新工科背景下地方高校人工智能专业人才培养模式探索

“新工科”建设已成为我国高等工程教育的发展方向,人工智能也上升为国家战略,地方本科高校如何在新工科背景下探索人工智能人才培养模式是一大挑战。本文分析了地方高校人工智能专业人才培养模式的现状,围绕服务地方和工程应用型培养特色,以南阳理工学院人工智能专业为例,从人才培养目标和毕业要求的设定、专业方向的设立、专业课程体系的构建和实践环节设定等方面探索新工科背景下的地方高校人工智能专业人才培养方案的构建。从多级创新教学体系的构建及协同保障下的人工智能特色实践创新平台的构建来探索地方高校人才培养模式的创新。

Python程序开发课程的对分课堂教学

针对当前高校课堂以教师为中心、师生教学行为分离的问题,提出基于对分课堂的Python程序开发课程教学模式,从课前(预习)—课中(讲授—隔堂讨论)—课后(内化吸收)3方面探讨教师和学生的角色如何随课堂环节的推进而不断变化,介绍具体教学实践过程。

基于达成度评价的软件类课程考核评价方式研究与实践

针对工程教育认证背景下软件类课程考核评价存在的问题,以面向对象程序设计课程为例,提出以能力考核为中心的过程化考核和期末考试结合的考核体系,介绍利用在线评测系统构建随堂考核、实验考核、综合项目考核和社团考核4个阶段的过程化考核过程,激发了学生学习的积极性和主动性,促进了学生动手实践习惯的养成,提高了学生综合应用能力和创新能力。

软件工程专业学生创新能力培养

面对我国软件从业人员需求和培养之间的矛盾,分析软件工程专业创新人才培养中的问题,提出该专业创新能力培养的具体措施。这些措施的应用大大提高该专业学生的实践动手能力和创新能力,提高学生的专业对口就业率。

基于Android平台的数独游戏设计与实现

该文开发了益智类数独手机游戏。该游戏以多种输入方式及良好的用户界面呈现丰富的数字谜团,为各种用户提供一个简单小巧的娱乐平台。游戏基于Android平台开发实现,可以运行于任意主流的Android手机中。

基于OBE的Python程序开发线上线下混合教学模式设计与实践

针对地方应用型本科院校Python程序开发课程教学中存在的课下预习积极性不高,课堂听课注意力不集中、参与度低和师生互动少,课上课下动手实践应付等问题,提出基于OBE的线上线下混合教学模式,介绍具体教学实践过程,说明教学效果并提出反思。

飞行员心理测试系统

该系统将三层C/S技术、多媒体技术和软件加密技术、计算机网络技术和数据库技术相溶合,实现了对被测人员心理素质的测量,实现了飞行员选拔的公平、公正,节省了测试时间,实现了自动进行心理量表的转化和成绩的分析和打印。该系统使飞行员选拔公平、公正,提高了选拔的质量和效率,有一定的实际意义。

基于PB利用摄像头批量采集照片系统的实现

目前,大量数码照片的采集在各方面有广泛的应用,使用常用的摄像头结合数据库技术进行批量数码照片的采集,可以降低成本,提高效率,解决现有数码照片采集中的一系列问题。介绍了一种使用PowerBuilder工具开发的基于摄像头和数据库技术实现的批量照片采集方法,实现了快速大批量的照片采集,解决了目前照片采集方式存在的问题,满足大量照片采集的需要,提高了工作效率、节约了时间和成本。该方法在考试系统的考生照片采集中进行了应用,取得了较好效果。

考试系统防作弊功能的实现

本文分析了考试系统中考生可用的作弊手段和防止作弊的具体方法及特点,使用钩子技术、包过滤技术、API调用技术、消息拦截技术、回调技术和随机组卷技术,有效阻止利用网络进行作弊、U盘接入电脑作弊、偷看、使用考试禁用的软件作弊、替考等作弊手段,同时给出了具体实现的关键代码。

ORACLE透明网关技术实现异构数据库互连

介绍了一种基于Oracle透明网关技术实现异构数据库访问的详细过程和注意事项,以满足企业多数据库平台的数据共享和实时访问的需要。

软件卓越工程师培养中数据库原理及应用课程教学改革与实践

分析了数据库原理及应用课程传统的教学过程中存在的教学内容及次序不合理、教学方法和手段缺乏多样性、教学资源不丰富、实践教学形式单一、考核方式沿袭传统的应试模式等诸多问题,结合软件工程卓越工程师人才培养中对该课程的知识能力要求,提出了课程改革的基本思路,并从优化教学内容和次序、改进教学方法、立体化课程资源辅助平台建立、考核方式改革等方面进行了教学改革,取得了较好的效果。

计算机软件类考查课教学改革与探索

考查课是高校课程体系中的重要组成部分,是培养学生综合素质不可或缺的条件,但考查课的教学往往达不到预期效果。本文主要从教师与学生的"教"与"学"的过程、以及规范课程运行机制入手,重点对考查课考核过程进行改革,建立基于CDIO模式的过程化考核,提高了学生学习考查课的积极性,提高了考查课的教学质量。

基于有监督对比学习的遥感图像场景分类

针对遥感场景图像中复杂背景以及类内多样性和类间相似性影响场景分类性能的问题,提出一种基于有监督对比学习的遥感场景分类方法。该方法包含判别性特征学习和线性分类两个阶段。在判别性特征学习阶段,引入有监督对比损失以拉近同类场景间的距离并增大不同类场景间的距离,提高类内多样性和类间相似性场景的判别能力;然后引入门控自注意模块对无用的背景信息进行过滤且聚焦关键场景区域,提高复杂背景的场景识别;最后引入一个预训练的Inception V3语义分支,把语义分支和原始模型提取的特征进行融合增强特征判别能力,以提高场景分类的整体性能。线性分类阶段通过对特征学习阶段训练的模型进行微调获得分类结果。在AID和NWPU-RESISC45数据集上的综合实验证明了所提方法的有效性。

在PowerBuilder中用Flash控件制作动态启动封面

很多大型应用程序都有启动封面，如Word等办公系列软件和Power Builder（以下简称PowerBuiledr）等编程软件。这个封面一般都叫做Splash封面。通过Spblsh封面，除了显示应用程序名称和版权等提示画面，还可避免由于应用程序启动前进行大量数据初始化化时，用户较长时间的等待，给应用程序增添了许多动态特性和专业规范。但这些splash封面通常只包含静态的图片和文本对象，常常显得比较单调。

多学科通用考试系统的设计与实现

当前流行的网络考试系统很多,但好多不能多学科共用,不能有效防止作弊,研究开发了一套多科目同时考试且能有效防止考生作弊的多学科通用考试系统,提出了划分成考务管理、组卷、监考、改卷和在线考试五个子系统的系统方案,对各个子系统涉及的功能模块和具体功能进行阐述。经在校学生多次考试验证,实现考试管理中的组卷、改卷、监考和成绩生成的自动化,实现了多科目同时考试,同时有效预防了考试作弊。

基于生成对抗网络的半监督遥感图像场景分类

提出使用生成对抗网络(generative adversarial networks, GAN)的半监督遥感图像场景分类模型,该模型引入了密集残差块、预训练的ResNet50 V1网络及特征融合思想、金字塔卷积和谱归一化增强判别网络的特征表示能力,以提高半监督分类性能。密集残差块的引入可以提高生成网络生成图像的质量,同时增加判别网络提取特征的判别能力;通过微调预训练的ResNet50 V1网络提取输入图像的语义特征,并与原始判别网络的特征融合进一步增强特征判别能力;金字塔卷积利用不同类型、大小和深度的滤波器来捕获图像中不同层次的细节;谱归一化能够稳定GAN的训练过程从而提高分类精度。在公开的EuroSAT和UC Merced数据集上的实验结果表明,提出的模型获得了最高的分类精度,尤其在仅有少量有标签样本的情况下取得了明显更高的精度。

基于谱归一化条件生成对抗网络的图像修复算法

基于生成对抗网络的图像修复算法在修复大尺寸缺失图像时,存在图像失真较多与判别网络性能不可控等问题,基于谱归一化条件生成对抗网络,提出一种新的图像修复算法。引入谱归一化来约束判别网络的判别性能,间接提高修复网络的修复能力,并根据控制判别网络性能对谱归一化进行理论分析。通过类别信息约束特征生成,保证修复图像的内容不变性,引入扩展卷积算子对待修复图像进行像素级操作,解决修复图像缺乏局部一致性的问题。在此基础上,运用PSNR、SSIM等图像评价方法及分片Wasserstein距离、Inception分数、流形距离度量、GAN-train和GAN-test等流形结构相似度评价指标对修复图像进行综合评价。实验结果表明,与CE、GL等算法相比,该算法获得的修复图像在主观感受和客观评价指标上均有明显提高。

基于DCT与自适应人类学习优化算法的图像匹配算法

为提高图像匹配的精度和速度,利用离散余弦变换(DCT)和自适应人类学习优化算法(ASHLO),提出了一种快速并且抗噪性强的图像匹配算法。该方法利用当前搜索位置子图像和模板图像离散余弦变换后的参数构造适应度函数,经过迭代寻优寻找最优匹配位置。将该算法在正常情况下以及不同噪声情况下与穷举法、基于粒子群算法(PSO),基于人工蜂群算法(ABC)的图像匹配算法进比较。实验结果表明,该算法可以获得较高的准确率,成功匹配率约95%,且速度快,抗噪性强。

基于3G的移动雷达车辆超速检测系统的设计与实现

随着国内车辆保有量的增加,交通管理部门的工作量也相应快速增加,针对现有车辆测速系统低速、低效、非实时的缺点,采用3G网络和雷达测速技术开发了一种新型的移动雷达车辆超速检测系统;通过3G网络进行测速数据的无线远程传输,借助第三方的认证服务器实现3G网络下的视频实时远程无线点播;使用固定和移动终端接入和访问技术,采取FLV视频编码格式,实现了测速视频信息的即时传送;最后经过实际使用测试,该测速系统运行稳定可靠,检测精度高,具有一定的实用性和推广价值。