亚文化视域下短视频对高校思政育人的赋能和模式探究

新媒体时代,短视频作为一种新型传播媒介,基于自身传播特征与传播优势,从诸多新型传播媒介中脱颖而出,受到广大青年学生喜爱。为充分发挥以短视频为代表的新型传播媒介对高校思政育人工作的赋能作用,文章通过文献研究法、溯源研究法,归纳分析短视频对大学生的认知和思想产生的影响,在看到短视频能够强化个体自我意识的同时,应关注短视频传播可能影响大学生价值观形塑的负面影响。在此基础上,文章分析短视频融入大学生思想政治教育工作的困境,指出存在高校对短视频育人新阵地开发不够、忽视大学生媒介素养的培养、重知识考核而轻师生互动等问题。为发挥短视频传播对青年学生的积极作用,让短视频传播更好地赋能高校思政育人,文章提出以下策略:优化教育过程,增强高校思想政治教育的精准性;创新教育内容,实现思想政治教育的大众化;多方协同合作,打造良好的短视频育人环境;增强文化育人合力,借助短视频优势优化高校思政教育工作;顺应时代要求,提升思想政治教育工作者的媒介素养,以推动高校思想政治教育工作高质量发展。

近似图引导的演化贝叶斯网络结构学习算法

贝叶斯网络结构学习是贝叶斯网络推理及应用的基础.搜索高质量的节点序是贝叶斯网络结构学习的一类重要方法.针对在节点序空间中,搜索高质量节点序存在的难以高效、准确评估解的问题,本文提出了一种近似图引导的演化贝叶斯网络结构学习算法.首先,该算法利用互信息构建无向近似图;其次,该算法通过结合节点序和无向近似图构造有向图结构,将其贝叶斯信息准则评分作为节点序的适应度来高效评估节点序,并在演化优化的框架下,使用提出的基于Kendall Tau Distance的交叉算子和基于逆度的变异算子搜索最优节点序;最后,将搜索到的最优节点序输入K2算法得到其对应的贝叶斯网络结构.在4种不同规模网络上的实验结果表明,该算法在收敛时间和准确度之间取得了较好的平衡,其评分相较于对比算法中的次优解分别提升了10.91%、12.28%、53.96%、10.87%.

景观格局对成都天府国际机场飞行区鸟类多样性的影响

机场鸟类群落的多样性及变化是机场鸟击防控关注的重点,了解机场飞行区鸟类多样性与周边景观格局的关系可以为机场鸟击防控提供科学指导。2022年1—12月,每月对成都天府国际机场东、西跑道的鸟类进行调查,运用景观指数量化两跑道外1 km、2 km、3 km 3个尺度内的景观特征,以研究两跑道外不同范围景观格局对场内鸟类组成和多样性的影响。结果发现:(1)西跑道的鸟类多样性和3个尺度的景观多样性均较东跑道高;(2)西跑道林鸟和水鸟类群的多样性显著高于东跑道;(3)在3个尺度范围内,东跑道外农田的平均斑块面积均显著大于西跑道,东跑道农田对整体景观具有较强的主导性。推测两跑道外农田生境的差异可能对整体景观格局产生了影响,从而造成了东、西跑道鸟类多样性的差异。研究揭示场外景观格局对场内鸟类群落的塑造有重要作用,为机场外的景观管理提供了建议,与此同时还要加强重点区域和重要季节的巡查,以提前化解鸟击风险。

城市轨道交通初期运营客流预测技术研究

城市轨道交通新开通线路初期运营客流预测是开展初期运营安全评估和运营组织筹备的基础性工作。分析初期运营客流预测在预测期、研究对象、基础数据和预测模型方面的特点,总结该类预测工作开展的技术难点。在此基础上提出一套适用于初期运营客流预测的技术路线,阐述其中基础资料收集、交通调查、交通运行特征分析、出行需求预测、评估分析及敏感性分析的研究要点,并概括总结客流预测指标、对既有线的影响评估、需要重点关注的车站等研究内容。研究结果表明,初期运营客流预测重点在于准确把握城市及交通发展现状,而解读城市及交通发展现状资料并掌握其运行现状特点,研判其短期发展趋势是初期运营客流预测的基础性工作;针对宏观交通需求分析模型对微观客流指标预测的精度不足问题,可在城市宏观交通需求预测的基础上,通过开展各类交通调查建立城轨系统出行需求分析专题模型。本研究成果以期为初期运营客流预测的技术方法、研究内容等提供借鉴。

基于多日客流融合的城市轨道交通行车方案计算方法研究

通过对城市轨道交通行车方案规划制定现状分析,得出结合多个特征日客流数据进行分析决策、规划制定行车方案的辅助决策工具是当前运营人员的迫切需求。为满足运营人员需求,提出基于多日客流融合的城市轨道交通行车方案计算方法,并对方法中的客流数据分析和行车方案分类计算两个关键算法进行详细设计。经试点应用,采用基于多日客流融合的城市轨道交通行车方案计算方法更贴合运营实际需求,并缩短行车方案规划编制周期,提升运行图编制效率。

思政课与专业课的实践教学协同策略研究

适应中国式现代化事业发展需求,培养现代化建设所需的实践型、应用型高端人才是当前高校人才培养的重要方向。高校需要以实践教学为桥梁,构建协同育人策略,实现思政课与专业课在师资、教学资源等因素,在课堂、校内外实践活动等场所,在课堂教学、实践、考核评价等环节的有机融合,形成正向合力,既要强化价值引领,又要提升大学生的实践能力,为中国式现代化事业培养具有使命感、责任感的创新型、复合型、应用型人才。

记忆与认知融合的个性化OJ习题推荐方法

面对程序设计OJ(Online Judge,在线判题)平台上的大量习题,学生选题时往往带有盲目性,不利于学生快速提高程序设计能力.现有的习题推荐方法往往忽视了认知心理学与学生答题行为的联系,没有充分关注导致学生信息认知过程具有差异性的因素对解题的影响.本文基于认知心理学提出一种记忆与认知融合的OJ习题推荐方法,该方法结合认知心理学中关于工作记忆、长时记忆、外部信息以及非连续性认知发展的工作,通过如下方式考虑这4种因素对学生答题行为的影响:首先,以OJ习题中4个会对学生的工作记忆造成挑战的要素作为习题特征的一部分来辅助推荐方法估计习题的难度,分别为习题描述词数、输入格式词数、输出格式词数和是否为英文题干;然后,使用4个要素(相同知识的学习时间间隔、相同知识的学习次数、学习时间间隔和总体学习次数)建模学生长时记忆的遗忘与学习行为,拟合学生因这两种行为导致的知识状态变化,帮助推荐方法更准确地估计学生的知识点和编程语言掌握程度;接着,将OJ习题加入本文所构造的程序设计领域知识图谱,并在习题与其所考查的知识点之间建立关联,利用知识图谱嵌入方法将习题编码为一个融入了外部知识点相关性信息的向量作为习题的知识点表征,令推荐方法能够处理知识点间复杂多样的关系;最后,提出了2种策略用以指导推荐方法处理非连续性认知发展(指学生的知识状态在某个时间点突然发生较大变化)的情况,提升推荐结果的准确性,第1种策略运用强化学习技术并以推荐方法生成的答题序列与未来真实答题序列的相似度作为奖励,支持推荐方法生成与未来真实答题序列更一致的答题序列,从而使推荐方法在给学生推荐下一道习题时可以考虑学生的知识状态在未来发生的突然变化,第2种策略修改了高效用项集挖掘算法,使其能够通过学生行为挖掘知识点之间的隐式后序关系,帮助推荐方法预测学生在未来突然掌握或关注的知识点.通过在业界知名OJ平台洛谷和CodeForces数据集上的实验,表明该方法相较于目前常见的习题推荐算法具有更高的性能.

基于深度强化学习与程序分析的OJ习题推荐模型

当前Online Judge系统(简称OJ)上存有大量习题,导致学生很难根据自己的知识水平和学习需求快速地找到合适的习题,因此需要设计模型向学生推荐习题。然而,由于OJ的独特性以及程序设计能力评价的复杂性,现有推荐模型不能较好地完成OJ习题推荐任务,主要问题包括:OJ习题知识点标签不足与特有的命题风格使模型难以挖掘习题之间的相关性;学生所提交程序的实际正确性与OJ判定结果存在不一致的情况,使得模型对学生知识状态的评估产生偏差;现有模型较难提供可使学生程序设计能力得到显著增长的习题。据此,提出了一种基于深度强化学习与程序分析的OJ习题推荐模型。首先,分析习题的最优解来挖掘习题之间的相关性;然后,比较学生所提交程序与习题最优解的相似性来检验学生所提交程序的实际正确性,使模型能够更准确地估计学生的知识状态;最后,利用深度强化学习技术并使用知识追踪模型作为学生模拟器,以学生模拟器在解答习题推荐模型所提供的习题前后在所有习题上的表现差异作为奖励,使模型学习到怎样的习题才能够最大程度地提升学生程序设计能力,并将这样的习题推荐给学生。在业界知名OJ系统CodeForces和Libre数据集上进行实验,结果表明该模型相比目前常见的推荐模型具有更优的性能。

基于红外相机技术对四川东南部鸟兽多样性的初步调查

2018年7月—2020年3月,利用红外相机技术对四川省东南部古蔺、合江、长宁和兴文4县的兽类和鸟类多样性进行了初步调查。共布设红外相机位点81个,有效工作时间9548个相机日,拍摄到独立有效照片2434张(兽类1557张,鸟类877张)。结果显示:拍摄到兽类5目12科20种,鸟类7目14科38种及1杂交种;相对多度指数前5的兽类、鸟类分别为:毛冠鹿Elaphodus cephalophus、花面狸Paguma larvata、赤腹松鼠Callosciurus erythraeus、豪猪Hystrix brachyura和野猪Sus scrofa,红腹角雉Tragopan temminckii、红腹锦鸡Chrysolophus pictus、白鹇Lophura nycthemera、红嘴相思鸟Leiothrix lutea和灰胸竹鸡Bambusicola thoracicus;在海拔1400~1600 m山脊附近区域的Shannon-Wiener多样性指数和均匀度指数最高,而阔叶林生境的物种丰富度最高;历史资料曾记录的9种大中型兽类在本次调查中未发现;在兴文县与长宁县交界区域新发现白腹锦鸡C.amherstiae和红腹锦鸡的杂交群体。本调查结果为该地区开展深入的生物多样性研究、制定保护管理措施提供了科学依据。

城市轨道交通车站运营中断后网络动态脆弱性与恢复力分析方法

城市轨道交通网络的快速发展对日常运营提出了更高要求。研究突发运营中断事件下城市轨道交通网络脆弱性与恢复力能够了解网络中的薄弱环节,可为日常运营管理提供依据。首先对城市轨道交通网络脆弱性与恢复力的定义及影响因素进行讨论,构建网络动态脆弱性与恢复力分析与评价方法。然后对某市轨道交通网络在不同车站不同中断时长条件下的脆弱性与恢复力水平进行案例评估,结果揭示出网络脆弱性与中断车站客流量及其在网络中的拓扑重要性关系,以及网络恢复力与中断车站的位置及设施设备能力的关系,同时也表现出一定的时空特性。

基于FPGA的多运动目标检测算法实现

针对目标检测对实时性要求越来越高的情况,提出了一种基于现场可编程门阵列(Field Programmable Gate Array,FPGA)实现的多运动目标检测算法。该方法通过帧差法提取运动目标,然后基于距离阈值对形态学处理后的图像进行目标分割,最后对运动目标标记显示。系统通过CMOS摄像头采集视频,采用FPGA平台外接DDR3高速大容量缓存,实现了视频图像的采集、存储、目标检测和显示。实验结果表明,提出的多目标检测系统能够有效的实时检测出多个运动目标,并且在分辨率为1 024×600的情况下帧率达到38 fps。

数字经济发展赋能体育消费升级的作用机制与优化路径

数字经济发展迅速,迸发出强劲的经济活力,逐步融入经济社会发展的各个领域,影响程度越来越深、作用范围日益广泛。本文运用文献资料、逻辑分析等研究方法,探究如何发挥数字经济发展所带来的“技术红利”,更好地赋能体育消费升级,增强消费对经济发展的基础性作用。研究认为:数字经济正在通过转变消费观念、创新消费方式、优化消费结构、重塑产业新环境、培育产业新业态、拓宽消费新渠道等方式,逐渐改变体育消费的特征和环境。建议:(1)激发数字经济自主创新能力,优化体育消费供给侧结构改革;(2)完善数字经济生态治理体系,促进体育消费健康可持续发展;(3)加快数字经济基础建设布局,提高体育消费基础设施及保障的优化路径。

基于ICMOS的机载紫外告警传感器设计

为提升机载紫外告警传感器性能,设计了一款基于ICMOS构架的紫外告警传感器。该型传感器工作波长覆盖250~270 nm,可通过RS422接口上传告警目标信息,具有超广角、高角分辨率、灵敏度高、重量轻、功耗低等优点。对传感器的技术指标、工作原理和设计构架等方面进行了介绍。完成了传感器的基本功能、性能测试,经环境试验验证,满足机载使用要求。

番茄育苗基质中保水剂和黏结剂的筛选及其组合效果评价

育苗基质是工厂化育苗的关键。探究添加不同保水剂及黏结剂对基质性质及幼苗生长的影响,可以为保障育苗质量并降低生产成本提供参考。选择基石抗旱(JS)、生金沙(SJS)、正能量(NL)、日本触媒(JK)4种保水剂以及凹凸棒石(AT1、AT2)和膨润土(BT1和BT2)4种黏结剂,测定它们对基质保水节水能力、黏结性及幼苗生长的影响,筛选出最优保水剂和黏结剂,进一步通过番茄育苗试验筛选出最佳的保水剂和黏结剂复配组合和适宜用量。结果表明保水剂JS的反复吸水能力最强,综合保水性能较佳。使用黏结剂AT1塞子苗形成率大于88.00%。综合塞子苗形成率及幼苗生长,黏结剂AT1效果最佳。将筛选获得的JS和AT1复配后加入育苗基质中,0.2%JS+4%AT1处理幼苗的萎蔫率相对较低,且在幼苗株高、茎粗、根长、叶面积、总干质量以及壮苗指数等生长特性及生理指标上均优于其他处理。说明0.2%基石抗旱与4%凹凸棒石1复配后添加到基质中效果最好,可以作为兼具保水节水和黏结成坨功效的番茄功能性育苗基质的推荐配方。

繁殖期黄喉雉鹑在景观尺度上的生境选择

生境选择研究是野生动物保护工作中的一项重要内容。黄喉雉鹑(Tetraophasis szechenyii)是我国I级保护动物,先前对其生境选择进行过一定研究,但缺乏对生境选择层次性的考虑和界定。研究遵循学界对生境选择层次性的定义,从景观尺度(第2级尺度)调查四川省雅江县帕姆岭黄喉雉鹑在繁殖期的生境选择。通过设置80个样点,运用录音回放技术调查样点250 m缓冲半径内黄喉雉鹑的占域情况,然后通过地形数据和解译卫片提取有关生境变量,使用逻辑斯蒂回归模型预测影响占域的重要因素。结果显示,冷红杉林、高山栎丛和高山松林的面积占比是决定黄喉雉鹑占域与否的最重要因子。冷红杉林和高山栎丛的占比高、高山松林的占比低,则黄喉雉鹑占域可能性大。该生境选择形式可能与逃避天敌和有利于觅食相关,建议在未来保护管理中注重对冷红杉林和高山栎丛的优先保护。同时,也需对生境的镶嵌式结构进行保护。

四川龙溪-虹口国家级自然保护区蝶类调查

2017年4—9月在四川龙溪-虹口国家级自然保护区及其周边区域采集到蝶类标本933号,隶属于10科55属98种。物种数上,蛱蝶科Nymphalidae最多(27种),其次是眼蝶科Satyridae (25种)、灰蝶科Lycaenidae(14种),最少的是珍蝶科Acraeidae(1种)和环蝶科Amathusiidae(1种);个体数量上,蛱蝶科最多(225只,占24. 12%),其次是粉蝶科Pieridae (224只,占24. 01%)、眼蝶科(153只,占16. 40%),最少的是斑蝶科Danaidae(5只,占0. 53%)和环蝶科(3只,占0. 32%)。其中,7月调查采集到的蝶类物种数(调查到70种,占71. 43%)和个体数量(284只,占30. 44%)均最多。保护区98种蝶类中,东洋种38种、古北种9种、广布种51种;若不计广布种,东洋种和古北种分别占80. 9%和19. 1%,可以看出,本地区蝶类以东洋种占优势,若计入广布种,则古北种仅占9. 2%。

机载CMOS成像系统设计

针对当前工业相机无法满足机载使用环境和可定制化指标的需求,设计了一款基于FPGA的机载CMOS成像系统。本系统具备1路高清数字DVI接口(1080P)和1路标准PAL制模拟接口,具有自动曝光、低温加热等功能,能够实时、清晰、稳定地输出视频图像。介绍了系统的总体构架、光学与结构设计、硬件电路设计以及FPGA逻辑设计,描述了主要模块基本工作原理、算法流程及设计方法,完成了系统的基本功能测试和试验。经过试验验证,可在宽温(-45℃~+70℃)下稳定工作,满足机载使用要求。

元模型层次的UML动态子图到Coq形式规范的转换

UML动态子图主要包括序列图和状态图等,它们在描述系统的行为方面应用广泛,但是半形式化的语义使它们不能直接进行形式化验证。Coq是目前主流的交互式定理证明器,用形式化的Coq规范来描述UML动态子图模型,可以在此基础上进行对模型的属性进行验证等工作。基于现有工作,提出将UML动态子图模型转换为Coq形式规范的框架,在元模型层次给出状态图和序列图的转换规则,介绍算法和原型工具实现。这种元模型层次的转换方法,保证了转换前后的语法正确性,为进一步分析验证提供了基础。

成都双流国际机场鸟击风险与鸟类群落关系研究

2015年10月—2016年9月,对成都双流国际机场净空区的鸟类群落进行了调查,结合近5年(2012—2016年)机场对鸟击事件的统计资料,对机场的鸟类群落和鸟击特征进行了研究。结果显示:(1)共记录鸟类16目47科124种,繁殖鸟占优势(69.35%);(2)共统计鸟击事件408次,主要发生在春季、夏季和秋季,其中,38起鸟击事件确认了19种肇事鸟种,以家燕Hirundo rustica、金腰燕Cecropis daurica、麻雀Passer montanus、白头鹎Pycnonotus sinensis、小云雀Alauda gulgula等广性分布的繁殖鸟为主;(3)机场围界内、外的优势种和常见种存在差异,一半以上的场内优势种和常见种是鸟击肇事鸟种;(4)半数以上的鸟击事件肇事鸟种是鸟击风险评估等级为严重危险等级的鸟类;(5)鸟击事件主要发生在鸟类繁殖季和秋季迁徙时段。根据调查结果对成都双流国际机场的鸟击防范工作提出了综合防治建议。

面向Kubernetes的多集群资源监控方案

应用系统的复杂化与微服务化促进了容器的广泛使用,企业往往会根据业务需要使用Kubernetes搭建多个集群进行容器的编排管理与资源分配.为实时监控多个集群的工作状态与资源使用情况,提出了面向Kubernetes的多集群资源监控方案,对Kubernetes提供的CPU、内存、网络以及存储指标进行采集,根据采集数据的类型对部分数据进行计算以获取更直观的监控指标,实现了多层级多类型的存储,并提供监控数据的REST接口.通过实验,验证了本设计对集群资源的消耗低,具有较好的性能.