基于项目化课程体系的教学资源建设研究——以应用电子技术专业为例

以解决应用电子技术专业课程项目间因关联性小而造成的项目教学资源浪费的问题为出发点,以提升教学效果为目标,提出贯穿课程体系项目的专业教学资源建设思路及方法,并给出根据不同课程教学内容剪裁、调用教学资源的方法,实用性、创新性强。

基于阻抗鉴别技术的智能用电管理系统的设计与实现

论文设计并实现的智能用电管理系统由3部分组成:智能电子电能表(iEPM)、智能用电管理集中器(iEMC)以及智能集中式数据库服务器(iCDS)。iEPM安装于建筑物的每一个房间内,由于其基于阻抗鉴别技术,所以可以自动识别房间内所连接的电器设备;iEPM同时也是一种高精度的电子电能表,可以直接替代目前广泛使用的电能表,而无需重新布线。iEMC采用基于WiFi技术的无线传感器网络,将一定数量的iEPM的通讯数据经处理和汇总后传递给iCDS。iCDS采用多层体系架构,易于功能程序的扩展,其可自动向iEPM发送数据或更新iEPM程序。论文设计的智能用电管理系统大幅度的提升了建筑物内的用电效率和用电安全,特别适合在高等院校、智能楼宇以及企事业机关等场所进行广泛应用。

基于深度学习的自动抠图技术研究

针对计算技术视觉中的抠图问题,分析利用人工智能技术进行自动抠图的实现方法,通过深度学习技术结合大数据的优势实现端到端的精准抠图。首先,列出抠图技术在生活中的应用场景;然后,介绍抠图任务的目标和实质,并将抠图与图像分割进行对比分析;接下来重点介绍近年来利用深度卷积网络实现自动抠图的五类模型和算法,分析其在模型结构、数据集构建、模型训练方面的不同特点和实现方法;最后,归纳总结基于深度学习的自动抠图方法和精细的抠图数据集的创建方法。

低温环境下锂电池能源包智能管理系统研究

首先研究了低温锂电池充、放电控制系统,包括低温锂电池选型、低温锂电池包模块设计;其次研究了控制系统硬件电路模块设计,软件设计思路;再次研究了影响低温环境系锂电池能源包各种影响因素并给出了解决办法;最后研究了基于低温锂电池低温充放电曲线特点上的电池放电特性和电量模型的建立和使用等。系统解决了目前锂电池能源包高温环境下工作时循环寿命减少,以及低温环境下工作时充放电容量降低的问题。

智能小车无线寻迹控制系统设计

文中针对智能小车行驶中巡查拍照的寻迹,采用脉宽调制(PWM)控制方式对驱动电机进行调速,结合传感器技术和电机操控技术等相关技术的应用,设计了一个智能小车无线寻迹控制系统。该系统以51duino单片机为核心控制器,以普通的电机模型车为机械平台,主要设计了智能小车的硬件主体部分、传感器测速寻迹部分和无线视频传输部分,实现了智能小车行驶过程中巡查拍照的寻迹功能。

基于协议分析技术的多点H.264视频显示终端的设计与实现

本文提出并实现了一种基于协议分析技术的多点H.264视频显示终端,其通过数据监听技术获取网络上传输的H.264视频流,并对其进行数据过滤,得到用户指定MAC地址(或IP地址)的视频源所传输的H.264视频流,解码后,实现本机的视频实时播放。由于论文所提出的解决方案采用数据监听和网络分析技术予以实现,所以具有多点性、便捷性、高效性、过滤性、以及保密性等显著优点,在视频监控等安防领域、视频会议等即时通讯领域具有广泛应用。

光电脉搏仪在血氧饱和度测量中的应用

光电传感器是将光信号转换为电信号的器件,它具有反应速度快、检测灵敏度高、可靠性好等特点。光电脉搏仪是光电传感器在医学测量中的重要应用。当恒定波长的光线照射到人的身体上之后,人身体组织会自动地吸收和反射光强,根据人体吸收、反射和衰减光强的程度可以反映被照射部位组织的结构性状。2020年,新冠疫情突然暴发,人体五大健康指标分别为血氧饱和度、体温、呼吸频率、心率和血压。文章将从基于光电式传感器的脉搏仪出发,分析其在血氧饱和度和心率检测中的应用。

学分制建设研究及M院学分制实施情况

随着推进职业教育国家学分银行的加快,高职院校间迫切需要学分的互认,我国高职院校开始或者准备全面实施学分制管理模式的越来越多。本文通过学分制建设的研究,对高职院校的学分制建设进行了全面构建,并探讨了M学院的学分制实施情况。

改进YOLOX-S的红外舰船目标检测算法

红外舰船目标检测与识别技术是反舰导弹红外成像制导的关键,对于武器装备制导性能具有重大意义。针对在复杂环境下红外舰船目标检测的精度和速度问题,提出了改进YOLOX-S的红外舰船目标检测算法。首先引入深度可分离卷积(depthwise separable convolution)代替FPN(feature pyramid network)及YOLOHead残差结构中的传统卷积,降低模型的参数量;其次引入ECANet通道注意力机制,提高网络的注意力,降低舰船目标的虚检率和漏检率;最后使用CIoU损失函数,进一步提高网络的检测准确率。实验表明,改进后算法的检测平均精度(AP)达到98%,检测速度为56帧/s,对比改进前YOLOX-S算法,检测速度与平均精度分别提升6帧/s和3%,且模型更加轻量化。实验结果充分证明本文提出的算法能够有效完成红外舰船目标检测任务。

面向医疗应用场景的联邦学习综述

近年来,医疗数据的积累和应用越来越受到人们的关注。然而,传统的中心化机制往往需要将数据集中存储在一个中心服务器上进行分析和挖掘,这存在数据隐私泄露、数据不对称和数据孤岛等问题。特别是医疗数据的特殊性质和隐私保护问题,使得数据分析和挖掘面临着更大的挑战。因此,需要一种新的机器学习技术来保护各方隐私并协同学习模型。联邦学习作为一种新兴的技术,可以在保护各方隐私的前提下协同学习模型,具有广阔的应用前景。探讨联邦学习在医疗领域的应用现状和未来发展趋势,首先,介绍联邦学习技术的基本原理和常见算法;其次,综述联邦学习在医疗领域中的应用案例,包括医学图像处理、预测模型和数据注释等方面的应用;最后,展望联邦学习在医疗领域的未来发展趋势,并提出一些需要进一步研究的问题,以期为医疗健康领域的发展提供强有力的支持。

研发“智能家居机器人”的现实意义及其对高职院校实践教学改革的推进

论文系统的阐述了以高等职业院校为主体研发“智能家居机器人”的现实意义,并以此为教学载体,推动电子信息相关专业的课程体系整合,以达到培养“高技能型、创新型”人才的目标。

信息技术课程的教育云平台实践

阐述教育云平台的概念及设计,信息技术课程在云教育平台上教学模式,从而适应个性化和差异化学习,真正将技术融入教学过程。