“一带一路”沿线国家留学生兽医专业教育情况浅析--以扬州大学兽医学院留学生为例

随着中国和“一带一路”沿线国家的全面深入合作,我国出现了越来越多的相关国家兽医专业的留学生。该文以扬州大学兽医留学生为例,分析了相关国家的畜牧业和兽医教育现状,探讨了当前“一带一路”沿线国家留学生在国内兽医专业学习以及回国就业后可能存在的问题,并对加强“一带一路”沿线国家兽医专业留学生培养进行了展望。

优秀教学团队建设的探索与实践--以扬州大学软件工程教学团队(培育)为例

教学团队建设是高质量人才培养的关键环节之一,形成了优势互补的多教师协同互助组织,也为教学质量的评估提供了一种综合评价与评估环境。以扬州大学软件工程教学团队建设为例,系统阐述了教学团队建设的措施、特色、成效以及未来规划。实践证明,扬州大学软件工程教学团队取得了良好的教学效果。

面向高校在华留学生朋辈互助机制构建的研究——以扬州大学在华留学生朋辈交际现状为例

文章基于对扬州大学在华留学生朋辈交际现状的调查,将心理学术语"朋辈互助"引用至高校在华留学生管理服务工作,通过采用文献研究法和调查问卷法,不仅展现了以扬州大学为代表的在华留学生朋辈交际现状,而且从现实上和理论上阐述了朋辈互助机制构建的必要性和可行性。最后,笔者在诸如成立"朋辈互助"服务小组,对"朋辈互助"员的招聘选拔、培训管理,互助模式的初步建立与考核评价做出了探索性的思考。

成人继续教育的现状调查与分析——以扬州大学为例

本文通过对扬州大学四个学院的成教生进行问卷调查,分析了解成人继续教育的现状。研究表明,成人继续教育现状仍有不足,为强化继续教育效果,学员需要提高自身素质、专业技能及增强对继续教育的认识;学员所在企业则需要在时间上给予更多的支持。

基于AI通信的大规模MIMO信道状态信息反馈网络

在大规模多输入多输出系统中,由于天线数量的增加导致信道状态信息反馈带宽开销增大。为了减少反馈开销,提出了一种基于深度学习的反馈网络。该网络将卷积注意力模块和快速迭代收缩阈值算法(Fast Iterative Shrinkage Thresholding Algorithm,FISTA)进行了结合。为了贴合实际应用,考虑到了噪声情况,分析了阈值敏感度。仿真结果表明,该网络在不同环境下其性能和鲁棒性可以得到进一步提高。

建立电子信息类大学生实践能力的标准

分析了目前工科大学生在实践能力方面存在的问题,提出了建立实践能力标准的必要性。叙述了实践能力标准的主要内容、实施途径、考核办法及保障措施。介绍近几年来我院在实践性教学环节方面取得的成绩。

面向二级学院的科研信息管理系统设计

科学研究是大学的基本功能之一,是高校的重要工作之一,科研水平的高低能体现高校办学水平的高低;但科学研究除了科研本身以外,也离不开科研的管理,数字化和信息化的科研管理方式能够有效提升科研管理效率。该文面向高校二级学院的科研管理现状设计了一个科研信息管理系统,该科研信息管理系统能够有效地对各种科研项目和科研成果进行管理,从而提高科研管理人员的科研管理效率。

独立学院电子信息工程专业人才培养模式的实践

独立学院是一种介于一般普通本科和高职高专院校之间的高等教育形式,扬州大学广陵学院电子信息工程专业的定位以现代电子信息技术为主线,形成信号处理与信息传输、广播电视、电子测量与仪器等方向,坚持"宽口径、厚基础、重实践、强能力"的工程实践教育,面向地方企事业单位,学生能够系统地学习和掌握电子信息工程的基础知识和工程应用技术。人才培养以学生的实践应用能力为核心,吸收行业、企业参与方案设计,培养具有创新精神和实践能力的实用型电子信息工程技术人才。

大学信息技术课程双语教学研究

2001年，中国成功加入了WTO，人们在欢欣鼓舞的同时，也意识到高层次人才的短缺。高等学校作为培养高层次人才的专门机构，必须承担起义不容辞的责任，为我国培养出具有国际水平的技术人才。国家教育部也于同年发出通知．要求各高校积极推动使用英语进行公共课和专业课的双语教学，实现高等教育国际化。当前，越来越多的地区和学校已经实施或即将实施双语教学。

基于GPS/偏振/地磁信息的SINS AUKF-ASVSF空中对准方法

针对SINS/GPS/偏振/地磁组合导航系统对准期间滤波精度与鲁棒性不足的问题,提出了一种基于自适应无迹卡尔曼滤波-平滑变结构滤波器(AUKF-ASVSF)的空中对准方法。首先,建立SINS/GPS/偏振/地磁组合导航系统的误差模型,利用GPS、偏振光、地磁场信息提高SINS对准精度。其次,基于新息序列自适应地调整SVSF算法中平滑边界层的宽度和UKF算法中的量测噪声协方差矩阵。最后,根据平滑边界层的宽度大小计算自适应AUKF-ASVSF滤波器的增益。仿真结果表明,当系统受到外界干扰时,AUKF-ASVSF比UKF和自适应UKF的抗干扰能力和鲁棒性更强;在系统量测噪声未知的情况下,AUKF-ASVSF比UKF-SVSF的滤波性能更好,其失准角的对准时间减少了25.9%,对准精度提高了11.2%。

信息化教学在大学计算机程序设计课程中的应用路径探讨

对大学计算机程序设计课程来说,由于其复杂的知识内容,再加上紧张的教学课时,让这一课程教学存在诸多问题,借助信息化教学手段就可以很好地处理课程教学存在的问题。文章重点探讨了信息化技术的运用,包括为教学方式改革提供技术支撑;面向课程,构建科学的教学体系;借助校园网功能,达到教学高效化、现代化,希望可以实现程序设计课程的变革,增强教学质量,以期为有关人士提供借鉴。

“翻转课堂”模式在大学信息技术教学中的应用

自21世纪以来,跨学科的融合加速,新兴学科不断扩展呈现突飞猛进。一个新的信息技术革命已经成为全球的焦点。新一代的信息技术创新、注重信息技术的发展带来了一个全新的教学术语——翻转教室,翻转教室致力于整合教育资源,改革教学模式,提高教学效率,本文旨在分析翻转课堂教学模式的优势,并探究其在大学信息技术教程中的应用,旨在改进教学方法,提高教学效率,保证教学质量,为后续课程改革提供参考思路。

文件信息增强的方法级软件缺陷定位

软件开发与维护中会产生大量缺陷报告,根据缺陷报告准确定位到缺陷代码的位置是极具挑战性的.目前大多数工作在文件粒度定位缺陷,虽然少量工作定位在方法粒度,但定位准确度较低.本文提出一个文件信息增强的方法级软件缺陷定位技术FMBL(a File information enhanced Method-level Bug Localization technology),考虑方法与文件之间的从属关系以增强缺陷定位准确性.通过综合考虑代码与缺陷报告的词汇相似度、语义相似度和代码长度度量它们之间的相关性.在六个开源软件项目上开展实验以评估FMBL的有效性.结果表明,本文方法在六个项目上的平均Accuracy@10、MAP(Mean Average Precision)和MRR(Mean Reciprocal Rank)值分别达到0.436、0.223、0.296.与现有方法BugLocator、BLIA(Bug Localization using Integrated Analysis)、BugPecker相比,本文方法在MAP指标上分别提升153.1%、209.1%、22.8%.

大学生大历史观培育的逻辑进路

增强历史自觉的现实需求和拓宽认知视野的内在要求,是大学生大历史观培育的内在逻辑;增强历史自信、坚定理想信念、提升政治素养是大历史观培育的基本价值取向;形成以中国历史为中心的文明史观、以唯物史观为核心的动态史观、以人类命运共同体为主线的全球史观是大历史观培育的主要目标。高校思想政治理论课程是大学生大历史观培育的重要阵地,相关通识课程和学科史可为培育大学生大历史观提供有力支撑。

扬州市信息人才吸引力影响因素调查

随着时代与经济的需求,人才在各个城市所发挥的作用愈来愈显著,各个地区的人才吸引力也成为衡量地区发展趋势的重要指标。本文根据人才的具体需求,构建扬州市人才吸引力评价指标体系模型。在大量数据调研下,对各个指标进行评价,运用层次分析法构建评价指标判断矩阵,经过层次排序以及一致性检验,得出各个指标的权重。结合深度访问一些留扬多年的学子,从而对扬州市人才政策提出建议。

基于PPDR模型的博物馆信息安全体系建设

博物馆碎片化、加法化的传统防护体系已经难以应对持续发展的安全挑战,建设系统化、动态化、持久化的博物馆信息安全体系势在必行。通过对两个经典信息安全模型的分析,综合博物馆的属性特点,以具有较高灵活性、动态性的PPDR模型为基准进行讨论研究。并结合博物馆信息化管理工作实践,从策略、保护、检测、响应4个方面总结出适合博物馆信息安全体系建设的方法,为行业管理者提供参考。

一种基于SO-CNN模型的可见光室内定位优化方法

针对基于机器学习的可见光室内定位方法存在的手工调参、定位精度低等问题,结合蛇优化(Snake Optimization,SO)算法的寻优能力与卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)处理复杂非线性问题的能力,提出了一种基于SO-CNN模型的可见光室内定位优化方法。在考虑多径效应影响的情况下,采集每个位置点处的信噪比和对应位置坐标构建指纹数据库,对SO-CNN模型进行训练和测试,以得到最佳定位模型。实验结果表明,在5 m×5 m×3 m的房间中,与未经优化的CNN相比,该方法的平均定位误差降低了35.13%;与反向传播神经网络(Back Propagation Neural Network,BPNN)、多层感知器(Multilayer Perceptron,MLP)、SO-MLP相比,该方法的平均定位误差分别降低了54.75%,48.08%,37.01%。

基于深度学习节点表示的谣言源定位方法

随着互联网的普及,网络上的信息以惊人的速度传播给公众。然而,由于级联效应,虚假信息和谣言同时也在迅速蔓延,对社会造成了巨大的危害。在社交网络上找到谣言的传播源头,对抑制谣言的传播起到至关重要的作用。传统的谣言源定位方法大多未能够融合多源特征且定位准确率还需进一步提高,因此,提出一种基于深度学习的谣言源定位方法,根据观测受谣言影响的节点多源特征来识别谣言源。首先,根据节点与观测节点之间的影响力相似度得到节点的影响力向量。然后,利用自编码网络对节点的影响力向量进行编码,得到包含节点信息、扩散路径和传播时间信息在内的节点的新的嵌入表示。最后,根据节点新的影响力向量计算节点为谣言源的概率,以定位谣言源。在2个模拟网络和4个真实网络上的实验结果表明,与其他方法相比,所提方法能够以更快的速度定位谣言源,且谣言源定位的准确率提升了25%以上。

量子近似优化算法在数字分区问题中的应用

量子近似优化算法(QAOA)是一种近似求解组合优化问题的方法,它通过反复调整电路参数,以获取问题哈密顿量的最大期望值为目的来解决问题,在组合优化问题领域具有广阔的应用前景。将QAOA应用于数字分区问题(二分区问题),通过将问题函数转换成对应的哈密顿量,构造了量子线路,采用线性近似约束优化(COBYLA)方法对电路参数进行了优化,并使用IBMQ模拟平台进行了模拟实验。研究发现量子近似优化算法在数字分区问题中有着良好的性能表现,可在多项式时间内给出问题的解,并且降低了问题的时间复杂度。

生鲜农产品冷链物流过程优化研究

生鲜农产品一般物流过程包括从采收到销售的若干独立的物流单元,通过模型抽象对物流过程中的能耗、数量损耗和质量水平进行清晰界定。以各物流单元的时间和温度为决策变量,以时限和制冷条件为耦合约束,以能耗、数量和质量的损耗最低为优化目标,建立生鲜农产品多目标冷链物流过程优化模型,并设计基于带精英策略的非支配排序的遗传算法(NSGA-Ⅱ)的求解过程。针对久通物联企业冷鲜肉物流过程的优化研究发现:在不同的约束目标下,企业可获得多种最优的时间温度组合方案供决策者选择;冷鲜肉多目标优化解集结果可分为3类,其中冷鲜肉宰杀时间对整个物流过程的损耗成本和质量水平有较大影响,在通过仿真获得的数据中有一半以上的数据受宰杀时间影响。随着剩余质量水平要求的提高,各物流单元温度下降对损耗成本的影响逐渐减小,尤其是剩余质量水平要求在86.4%以上时,几乎不受影响。此时在既定的成本目标下,企业可以尽可能提高制冷条件以提高冷鲜肉质量水平。