基于学科融合的小学低年级项目式学习方法的研究

抓住学科间的生长点进行融合,让学生感知学科间的兼容性和关联性,依托校本课程的开展进行学科融合开展项目式学习,依托创新作业设计进行学科融合开展微型项目学习、依托劳动教育进行学科融合开展挑战项目研究,促进学生核心素养的发展,从整体上有效的推动教与学的方式变革。教师要将学科知识进行有效衔接、全面融合,丰富教学内容,拓宽学生知识视野,帮助学生建立知识间的联系,形成一个完整的知识体系,有效促进学生综合素养的全面发展。

基于多融合培养的电气专业实践教学研究

针对电气专业实践环节现存问题,我们开展了基于多融合培养的实践教学与改革。将实践课程分门别类、分级分层、灵活交叉,实现灵活无缝衔接。通过实践内容优化设置、教学模式方法改革、强化过程与效果的考核等具体措施,实现实践课程间、理论与实验、师生交流、学生全面化与个性化培养的融合,有效提升师生工程素质能力。

基于移动环境感知的多融合服务计算模型研究

多融合服务组合在服务计算的集成化、动态性方面实现了较为完整的统一,可以使移动应用的领域计算更加充分。在移动设备和无线的网络异构环境下,研究和开发基于多融合环境感知的应用是一个巨大的挑战。本文将这种感知使用动态服务组合的空间环境计算进行架构,给出了相应的服务计算模型,并在此基础上对这个模型进行了功能扩展、动态智能控制的响应性能、空间完成相应行为的移动模拟终端负载压力方面的综合评估。在此基础上,形成一套通用的基于移动服务组合的功能级移动计算模型。

基于多融合多尺度特征的高光谱图像分类研究

针对高光谱图像(HSI)波段之间的冗余性给高光谱图像分类结果产生的不利影响,研究基于多融合多尺度特征的高光谱图像分类方法。将采用于主成分分析降维处理的HSI数据作为多尺度特征多融合残差网络输入,利用多尺度特征多融合残差块提取HSI中的光谱特征和空间特征,并组成若干组光谱-空间特征;采用支持向量机展开分类处理,获取各光谱-空间特征的概率输出结果和权重,建立多特征加权概率融合模型,利用最大后验概率获取高光谱图像分类结果。实验结果表明:光谱-空间多尺度特征融合残差块数量为2+2模式、空间输入尺寸大小为9×9,可获取最佳多尺度特征融合残差网络;所提方法抗噪能力较好,可较好体现地物细节信息;且具备较高的高光谱图像分类精度。

云计算在移动环境下的多融合服务研究

云计算是一种新型的基础服务共享架构方法,是分布式计算的重要发展里程碑,云计算可以看作是网格技术与基于移动环境感知的动态虚拟计算的有机融合。基于方面的云计算架构与SOA相结合,基于该框架来描述和表达移动实体之间以及无线运动智能动态服务之间的交互与协调,描述它们之间的可信的通信活动以及移动实体或服务与所在环境的交互活动。基于云计算的多融合服务组合是构建上下文环境服务组合的有效方法,多融合服务在原有服务提供的同时,云计算环境感知实现异构信息的有机匹配,体现多融合信息的动态特性和多种形式的融合。

多融合模式下的电子线路课程设计的改革与研究

电子线路课程设计是信息类课程中重要的实践环节,传统的教学模式无法更好的提供有效服务。通过对课程题目中的涉及知识进行融合,对教学环节中的教学模式方法进行融合,对考核评价体系进行融合,多方面全方位的进行教学改革研究。针对"简易晶体管特性测试仪"的案例进行分析,展示改革的方式与成果。

BIM技术驱动下“两平台、多融合、三递进”的土建类专业人才培养模式研究

面向建筑信息化转型、改革应用型土木工程专业人才培养模式是各建筑类高校的广泛共识。在对国内外BIM技术应用型人才培养现状分析的基础上,提出了新建本科院校BIM技术应用型人才培养目标与能力体系,并依托"BIM工程训练中心+BIM名师工作室"两大平台,创建"BIM+课程""课内+课外""BIM+创新创业""项目服务+双导师培养"的多融合培养机制,从而确立了新建本科院校"两平台、多融合、三递进"的土木工程专业BIM技术应用型人才培养模式。实践研究表明,该模式能使学生在校完成BIM工程师的基本训练,显著提升学生的实践能力与综合素质。

基于多融合准则的双门限协作频谱感知算法

认知无线网络中,现有协作频谱感知技术未考虑根据感知用户的可靠性程度,对其判决结果采用不同的融合策略。针对上述问题,提出了一种新的基于多融合准则的双门限协作频谱感知算法。该算法以双门限协作检测为基础,根据感知用户判决结果的可靠程度不同,采用AND准则和OR准则相结合的判决方法,对参与感知的用户判决结果进行分类融合。理论分析和仿真结果表明,该算法与协作频谱感知算法相比,能够显著改善认知无线网络的频谱感知性能。

基于加权多融合偏好与结构相似度的协同过滤算法

当推荐系统中用户评分数据集是稀疏数据时,使用基于评分相似度或基于结构相似度的传统协同过滤算法会增加最近邻选取误差。针对这一不足,综合用户对于类别的偏好情况,提出基于融合评分及类别偏好相似度的协同过滤算法。为更准确地发现相似用户,考虑用户在评分结构上存在的相似性,进一步提出加权多融合偏好及结构相似度度量方法。实验结果表明,该算法可减少平均绝对误差,提高推荐质量。

基于多融合贝叶斯变零值维纳的电能表退化研究

针对高干热、高海拔与高严寒等典型环境应力下智能电能表退化趋势难以刻画的问题,提出了一种基于多融合贝叶斯变零值维纳的智能电能表退化研究方法。文章对各公司的多个电能表样本基本误差与环境应力分布规律进行多维分析,选择合理先验分布;采用多融合贝叶斯网络模型融合各种环境应力,对多款电能表退化趋势的影响,在此基础上建立变零值维纳退化模型;利用马尔可夫链蒙特卡洛方法实现非共轭条件下的模型参数求解,通过比对分析多个模型预测结果及其置信区间,验证变零值维纳退化模型的适用性和优越性;最后,结合逆高斯分布,分析智能电能表的可靠度。结果表明,所建立模型能够准确分析典型环境下智能电能表随时间的退化趋势,适用于典型环境条件下智能电能表基本误差预测。

多融合边缘MEC技术及部署策略

MEC边缘计算,在5G网络下能够为用户提供超低时延的业务运算和处理能力,但运营商如何在5G网络上利用数以万计的边缘机房构建具有业务的MEC网络是值得深入研究的问题。提出MEC的核心是将各种零散分布式的边缘节点,通过构建南向和北向接口形成一个统一的接口,对所有的第三方应用做到透明,才能实现业务效率最大化、建网成本最低化。

探讨多融合模式下的电子线路课程设计的改革

电子线路课程设计作为信息类专业中的一项核心课程实践内容,以往的教学形式难以创造有效的服务环境,导致在电子线路课程设计中出现了许多问题,需要深入研究和处理。通过利用对课程题目中涵盖的知识内容进行融合,对教学步骤中的教学形式措施的结合,对考核评价制度的结合,来完成多融合的教学改革。论文将以"简易晶体管特性图示仪"为例展开研究,通过此次研究对改革的形式进行探讨,希望此次研究能够为以后的工作提供一些参考和建议。

机械制图多融合式教学模式的探索

制图课程作为工科专业的一门基础课承担着重要的作用,针对制图课程教学中存在的课时量有限、学生水平差异大、学习兴趣不足等问题。通过对教学内容、教学手段、评价方法等方面进行改革探索,形成了“传统制图教学与绘图软件教学融合、学科间内容融合、线上教学与线下教学融合”的多融合式机械制图教学新模式。实践表明,通过实施课程教学改革提升了学生综合能力,提高了教学效率,为专业基础课程改革提供了新思路。

多融合背景下汉字书法创新思维在工业机器人领域中的应用

通过行业调研,分析了在湖南省智能制造产业转型升级背景下工业机器人行业企业的人才需求及岗位设置,对标全国职业院校技能大赛与1+X证书制度试点——工业机器人应用编程技能证书技能要求,重新定位专业人才培养目标,以“立德树人”为根本,培养高素质复合型技术技能人才。以湖南国防工业职业技术学院工业机器人技术专业《工业机器人系统离线编程与仿真》课程为例,通过重构课程体系,探讨合作文化视阈下思政入课程教学改革,并实施混合式教学,取得了显著成效。

基于产教融合下的高职院校装配式建筑设计课程教学模式改革

针对装配式建筑行业快速发展与高职院校装配式建筑设计人才适配度偏差,提出基于产教融合的装配式建筑设计课程教学模式改革——通过纵向贯穿设立装配式建筑设计体系化教学、横向融通建立跨专业融通的微专业、全面拓展装配式建筑模块化教学资源库、迭代更新建立动态化教学机制、与时俱进植入乡村振兴装配式建筑课题等,重构装配式建筑教学设计;确立校企双元育人模式,通过建立“双进双出”的工作室制度、多维合作、优化岗位实习、培养高质量双师队伍、设立多元化评价机制和多方协作等方式,全方位深化校企合作,实现教学、人才、科研、经济等多效成果价值转化;为国家装配式建筑发展、实现“双碳”目标,培养高素质技术技能人才。

多融合IT信息化监控系统的数据分析

当前我国信息化技术得到了高速发展,越来越多的企业在经营与管理过程中对IT系统的需求越来越大。在这样的发展形势下,想要提升行业对IT系统的应用效率,需要针对日益庞杂的IT系统开展合理化、科学化的管理。因此,必须要构建起有效、完整的IT系统监控体系,通过构建有效的IT综合监控平台对相关数据开展全方位、集中化监管与管理。基于此,针对多整合IT信息化监控系统数据的研究,可以针对信息系统中所出现的异常情况进行精准、及时的把控。通过所构建起统一的监控系统,将独立监控系统进行有效整合,从而可以实现全方位集中监控体系,有效提升了其系统的运维效率。

基于在线评论的商业兴趣点群组推荐研究

基于在线评论信息,权衡群组成员的差异性,实现多融合策略下的商业兴趣点群组推荐。提取在线评论中隐含的关键词并分级赋分,考虑商业兴趣点的时空因素和消费者个体的风险偏好行为,构建消费者-商业兴趣点评分矩阵;权衡群组成员经验值、距离差异和评分值差异,提出4种场景下的加权融合策略,实现商业兴趣点的群组推荐;利用Yelp平台上的真实数据集和Python软件对文中模型进行试验,结果表明多场景加权融合策略下的群组推荐均方根误差最小,效果最好。

二进制翻译技术综述

随着信息技术的快速发展,涌现出各种新型处理器体系结构.新的体系结构出现为处理器多样化发展带来机遇的同时也提出了巨大挑战,需要兼容运行已有软件,确保较为丰富的软件生态群.但要在短期内从源码编译构建大量生态软件并非易事,二进制翻译作为一种直接从二进制层面迁移可执行代码技术,支持跨平台软件兼容运行,既扩大了软件生态群,又有效降低了应用程序与硬件之间的耦合度.近年来,二进制翻译技术研究取得了较大进展.为总结现有成果并分析存在的不足,首先介绍二进制翻译技术的分类以及典型的二进制翻译系统,之后从指令翻译方法、关键问题研究、优化技术等方面分别进行分析总结,接着阐述二进制翻译技术的核心应用领域,最后对二进制翻译技术的潜在研究方向进行展望.

基于VMD-BP-GA模型的脆弱航段船舶短时交通流预测

【目的】针对繁忙航段船舶交通流易受外界环境扰动的难题,提出一种可用于识别船舶交通流脆弱性的预测模型,旨在通过脆弱性辨识,确定最薄弱的航段。【方法】首先采用变分模态分解(VMD)模型将船舶交通流参数序列分解为多个模态分量,然后结合反向传播神经网络(BP)和遗传算法(GA),通过构建约束模型并不断更新各个分量的中心和带宽,实现单个分量的预测,通过应用VMD-BP-GA模型对船舶交通流进行精准预测,并验证其合理性和有效性。【结果】在繁忙航段,本研究提出的VMD-BP-GA模型精准预测船舶交通流脆弱性的方法,相较于传统模型表现出更低的预测误差值,其中在航段流量预测方面,本研究模型的平均绝对误差(MAE)最低达到2.095%,均方根误差(RMSE)最低达到2.610%,平均百分比误差(MAPE)最低达到2.114%;在航段密度预测方面,本研究模型的MAE、RSME、MAPE最低分别为0.129%、0.162%、2.112%;并实现了时空两个维度的船舶交通流预测。【结论】本研究模型成功实现对船舶交通流脆弱性的识别和最薄弱航段的确定,具有高效的预测性能,能够精准并快速地预测船舶交通流,可为船舶通航安全保障提供了理论和实践指导。

创建青年创新工作室的实践探索——以湖南中烟工业有限责任公司零陵卷烟厂为例

火车跑得快,全靠车头带。”在实现中华民族伟大复兴的历史征程上,我们不但要“跑得稳”,还要“跑得快”,既要高质量发展,也要高速度发展。在习近平新时代中国特色社会主义思想的指导下,湖南中烟工业有限责任公司零陵卷烟厂青年创新工作室以“多融合”为创建理念、以创新生态出人才出成果、以“能量源”建设激发活力、以“多牵引”释放引领效能,结合工厂实际创新工作载体,不断提升生命力、创新力和影响力,在不断的实践探索中成为展示工厂形象的窗口,成为工厂青年创新的实验基地、青年人才的聚集地,不断发挥着典型引领作用。