新时代中外合作办学的发展现状和机遇——以华中师范大学伍伦贡联合研究院为例

在新时代全面深化改革和全面对外开放的大背景下,中外合作办学作为拓展国际发展空间、实现教育开放与教育强国的重要途径,在现有发展基础之上,面临挑战的同时正迎来新的发展机遇。文章以华中师范大学伍伦贡联合研究院为例,通过介绍中外合作办学的发展现状、机遇以及学生在中外合作办学过程中的亲身体验,展望中外合作办学在新时代的未来发展。

硕士研究生层次中外合作办学就业质量提升路径初探——以华中师范大学伍伦贡联合研究院为例

随着我国教育对外开放不断深化,中外合作办学呈现高速发展态势,正迈入提质增效的新时期。毕业生就业质量作为检验高校人才培养质量的重要标准,也是中外合作办学高质量发展的风向标。本文以华中师范大学伍伦贡联合研究院 2021届硕士毕业生为例,通过分析就业基本情况,总结就业工作经验,展望未来发展路径,以期实现中外合作办学毕业生更高质量和更充分就业。

师范大学中外合作办学教师队伍建设问题研究——以华中师范大学为例

师范大学作为我国高等教育重要组成部分,办学特色鲜明,在开展中外合作办学中亦有所体现。在师范大学举办的中外合作办学机构中,中方教师作为师资力量的主体,全面参与教学、科研和管理等各办学环节始终,承担着引进和内化外方优质教育资源、学习先进教育理念、接触最前沿科研成果、提高人才培养质量和科研水平的重要任务,可谓是中外合作办学机构未来发展的基石。为此,加强顶层设计,不断探索教师队伍建设方向,优化队伍结构,提升教学和管理水平,理顺中外方合作模式是中外合作办学机构亟需解决的重要课题。建设一支多元化、国际化和立体化的中方教师队伍可谓是师范大学中外合作办学机构实现与母体学校良性互动,实现可持续发展的一种新的尝试与探索。

硕士研究生层次中外合作办学学风建设途径探索

学风建设是中外合作办学提质增效的基本保证,也是提升母体高校整体办学水平的关键因素。本文以华中师范大学伍伦贡联合研究院为例,通过总结联合研究院学风现状,分析中外合作办学学风面临挑战背后的成因,探索未来中外合作办学学风建设途径,以期实现中外合作办学更高质量发展。

健康码体系下的安全协议研究

健康码作为一种有效的防疫检测手段在中国被广泛运用。而其中的信息安全问题广受关注,具有重要的研究意义。本文提出了一套基于现有密码学理论体系的安全协议,在此基础上对健康码的信息安全问题进行了深入讨论。研究中针对一些健康码使用中的问题作出了阐述,并提出了解决方案。

物联网中安全问题及对策研究

科学技术的高速发展,信息化的进一步加深。被誉为世界第三次信息浪潮的物联网正在逐步的渗透到我们生活中的每一个地方,小到我们的日常生活,大到航空航天事业,物联网都起着至关重要的作用,物联网的出现,真正的实现了物与物之间的联通,达到了信息的互相传递。但是,现阶段的物联网还处在发展的阶段,各方面还没有完全成熟,依然存在着这样那样的问题,本文就互联网中的安全问题和应对措施做了相关的探究,希望能给相关人员提供一些借鉴。

基于情感词典和堆叠残差的双向长短期记忆网络的情感分析

情感分析作为自然语言处理(NLP)的细分研究方向经历了使用情感词典、机器学习和深度学习分析的发展过程。针对使用一般化的深度学习模型作为文本分类器对于特定领域的网络评论类型的文本的分析的精准度较低,训练时发生过拟合现象以及情感词典覆盖率低、编纂工作量大的问题,提出了基于情感词典和堆叠残差的双向长短期记忆(Bi-LSTM)网络的情感分析模型。首先,借助情感词典中情感词的设计覆盖“教育机器人”研究领域内的专业词汇,从而弥补Bi-LSTM模型在分析此类文本时精准度的不足;然后,使用Bi-LSTM和SnowNLP来降低情感词典的编纂体量。长短期记忆(LSTM)网络的“记忆门”“遗忘门”结构可以在保证充分考虑评论文本中的前后词语的关联性的同时,适时选择遗忘一些已分析词语,从而避免反向传播时的梯度爆炸问题。而在将堆叠残差的Bi-LSTM引入后,不仅使得模型的层数加深至8层,而且还使残差网络避免了叠加LSTM时会导致的“退化”问题;最后,通过适当设置和调整两部分的得分权重,并将总分使用Sigmoid激活函数标准化到[0,1]的区间上,按照[0,0.5],(0.5,1]的区间划分分别表示负面和正面情绪,完成情感分类。实验结果表明,在“教育机器人”评论数据集中,所提模型对于情感分类准确率相较于标准的LSTM模型提升了约4.5个百分点,相较于BERT提升了约2.0个百分点。综上,所提模型将基于情感词典和深度学习模型的情感分类方法一般化;而通过修改情感词典中的情感词汇并适当调整深度学习模型的结构和层数,所提模型可以应用于电子商务平台中各类商品的购物评价的精确情感分析,从而帮助企业洞悉消费者的购物心理和市场需求,同时也可以为消费者提供商品质量的一种参考标准。

新时代中外合作办学的发展历程、现状及展望

在我国高等教育大众化、国际化的背景下,通过引进国外优质教育资源,培养国际化创新型人才的中外合作办学应运而生。文章通过介绍中外合作办学的发展历程,从招生生源、教师队伍、科学研究等方面简述中外合作办学发展历程中存在的问题与困难,并有针对性地提出对策与建议。

基于失真统计特征提取的图像尘雾清晰化算法

由于传统图像尘雾清晰化方法缺少图像纹理误差调整的过程,导致图像失真、对比度低以及图像整体泛白等问题,提出基于失真统计特征提取的图像尘雾清晰化算法。构建深度融合网络,对原始尘雾图像进行对比度增强、亮度修正与伽马校正等预处理,提升原始尘雾图像清晰度与对比度;综合考虑预处理后尘雾图像的灰度特征与纹理特征,利用模糊C均值法统计图像特征并进行聚类,融合参与特征提取的主要参数构建基于失真统计特征融合的图像特征提取模型,提取分类后的尘雾图像失真特征;训练深入学习网络,优化尘雾图像失真特征的权重与偏置项参数,输出尘雾清晰化的图像。仿真结果表明,上述算法进行尘雾图像清晰化还原后,相似度指数与峰值信噪比分别保持在0.84和34.21dB以上,显著优于对比算法,为提高尘雾图像处理效果提供了有利依据。

中外合作办学模式下的实验教学实践与思考

实验教学是课程教学中的重要环节,是实现人才培养目标的重要途径。然而,因为长期的应试教育等原因,国内高校在实验教学方面不被重视,或者即使被重视,实际教学质量仍然不高。相较而言,国外在实验教学上有突出的特点和优势。文章简要分析了国内外实验教学现状,重点阐述了中外合作办学模式下的实验教学实践。国外实验课程模式的全面引进改变了高校传统实验教学方式的同时,也带来了新的问题,为此,文章还对如何提升中外合作办学下的实验教学质量展开思考。

数据加密技术在计算机安全中的应用

21世纪是一个信息化的世纪,伴随着经济与科技创新大力发展的脚步,社会所囊括的信息量与日俱增,信息量的增多正面临着诸多安全问题的挑战,各个公司乃至个人在计算机中所存储的重要数据亟待保护。文章阐述了几种主流的数据加密算法,并给出了相关数据加密技术在计算机安全中的具体应用,旨在有相关需求的用户营造安全的计算机使用环境。

我国人工智能教育的发展现状分析与对策研究

当前,我国人工智能教育发展迅速但尚处于起步阶段,存在人工智能教育人才储备不足、人工智能教育存在技术瓶颈、人工智能教育产品不完善、人工智能教育大数据平台缺乏、人工智能教育可能产生伦理风险等问题。我国进一步发展人工智能教育的对策:一是创新专业人才培养;二是消除智能教育的技术瓶颈;三是加强校园智能设施建设与应用;四是发挥科技正向促进作用,避免技术异化和滥用。最终,通过人工智能教育的发展,促进高校实现“因材施教”的个性化教育。

关于后疫情时代中外合作办学研招工作的探讨

中外合作办学已成为中国教育的重要组成部分,它在推动我国办学体制改革、拓宽人才培养途径、促进教育对外开放等方面发挥了积极作用。招生问题是影响中外合作办学研究生教育发展的核心问题之一。论文以华中师范大学伍伦贡联合研究院为例,剖析了学院近 5 年的招生情况,总结了学院的招生宣传途径,以期为中外合作办学中的招生工作提供案例和思路。