过程控制工程课程混合式教学中学生学习风格模型的构建及应用实践

大学生线上线下混合式教学中存在问题产生原因之一是缺乏对网络环境下学生行为数据的分析,从而无法判断学生的学习风格。因而基于数据挖掘技术,利用网络学习平台收集过程控制工程课程学习行为数据,建立基于灰狼算法优化支持向量机构建多维度的学习风格模型,处理和预测其可能的学习风格。有助于教师及时掌握学生动态,调整线上线下混合式教学方案,实现因材施教的个性化教学模式。

风格迁移、指令设计与“世界模拟器”——兼论Sora模型产出艺术杰作的可能

随着生成式人工智能技术在机器监督学习和对抗神经网络的推动下不断升级,程序化算法对当代艺术创作的影响也逐渐加大。回溯人工智能技术在作品生成方面的路径与方法,有助于理解人工智能艺术不同于传统艺术的新特征。通过细审艺术风格迁移的技术迭代现象,可以发现人机交互界面上隐形存在的深层指令设计问题。围绕指令文本做出的无休止调整,在增强艺术创作的游戏化体验时,迎来了动态的涌现现象。作为世界模拟器之一的Sora模型,能够部分地呈现运动中的物理世界,却无法模拟情感动态,艺术杰作难以产出。

不同风格驾驶员眼动特性分析——夜间快速路分流区

为提高驾驶员在夜间快速路分流区换道的安全性,以不同风格的驾驶员为研究对象,分析不同风格驾驶员换道时眼动参数的变化规律。首先在前人研究基础上自编夜间快速路驾驶风格量表,对量表进行信度和Pearson相关系数法的效度检验;然后通过主成分分析法对问卷调查法得出的结果进行分析,得出驾驶风格综合得分量化模型,并使用K均值聚类分析法划分驾驶风格;最后基于眼动仪进行实车试验,获取三种风格驾驶员换道的眼动数据。试验结果表明:谨慎型、一般型、激进型驾驶员对于后视镜平均注视次数占比为48%、27%、25%;对左右两侧的平均累计注视时间占比是31%、25%、19%;平均瞳孔面积占比为56.3%、27.6%、16.1%。试验结果可以为提高驾驶员换道的行车安全性研究提供一定的数据支持。

不同圆周卷烟的风格特征与烟气特征分析

【目的】考察卷烟圆周值对烤烟烟叶风格特征及烟气特征的影响。【方法】以八大香型烤烟产地典型烟叶(C3F)为原料,分别制备常规、中支和细支卷烟样品,通过对样品进行感官评价、常规烟气指标和香味成分检测,研究八大香型生态区域烤烟烟叶随卷烟圆周值变化其风格特征和烟气特征的变化规律。【结果】(1)不同生态区烤烟烟叶卷制烟支的香气风格随圆周值的变化存在差异,随着卷制圆周值降低,烟叶原料卷烟的风格特征呈弱化趋势。(2)不同生态区烤烟烟叶卷制烟支的品质特征随圆周值的变化存在差异,随着卷制圆周值的降低,香气量、透发性和成团性等感官指标均有减小趋势,刺激性、干燥感和细腻程度等感官指标有改善趋势。(3)随卷制圆周值降低,不同生态区烤烟烟叶卷制烟支主流烟气焦油、烟碱和CO释放量均有减小。(4)随着卷制圆周值的降低,除黑龙江哈尔滨生态区烟叶外,其他生态区烟叶卷制烟支的主流烟气TPM单口释放量为中支烟>常规烟≥细支烟。香味成分酚类、酸类、酯类、内酯类、酰胺类和新植二烯的单口释放量整体表现为中支烟≥常规烟>细支烟,醛类、烃类、杂环类、醇类和酮类物质的单口释放量整体表现为中支烟>常规烟≥细支烟。

考虑驾驶风格的混合动力汽车强化学习能量管理策略

为了提升混合动力汽车能量管理策略对不同风格驾驶员的适应性,基于深度强化学习和等效燃油消耗最小策略(equivalent consumption minimization strategy,ECMS),提出一种考虑驾驶风格的混合动力汽车能量管理策略。通过实车试验采集驾驶员行驶数据,基于采集数据进行驾驶员驾驶风格的聚类分析,建立驾驶风格识别模型;构建基于强化学习和ECMS的能量管理策略,将驾驶风格系数作为强化学习状态变量,利用多种驾驶风格的组合工况训练深度确定性策略梯度智能体,获取不同工况和驾驶风格下ECMS等效因子,采用ECMS求解最优发动机、电机转矩分配以及变速箱挡位;搭建硬件在环测试平台,并基于实际采集的不同驾驶员驾驶数据构建测试工况,验证所提出控制策略的有效性。研究结果表明,相较于基于规则策略、基于等效因子比例修正的自适应ECMS以及DRL-SAC策略,提出的考虑驾驶风格的强化学习能量管理策略使整车能量消耗分别降低16.35%、11.11%和7.56%,所提控制策略的有效性得到了验证。

基于航测数据的不同风格换道轨迹规划

不当的换道行为可能危及交通安全,导致交通事故和拥堵,因此有必要探索不同驾驶风格下在车道出口的换道轨迹.本文利用中国高速公路和快速路拥堵场景数据集中的车辆轨迹数据,采用K-means算法将驾驶人分为谨慎型、普通型和激进型三类;通过聚类分析和换道时间预测,以最小化换道纵向位移和行驶稳定性加权值之和为优化目标,同时以舒适性和安全性评价指标为约束条件,采用五次多项式进行最优换道轨迹规划;随后,使用遗传算法解决轨迹规划问题,基于Prescan、CarSim、MATLAB/Simulink仿真平台建立横纵向联合控制二自由度车辆动力学模型;最后,设计自车前车、目标车道前车和目标车道后车三种典型换道场景,并通过仿真实验评价不同驾驶风格下的换道轨迹规划效果和车辆轨迹跟踪控制效果.实验结果表明:在目标车道有车的场景下提出的融合驾驶风格的轨迹规划算法使得规划的换道轨迹增加了激进型驾驶风格的换道时长,同时减少了普通型和谨慎型驾驶风格司机的换道时长,进而能够确保换道过程的时效性、安全性和舒适性.

基于特征对比的循环生成对抗网络图像风格转换研究

无监督图像到图像转换任务是在非配对训练数据的情况下学习源域图像到目标域图像的转换.但是,图像风格转换任务依然面临着图像内容丢失、模型坍塌等现象.为了解决上述问题,提出了一种局部特征对比来保持图像内容,通过特征提取器获得多层图像深层特征,使得图像编码器学习到高级语义信息,获得信息更加丰富的图像特征.同时,增加局部特征对比损失来引导特征提取器学习到有利于图像内容生成的特征.实验结果表明,在大多数情况下,所提方法在FID和KID分数方面优于之前的方法,图像生成质量有一定的提升.

考虑驾驶风格和舒适性的电动汽车制动能量回收策略

现有的制动能量回收策略未充分考虑驾驶风格对前、后轴制动力矩分配的影响,降低了能量回收率,增加了制动减速度。为此,提出了一种考虑驾驶风格和制动舒适性的再生能量回收策略,对不同驾驶风格的驾驶员采用不同的权重系数去权衡制动能量回收效率与制动舒适性。设计模糊规则控制器对驾驶员舒适性权重进行分配,建立包含舒适性和制动能量回收效率的多目标优化模型。最后结合考虑电池、电机特性和紧急工况等影响因素确定制动力矩分配策略。仿真结果表明,与其他控制策略相比,所提出的控制策略使驾驶员处于舒适与轻微不适的占比分别增加3.4%和1.58%,并消除严重不适,电池SOC值损失0.3183%。

面向游戏与动漫的黑白漫画风格非真实感实时渲染方法

针对一般黑白漫画风格的非真实感渲染方法资源开销高和实时性差的问题,提出一种面向游戏与动漫的黑白漫画风格非真实感实时渲染方法。设计特化光照模型,通过分析光照模型效果,设计主体突出的环境光项和灰度分级的漫反射项,合并光照模型各项,实现基于特化光照模型的场景预处理;提出屏幕空间三相边缘检测方法,将预处理得到的场景光照结果依次进行深度边缘检测、法线边缘检测、颜色边缘检测,合并边缘检测结果;对场景光照结果进行屏幕空间分区域渲染,依据光照结果灰度值大小,分别采用网点着色和线条着色方式处理,并采用插值方法处理着色交界;合并结果,依据光照模型结果灰度值设计分段函数,合并屏幕空间三相边缘检测结果与屏幕空间分区域渲染结果,得到最终渲染结果。实验表明,该方法能够以较低的资源开销和较快的渲染速度实现黑白漫画风格非真实感渲染,在有限的资源下提高渲染的效果,具有显著的黑白漫画风格。

彰显龙岩CB-1烟叶清甜蜜甜香型风格密集烘烤工艺研究

研究龙岩地区‘翠碧一号’的密集烘烤工艺,为彰显其清甜蜜甜香型风格提供参考。为彰显‘翠碧一号’烟叶清甜蜜甜香型风格,以福建龙岩烟区栽种‘翠碧一号’下、中、上部的适熟烟叶为实验材料,设置3种烘烤工艺,采用“背靠背”编烟方式编竿装烟,对烤后烟叶分别按下、中、上部进行分级,然后进行鉴定,统计外观、化学成分及感官质量等信息。结果显示,‘翠碧一号’(CB-1)品种烟叶下部烟宜采用T3(高温/高低高湿)烘烤工艺,关键烘烤阶段干/湿球温度为:变黄期38~40/37~38℃、凋萎期42/36℃、变筋期46/36℃、干片期50~54/38~39℃、干筋期60~65/40~42℃,中、上部烟叶宜采用T1(高温/高湿)烘烤工艺,关键烘烤阶段干/湿球温度为:变黄期38~40/37~38℃、凋萎期42/38℃、变筋期46/38℃、干片期50~54/39~40℃、干筋期60~65/40~42℃。该研究为彰显‘翠碧一号’香型的密集烘烤工艺提供技术参考。

融合迁移学习和集成学习的服装风格图像分类方法

针对服装风格人工分类受主观性、地域等因素影响而造成的分类错误问题,研究了一种基于人工智能的服装风格图像分类方法。首先,在FashionStyle14数据集基础上筛除重复或无效图像,构建服装风格图像数据集;然后,采用迁移学习方法,对EfficientNet V2、RegNet Y 16GF和ViT Large 16等模型进行微调训练,生成新模型,实现基于单个深度学习的服装风格图像分类;最后,为进一步提高图像分类的准确性、可靠性和鲁棒性,分别采用基于投票、加权平均和堆叠的集成学习方法对上述单个模型进行组合预测。迁移学习实验结果表明,基于ViT Large 16的深度学习模型在测试集上表现最佳,平均准确率为77.024%;集成学习方法实验结果显示,基于投票的集成学习方法在相同测试集上平均准确率可达78.833%。研究结果为解决服装风格分类问题提供了新的思路。

基于学习风格的个性化自适应资源推荐算法研究

个性化自适应资源推荐是以学习者为中心、以人工智能和大数据技术为基础,模拟人类思维进行学习资源推荐的过程。论文在分析学习者和资源学习风格的基础上,分别构建学习者模型和资源模型,运用基于学习风格过滤推荐算法、协同过滤推荐算法、关联规则推荐算法,展开个性化自适应资源推荐研究。研究结果表明,以学习风格为基础的混合式自适应推荐的结果,更贴合学习者的个性化学习需求。

甘肃彩陶的几何风格迁移

甘肃彩陶在中国各类彩陶文化中拥有最为完整的时空序列,然而尚未有专门针对甘肃彩陶的风格迁移研究.为弘扬中华优秀传统文化,构建了甘肃彩陶数据集,提出了一种几何风格迁移方法.该方法生成了一个神经扭曲场,将甘肃彩陶变形为目标对象的几何风格,并保持了彩陶的纹理.网络结构方面加入了位置嵌入和特征增强模块,提高特征编码的质量.损失函数方面引入了形状一致性损失和平滑正则化项,防止彩陶的细节发生突变,提高变形效果.实验结果表明,该模型能够在甘肃彩陶与不同类的对象间进行大规模的几何风格迁移,同时可以保持良好的彩陶细节,产生新的视觉体验.

基于驾驶事件的驾驶风格分类与识别方法研究

针对基于数据统计特征的驾驶风格分类识别方法容易忽略驾驶员在驾驶过程中驾驶风格多样性的问题,提出了一种基于驾驶事件、谱聚类与随机森林相结合的驾驶风格分类识别方法。设计试验采集驾驶数据,进行数据预处理,提取转弯事件和制动事件,经标准化和降维处理后,运用谱聚类算法分别对转弯事件和制动事件进行驾驶风格聚类。采用熵权法赋权得到每位驾驶员的驾驶风格权重,对比5种机器学习算法对驾驶风格识别的精确度,结果表明基于随机森林的驾驶风格识别精确度为92.73%,显著提高了驾驶风格识别准确率。

地方政府施政风格与经济高质量发展——基于僵尸企业的研究视角

在经济进入新常态、推动高质量发展的今天,政府应当扮演着什么样的角色?这是学术界迫切需要回答的重要问题,也是政策制定者、改革践行者最为关心的问题之一.本文区分了两种风格迥异的施政风格:浮夸型与稳健型,并通过政府工作报告的文本分析进行捕捉.在验证该量化方法合理性的基础上,以僵尸企业为研究切入点,以中国工业企业数据为样本,实证检验政府施政风格在其中所起的作用.研究发现:地方政府施政风格越浮夸,当地企业僵尸化的程度越高.进一步研究还发现,当僵尸企业在当地的社会重要性越高时或债务处置难度越大时,地方政府浮夸型施政风格与当地企业僵尸化程度之间的正向关系会表现得更加显著.僵尸企业的存在不仅扭曲了优胜劣汰的市场竞争机制,而且损害了市场资源配置的效率.因此,本文研究对于探索新常态下地方政府如何转化职能,加快实施僵尸企业的破产重组盘活,进而优化市场资源配置、促进经济高质量发展迈向新台阶具有积极的实践意义.

新中式风格布艺沙发组合设计——蓝韵

设计师:林颖旭,王葎菲,钟蕾作品名称:蓝韵设计说明:作品灵感来自于中国西南少数民族地区的扎染工艺,在保持原有设计风格的基础上,对其工艺和花纹图案进行再创新,使其能够适应于当代家居生活空间和审美需求。该作品将扎染面料运用于沙发这一载体,尝试从当代生活方式切入,探索传统设计的现代性,重新诠释在地性工艺的应用。

中国本土卫浴陶瓷行业在中国风格设计转化过程中的技术路径探究

目的面向中国本土卫浴陶瓷行业,选取国内某龙头卫浴陶瓷企业的资深卫浴陶瓷设计师,探究中国风格在本土卫浴陶瓷设计转化过程中的设计层级及具体设计转化路径。方法在扎根理论的研究框架下,通过半结构深度访谈的形式对14名一线设计专家展开深度访谈,经过对原始资料的编码归纳、合并整理,结合该企业曾发售过的中国风格卫浴陶瓷实际案例来展开中国风格设计转化路径探究。结果最终得到包含中国风格卫浴陶瓷产品外观元素层、中国风格卫浴陶瓷产品及人的影响因素层、中国风格卫浴陶瓷产品深层文化观念层等三层设计转化路径,各层级内又包含不同的中国风格卫浴陶瓷具体设计手法。结论明确中国风格在卫浴陶瓷设计转化过程中的具体设计路径有助于本土卫浴陶瓷行业从更整体视角展开中国风格卫浴陶瓷的设计制造,通过三层设计路径的联动配合,进一步提升中国美学风格在卫浴陶瓷设计中的有效传达,增强中国本土卫浴陶瓷的核心竞争力和文化辨识度。

针对不同学习风格的差异化教学设计

教育帮助每位学生成长,学生在学习中以偏爱的方式形成了学习风格。教学设计既要保证教学目标的达成,又要保护学生学习积极性,切实提高教学质量。本文基于学习风格不同进行教学设计,包括创造支持差异化教学环境,分析不同学习风格特点,合理化分组,课前差异化任务、课中连续性评价、课后追踪改进,多维度的考核评价方式等。

《蜂蜜之地》:纪录片的纪实风格与隐蔽叙事

文艺作品以潜移默化之效,承载教化启迪的重任。纪录片作为深具文化底蕴和社会价值的文艺体裁,其创作实践横跨客观纪实与主观艺术创造的双维界面,这不仅是技术与表达的二元对立,更是纪实美学与主观创作两极间的动态平衡探索。其核心研究议题聚焦于如何在坚持纪录片客观真实性原则的基础上,精妙地融入创作者的主观视角与艺术处理,从而实现纪实风格与隐性叙事的协同共生。通过对案例《蜂蜜之地》的研究发现,纪录片创作中对纪实风格与隐蔽叙事的精湛融合,不仅是对传统真实记录角色的加固,也是对艺术表达深度与审美价值的显著提升。在不断演变的媒介环境下,需要更好地驾驭这对看似矛盾实则互补的力量,以期在尊重事实真相的同时,赋予纪录片更广阔的艺术想象空间和更深厚的文化内涵,进而推动纪录片艺术迈向多元与深化的新境地。

Sora文生影像模式下中国风格产品系统参数化建构策略研究

Sora文生影像模式的出现,标志着人工智能正式进入千亿级参数量的大数据、大模型时代。AI智能既初步具备了机器知觉能够“识万物”,又能通过输入文字、参数使“万物生”。伴随新质生产力的壮大,中国应深刻理解科技不仅是生产力,而且是意识形态,应努力建构符合中国美学风格、满足中国用户需求的智能化系统;推动中国语境下的科学与人文相结合,形成能够在未来国际虚拟社区传播、具有中国风格的自创生AI体系,全面推进新时代中国智造与世界智能新业态的紧密融合。