以解决复杂工程问题能力为导向的电子信息类实践育人模式

针对社会对高素质电子信息类人才的需求,在教学框架、教学平台、教学机制和教学模式上进行了整体设计;构建了以提高学生解决复杂工程问题能力为目标导向的教学实践、工程实践、创新实践和企业实践协同互补的实践育人模式,打破了学校与企业之间的地理界限,加强了知识融合与自我构建,提高了学生的动手实践能力、工程设计能力、科研创新能力和企业实践能力,为培养高层次、多样化、创造性的电子信息类人才进行了有益尝试。

大学生职业生涯规划视野下的目标导学体系构建

目标导向是大学生职业生活规划应遵循的基本原则,而目标导学是促进职业生涯规划实现的最有效手段。职业生涯规划与目标导学相结合应遵循能动性与引导性相结合、系统性与阶段性相结合、学校、社会、家庭相结合和个别与一般相结合的原则,积极构建专业学习、科技创新和就业创业"三大平台",引导、促进学生的自主学习与成才。

推进网络党建工作科学化高效化的对策

中国共产党作为执政党,必须主动适应互联网时代的要求,通过网络开展党建工作、不断创新党建工作的方法模式,以网络作为党建载体,对传统党建方式方法、传播路径、党建手段等进行创新与延伸,实现党建资源的整合优化,构建功能完善、覆盖全面、互通互联的现代网络党建体系,不断推进新时期党建工作的科学化、高效化。

浅谈大学生健全人格塑造的意义与途径

健全的人格对大学生具有十分重要的意义。文章就大学生人格塑造的机制和具体途径进行了探讨,旨在促进大学生健全人格的培养。

校园文化建设视域下大学生创新能力的培养

校园文化和大学生创新能力的培养是密不可分的,本文从高校校园文化和大学生创新能力的内涵及关系出发,分析了校园文化建设中培养大学生创新能力不足的问题,提出应该从教师队伍建设、校园精神文化营造、研究性实践平台搭建及制度文化保障等方面入手,全方位综合考虑,共同构建出一个适于大学生创新能力发展的环境。

基于AVR单片机和MCP3302的数据采集系统

介绍一种由AVR单片机和A/D转换器MCP3302组成的数据采集系统,介绍了系统的硬件、软件设计。该系统可以进行多路数据采集。

新形势下电气信息类专业毕业设计的思考与实践

毕业设计是本科教学中的传统环节。面对新形势和新现象,在选题环节做出相应调整。CDIO指导理念、有效的过程管理和高质量的毕业论文撰写指导,保证了毕业设计的质量,层次化的答辩体系保证了成绩评定的高效准确。

结合双随机相位加密和四元数格拉斯曼平均网络的彩色人脸隐私保护识别

为保护彩色人脸图像的隐私并提高识别准确率,提出一种结合双随机相位加密和四元数格拉斯曼平均网络的彩色人脸隐私保护识别算法.首先将彩色人脸图像的颜色分量编码为纯四元数矩阵,使用双随机相位加密和四元数Gyrator变换进行加密.为了隐藏原始彩色人脸图像的内容,通过随机二值幅度掩模选取部分密文进行解密,得到不可见的人脸图像,然后使用四元数格拉斯曼平均网络提取人脸的特征向量和线性支持向量机进行识别.当人脸特征模板泄露时,可以重新生成随机二值幅度矩阵并构建新的特征模板替换原始的特征模板,满足可撤销性,从而保证原始人脸图像的安全性.在Aberdeen, Georgia Tech, Visible Light和YouTube Makeup 4个数据集上与当前3种人脸隐私保护识别算法进行比较,实验结果表明该算法能够有效地提高识别率,而且对数据集的变化具有较好的鲁棒性.

高职院校专业设置与地方产业结构的适配性研究——以常州科教城5所高职院为例

以常州科教城5所高职院为例,通过专业设置规模和重复性与常州市主导产业的对接性分析,以及新设专业与常州市新兴产业的对接分析发现,常州5所高职院校专业设置与常州市主导产业的适配性较差,而新设专业与常州市新兴产业具有一定的适配性。从而为常州高职院校更好地服务于地方经济提供了参考。

提高高等数学教学质量的对策探讨

高等数学是一门大型公共基础课程。学好这门课程对学生综合素质的培养和后续课程的学习都有着很大的影响。作者结合多年的教学实践,对高等数学教学质量的提高的途径即激发学生学习的兴趣,调动学生学习的积极性、主动性等问题进行了探讨。

如何在信息类专业教学中培养学生的创新能力

在竞争日趋激烈的今天,培养具有较强实践能力及创新能力的大学生是每个高校关注的重点。本文介绍了在信息类专业教学中如何开展大学生科技创新活动,并通过具体实践讨论在课堂教学、设计和实习等各教学环节中如何培养学生的创新能力。

大学生创业胜任力模型的构建与检验

利用行为事件访谈法,对12名大学生创业者进行访谈,得出大学生创业胜任力的基本特征指标;基于大样本问卷调查和数据分析,探索和验证大学生创业胜任力模型。研究结果表明,大学生创业胜任力包括机会感知能力、资源配置能力、社交网络能力、心理抗逆能力等4个维度,这4个维度由16个测量指标构成。

自媒体时代大学生活动特点的改变与引导

大学生思想活跃,容易接受新生事物,同时还易受不良思想的影响,甚至会在不良思想的影响下产生过激行为。研究自媒体时代大学生活动特点的变化情况,并针对性地进行引导,对提高自媒体时代大学生的思想水平,引导其正确参与各种活动,促进其健康成长具有十分重要的现实意义。本文首先从积极性和消极性两个方面对自媒体时代大学生活动特点的改变进行认真分析,然后从多方面对大学生活动特点消极性改变的引导方法进行了认真的探索和研究,为引导自媒体时代大学生进行正常的活动提供了参考。

基于改进Faster RCNN的安全帽佩戴检测研究

针对已有安全帽佩戴检测算法对部分遮挡、尺寸不一和小目标存在检测难度大、准确率低的问题,提出了基于改进的Faster RCNN和多部件结合的安全帽佩戴检测方法。在原始Faster RCNN上运用多尺度训练和增加锚点数量增强网络检测不同尺寸目标的鲁棒性,并引入防止正负样本不均衡的在线困难样本挖掘策略,然后对检测出的佩戴安全帽工人和安全帽等采用多部件结合方法剔除误检目标。实验表明,相比于原始Faster RCNN,检测准确率提高了7%,对环境的适应性更强。

基于AlexNet的小样本水面漂浮物识别

针对水面漂浮物识别中图像数据量少、噪声影响多,导致识别精度低的问题,采用一种基于深度学习的小样本水面漂浮物识别方法进行水面常见污染物塑料袋与塑料瓶的识别。采用现有大型数据集中的普通塑料袋与塑料瓶图像构建并训练卷积神经网络模型AlexNet;采用梯度下降法对模型进行微调,并用融合的光照矫正法处理待识别图像;将网络识别结果与传统的HOG特征提取方法进行比较。实验结果表明,该方法相较于传统的提取特征方法,对于水面漂浮物的识别率提高近15%。

基于多传感器融合的动态手势识别研究分析

研究利用三类传感器(表面肌电仪、陀螺仪和加速度计)信号的特点进行信息融合,提高可识别动态手势动作的种类和准确率。将动态手势动作分解为手形、手势朝向和运动轨迹三个要素,分别使用表面肌电信号(s EMG)、陀螺仪信号(GYRO)和加速度信号(ACC)进行表征,利用多流HMMs进行动态手势动作的模式识别。对包含有5个运动轨迹和6个静态手形的识别实验结果表明,该方法可以有效地从连续信号中识别动态手势,三类传感器组合使用获得的全局平均识别率达到92%以上,明显高于任意两个传感器组合和仅采用单个传感器获得的平均识别率。实验表明该方法是一种有效的动态手势识别方法,并且相较于传统的动态手势识别的方法更具有优势。

基于HOG-CSLBP及YOLOv2的行人检测

使用传统的YOLOv2网络训练出来的行人检测模型在背景简单以及行人遮掩不严重的情况下,检测效果良好,但是当背景复杂以及行人遮掩严重的时候,检测效果较差。针对此问题,在YOLOv2网络中添加HOG-CSLBP特征提取层,根据维度聚类方法对INRIA数据集目标聚类分析的结果调整YOLOv2网络的先验框个数与维度值。实验结果表明,在误检率为0.1时该算法的漏检率为9.13%,与传统的YOLOv2网络相比漏检率降低了5.27%,说明此方法有效可行。

基于LDA的表面肌电信号分类研究

研究了一种基于LDA分类器的模式识别方法,比较了五种特征参数组合方式,分析了无关联线性判别分析ULDA和PCA两种降维方法,通道数量和窗口长度对肌电信号分类的影响,最后应用LDA分类器对降维后的数据进行分类。实验结果表明:均方根和四阶AR系数两种特征组合在4通道和8通道下的准确率分别可以达到90%和96%,增加通道数量或特征数量可以进一步提高准确率;通过ULDA将特征矢量的维数降低到6维时,仍可以保证较高的准确率;6种手势的识别率超过了94%,其中4种手超过了97%,分类出错的窗口主要集中在过渡阶段。

融合施工场景及空间关系的图像描述生成模型

为解决施工场景中缺少空间关系图像描述的问题,提出一种融合施工场景及空间关系的图像描述生成模型。采用YOLOv3网络进行目标检测,以TransE算法为基础在传统对象检测模型中加入特征提取层形成关系检测模型,结合对象坐标框信息得到对象之间的关系,并采用基于规则和模板的方法生成图像描述。实验结果表明,与m-RNN、NIC、Soft-Attention等模型相比,该模型能生成更准确的空间关系图像描述。

基于SEF-GHEI及协同表示的步态识别研究

将协同表示方法应用于步态识别中可以解决稀疏表示方法计算耗时的问题,但提取步态特征采用的GEI算法没有考虑步态内部轮廓边界信息,导致识别率不高。针对此问题,提出使用融合Hog和GEI算法的方法提取步态特征,在此基础上使用协同表示的方法训练,再通过计算测试样本的最小重构误差进行分类。实验结果表明,该方法在单一视角下步态识别准确率平均提高了1.315%,以及跨视角下步态识别准确率平均提高了6.51%,说明该方法是可行的。