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“双创育人”与“项目制育人”双融合人才培养模式探讨——以哈尔滨工程大学未来技术学院智慧海洋技术专业为例
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作者 孙延超 张勇刚 洪长昊 《教育教学论坛》 2023年第18期5-8,共4页
以建设海洋强国目标下的卓越智慧海洋技术专业未来技术人才的培养作为切入点,分析并探讨了目前海洋建设领域人才培养方向单一、培养方式落后、教学方法缺乏创新等方面的弊病。总结了海洋建设领域对创新复合型人才、实际应用型人才的迫... 以建设海洋强国目标下的卓越智慧海洋技术专业未来技术人才的培养作为切入点,分析并探讨了目前海洋建设领域人才培养方向单一、培养方式落后、教学方法缺乏创新等方面的弊病。总结了海洋建设领域对创新复合型人才、实际应用型人才的迫切需求。依托哈尔滨工程大学未来技术学院智慧海洋技术专业的教育改革创新实例,提出了一种“双创育人”和“项目制育人”双融合人才培养模式。并通过目前取得的阶段性教改成效,证明了此模式的有效性及可推广性。 展开更多
关键词 未来技术学院 新工科教育 智慧海洋技术 教学改革
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基于多区域最优选择策略的声呐图像目标检测 被引量:1
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作者 曹禹 刘光宇 +3 位作者 穆琳琳 曾志勇 赵恩铭 邢传玺 《西北工业大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2023年第1期153-159,共7页
为了解决侧扫声呐图像目标检测受噪声和阴影区域影响,难以准确检测目标的问题,提出一种谱聚类结合熵权法的多区域最优选择策略的目标检测方法。根据先验知识提前设定谱聚类的聚类数,将声呐图像的像素聚类为多个不同的区域;提取每个区域... 为了解决侧扫声呐图像目标检测受噪声和阴影区域影响,难以准确检测目标的问题,提出一种谱聚类结合熵权法的多区域最优选择策略的目标检测方法。根据先验知识提前设定谱聚类的聚类数,将声呐图像的像素聚类为多个不同的区域;提取每个区域具有的平移、旋转和缩放的不变性特征,用于构建多区域的特征准则矩阵;利用熵权法对该特征准则矩阵计算各特征的权重以及每个区域的综合加权分数,即可得到最终的目标区域。实验结果表明,所提方法不仅能够有效地克服侧扫声呐图像中的噪声和阴影区域带来的不利影响,还可以在图像聚类后的多个区域中实现最优目标区域的选择,验证了所提方法的可行性和有效性。 展开更多
关键词 声呐图像 目标 图像分割 谱聚类 特征选择 熵权法
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新工科背景下基于OBE理念的创新实践课程教学设计优化路径 被引量:5
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作者 赵晓丽 李铁磊 +1 位作者 吴迪 肖钢 《南方农机》 2023年第11期161-166,共6页
【目的】面对国家制造强国战略人才需求和新时期人才培养要求,需要打造立体化的创新实践育人课程,满足新形势、新任务、新要求。【方法】笔者以哈尔滨工程大学工程训练国家级实验教学示范中心开设的创新实践课程为研究对象,以“新工科... 【目的】面对国家制造强国战略人才需求和新时期人才培养要求,需要打造立体化的创新实践育人课程,满足新形势、新任务、新要求。【方法】笔者以哈尔滨工程大学工程训练国家级实验教学示范中心开设的创新实践课程为研究对象,以“新工科”为背景,通过对成果导向教育(OBE)理念下创新实践类课程的教学设计优化研究,构建成果导向教学设计模型,开展教学目标优化、教学项目优化、教学内容衔接优化、考核方式优化研究。【结果】通过构建的项目“准入制”模型和基于OBE的“三位一体、六要素、一中心”教学设计模型和创新实践课程教学模式,提升了课程教学质量,学生在优化的教学过程中获得了更多的知识和技能,增加了学生的体验感,提升了学生综合实践能力。【结论】高标准的教学设计为创新实践课程改革提供范例,为成果导向教育(OBE)理念的应用和实践提供可行的方法和思路,对于高校各创新实践类课程的建设和改革都可以起到引领和示范的作用。 展开更多
关键词 成果导向教育 创新实践课程 教学设计 创新能力
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面向轨道分割与侵入物检测的多任务学习
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作者 张硕 杨诗茵 +6 位作者 孙博宇 许云飞 沈昊 吕永家 贾云鹏 邢会明 赵新华 《计算机系统应用》 2023年第7期188-194,共7页
轨道车智能防护会涉及轨道车侵入物检测与行驶区域分割任务,在深度学习领域已有针对各任务的算法,却无法很好满足多任务情形时的需求.该算法使用轻量级卷积神经网络(CNN)作为编码器提取特征图,随之将特征图送到两个基于one-stage检测网... 轨道车智能防护会涉及轨道车侵入物检测与行驶区域分割任务,在深度学习领域已有针对各任务的算法,却无法很好满足多任务情形时的需求.该算法使用轻量级卷积神经网络(CNN)作为编码器提取特征图,随之将特征图送到两个基于one-stage检测网络的解码器中,进而完成各自的任务.不同级别和尺度的语义特征在编码器输出的特征图中被融合,良好地完成像素级语义预测,在检测和分割效果上有明显提升.采用本算法的设备将掌握对新目标的识别检测判断与追踪,为提升轨道车行驶安全做出保障. 展开更多
关键词 铁路侵入物检测 多任务学习算法 目标检测
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