新形势下高校资助育人工作实效性探索——以安徽科技学院为例

新形势下的高校资助育人工作不仅要深入贯彻我国高等教育的政策和方针,更要强化落实立德树人的根本要求,这对促进建设高质量教育体系和健全学生资助制度具有重要意义。当前,在高校资助育人工作中出现了资助认定机制不完善、资助育人内容缺乏创新、“重资助、轻育人”等实质性问题,为增强学生的社会责任意识、感恩意识、职业道德意识,使其自觉培育和践行社会主义核心价值观,做有担当的新时代好青年,高校资助育人工作应当在强化教育意识、完善育人体系、丰富育人内容上进行实效性探索。

基于MOOC+翻转课堂的《概率论与数理统计》混合教学模式探究与实践——以安徽科技学院为例

为了提高学生的学习兴趣和效率,培养学生的自主学习能力,结合我校应用型人才的培养目标及定位,本文采用一种新型教学模式对我校《概率论与数理统计》课程教学进行探究和改革。该模式基于MOOC网络在线资源平台,并将翻转课堂这一新型教学手段应用到教学活动中。实践结果表明,混合教学模式与传统教学模式相比效果明显。

网络工程专业的创新型、应用型人才培养思路

创新型、应用型人才培养已经成为普通本科高校建设应用型大学的重要任务,也是国家高等教育的重大战略部署。本文以网络工程专业为例,从人才培养方案设置、教学模式与教学方法改革、课程考核、师资队伍建设和实验实习基地建设等多个层面,探讨了创新型、应用型人才培养思路。

基于区块链的物联网终端隐私信息溯源方法

物联网设备终端的信息安全涉及用户隐私,为了提高物联网终端信息的认可度和安全性,提出基于区块链的物联网终端隐私信息溯源方法。采用区块链与物联网的联合访问控制方法,建立物联网终端隐私信息数据分布式存储模型,通过属性联合分块认证和加密方法实现对物联网终端区块链隐私信息的身份认证和数据加密隐写处理,基于整体区块链的安全性融合分析,采用应用服务层、中间协议层和基础网络层三层组合协议控制方法,实现对物联网终端隐私信息区块链的链式存储优化设计,提取物联网终端隐私信息的密钥信息,采用基于身份的密码体系结构实现对物联网终端隐私信息保护和安全身份认证,将密钥安全传送给用户,采用双线性的拟合跟踪实现对物联网终端信息追踪溯源。测试结果表明,采用该方法进行物联网终端区块链隐私信息溯源追踪的加密性较好,隐私保护控制能力较强,提高了区块链的分布式存储能力和数据保护能力。

基于Inception网络结构的光伏板积灰状态识别方法

传统的光伏板积灰状态识别方法识别准确率低、速度慢,因此提出一种基于Inception网络结构的光伏板积灰状态识别模型。该模型以Inception模块作为主体模块,通过在模型初期添加Stem模块,加大Stem模块卷积核尺寸,从而减少输入数据的维度,增大模型初期的有效感受野,提高模型泛化能力。同时引入Swish-SE轻量级注意力机制,增强模型对不同特征的关注度,提高模型的识别准确率。实验结果表明,所提方法的目标识别率为97.05%,较经典卷积神经网络Inception-V3模型和MobileNet-V2模型分别提高1.64%、5.91%。研究提出的积灰状态识别方法具有参数量少、训练时间短、分类效果好的优势,可以满足光伏电站智能化运维的基本要求,具备较好的实用性。

基于卷积神经网络的葡萄叶病害诊断系统研究与开发

针对当前葡萄叶部病害大数据集匮乏、数据集品质较低等问题,提出一种新型卷积神经网络识别模型。首先,通过3×3的卷积核与池化层的交替结构,实施了一个初步的特征抽取策略。随后,通过空洞卷积技术,构建了一个多分支的模块,旨在捕获多尺度下的病斑特征。在网络的深层,引入了稠密连接策略,进一步完善了葡萄叶片病害的分层识别模型。这个模型不仅可以准确识别常见的葡萄叶片病害,还可以根据病害的严重程度提供相应的治疗建议。最后通过实验及仿真证明,所提新型卷积神经网络识别模型方便了种植户准确地诊断葡萄叶片病害情况,有效减少了经济损失。

基于卷积神经网络的农作物病虫害识别研究综述

农业不仅是国民经济建设与发展的基础,也是社会有序运行的保障。然而每年由于农作物病虫害造成的损失巨大,因此及时精准地检测农作物病虫害情况并采取相应措施,对于农业发展有着重要意义。近年来,深度学习在图像识别方面取得巨大进展,其中卷积神经网络具有较好的图像识别能力,利用该技术可以准确地识别农作物病虫害,以便及时地进行防治。首先,该文分别综述农作物病虫害识别的传统方法、机器学习方法、深度学习方法,并分析比较3种方法的优缺点。其次,阐述国内外专家学者在农作物病虫害识别关键技术上的研究,分别分析总结数据集的获取途径和规模、数据集多种预处理技术的作用、数据集增强技术的多种方法、网络模型的迁移学习和预处理的作用、网络模型的种类和优缺点及网络模型多种优化技术的特点和优缺点。最后,指出目前基于卷积神经网络的农作物病虫害识别研究的热点难点,并对其应用前景进行展望。

Z变换在常系数线性差分方程求解中的应用--以“网络工程”专业为例

差分方程是解决离散型数学问题的有力工具,可以建立离散型随机变量产生的数学模型。Z变换是处理工程数学问题的重要工具,在工程技术中有着广泛应用。求解差分方程常采用数值法和Z变换法,但是在实际的教学过程中学生对Z变换的方法不熟悉,理解困难。笔者通过分析不同函数作为激励的条件下具体的计算实例,给出不同离散函数的Z变换,对Z变换在差分方程求解方法进行了归纳总结。

基于神经网络的零航速减摇鳍模型参考自适应控制设计

目的:鉴于零航速下船舶横摇模型参数的不确定性,采用自适应控制方法使船舶横摇角跟踪指定参考模型的响应。方法:由于零航速减摇鳍模型结构的非线性及参数的不确定性,选择一个关于减摇鳍鳍角速度的可逆函数重构减摇鳍动态系统,再用径向基函数神经网络逼近函数重构误差,从而通过设计鳍角速度达到船舶减横摇的作用。结果:通过李雅普诺夫稳定理论及仿真试验表明,本研究所设计的控制器具有较强的自适应性。结论:该方法既解决了横摇模型不确定性控制问题,又解决了升力模型非线性控制问题,具有工程应用价值。

基于自适应ST算法的机器人轨迹跟踪研究

为实现更精确地机器人轨迹跟踪控制,提高系统的抗干扰能力,研究提出基于自适应搜索和追踪算法的机器人轨迹跟踪方法,先建立机器人模型和跟踪轨迹,再采用支持实时动态参数调整的自适应ST算法。实验表明,三种不同的控制方法均能够使水下机器人达到所需的位置和姿态。其中,指令滤波控制方法表现出更快的平均收敛时间,仅为1.3秒。结果表明,研究所提方法能实现更短的调节时间,减小轨迹跟踪误差,同时保持稳定性和抗干扰性。

基于多元线性回归的数学建模成绩预测研究

利用机器学习中的多元线性回归方法建立了数学建模成绩的预测模型。首先,选择课程并进行数据清洗,确定数据集。其次,利用相关性分析和方差膨胀因子检验课程成绩间的相关性和多重共线性,通过逐步回归的方式确定数学建模成绩的影响因素和回归模型。最后,利用交叉验证,在不同的训练集上训练模型,利用均方误差和平均相对误差检验模型的预测准确性。结果表明,采用多元线性回归预测的数学建模成绩与实际成绩相近,预测模型有效。

基于SIP协议的网络协议分析课程教学改革探索

本文针对目前网络工程专业的"网络协议分析"核心课程教学中存在的若干问题,进行一系列的教学改革和探索。以SIP协议为主要内容,从协议的三个基本要素(语法、语义和时序)几个侧重点,从架设与测试、设计与编程、实际项目展示三个阶段对学生进行授课。学生不仅可以深入分析和理解SIP协议,而且对整个SIP解决方案的层次和功能有了整体把握,并有利于其参与真实的项目编程实践。

基于CNN-LSTM的黄淮海地区冬小麦产量预测模型

冬小麦是我国最主要的粮食作物之一,准确预测其产量对于指导农业生产、保障粮食安全具有重要意义。利用CNN的特征提取能力和LSTM在捕捉时间序列长期依赖关系方面的优势,提出了CNN-LSTM预测模型。以黄淮海地区35个区县2015—2022年冬小麦产量和相关气象指标构建数据集,使用该模型对所选地区冬小麦产量进行预测。结果表明,CNN-LSTM预测模型精度优于其他模型,测试集中R2达到96.91%,充分展现出该模型对于冬小麦产量预测的有效性。

基于国产单片机处理器的多参数水质在线监测预警系统研究与应用

随着环境污染的加剧和水质问题的日益凸显,水质监测预警成为保障人类健康和生态平衡的重要手段.针对水质在线监测预警问题,提出了一种基于国产单片机处理器的系统,开发了使用国产单片机作为核心控制芯片的数据采集系统,将太阳能电池板-锂离子电池应用于系统供电,之后设计了系统的在线数据传输流程和控制技术.实验结果表明,设计的电池电压保持在22.8~25.2 V;在系统测试中,研究方法分别在2种采集方式共6个水体深度层中完成了数据监测.结果说明,研究方法能够有效完成水质的在线监测预警.

多级别注意力机制在人脸表情识别中的应用研究

为了充分利用深度模型不同阶段的特征,提出了一种基于多级别注意力的人脸表情识别方法,该方法包含了Entropy Patch Attention Module(EPAM)和Class Related Attention Module(CRAM)两个模块,EPAM用于处理浅层网络提取的局部特征,CRAM用于处理深层网络提取的语义特征。在EPAM中,将特征图分为多个子块并基于信息熵计算各个子块的注意力,以提高局部重要区域的表征能力。在CRAM中,将主干网络提取的类别共享特征送入不同分支,在分支中通过计算Class-Related Attention提取类别特定特征,为了使类别特定特征能够准确表达某一表情类别,设计了Class-Loss Sub-Module(CLSM),最后将各个分支的特征融合后作为主干网络的待分类特征。实验结果表明研究方法比几种state-of-the-art方法取得了更好的效果。

基于JavaWeb的徽文化资源数字化平台

文章提出了一个基于JavaWeb的徽文化资源数字化平台,通过数字化技术,实现对徽文化遗产的保护和传承。该平台采用SpringBoot设计模式,使用SpringBoot+MyBatis框架进行开发,并运用HTML、CSS、JavaScript等前端技术实现良好的用户交互体验。平台实现对徽文化资源的数字化管理、在线展示、知识共享、互动交流等功能,通过将徽文化资源数字化,实现了对文化遗产的保护和传承。该平台不仅能够实现对徽文化遗产的数字化保护和传承,还能够为用户提供一个全新的学习和交流平台,促进文化交流和文化共享。该平台具有较高的实用价值和推广价值,在保护和传承徽文化遗产方面具有重要的意义。

植物补光灯用Sr_(3)LiSbO_(6):Mn^(4+),Eu^(3+)荧光粉的制备及发光性能

目的:探究一种新型植物补光灯用荧光粉的制备与发光性能。方法:采用高温固相法制备红色荧光粉Sr_(3)LiSbO_(6):Mn^(4+),Eu^(3+),分析其XRD、SEM、发光性能、热稳定性、寿命衰减和色度坐标。结果:制得的荧光粉可被305 nm紫外光激发,其中Sr_(3)LiSbO_(6):0.2%Mn^(4+),14%Eu^(3+)具有最佳发光强度,并在698 nm处呈现强的红光荧光辐射。同时探究样品的浓度猝灭效应,将猝灭归因于偶极-偶极(d-d)相互作用。探讨样品的热稳定性,在155℃下的发光强度为室温下的64.5%。同时对样品的荧光寿命和CIE进行系统分析,结果表明利用最佳荧光粉封装的LED呈现强的红光荧光辐射。结论:制得的Sr_(3)LiSbO_(6:)Mn^(4+),Eu^(3+)荧光粉是一种新型LED红色荧光材料。荧光发射谱与植物光敏色素P fr和P r的光谱比对表明,基于该荧光粉封装的LED在植物照明方面具有较好的应用前景。

基于降雨预报的番茄智能灌溉系统设计

作为全球最大番茄产量国之一,我国大部分北方地区在使用传统灌溉方法时往往忽视降雨对灌溉的影响,导致浇水过多,造成了水资源的浪费。为了节约水资源,设计了一种基于降雨预报的番茄智能灌溉系统,该系统综合考虑未来降雨信息的影响,并结合传感器获取的湿度信息进行模糊推理,从而分析灌水时间,实现按需精准灌溉,提高灌溉系统的控制精度。该系统具有前瞻性的节水控制效果,能最大程度地节约水资源、提高番茄生长质量。经实验验证,该系统可以实现模糊控制下的智能灌溉,具有较好的实用性。

mnist数据集上非线性激活函数relu的两个性质

非线性激活函数在卷积神经网络的结构中起重要的作用,卷积神经网络是将高维数的线性不可分数据经卷积神经网络处理后变成低维数的线性可分数据,非线性的激活函数就是将高维非线性数据转化成低维线性可分数据最强有力的工具。基于激活函数relu通过坐标对称变换和旋转变换得到两类新的激活函数,并验证了这两类新构建的非线性激活函数在mnist上和激活函数relu能起到同样的效果。

客制化电脑创新发展探究

文章先介绍了客制化电脑的发展背景和市场现状,通过对市场现状进行分析,指出了实现高效且可持续的客制化电脑服务所面临的难点,强调了合适的方案制定和合理的资源规划的是解决难点的关键所在。为解决这一难点,文章给出了一个总体的解决方案:基于对不同职业和不同身体机能的细分,制订通用的预选方案。针对不同职业,推荐了适宜的硬件和软件配置,以满足专业人士的工作要求。对身体机能不同的残障人士,主要强调适应性和易用性,根据其身体缺陷特殊定制硬件和软件配置,使得这部分人群能更为轻松地使用电脑。然后对未来客制化电脑服务的发展趋势进行了展望:随着科技的创新和发展,客制化电脑会为客户提供更有针对性、更高效的服务。最后,得出结论:客制化电脑服务将在技术创新和用户体验的推动下不断进步,满足更多样化的个性需求,它将为用户带来更加智能化和便利的计算体验,从而显著提升个人和专业工作效率。