辅导员在研究生思想政治教育中的功能定位与实施途径

随着研究生规模扩大化、研究生教育国际化、研究生学习工作信息化、研究生思想多元化日益凸显,对研究生思想政治教育的现实需求越加强烈,充分发挥辅导员在研究生培育过程中的思想引领、政治保障作用,显得尤为重要。高校要把辅导员队伍的作用认识清楚、功能定位准确、实施途径到位,服务于立德树人这一根本任务,从而全面提升研究生综合素质。

研究生思想政治教育协同管理模式研究

加强和改进研究生思想政治教育是全面提升研究生素质与培养质量的重要举措。当前,国际国内形势发生深刻变化,给研究生思想政治教育工作带来严峻挑战,从理顺校院两级横纵关系着手,厘清研究生思想政治教育主体责任,建立落实教育主体责任考评机制,发挥研究生思想政治教育"三位一体"协同管理模式效用,促进研究生整体素质与培养质量的全面提高。

创新创业教育在思政教育中的定位及优化路径探析

创新创业教育与大学生思想政治教育在目标导向、价值引领、实践手段等方面,具有很强的关联性,将两者有机融合有着坚实的现实依据。创新创业教育作为高校人才培养的重要手段和重要载体,在思想政治教育工作中具有诸多的天然优势,高校应该充分利用好这个载体,从思想政治教育理论课、日常思想政治教育、组织育人系统构建、保障制度机制建设等方面改革创新,增强创新创业教育的思想政治教育功能,培育社会主义合格建设者和可靠接班人。

我国研究型大学学科特征及其建设模式研究

学科建设是创建研究型大学的关键,抓住学科建设这个纲,就可以纲举目张,使学校各项工作得以有条不紊地发展。结合当前国内外研究型大学学科建设现状,通过梳理提炼了研究研究型大学学科特征,剖析研究型大学学科建设存在主要问题,以"学术本位"为价值取向,提出适合我国研究型大学学科建设的思路与对策,为研究型大学学科建设提供参考。

我国氨氢动力海上船舶创新发展研究

航运业的迅猛发展使得传统船舶的能耗与环境问题日益显现,氨氢动力海上船舶将成为未来海洋交通运载工具的重要发展方向,从而有助于完成“双碳”目标任务和应对国际海事组织温室气体减排战略导向。本文研判了氨氢动力海上船舶的发展需求并全面梳理了国际发展现状,系统分析了氨氢动力海上船舶的关键技术体系,涵盖安全防护、燃料加注、氨重整制氢、海上船舶氨氢动力、可再生能源制氢、基于可再生能源的合成氨工艺、有害污染物排放处理;立足国情,论证提出了我国氨氢动力船舶的阶段性发展目标、上/中/下游的产业发展要素。研究建议,开展氨氢燃料供应体系、氨氢动力海上船舶基础设施建设等专项规划,加强支持性服务设施的维护,尽快积累工程化经验,为后续大规模产业链及基础设施建设提供依据,稳健推动氨氢动力海上船舶产业创新发展。

卓越计划视角下“Android程序设计”课程教学改革探究

针对"Android程序设计"课程建设问题,审视了目前国内高校Android应用程序开发人才培养要求,提出了课程范式性的教学内容与教学模式,以期实现学生能力与社会和企业有效接轨,使学生在知识储备、技术技能和学习能力等方面得到显著提升,使教师教学质量不断提高,确保课程的教学工作符合国家培养卓越人才的要求,适应日益增长的社会需求。

考虑舰载无人机的海战场作战物资保障中心选址及配置优化研究

俗话说:兵马未动,粮草先行.作战物资供应保障能力已经成为影响战争胜负的重要因素.传统的海战场作战物资保障大多采用有人船只在海面运送物资,运输速度慢,容易被敌军发现,可能产生人员伤亡.为提升运送效率、人员和物资的安全性,考虑采用舰载无人机的方式解决海战场作战物资保障中心的选址及配置问题.首先,构建了双目标非线性规划模型,并设计了一种结合自适应聚类算法和整数规划模型的两阶段决策方法对问题进行求解,分别得到物资运送时间最短的海战场物资保障中心选址方案、满足物资需求前提下成本最小的母舰和无人机的配置方案.最后,通过算例分析证实了本文提出方法的有效性和实用性,为海战场作战物资保障中心选址及配置提供了理论依据和决策支持,有助于增强海战场作战后勤保障能力.

基于GA优化BP神经网络辨识的Volterra级数核估计算法

为取得更有效的船舶运动预报效果,提出了一种利用遗传算法(GA)优化单输出三层反向传播(BP)神经网络辨识Volterra级数核的算法。在船舶航行姿态时间序列的混沌特性识别基础上,分析了GA、BP神经网络和Volterra级数模型的特征。利用GA优化BP神经网络获得最优的初始权值和阈值,根据BP神经网络算法求得最终的最优权值和阈值。进行Taylor级数分解,得到Volterra级数各阶核,对船舶的横摇运动时间序列进行多步预报。仿真实验表明:所提方法预报精度高、时间长,具有有效性和适应性。

基于水平集改进的水下目标轮廓提取方法

为以更快的计算速度提取到更加精确的轮廓,提出一种基于水平集改进的水下目标轮廓提取方法.即利用水下目标检测结果确定目标演化子区域,缩小目标区域范围,同时在目标检测结果中,根据目标高亮区和阴影区的位置,确定各个目标演化子区域初始闭合曲线的中心坐标,通过Vese-Chan分段常量四相水平集方法的演化函数进行目标高亮区和阴影区的轮廓提取.对不同原始声纳图像的实验比较分析表明,提出的水下目标轮廓提取方法具有较高的适应性和较快的计算速度,能精确地提取到目标高亮区和阴影区的轮廓.

动态场景中自适应去除外点的全局运动估计方法

为在动态场景图像序列中准确地完成全局运动估计,提出一种自适应去除外点的全局运动估计方法。对尺度不变特征变换(Scale invariant feature transform,SIFT)算法提取出的特征点利用最近邻搜索算法中的BBF(Best Bin First)方法进行匹配。为提高全局运动估计的精度,提出改进的随机抽样一致(RANdom SAmple Consensus,RANSAC)算法。此算法能够自适应地去除外点,即利用特征点运动矢量的方差控制迭代次数来进行外点的去除,最终通过摄像机运动模型实现准确的运动参数估计和背景补偿。对标准图像序列Coastguard和实际拍摄的动态场景图像序列的实验表明,提出的方法能够快速地完成动态场景中的全局运动估计与补偿,具有较高的精度和适应性。

变步长LMS算法相空间重构的AR模型预报仿真

研究船舶运动姿态预报问题,存在着预报精度不高和收敛速度慢的问题,根据船舶运动具有混沌特性的特点,提出了VSS-LMS算法重构相空间,建立AR预报模型,实现了对船舶运动姿态的预报仿真,提高了稳态的预报精度,并在初期就能很好地提高收敛速度。经实验证明,基于VSS-LMS算法的混沌相空间重构AR预报模型预报精度更高、预报时间更长,且具有更快的收敛速度,为船舶运动姿态实时在线预报提供了理论依据。

改进的MRF水下目标检测方法

为取得更好的水下目标检测结果,提出了一种改进的MRF水下目标检测方法.即在海底混响区服从Gamma分布的情况下,将建立的三类空间邻域MRF模型参数和层次间相互作用的模型参数应用于空间分层MRF三类分割中,得到最终精确的水下目标检测结果.在海底混响区服从威布尔分布模型的情况下,对原始声纳图像和人造模拟声纳图像检测结果的比较表明,提出的检测方法能得到更精确的检测结果,且运算速度较快.

基于MRF的动态场景中运动目标提取方法研究

为在动态场景中准确完成运动目标的提取,提出一种新的基于MRF的运动目标提取方法.即提出在双尺度二阶邻域各向同性的MRF模型中,利用最小二乘法对初始分割结果进行MRF初始参数的自动求取,通过ICM算法实现最大后验概率的估计问题,获得MRF检测结果.采用形态学中的闭运算进行区域填充处理,根据二值化图像水平和垂直投影的顶点坐标实现运动目标区域的准确提取.对标准图像序列Coastguard和实际拍摄的动态场景图像序列的实验分析表明,提出的方法具有较高的精度和适应性,能够有效地完成运动目标的准确提取.

基于Kalman滤波算法的Volterra级数核估计及其应用

为了进一步提高Volterra级数模型在混沌时间序列预测中的精度以及核估计的收敛速度,提出利用自适应Kalman滤波算法对Volterra级数核进行估计的一种新方法。同时,在混沌动力系统相空间重构的基础上,采用关联维数法和最大Lyapunov指数法,对船舶运动时间序列进行混沌特性判定,并对船舶横摇运动时间序列进行多步预测。仿真表明,与归一化最小均方(normalization least-mean-square,NLMS)算法和最小二乘(recursive least-square,RLS)算法的Volterra级数模型相比,基于自适应Kalman滤波算法的Volterra模型在收敛速度与预报精度方面均优于NLMS算法和RLS算法,为实时在线预报提供了理论依据。

困境与路径:基于协同论的人工智能领域创新创业教育研究

随着人工智能第三次革命性浪潮的不断推进,创新创业教育作为人工智能领域人才培养的重要基石,存在校内与校外资源缺乏有序互补和深度融合、校内教育主体间缺乏相向而行和合力优势、纵向贯通衔接有隙和时序混沌、横向融合拓展受阻和层级体制固化的现实困境。基于协同理论在内涵逻辑、实践逻辑上与创新创业教育高度契合的启示,构建人工智能领域创新创业教育协同机制,实现教育主体协同和教育资源协同,以不断提升学生的理论素养、创新能力和创业精神。

新工科背景下人工智能领域学生创新创业能力协同培养模式研究

新工科建设服务于新经济发展对人才培养的新要求。作为新工科建设排头兵的人工智能领域人才培养的质量,对支撑国家发展战略至关重要。创新创业教育以培养敢闯、会创、合作为核心要素的人才为己任,能够有效支撑人工智能领域人才应具备的基本素养教育,通过建立“人工智能+X”培养新模式、双创模块弹性学分制、科教+产教融合双创平台、三级递进竞赛驱动的创新创业能力协同培养机制,满足新时代人工智能领域人才的培养要求。

基于仿射投影算法的AR模型参数估计方法

为取得更有效的预报效果,在深入分析传统LMS(Least mean square)算法的基础上,提出利用仿射投影算法对AR模型参数进行自适应估计,利用实测的动态数据结合AIC(Akaike information criterion)准则建立自适应AR(Autoregressive)预报模型,并将该模型应用于船舶运动预报中,实例仿真比较分析表明:相对于LMS算法、LMS-Newton法和NLMS(归一化LMS)算法,基于仿射投影算法得到的AR预报模型,预报精度更高、预报时间更长,且在自适应AR模型参数估计中具有更快的收敛速度,能为实时在线预报提供理论依据.

思想政治教育数字化转型的策略研究

在数字社会建设的推动下,在建设教育强国、满足育人需求、实现教育现代化等多元因素驱动下,思想政治教育工作必将充分利用数字技术进行数字化转型。思想政治教育数字化转型的方向即是思想政治教育未来的发展走向,应坚持以党和政府为主导、学校为主阵地,形成各领域、各部门、各组织、思政课教师、家庭全员参与、协同配合的局面,共同承担起思想政治教育的使命。基于此,思想政治教育数字化转型的重点应放在完善顶层设计、推进新型基础设施建设、构建新生态系统、建设数据中心、坚持转型试点上。

教育客体维度下大学生学习投入影响因素研究

大学生学习投入程度是人才培养质量的重要制约因素,是我国建设“双一流”高校的重要基础。在前期研究基础上,对三所国家“双一流”建设高校理工类专业大学生进行实证分析,表明职业发展规划、自律意识、网络价值取向与学习投入显著正相关,进而阐释克服消极归因的面临的现实困境,提出点亮学习投入目标导航灯、清除学习投入自律障碍、扶正学习投入网络价值取向的提升策略,服务于立德树人这一根本任务。