基于MFCE法的大学生创新创业能力评价研究——以合肥工业大学为例

大学生创新创业能力的高低是衡量高校创新创业型人才培养模式优劣的重要标准。通过利用AHP法从学习与创新能力、决策与执行能力、识别与获取能力三个层面构建大学生创新创业能力评价指标体系,并计算各指标权重。再以合肥工业大学为例,在对其展开有关大学生创新创业能力问卷调查的基础上,运用MFCE法对合肥工业大学在校大学生的创新创业能力水平进行综合评价,研究结果表明:合肥工业大学在校大学生的创新创业能力整体处于较好水平,尤其是学习与创新能力水平。根据研究结论,提出优化创新创业资源配置、增加创新创业实践比例、完善创新创业激励机制以及营造创新创业优良氛围等四方面建议。

改进的基于信息流的信息系统风险评估方法

根据基于信息流的资源分布,归纳信息系统的风险因素,并依据一种改进的多层模糊综合评判算法对信息系统的风险值进行评估。

基于多层特征上下文编码网络的遥感图像场景分类

遥感图像场景分类问题是目前遥感图像处理领域中的研究热点之一。卷积神经网络(Convolutional Neural Networks,CNNs)具有强的特征提取能力,已被广泛应用于遥感图像场景分类中。然而,目前的方法并没有充分考虑并利用CNN不同层间的互补信息和遥感图像的空间上下文信息,导致其相应的分类精度有待提高。针对上述问题,提议一种多层特征上下文编码网络,并将其用于解决遥感图像场景分类问题。所提议网络由两部分组成:1)密集连接的主干网络;2)多尺度上下文编码模块。前者用于融合CNN不同层的特征信息,后者用于对蕴含在多层特征中的空间上下文信息进行编码利用。在两个大规模遥感图像数据集上的实验结果表明,与现有的遥感图像场景分类方法相比,所提出的网络框架取得了显著的分类精度提升。