“工程光学”理论教学体系优化和虚拟实践教学初探——以三峡大学理学院工程光学课程为例

"工程光学"是光信息科学与技术专业一门工程性、技术性和实践性都很强的专业课程。本文分析了三峡大学理学院"工程光学"课程教学过程中所出现的问题,提出了课程的优化和教学方式的转变与虚拟实践教学,加强学生的实践能力和科学思维的培养,提高学生的动手能力。

新形势下地方高校基础学科人才培养模式初探——以三峡大学物理学为例

本文以三峡大学物理学专业为基础,探讨了新形势下地方高校如何应对基础学科发展的困难,建议地方高校结合各专业特色进行发展,加强应用型和创新型人才培养,一方面服务于学校学科发展,另一方面服务于特色行业发展。

“新工科”视域下土木工程专业“大学物理”课程改革探索——以三峡大学为例

"大学物理"是工科专业的一门必修基础通识课程。"新工科"建设内涵对该课程提出了革新要求。文章以三峡大学土木工程类专业《大学物理》课程改革为例,详细分析了课程改革举措及改革成果,将为相关高校类似专业"新工科"建设提供有益参考。

构建“跨情境融合”的大学物理立体化教学体系的探索与实践

高等院校开设的大学物理课程是培养现代高端工科人才的强大支撑和理论基石,针对学生在学习过程中存在的“3个不足”,以及教学过程中存在的“3个矛盾”,秉持“学生中心、产研教融合”的教学理念,构建了“跨情境融合”的大学物理立体化教学体系,实施全立体化的学习情境与学习过程,并以此为基础,创建了“三阶递进”的教学内容体系和“三维三结合”的课程评价体系.籍此培养具有创新思维和科学研究能力的创新型工科人才.

三峡大学校园垃圾分类回收现状及回收机制的建立探讨

指出了垃圾分类回收具有重要的意义,有利于资源节约型和环境友好型社会的建设,有利于循环经济的可持续发展。分析了校园垃圾分类回收现状,对建立校园分类回收机制进行了探讨。

高校校车最优调度与配置方案——以三峡大学为例

针对校车最优调度与配置方案,通过对学生需求和校车管理中心调研,对学生坐车拥挤时间段进行分析与建模。优先考虑校车运行成本,以学生人数均衡、校车路径均衡和间隔时间长度均衡来进行建模,定义一个公平性评价函数,并通过归一化处理,以求得最优化算法,解决实际问题。

浅谈护理学院的学科建设

学科建设是高等院校建设与发展的一项基础性工程。要从实际出发，科学分析自身的办学水平及学科优势、学科人才，明确办学目标、办学理念和办学方向。要以学科建设为龙头。以师资队伍建设为根本，以教育教学改革为核心，以突出特色求发展为工作思路。根据三峡大学发展需求和学院的实际情况，科学论证，系统筹划，适度调整，稳步推进，促进学院可持续发展。

第九届全国大学生物理实验竞赛(创新)实践与思考——以“导电性”命题类题目为例

结合团队在第九届全国大学生物理实验竞赛(创新)实践中的体会,以“导电性”命题类参赛题目“掺杂SiO2对NiFe薄膜导电性的影响”为例,从“研读通知文件、选定参赛题目”、“课题实践中的能力锻炼与提升”以及“总结反思”三方面分享参赛过程中的实践与思考,供后续参赛团队参考。

大学物理学中物质波统计解释浅析

量子论是现代物理学的理论支柱之一,德国物理学家波恩对物质波作出了正确的统计解释。国内一些大学物理教材对于描述物质波波函数的解释过于笼统,学生没有清晰的图景,不利于理解和掌握。基于此,本文对相关的物理概念整理了思绪,采用电子双缝干涉实验给出了明确的解释,希望有利于学生理解。

压水堆破口事故下裂变产物源项释放及衰变热分析

反应堆严重事故时堆芯发生熔化现象,导致部分放射性源项不再留存于燃料中,将会通过各种途径释入环境,对周围造成严重的放射性污染。为了研究不同模型下裂变产物在压力容器内外释放量及其衰变热分布,分析喷淋系统对控制源项释放及热量的影响。基于典型的百万千瓦级压水堆核电站模型,利用一体化安全分析程序MAAP建模,分析计算CORSOR-M、CORSOR-O和ORNL-BOOTH三种源项释放模型反应堆一回路热管段破口叠加高、低压安注失效的事故序列和后果。结果表明:裂变产物源项主要在压力容器内释放,释放量远多于压力容器外的释放量。CORSOR-O模型下压力容器最晚融穿,安全壳失效最早;ORNL-BOOTH中压力容器虽最先融穿,但安全壳失效远晚于其他两种模型。源项释放差异导致不同模型衰变热现象不同,主要热源皆为挥发性裂变产物。开启喷淋不仅可以使悬浮碘化物充分控制在安全壳内,还能有效带走源项产生的衰变热,降低安全壳压力,保证安全壳完整性。

基于Bernstein Copula函数的随机变量序列的Max-Sum局部等价式

该文考虑一类具有局部长尾分布,但不一定具有相同分布的随机变量序列,其联合分布由Bernstein copula函数进行联系.研究其部分和及其最大值的局部分布的渐近性质.在假设诸随机变量服从局部次指数分布的条件下,得到了Max-Sum局部等价性.该等价性从局部和相依的角度描述了随机游动的一次大跳原理.数值实验表明所得结果稳定可行.

Hardy-Orlicz-Morrey鞅空间的混合型原子分解

本文作为Hardy-Morrey鞅空间和Hardy-Orlicz鞅空间的推广,引入了鞅的Hardy-Orlicz-Morrey空间概念,并对此类鞅空间建立了混合型原子分解定理;作为应用,以所得的原子分解定理为工具给出了一个使得次线性算子在Hardy-Orlicz-Morrey鞅空间上有界的充分条件.特别地,当分别将次线性算子取作鞅的极大算子,均方算子和条件均方算子时,得到一系列关于Orlicz-Morrey空间拟范数的鞅不等式.

“基于光纤传感器的平面曲线重建算法建模”评阅综述

针对基于光纤传感器的平面曲线重建算法问题,首先利用波长与曲率之间的关系估算传感器位置的曲率,采用三次样条插值算法获取更多的曲率,利用斜率递推模型或者微分方程模型估计平面曲线坐标;进一步,对已知曲线先等距采样,再重构曲线方程,利用范数来评价重构算法的有效性;最后对2024年“华中杯”大学生数学建模挑战赛C题参赛论文的整体情况予以简要评述.

义务教育阶段天文教育的现状及其建议

天文教育是全面提升学生科学素养不可或缺的内容。为准确厘清我国义务教育阶段的天文教育现状,针对性地设计了调查问卷并在全国范围内展开调查。调查发现:学生获取天文知识方式单一,天文基础设施缺乏,教育资源地区间发展不平衡,半数以上的学生天文知识储备尚未达到《中国公民科学素质基准》;多数学生拥有浓厚的天文兴趣和求知欲,重视天文学习。鉴于此,我们呼吁各级教育及相关部门对天文教育予以关注,要高度重视青少年天文知识匮乏等问题,加强宏观引导,适当增加义务教育阶段天文知识占比,提高教师自身天文科学素养,遵循青少年的认知发展能力,丰富天文教育手段,从而有效提高义务教育阶段天文教育发展水平。

反向累加生成绝对灰度性质及其在灾害事件预测中的应用

为研究反向累加生成序列绝对灰度的变化规律,基于原始序列与其一次反向累加生成序列的级比关系,推导了整数阶反向累加生成序列绝对灰度的一般表达式及其相关性质。结合实际问题背景,讨论了融合绝对灰度的反向累加灰色模型在突发灾害事件预测中的应用效果。研究结果表明:当原始序列的绝对灰度大于0.6时,进行反向累加生成变换能够有效降低序列的绝对灰度,当原始序列的绝对灰度小于0.25时,对序列进行反向累加生成变换会增大序列的绝对灰度。研究结论为灰建模的模型选择及序列预处理方式的选择提供参考。

基于局部密度聚类的雷达目标散射中心区域分割

散射中心是描述雷达目标高频散射机理的重要特征,准确提取雷达目标散射中心参数对解析雷达目标有着极其重要的研究意义。为了提高散射中心参数计算速度,通常将整幅合成孔径雷达(synthetic aperture radar,SAR)图像分解为多个包含散射中心的小区域,对每个小区域分别进行特征提取和参数计算。根据雷达目标散射中心的特点,提出了一种基于局部密度聚类的雷达目标散射中心区域分割技术。首先,对雷达图像进行Frost滤波、基于水平集方法(level set method,LSM)的图像分割和面积滤波的一系列图像预处理获得目标感兴趣(region of interest,ROI)区域,然后对预处理后的图像利用局部密度聚类算法检测散射中心并进行区域分割。实验中,采用模拟数据和真实数据对所提方法和传统图像分割算法展开数值实验,实验结果验证了所提方法在雷达目标散射中心区域分割的有效性和优越性。

基于密度峰值聚类的宽角域散射中心聚类

宽角域合成孔径雷达(wide-angle synthetic aperture radar,WA-SAR)有着更广泛的角度覆盖范围,基于此得到的宽角域散射中心(wide-angle scattering centers,WA-SCs)包含了目标物体更加丰富的电磁散射特征,这对雷达的目标建模、目标识别等有着重要的意义。为了克服WA-SCs数据维度高、所含信息复杂的特点,并从中提取出所需的目标物体特征,采取密度峰值聚类(density peak clustering,DPC)算法研究WA-SCs。基于SLICY模型数据,从聚类内部评价指标、聚类可视化和算法自动化程度3个方面,将本文算法与经典的K-means、DBSCAN和MeanShift算法进行了对比实验。结果表明,DPC算法具有自动化程度高、高维数据适应性强、聚类精度高等优点,有望为后续的一系列基于WA-SCs的目标建模、目标识别等工作提供技术支撑。

雷达属性散射中心的快速目标分类和参数估计

雷达属性散射中心模型的属性参数能够提供目标更为丰富的重要信息,属性散射中心参数估计对解析雷达目标有着极其重要的研究意义。针对雷达属性散射中心模型,提出了基于深度学习的雷达属性散射中心快速目标分类和参数估计的技术。首先利用ViT(vision transformer)深度学习网络将雷达属性散射中心分类为局部式和分布式两类,然后基于TS2Vec框架构建针对属性散射中心参数估计的卷积神经网络(convolutional neural network for attribute scattering centers,ASCNN),最后分别对两种数据进行训练以实现局部式和分布式属性散射中心的参数估计。基于属性散射中心模型展开数值实验,实验结果表明,该方法对雷达属性散射中心目标分类的准确率高达99%以上;雷达属性散射中心参数估计的速度超过传统方法的10000倍以上,且精度更高,验证了所提方法的有效性和优越性。

基于大语言模型的知识图谱构建及应用研究

海量核电分布式控制系统(DCS)运维数据蕴含着丰富的运维经验和专家知识,如何有效地从中抽取DCS报警响应相关信息并形成知识服务,是目前核电DCS快速响应的热点和前沿研究。由于核电DCS多源异构数据缺乏明确的结构和规范,以往的知识抽取主要依赖人工标注和深度学习的方式进行,但需要具备广泛的领域知识和信息处理能力,且受限于繁重的数据标注工作。提出了分步提示策略的大语言模型知识抽取方法,构建了DCS运维知识图谱;并基于大语言模型技术和二次意图识别方法,利用知识图谱开展智能问答等知识服务。通过以某核电厂DCS运维数据为例,重点就知识抽取、图谱构建、智能问答开展实例研究。结果表明,模型的总体精确率、召回率和F1值分别为91.24%、85.85%和88.43%,能够较为全面地获取DCS多源异构运维数据中的关键实体及属性信息,指导开展领域知识问答,有助于运维人员及时响应DCS报警异常,分析总结故障原因及响应策略,为后期的电厂DCS运维的培训和维护提供借鉴和参考。

有向加权网络的重要模体识别及其应用

为识别有向加权网络中的重要加权模体,采用边权定性为强弱标签的方式将有向加权网络转换为标签网络、简单模体拓展至标签模体。对于三节点的标签模体类型,用模体在随机网络中出现相应次数的概率估计值代替模体遍历的含时过程,引入与标签模体类型相关联的动态指标识别出有向加权网络中的重要标签模体。将其应用到中国篮球职业联赛(CBA)2019—2020赛季总决赛广东队、辽宁队的传球网络,获得球队在比赛中出现的重要传球模式及构成相应传球模式的重要球员。重要标签模体的识别对挖掘有向加权网络的重要构建模式、关键节点有着显著作用。