产教融合背景下职业教育混合式“金课”建设研究——基于教育生态学的视角

产教融合催生出职业教育混合式教学新生态。课程建设是职业教育人才培养的落脚点,产教融合背景下的职业教育混合式“金课”应具备三个维度五个方面的特征:思政融合,实现价值引领;市场导向,强调职业特性;理实一体,坚持能力本位;多维互动,促进智慧生成;精准评价,优化教学管理。在教育生态学视角下,职业教育混合式课程建设主要存在“生态位”失衡,“限制因子”明显,“花盆效应”影响以及生态链不完善四方面的困境。未来需要通过完善生态系统环境、平衡生态系统结构、优化系统“限制因子”、打破“花盆效应”壁垒和遵循生态竞争机制,以更好地促进职业教育混合式“金课”的建设。

碳中和背景下广西甘蔗种植的信息化管理方案

随着全球气候变化的加剧和环境保护意识的提高,碳中和已成为全球关注的热点话题。甘蔗种植作为广西重要的农业产业,也需要适应碳中和要求。文章描述了碳中和与甘蔗种植的关联性及广西甘蔗种植信息化管理存在问题,提出实现甘蔗种植信息化管理的方案(建立甘蔗种植信息化平台、采用物联网技术实现实时监测、采用人工智能技术实现智能决策和建立甘蔗种植信息共享平台),结合实际案例分析指出,信息化管理可实现甘蔗生产、销售和财务等各环节的信息化,提高企业管理效率和经济效益;实现对甘蔗种植过程的全面监控和管理,减少对环境的污染和破坏,促进甘蔗种植业向低碳、环保方向发展;提高甘蔗种植业的管理水平和技术水平,适应市场竞争需要,提高企业竞争力。因此,信息化管理是实现甘蔗种植碳中和的重要手段和可持续发展路径。

基于物联网的现代农业生态园区数字化管理设计与研究

以广西农业职业技术大学八桂田园现代农业生态园区为研究对象,基于现有的网络架构,建立果蔬监测基站的生产环境监测及物联网信息采集系统,用以获取农业生产信息、管理数据和监测气候环境等。通过无线通信和光纤技术搭建数据网络传输通道,进行数据高效传输。仿真结果表明,该平台实现了数据的收集分析、智能生产决策以及信息化管理等服务,有助于实现更加智能和可持续发展的现代农业生态园区管理。

基于深度学习的图像识别技术在柑橘病虫识别中的应用研究

随着柑橘种植产业规模的逐步扩大,病虫害成为阻碍柑橘产业发展面临的主要问题之一。为了构建一种检测工具,实现对柑橘病虫进行早期检测和鉴定,预防病虫灾害的发生,对各种深度学习框架进行了实验,以确定其中某一种框架有助于构建更准确、更高效的检测工具。本研究中使用的深度学习方法包括卷积神经网络CNN、VGG16和Xception。VGG16和Xception都是基于CNN架构改进的预训练模型,使用迁移学习方法。VGG16结构简单,使用多个较小的3×3卷积核构建了一个较深的16层网络结构模型,同时表现出很好的性能。Xception通过引入深度可分离卷积层的架构SeparableConv,实现了空间相关性和跨通道相关性的完全解耦,在基本不增加网络复杂度的前提下提高了模型的效果。研究数据集取自华南农业大学的柑橘病虫害数据集和网络爬虫,通过对原始图像数据进行预处理,将不同维度的特征归一化到相同的取值区间[0,1],消除不同特征之间的相关性,并通过对原始图像进行移动、旋转、缩放、增加饱和度等变换方法,有效扩充了数据集。通过实验对比,表现最好的模型是Xception,病虫检测准确率为81.9%。

“三教”改革背景下基于OBE理念的校企协同职业教育混合式教学研究与实践

“三教”改革是职业教育贯彻落实《国家职业教育改革实施方案》的重要内容。以“三教”改革为契机,反思当下职业教育混合式教学存在的问题与不足,构建了基于OBE理念的校企协同职业教育混合式教学模式,这一模式具有加强校企协作、突出职业特性、体现学生主体、深化技术应用和重视评价反馈五个主要特征。案例实践应用证明,该模式能有效提高学生学习的参与度、学习成效以及学习满意度,值得进一步推广应用。

基于RPC框架的远程视频交互系统

随着现代通信技术的快速发展,远程视频交互系统在各行各业得到广泛应用,实现了随时随地沟通交流。针对传统视频系统中频繁出现音质效果差、数据传输不稳定、图像清晰度低、通信质量不高、管理难等问题,设计实现了基于远程过程调用(remote procedure call,RPC)框架的远程视频交互系统。在实际应用中表明,该系统会议控制功能正常,具有较高的服务调用效率和缓存访问速度,用户双向视频交互体验较好,实现系统开发预期目标。

基于双流LSTM神经网络的股价趋势预测

股价波动研究依赖分析金融新闻数据集浅层特征,而忽略了金融新闻句子中单词之间的结构关系,从而导致股价波动预测研究效果不佳。针对该问题,提出了一种基于双流长短时记忆网络(long short term memory network,LSTM)神经网络的股价趋势预测模型(Sent2Vec-DLSTM)。该模型的创新之处在于:提出了基于金融股票新闻数据集和哈佛IV-4情绪词典训练的情感词向量生成模型——Sent2Vec;提出了新型的双流LSTM神经网络(Dual-stream LSTM,DLSTM)。在实验中,首先用标普500指数历史数据以及爬取获得的金融类文章进行标普500指数的趋势预测,然后用VietStock新闻和来自Cophieu68的股票价格数据预测VN指数的变化趋势。结果表明,Sent2Vec-DLSTM相较于现有模型在股价趋势预测中具有更好的效果。

融合空洞卷积和特征金字塔的Faster R-CNN柑橘害虫检测方法

对柑橘种植过程中常见的4种害虫进行分析,针对害虫体型大小不一、低对比度特征多等检测难题,在Faster R-CNN模型基础上进行改进。针对池化层的下采样导致被检测图像的分辨率下降,进而导致图像中特征信息丢失的问题,采用空洞卷积法抓取图像中更多深层次的特征并增大感受野。结合特征金字塔网络FPN对数据中不同尺度的特征进行融合,增强特征的健壮性,解决原RPN网络只使用最终输出的单一图层进行检测,检测准确率不高的问题。通过与原Faster R-CNN模型、YOLOv4等经典目标检测模型进行对比,改进方案的mAP为91.72%,检测准确率得到一定的提升,实验结果证明所提出的改进方案能够适应自然环境下柑橘害虫识别的需求。

基于Android的甘蔗病虫害识别系统设计

为提高对甘蔗病虫害的防治效率,实现对甘蔗病虫害的自动识别与监测,研究设计基于安卓(Android)的甘蔗病虫害识别系统。该系统利用智能移动设备收集了大量的甘蔗病虫害图像数据集,使用计算机视觉技术提取图像中的特征,构建深度学习模型,并训练一个分类模型来识别不同类型的甘蔗病虫害,进行端侧推理并将训练好的模型集成到Android应用中,实现对甘蔗病虫害的快速准确识别。该甘蔗病虫害识别系统在识别准确率和使用性能方面表现良好,可有效地帮助农民识别和处理甘蔗病虫害问题,提高防治效率。

基于DSP和交换芯片的中频软件无线电接收控制系统设计

软件无线电是无线通信方式之一,为了精准接收中频软件无线电信号,确保中频软件无线电信号接收控制效果,设计了基于DSP和交换芯片的中频软件无线电接收控制系统;加设数字信号处理芯片和交换芯片,通过振荡器、滤波器、混频器等元件的连接,设计无线电接收机,通过调整逻辑控制电路优化接收控制器,生成并执行接收控制指令;在系统硬件的支持下,利用DSP技术采集并处理中频软件无线电信号,校准无线电信号的不平衡程度,通过调制样式识别、解调以及分类存储等步骤,实现系统的接收控制功能;系统测试结果表明,在此次设计系统的控制下,无线电接收信号的平均信噪比高达47.4 dB,能够精准接收中频软件无线电信号,具有较好的中频软件无线电信号接收控制效果,有效扩大无线电的接收范围。

壮族传统文化元素在现代工艺设计中的传承与应用

壮族传统文化底蕴深厚,是壮族人民精神文化的产物和物质形式的载体,更是壮族人民审美化与意向化的体现。本文对壮族传统文化元素进行了概述,分析壮族传统文化的价值所在,揭示传统文化的传承与发展现状。研究如何提取壮族传统文化的精华,通过创新设计将传统文化元素融入到现代工艺设计之中,切实地提升产品设计的合理性、实用性以及审美性。

广西高校体育文化建设调查与对策研究

文章采用文献资料法、访谈法、问卷调查法、数理统计法对广西高校体育文化现状进行了调查,归纳总结了高校体育文化的概念,以及高校体育文化建设的重要性、作用和意义。研究发现,广西高校体育文化建设存在体育物质文化水平不高、体育课程评价考核机制欠缺、体育活动主体错位、教学育人理念滞后等问题。为解决上述问题,文章提出了加大物质文化投入、建立多元评价机制、强化学生主体地位、优化教学理念等对策,以期为广西高校体育文化建设提供制度保障和理论支撑。

广西高校体育文化建设现状及对策研究

文章采用文献资料法、访谈法、问卷调查法、数理统计法,对广西高校体育文化现状进行调查研究,归纳总结了高校体育文化的内涵以及高校体育文化建设与发展的必要性。文章分别从体育物质文化、体育制度文化、体育行为文化、体育精神文化四个维度展开研究分析,并提出相应的对策。文章提出,高校要加大体育场馆建设投入,建立健全高校体育管理体系,加强顶层设计等,以期为广西高校体育文化建设提供参考。

基于提示嵌入的突发公共卫生事件微博文本情感分析

【目的】为解决突发公共卫生事件初期微博数据量较少和口语化表达较多导致情感分析效果不佳的问题,提出一种基于提示嵌入和情感特征融合的微博情感分析模型。【方法】根据构建的情感词典提取微博文本情感信息;使用RoBERTa预训练模型提取语义向量和情感向量,将提示作为前缀嵌入语义向量,使用Transformer编码器和注意力机制分别提取语义特征与情感特征;然后使用焦点损失函数计算样本特征权重;最后,将语义特征与情感特征融合得到情感分析结果。【结果】以突发公共卫生事件中深圳新型冠状病毒感染疫情微博评论数据为例,所提情感分析模型的准确率和F1值分别达到93.46%和93.49%,较基准模型BERT分别提升6.78和6.97个百分点。【局限】微博数据存在大量图片和视频内容,未融合多个模态进行情感分析。【结论】所提模型基于提示嵌入与情感特征融合,可提升样本数据少时的情感分类效果,对其他同类情感分析研究具有借鉴意义。