。

三支决策方法在高校学科竞赛人才选拔与培养中的应用

大学生学科竞赛作为促进教改发展、培养优秀创新型人才的重要手段,越来越受到高校重视。针对高校学科竞赛人才选拔与培养过程中的种种不确定因素,从成本-效益的角度出发,基于三支决策理论,提出了一种新的分类培养模式。介绍了三支决策理论和基于决策粗糙集的模型;综合考虑竞赛目标和培养成本,制定了学生分类指标体系,建立了培养价值分类模型;此外,给出实施步骤与应用方案;最后,以成功的应用实例,证明了在对学生信息掌握不全、培训资源有限的情况下,三支决策模型是一个很好的权衡资源和效益的决策框架。

基于OBE的工科专业课课程思政多元化立体式构建研究

在“大思政”和“新工科”背景下,将“课程思政”应用到工科专业课程实际教学中,以德、法、技、文、素多元化的课程思政教学元素构建一套基于OBE理念下的多元化立体式的专业课课程思政教学模式。在工科专业课程的教学过程中,基于OBE理念对工科专业课程从教学目标、内容、方式等全方位进行课程思政的一体化教学设计,为高校工科专业课程思政教育模式改革提供借鉴。

基于常微分方程的城市密集交通流疏导模型

针对传统密集交通疏导模型未在疏导过程中设置合理约束条件,导致计算速度慢、稳定差等问题,提出基于常微分方程的城市密集交通流疏导模型。针对交通流量动态特征,使用常微分方程构成多阶方程组,对不同时刻下的交通流量实行预测。使用有向图描述城市交通道路,遵循疏导简化最优原则,获得交通流量非线性变化函数。根据多解方程组的流量预测结果,考虑疏导过程中的约束条件,完成对疏导离散时间的修改。并在模型梯度的基础上,计算获取密集交通流量最佳疏导轨迹。通过仿真验证了上述方法具计算耗时短、稳定性强,可有效解决道路交通拥堵问题。

关于车辆通行道路堵塞优化模型预测仿真

对车辆通行道路堵塞的优化预测,能够有效提高道路通畅度。对道路堵塞预测进行模型构建分析,需要确定事故横断面的输出率之间的关系,对车辆的平均排队长度进行计算,完成对车辆通行道路堵塞的预测。传统方法建立统一的线性规划模型,对信号配时以及车道分配进行分析,但忽略了对车辆的平均排队长度的计算,导致预测精度偏低。提出基于M-M-1-K的智能交通下车辆通行能力预测模型建立方法,确定车辆通行过程中,两车之间的最短距离,通过分析车辆实际通行能力的计算公式,对基本通行能力进行计算,确定道路堵塞时车辆的平均到达率和该事故横断面的输出率之间的关系,并利用M-M-1-K排队模型,对车辆的平均排队长度进行计算,从而分析道路堵塞时车辆的通行能力,建立智能交通下车辆通行能力预测模型。实验结果表明,所提方法能够准确对车辆的通行能力进行预测,且预测的及时性较好。

基于STEAM的新工科产学教融合模式的探索

在“新工科”的时代背景下,探索“新工科”专业基于STEAM的产、学、教融合模式。该模式注重跨学科知识框架的构建,注重问题与企业实际工程项目联系,以培养学生解决专业领域复杂工程问题的能力、沟通协调能力、团队合作能力、独立思辨能力和创新实践能力,促进发展“新工科”专业应用型人才培养。

新工科下基于OBE的IT应用型人才培养模式研究

近些年的改革和实践过程中,对于学生应用能力的培养工作不断加强,积极采用了各种新型教育教学理念,其中成果导向教育(OBE)由于其独有的优势受到了人们的广泛关注。通过采用这种教育理念,可以有效提升学生对知识的整体应用能力,在未来的工作中具备核心竞争力。

分布式失效检测算法的研究与分析

在受限异步假设的前提下,本文提出了基于"存活授权/自杀失效"方法的分布式失效检测算法,并从用户进程角度给出了完整性和精确性的定义。