我国高校国际化办学策略探析

教育全球化是不可逆转的历史潮流,推动着现代高等教育观念的深刻变革,并为我国高校发展带来艰巨挑战和重大机遇。我国高校国际化办学实践在理念、思路和内涵上还存在一些亟待解决的问题。必须从战略高度认识国际化办学的重大意义,切实转变观念,强化战略研究,提升办学实力,发挥比较优势,丰富办学内涵,抢抓中国高校跨越式发展的历史机遇。

对高校毕业生公务员考试指导工作的理性思考

加强大学毕业生公务员考试指导工作,是高校拓展毕业生就业渠道的现实需要和对人才强国战略的有力支持;提高公务员考取率,重在培养毕业生公务员职业兴趣、素养和应试能力。

关于创新高校人力资源管理与开发机制的思考

高校的人力资源作为一种特殊的人力资源,除具有一般人力资源的特点外,还具有人力资本丰富、可以复制和创新、个体需求多样、主观能动性和流动性强等特征。要实现高校人力资源的科学管理与合理开发,就需要在管理与开发的观念、原则、方法和制度建设等方面不断创新,从而建立与高校人力资源特征相适应的高校人力资源管理与开发的长效机制。

高校人力资源管理实践中应妥善处理的几个问题

高校人力资源管理实践中,要充分尊重高校人力资源管理环境,突出人力资源战略决策性地位,抓住人力资源管理作用于办学活动的关键环节,并灵活选择管理途径和方法。高校人力资源管理实践中,要充分尊重高校人力资源管理环境,突出人力资源战略决策性地位,抓住人力资源管理作用于办学活动的关键环节,并灵活选择管理途径和方法。

远距离运动车辆快速跟踪与定位系统设计

为快速跟踪及定位远距离的运动车辆,本文设计了利用单目相机与激光望远测距仪的定位系统。此定位系统装备单目相机、望远测距仪与角度传感器,采用LK光流算法实时跟踪既定目标,构建了相机、测距仪、目标的坐标方程式模型,可实时解算100~300 m外运动目标的位置。该定位系统无需在被测运动车辆上安装任何设施,即可对合作或非合作目标实现跟踪定位。本文以汽车作为运动目标,使用高精度的CORS系统进行精度验证,该系统实时跟踪定位的精度可保持在亚米级。

利用激光点云的城市无人驾驶路径规划算法

为了解决随机采样算法受感知环境不确定性影响下的弱鲁棒性以及弱可靠性问题,采用一种基于激光空间势场的渐优随机采样算法框架来设计符合无人驾驶需要的规划算法。针对感知环境的不确定性,首先基于势场原理与激光障碍物点云构建一个融入了斥力场的规划空间,解决激光障碍物提取中的过分割等问题。其次,利用规划空间来处理随机采样算法中的采样策略、最优母节点选取策略、修剪策略以及最终路径选择策略。再次,在算法中加入了Anytime策略来提高优化解的利用率,使得算法的计算效率满足无人驾驶实时性的要求。同时,为了保证无人驾驶中规划路径的鲁棒性与可靠性,创建了一个综合5重因素的代价函数来选择最优路径,并根据不同的无人驾驶场景来调整相对应的参数;最后在城市测试道路上进行了实地测试。结果表明:设计的算法框架能够适应最高时速40 km·h-1的城区驾驶环境,并能完成跟驰、换道、融入以及静动态障碍物的避障决策。在与SST算法的对比试验中,所提出的算法在各个试验中的轨迹、方向盘转角以及速度的平滑性都优于SST算法,其轨迹与障碍物的距离也优于SST算法。

渐优随机采样算法在结构化道路无人驾驶中的应用

为了解决随机采样算法在结构化道路无人驾驶应用中无法优化收敛的问题,采用渐进优化的采样算法框架设计符合驾驶需求的规划算法。针对渐进优化算法的耗时问题,首先选择不需要Steer(转向函数)的SST算法作为基础框架以规避求解边界值问题。其次,算法融入"Anytime"策略以提高优化解的利用率。再次,改进的闭环控制策略能减少车辆的实际轨迹与规划路径的误差。在设计的闭环策略中,应用4-D车辆运动模型以保证规划路径符合车辆的实际运动轨迹。为了保证驾驶的安全和舒适,设计了一个综合四重因素的代价函数,且根据不同的驾驶场景调整相应的权重参数。最后,利用真实的无人车在无人驾驶城市测试道路上进行测试,测试场景包括前方静态障碍物躲避、前方动态障碍物跟随以及超车和复合动静态障碍物。测试中,采用车辆的速度和转向数据代表算法的优化收敛特性和运动平稳性。研究结果表明:设计的算法能在时速30km·h-1下完成避障、跟车、超车等机动;无人车在跟驰决策下可保持30km·h-1的最高速度,在避障过程中可实现最高15km·h-1的速度,在跟车决策下可根据前车速度变换自身速度以保持合理的车距和运动平滑性。