基于TensorFlow2.0的图像分类算法研究

面对海量数据的增长,图像分类技术迎来机遇与挑战。深度学习能够很好的解决传统的图像分类方法精度低、耗时长等问题,成为目前主流的图像分类算法。但是深度学习模型结构及其优化算法的实现复杂且效率低,而Tensor⁃Flow2.0能够简化和快速实现深度学习模型设计,并在海量数据集上训练模型,备受研究者青睐。首先对图像分类算法、深度学习框架以及TensorFlow2.0进行介绍;然后使用TensorFlow2.0的Keras API构建一个卷积神经网络图像分类模型,结果表明,在Cifar-10数据集上,模型的准确率达76.12%;最后分析TensorFlow2.0和图像分类算法存在的不足,并对未来研究的方向进行探讨。

基于等级保护2.0的高校校园网安全平台设计

文章分析了我国高校当前面临的网络安全形势,从落实网络安全等级保护视角,以四川民族学院校园网安全为研究对象,基于等级保护2.0标准,从管理和技术两个维度对高校校园网安全平台设计,构建安全合规、具有前瞻性技术理念的网络安全平台,最后对基于等级保护2.0高校校园网安全平台的目标和实现进行了深入探讨.

基于YOLOv5s和Android部署的电气设备识别

针对变电站多种电气设备实时检测的需求,提出了一种基于改进YOLOv5s的电气设备识别方法,并设计基于Android部署的电气设备识别APP,以便对电气设备进行识别与学习。以电力变压器、绝缘子串等6种常见变电站电气设备为例构建图像数据集。数据集进行图像预处理后对YOLOv5s算法进行改进。通过引入C2f模块提高小目标检测精度,采用Soft-NMS提高检测框筛选能力,减少漏检和误检的情况,使用改进后的算法对数据集进行模型训练。将训练好的识别网络模型通过TensorFlow Lite框架进行模型部署,设计电气设备识别APP。经验证,改进后的变电站电气设备识别网络模型mAP稳定在91.6%,与原模型相比提高了3.3百分点。部署后的APP具有设备识别和设备介绍等界面,使用移动端进行识别时每张图片识别时间都小于1 s,具有较快的识别速度和较高的识别精度,可以高效地实现变电站电气设备的实时检测与设备学习。

融合ReAct模式的图书馆大语言模型知识服务系统构建

文章聚焦大语言模型时代图书馆知识服务,以家谱知识内容为实验对象,探索融合ReAct模式的图书馆大语言模型知识服务系统构建路径。实验通过将RDF数据转化为自然语言文本构建数据集,运用ReAct模式推动大语言模型执行数据查询、多语种查询、资源检索、资源推荐和资源解读等任务,展现融合ReAct模式下大语言模型在自然语言处理和上下文理解方面的能力,实验也揭示了包括多语种问题理解上的挑战、模糊查询结果一致性、背景知识补充方面的改进空间等问题。文章对大语言模型时代图书馆知识服务的创新发展提出新视角,通过整合ReAct模式下智能系统的推理和行动能力,探索图书馆提升知识服务效能和个性化服务的新模式。

教育信息化2.0时代高校体育专业实践教学平台建设研究

教育信息化2.0时代是数字化技术与教育教学相融合的新时代,高校体育专业实践教学平台建设研究成为教育信息化2.0新时代高校教育教学改革的必然要求。分析当前高校体育专业实践教学面临的问题和挑战,探讨高校体育专业实践教学平台的建设理念、目标和构成要素,同时介绍高校体育专业实践教学平台建设的关键技术和实施策略。研究表明,高校体育专业实践教学平台建设可以促进教育教学创新、提高学生的实践能力和综合素质,为高校体育专业学生的就业和发展奠定坚实的基础。

教育信息化2.0背景下翻转课堂融入高职学前教育专业声乐教学的策略

在高职院校学前教育专业声乐教学中,学生的学习效果很大程度上取决于教师所采用的教学模式和教师本身的教学观念。因此,为了提高学习效果,教师应积极创新声乐教学模式并转变教学观念。结合新时代教育发展的新特点和新要求,从教学实际出发,借助先进的信息技术手段来开展声乐课程。本文首先分析了当前高职院校学前教育专业声乐课程存在的问题和不足。其次,提出了在教育信息化2.0背景下将翻转课堂融入高职学前教育专业声乐教学中的策略。

教育信息化2.0时代职业本科“五维”教育新生态构建

教育信息化2.0可推动职业本科教育办学定位、发展路径、培养方式、专业教学的迭代升级,对促进职业本科教育高质量发展具有重要意义。为适应教育信息化2.0时代,职业本科院校教育办学定位需要坚持“职业”类型和“高等”层次属性并重,发展路径需要遵循“省级政府、教育部与职业本科院校”统筹规划联动,培养方式需要强调“人才培养目标+办学资源+教师团队”与时俱进,专业教学需要倡导“发挥特色、注重实践与追求高质量”。结合教育信息化2.0时代教育发展理路,职业本科院校可从教学、学习、主体发展、动力、要素交互五个维度,构建以信息化、个性化、多样化、协同化、层次化为特征的职业本科“五维”教育新生态。

“拔尖计划”2.0背景下的新时代地理科学拔尖人才培养

新时代地理科学拔尖人才培养对实施科教兴国战略具有重要意义。在“拔尖计划”2.0背景下,构建包括价值、能力、兴趣、视野、知识与思维等维度的地理科学拔尖人才素养结构,对地理科学拔尖人才培养起到支撑作用。进一步,通过梳理国内外知名院校地理科学拔尖人才培养情况,结合地理科学拔尖人才素养结构,总结中国地理科学拔尖人才培养路径,揭示其可能面对的挑战。地理科学拔尖人才培养基于学科发展,推动社会发展,以拔尖人才核心素养挖掘为己任,进而促进人的全面发展。

教育信息化2.0背景下物联网工程专业离散数学课程教学研究

教育信息化2.0标志着教育信息化进入了新的发展阶段,推动“教育+信息化”的融合与创新。离散数学课程是物联网工程专业的专业基础课,对培养学生的逻辑思维能力十分重要。本文在教育信息化2.0的大背景下,探索离散数学课程的学习方式、课程内容和教学方法的改革路线,并在本专业2021和2022级本科生的教学中进行教学实践,为离散数学和其他专业课程融入教育信息化2.0的核心理念提供有效的指导。

基于MultiRes-Unet神经网络的三维断层识别研究

三维地震数据中的断层规模从米级到千米级不等,断距从米级到数十米级不等。断层通常表现为同相轴错断、突然增减、消失或扭曲等显著地震响应特征。断层在三维地震数据体中占的体积比例很小,使得利用常规断层识别方法得到的断层识别结果存在不连续、识别率低等问题。针对断层的多分辨率特征,充分考虑了断层点或线在整个地震数据的占比小等特点,提出了一种三维神经网络MultiRes-Unet3D断层识别方法,该方法在网络学习过程中使用加权交叉熵损失函数解决了普通交叉熵损失函数不同项之间的平衡问题,使得神经网络具有了较为可靠的断层识别能力。首先,利用正演模拟方法生成三维合成地震数据集和断层标签,然后基于Tensorflow搭建、训练与测试MultiRes-Unet3D神经网络,再将训练好的网络模型迁移到实际三维地震数据的断层识别中。该神经网络断层识别方法在实际地震数据中的应用表明,断层识别结果空间连续性好,识别结果客观,断层边界更为准确,网络模型泛化性能良好,适用于具有不同断层构造特征的实际地震数据,节约了断层解释的时间成本与人工成本。

基于Web 2.0的软件工程实践教学平台设计

软件工程实践教学平台在运行过程中,存在没有全方位整合教学资源的问题。为此,提出基于Web 2.0的软件工程实践教学平台设计研究。将恩智浦iMX8MM开发板DB11作为平台硬件装置,构建Web 2.0技术为支撑的软件工程实践教学平台构架,动态整合工程实践教学资源,并引入单参数项目信息函数作为软件工程实践教学资源的属性进行划分。在测试结果中,进程/线程交换率不仅能够结合并行请求规模实现适应性调整,而且调整的幅度较大。

教育信息化2.0背景下高职幼儿舞蹈创编教学的实践探索

随着教育信息化2.0时代的到来,高职教育面临着新的挑战和机遇。幼儿舞蹈创编作为一门重要的艺术教育课程,不仅涉及幼儿的艺术素养培养,也关乎高职大学生的舞蹈教学能力和创新能力的发展。本文旨在探讨教育信息化2.0背景下高职关于幼儿舞蹈创编教学的实践探索,阐述了幼儿舞蹈创编教学的价值意蕴,包括提升学生创编能力、培养艺术审美素养、促进身心健康发展和拓宽教学路径;提出了教育信息化2.0背景下的学生导向原则,包括个性化、互动性、综合性和创新性;提供了教育信息化2.0下的幼儿舞蹈创编教学实践策略,包括多媒体技术与舞蹈教学整合、创造力与表达能力培养、实践与演出环节的强化,以及创造合作与共享的学习环境。

教育信息化2.0视域下高校音乐发展途径探讨

随着教育信息化2.0的兴起,高校音乐发展也迎来了新一轮的发展机遇。本文对教育信息化2.0视域下的高校音乐发展途径进行分析,通过对教育信息化2.0进行概述,进一步地阐述教育信息化2.0促进高校音乐教育的重要意义,并对教育信息化2.0视域下高校音乐教学的现状进行分析,以此在教育信息化2.0视域下提出高校音乐的发展途径。

职业院校教育信息化2.0绩效评价指标体系研究

随着信息技术的快速发展和推广应用,教育信息化已经成为职业院校教育改革的重要方向之一。教育信息化2.0时代的到来,对职业院校教师的智能教育素养提出了更高的要求。目前对于职业院校教师智能教育素养的评价体系尚未完善,缺乏科学性和全面性。因此,构建一个科学有效的职业院校教师智能教育素养评价指标体系变得迫切和必要。为此,本文在国内外研究现状的基础上,分析职业院校绩效评价存在的困境,提出绩效评价指标体系构建的原则,并基于这些原则探讨构建适应时代发展的评价指标体系的步骤及其应用。

《动物研究:体内实验报告》即ARRIVE 2.0指南的解释和阐述(五)

提高生物医学研究结果的可重复性是一项重大挑战,研究人员透明且准确地报告其研究过程有利于读者对该研究结果的可靠性进行评估,进而重复该实验或在该成果的基础上进一步探索。ARRIVE 2.0指南是英国国家3Rs中心(NC3Rs)于2019年组织发布的一份适用于任何与活体动物研究报告相关的指导性清单,用以提高动物体内实验设计、实验实施和实验报告的规范性,以及动物实验结果的可靠性、可重复性和临床转化率。ARRIVE 2.0指南的使用不仅可以丰富动物实验研究报告的细节,确保动物实验结果信息被充分评估和利用,还可以使读者准确且清晰地了解作者所表述的内容,促进基础研究评审过程的透明化和完整性。本文是在国际期刊遵循ARRIVE 2.0指南的最佳实践基础上,对2020年发表于PLoS Biology期刊上的ARRIVE 2.0指南完整解读版(https://arriveguidelines.org)第五部分包括“推荐11条”里的第6~11条:“动物照护和监测”、“解析/科学阐释”、“可推广性/转化”、“研究方案注册”、“数据获取”和“利益冲突声明”等内容进行了编译、解释和阐述,以期促进国内研究人员充分理解并使用ARRIVE 2.0指南,提高实验动物研究及报告的规范性,助推我国实验动物科技与比较医学研究的高质量发展。

基于深度学习的城市内涝区域车辆检测与分析

在城市内涝场景当中,较多人与车辆被困于积水中,给大众生活带来不利影响。随着计算机技术的快速发展,深度学习在解决实际问题中的运用也越来越广泛。文中提出了一种利用TensorFlow深度学习框架搭建MaskR-CNN(Regions with Convolutional Neural Networks Features)模型的方法,对城市内涝场景的积水区进行检测,检测效果良好,mAP(mean Average Precision)值达到89%。同时,基于YOLOv5(You Only Look Once version 5)模型,采用密集帧间差运算对处于积水区中的人车进行追踪,追踪精度达到90%左右,并使用YOLOv5外挂ResNet(Residual Network)实现了对内涝场景中的车辆进行淹没危险度分析。实验结果表明,文中所用模型的车辆危险度检测效果优于其他模型。

基于单片机中人工神经网的故障电弧识别研究

提出了一种基于单片机中人工神经网络的低压串联交流故障电弧识别方法,搭建了交流串联故障电弧实验平台,设计了基于STM32F407ZGT6单片机与AD7606芯片的信号采集板,建立了TensorFlow下的人工神经网络模型。通过采集正常工作和发生故障电弧的电流奇次谐波数据,对人工神经网络模型进行训练,将训练后的人工神经网络导入单片机STM32F407ZGT6中,用于对故障电弧进行识别。实验结果表明该方法可准确识别交流串联故障电弧。

面向“卓工计划2.0”的地方本科高校建筑学专业人才培养模式探索与实践

“卓工计划2.0”作为“卓越工程师教育培养计划”的升级版,是新工科发展中,突出产业需求导向、强调跨界融合、支撑服务社会,由校企共建的、突出产教融合的高水平工程技术人才培养计划。文章以地方应用型本科院校的省级一流专业建设点建筑学专业为例,探讨基于“卓工计划2.0”的“强基·强创”人才培养模式,构建在此架构下的“一观·二练·三结合”实践创新能力培养体系,解析将真案例、真项目、真合作、真融合贯穿于“3年校内+1年校企+1年企校”的分阶段、分层次人才培养体系,梳理面向“卓工计划2.0”人才培养的初步成效,以此为地方同层次应用型本科高校的“卓越工程师”培养提供参考。

基于创新实践型人才培养的全周期实验教学模式研究——以“模拟电子技术实验”课程为例

实验教学是工科专业课程体系的重要组成部分,在培养学生的实践创新能力方面具有重要作用。基于创新实践型人才培养,研究全周期实验教学模式的构建,以“模拟电子技术实验”课程为例,构建从电子元器件认知到系统设计应用的全周期实验教学模式,促使学生从电子元器件认知到系统应用、虚拟实验到现实实验、基础验证到综合设计等全过程、多层次地参与实践与创新,全面提升学生的工程实践和创新能力,为培养卓越工程科技人才打下牢固基础。

基于深度学习的垃圾分类系统

随着环境问题日益严峻、全球环保趋势的推动,也包括国家政策的支持和公众认知的提高,垃圾分类尤为重要。为了解决日益增多的生活垃圾带来的难题,提出了一种基于深度学习的智能垃圾分类系统。该系统结合最新的垃圾分类标准规范,以计算机视觉深度学习为基础结合深度学习相关知识建立垃圾智能分类算法模型,并编写可视化应用程序实现垃圾图片快速读取、识别等功能,能高效解决垃圾分类问题。