智慧图书馆背景下的未来学习中心探索与实践

当今,随着信息技术和人工智能的飞速发展,数字化智能化转型正在重塑高等教育生态,全球教育数字化战略加速推进,育人范式和学习方式不断变革。教育部高教司在2023年工作要点中指出,探索推进未来学习中心试点,发挥高校图书馆优势,整合学校各类学习资源,利用新一代信息技术,打造支撑学习方式变革的新型基层学习组织。本文以知识驱动下的智慧教育赋能拔尖人才培养为出发点,从未来学习中心的使命任务、建设范式、建设内容和机制体制等方面,提出了一种具象化的“未来学习中心”建设思路和实现路径,并已逐步在北京理工大学图书馆落地实践,以期为一流人才培养新范式提供参照。

面向多目标参数整定的协同深度强化学习方法

多目标控制参数联合优化整定是自动化系统保持高效、稳定运行的关键问题,强化学习常用于建立自动化调参智能体,代替人工完成参数整定.针对现有方法使用固定权重将多个优化目标线性组合为单目标,训练具有固定调参知识的单智能体模型,导致实际目标关系受环境影响与先验不符时,智能体无法感知并做出适应性决策调整,限制参数整定效果的问题,提出一种面向多目标参数整定的协同深度强化学习方法.该方法利用离线仿真学习目标整定知识建立多个Double-DQN智能体,在线建立整定效果反馈,感知目标实际关系并调整智能体协同策略,实现有效的多目标参数整定.列车自动驾驶参数整定实验结果表明,方法对停车误差、舒适度两个目标整定效果良好,能自适应不同车轨性能且可持续优化,实用价值大.

一流大学建设背景下的图书馆知识服务体系构建——以北京理工大学图书馆为例

[目的/意义]针对大学图书馆进入智慧化转型和内涵式发展的关键时期,探讨构建适配一流大学发展的知识服务体系,以超学科的视角引领新时代的创新发展,实现大学图书馆事业的跨越式转型,助力高等教育高质量发展。[方法/过程]通过分析图书馆知识服务现状及需求,明晰知识服务内涵及实施路径,并以北京理工大学图书馆知识服务探索实践为例,从建设目标和定位、服务平台以及管理运行机制等方面,构建一种服务一流大学的知识服务体系,并阐述图书馆知识服务未来发展方向的思考。[结果/结论 ]一流大学图书馆必须紧抓新时代的发展机遇,以知识为核心,创新体制机制,构建服务一流大学建设的知识服务体系,打造可释放数字生产力的知识创新发展平台,为推动高等教育数字化建设和文化强国建设作出贡献。