“科技+”优学习空间之创设与应用——以新加坡南洋理工大学国立教育学院课程为例

信息科技发展日新月异,对教育的能供性也随之扩大。混合学习、翻转课堂,以及各种线上教育平台与工具的应用都达到迅速普及,AI人工智能科技教育也纷纷登场。以新加坡南洋理工大学国立教育学院课程为例,梳理其以“科技+优学习空间”(Technology Enhanced Optimal Learning Space)为新型教学平台,所落实的几个宏观与微观的关键概念。这些学习模式与科技应用支持了科技+优学习空间,展现了灵活,高效、自主、协作的学习历程,保障了公平的学习机会。

基于不可逆电穿孔胰腺肿瘤消融的最优空间覆盖模型

目的在传统的消融手术中,医生通过观察患者的二维影像对肿瘤大小、位置、形态进行粗略估算从而进行手术方案规划。这种方式严重依赖医生的主观经验和专业技能,极易造成消融范围过大或不彻底,增加了术后并发症的风险。因此,科学的术前规划和精准的消融电极及电场作用区域定位具有非常重要的意义。本文提出一种胰腺肿瘤最优空间覆盖模型算法,以为胰腺肿瘤不可逆电穿孔消融提供最佳电场作用区域。方法基于单根双极高压脉冲电极产生的电场消融区域为椭球体,在椭球长轴方向与电极导入路径即胰管方向相同、球心在胰管上及长短轴轴长满足一定比例关系的约束条件下,首先利用积极集算法求解球心,再借助Rodrigues旋转求解正定矩阵,得到的椭球即为电场作用区域,然后对长短轴轴长比值进行迭代寻优,最后将肿瘤在椭球中的占比作为评价指标以寻找最小消融椭球即最优电场作用区域。本文在公开数据集MSD上进行广泛实验寻找每个病例肿瘤的最小消融椭球及其占比。结果最小消融椭球与肿瘤的几何形状及其距胰管的位置密切相关,对于大多数病例,肿瘤在最小消融椭球中的占比在20%~50%之间,最高能达到595%。结论本文提出的算法可为胰腺肿瘤不可逆电穿孔消融的最优电场消融区域提供可行的理论依据,辅助临床医生高效决策。

基于信息熵的遥感分类最优空间尺度选择方法

以影像分类为例,从类别可分性的角度提出了基于信息熵的最优空间尺度选择方法。实验结果表明,基于信息熵的最优尺度选择方法的结果有很好的合理性,符合实际的分类结果,能够在一定程度上指导实际遥感分类中的空间尺度选择。

空间最优交会轨迹跟踪控制的参数化方法

在空间交会状态模型的基础上,通过分析航天器的轨道动力学方程,给出了空间最省燃料交会轨迹和空间最优交会轨迹跟踪控制问题的数学描述。基于线性系统的特征结构配置和模型参考方法,提出了一种空间最优交会轨迹跟踪控制的参数化方法。应用该方法设计了系统的反馈镇定控制器和前馈跟踪控制器。仿真结果表明提出的控制方案是行之有效的。

基于最优特征空间的震后损毁建筑物信息提取研究

基于传统面向对象方法,提出了一种基于最优特征空间的损毁建筑物信息提取方法。采用ESP(Estimate of Scale Parameter)工具对图像进行最优尺度分割,之后通过选取样本,计算各类地物距离矩阵和最小分离距离寻求最优特征空间,最后运用最优特征空间对震后损毁建筑物影像进行提取实验,在QuickBird影像中提取总体精度达到了83.1%, Kappa系数达到了0.813,在无人机影像中提取总体精度为92.9%, Kappa系数达到了0.940。本文建立的提取方法与传统分类决策树方法相比,其提取精度和效率都有较大提高,在损毁建筑物信息提取方面具有较好的推广价值。

基于最优空间重采样的图像压缩算法

给出了一种基于最优空间重采样模型的图像压缩算法。该算法通过对图像像素的重采样,以还原误差最小化为准则选择性地保存图像中的部分像素来以达到压缩的目的,并通过分段线性插值来估计被删除的像素灰度完成还原。图像压缩实验证明其压缩性能接近JPEG2000,对复杂纹理图像的压缩稍差,对低码率和带噪图像的压缩还原结果在边界保持和视觉效果上要优于JPEG2000。

序贯均匀设计—多维空间的选优法二维序贯均匀设计对旋转单调函数类的有效性

本文把序贯的思想和均匀设计相结合,提出"序贯均匀设计",目的在于解决多维空间上快速选优问题。本文解决了二维序贯均匀设计对旋转单调函数类的有效性。

多孔介质中污染物运移空间变异最优估计

论述了空间变异性分析的原理和方法,着重阐述不同估值方法在多孔介质污染物运移空间变异分析中的应用。实践表明,地质统计学方法能够弥补经典概率统计方法在评价区域化变量空间变异性方面的不足,从而对多孔介质中污染物运移的空间变异性做出更切合实际的分析与评价。

基于分形理论的城市群最优空间结构模型与应用

利用分形维数将城市群空间结构特征与城市群整体收益损耗联系起来,建立包含投入、产出和人口规模等多因素空间分布分形特征的城市群最优空间结构模型,明确城市群最优空间结构的经济内涵,为城市群空间结构优化提供理论支撑。以陕西省关中城市群为例,在利用城市规模效益对比检验模型有效性的基础上,对比最优分形维数与Zipf维数演变趋势,发现模型预测的空间结构优化方向与城市群空间结构Zipf维数等于1的优化标准并不相悖。

基于最优空间矢量的定频滞环控制

提出了一种基于最优空间矢量的有源滤波器定频滞环电流控制方法.该方法通过前开关周期线性预测下周期滞环宽度,通过基准时钟信号进行开关相位调节,实现基于最优空间矢量的SVPWM(空间矢量脉宽调制)不连续调制,而且采用两种SVPWM不连续调制的切换控制,进一步减少电流误差.文中还运用PSCAD/EMTDC电力暂态仿真软件进行仿真验证,证明了文中所提方法的有效性.

EMD和CSP融合最优波长空间滤波脑电特征提取方法

基于经验模式分解和共空间模式,结合最优波长空间滤波,提出了三者相结合的特征提取方法。该方法首先利用经验模式分解进行分解,得到固有模态函数,选择合适的固有模态函数进行信号的重构,然后将重构的信号进行最优波长空间滤波变换,得到最优的波长选择信号,再经共空间模式投影映射,提取相应的特征向量,最后利用支持向量机进行分类。运用该方法对9位受试者进行分类结果分析,平均分类准确率在95%以上,实验表明,提出的算法具有较好的分类识别性。

断裂-流体充填律与储矿空间选优——以小秦岭金矿带为例

断裂-流体充填律是在含金流体充填定律基础上,进一步深入研究,升华为3个充填规律:流体在舒缓波状断层(Fb)中充填顺序,由自由空间→屏蔽空间,为第一个充填规律;到1条Fb的中心波→近相似波,为第二个充填规律;再到1组Fb的主Fb→第n对或第n个侧翼Fb,为第三个充填规律。根据充填律研究出内生脉型矿床空间的选优方法,包括断裂带(群)或矿脉带(群)选优,1组、多组Fb(矿脉)选优;1条Fb(矿脉)的波形选优和同一波形中的波段选优及第二轮选优。选优法找矿比传统法省时、省工、省钱。以小秦岭金矿带为例选优出次级矿带、矿脉组、矿脉和中心波。

雷达目标一维距离像识别中的最优子空间法

提出一种基于最优子空间进行特征提取的雷达目标识别方法。最优子空间中各座标轴在目标分离意义上是最佳的 ,它同时能满足最小错误分类率原则 ;利用最优子空间能够提取到更优的特征 ,改善目标识别性能。对四类目标的仿真实验结果表明了方法的有效性。

地下水污染物浓度空间最优估值方法的实验模拟

通过二维水动力弥散实验,模拟地下水污染物的运移过程,并选取反距离平方加权法、趋势面法、普通克立格法和方位-分维法对实验数据进行估值效果的比较。在实验尺度下的比较结果表明,普通克立格法是研究地下水污染物浓度空间分布的最优估值方法。

雷达目标一维距离像识别中的最优因式分析子空间法

该文提出一种基于因式分析子空间进行特征提取的雷达目标识别方法。通过对目标训练样本集进行因式分析,在最大似然估计准则和最小错误分类率准则下建立最优因式分析子空间,利用因式分析子空间能够增强同类目标特征之间的相关性,提高同类目标特征的聚集度,从而改善目标识别性能。对三类飞机目标的仿真实验结果表明了方法的有效性。

基于GIS的人居生态环境最优空间布局系统设计

在人居生态环境空间布局中,传统的空间布局系统在数据源的限制下,很难得出最优空间布局,系统计算能力需要进一步提高。因此,基于GIS设计人居生态环境最优空间布局系统。在硬件设计中,设计空间定位功能,掌握原始空间生态环境布局情况,通过微控制器将信息传递到计算机上;在软件设计上,利用GIS分析并处理传递的空间数据,建立空间布局基本图层。在此基础上,分析出空间变量分布属性,确定自变量集与因变量集,计算出最优解,即为最优空间布局。实验结果表明,设计的基于GIS的人居生态环境最优空间布局系统生态效益更高,并且人口分布合理,空间布局更优秀,说明该系统的计算能力得到了提高。

基于最优综合子空间串的雷达目标识别

雷达目标一维距离像识别中,一维距离像样本集的分布常呈现出明显的非线性结构,预先给定模区大小的传统综合子空间串方法的识别性能会下降。为此,本文提出一种最优综合子空间串方法,该方法中不用预先确定模区大小,而在最大似然准则下将训练一维距离像样本集划分为多个模区,然后在每一模区建立综合子空间以提取目标特征,从而能更好地表征样本集中一维距离像分布的这种非线性结构,提高对目标的识别性能。对3种实测飞机目标的实验结果表明了该方法的有效性。

基于最优空间转动矢量的升力式再入飞行器单通道姿态控制器设计

针对升力式再入飞行器高超声速飞行时姿态运动各通道间强烈耦合效应,提出最优空间转动矢量概念。采用内外环双回路控制方式,设计了一种新式控制方法。将一般三通道姿态控制问题转化成为空间单通道控制问题。选取合适的控制系统参数,通过六自由度仿真,验证了所设计的单通道姿态控制器能够实现对飞行器姿态角的跟踪。

一种面向肤色检测的最优彩色空间描述方法

提出一种面向肤色检测的最优彩色空间描述方法。该方法将肤色和非肤色看作两类模式,先后采用基于Fisher的特征提取准则,基于均值可分性信息以及协方差可分性信息的特征提取方法提取一个面向肤色检测的最优彩色空间描述。实验中,从主观和客观评价两个方面验证了该彩色空间描述比其他经典彩色空间具有更优异的性能,并更有利于肤色检测。

基于广义最优成像空间的双基地SAR成像算法

传统的基于最优成像空间的双基地合成孔径雷达(synthetic aperture radar,SAR)成像算法是一种性能卓越的SAR成像算法,其具有散射点在成像空间定位准确,算法复杂度低以及聚焦性能高等优点。然而,随着观测场景的扩大,该算法会出现散射点在成像空间定位不准确以及聚焦性能下降的缺点。为了克服这些缺点,在SAR成像领域首次提出了距离历史向量匹配比的概念,基于该概念,又进一步提出了一种新的基于广义最优成像空间的双基地SAR成像算法。所提出的算法不再受限于观测场景的大小,可以对大观测场景(宽测绘带)进行高质量的成像。实验结果表明,所提出的算法是有效的和可行的。