“本科课程体系国际化试点专业建设”探索与实践——以沈阳工业大学计算机科学与技术专业为例

推进本科高校课程体系国际化是实施辽宁省中长期教育改革和发展规划纲要中的“教育国际化推进工程”的主要任务。文章以2015年辽宁省第一批本科专业课程体系国际化改革试点专业之一的沈阳工业大学计算机科学与技术专业为例,从课程体系、教学模式、学生引导机制和师资培养等四个方面论述了课程体系国际化试点专业建设的探索与实践,最后讨论执行效果及下一步研究预想。

高校辅导员家访工作调查与思考——以沈阳工业大学为例

高校辅导员家访制度搭建了学校教育与家庭教育的桥梁,是加强辅导员队伍建设的有益做法。高校要努力创建辅导员家访新机制,把家访工作纳入辅导员考核和学生工作评估体系中;要拓宽家访的参与面,促进全员育人、全方位育人、全过程育人的有效实施;要探究多渠道的家访模式,增强大学生思想政治教育的针对性和实效性。

以特色专业建设为契机提升人才培养质量——以沈阳工业大学电子信息工程省级特色专业为例

特色专业建设是高等学校本科教学质量与教学改革工程的重要内容.在明确专业定位的基础上,以沈阳工业大学电子信息工程省级特色专业建设为例,介绍了课程体系和实践教学条件的建设方案以及师资队伍建设的各种举措,发挥科研优势,加强教学管理研究,深化教学改革,通过多种渠道,培养学生创新能力,进而促进专业特色的形成,为同类型高校相关专业建设和改革提供了示范作用.

电子信息工程专业C语言程序设计课程教学改革建议

"C语言程序设计"是高校电子信息工程专业不可或缺的一门专业基础课,针对当前电子信息工程专业"C语言程序设计"课程教学现状,分析了"C语言程序设计"课程在教学过程中存在的问题,对问题产生的原因进行了分析,并提出了可行的"C语言程序设计"课程教学方法改革的建议。

基于五次B样条的工业机器人轨迹优化

为提高工业机器人的工作效率,提出一种以时间最优为目标的轨迹优化方法,在5次B样条曲线轨迹规划原理的基础上,引入遗传算法对轨迹进行优化。针对工作时间建立适应度函数,并通过选择交叉概率和变异概率操作产生新的轨迹解,与未被淘汰的父代组成新的种群,经过迭代求得运行时间最优的期望解。利用MATLAB软件对这一方法进行仿真,结果表明,经分析遗传算法优化后,轨迹运行时间明显减少,且具有良好的轨迹效果。

基于WebRTC的移动视频监控实时位置信息扩展

铁路移动视频监控在保障铁路运输安全方面起着重要作用,但目前铁路移动视频监控系统存在一些局限性。为了提高系统的效率和可靠性,本文提出了一种基于WebRTC的方案,通过扩展RTP头部并添加移动设备的实时位置信息来实现。该方案通过在RTP包头部添加自定义扩展,可以将移动设备的位置信息传输给接收端,并且可以根据位置信息来进行及时的方案设定和网络适应性控制。我们在实验中测试了该方案的性能,并发现它可以有效地提高铁路移动视频监控系统的效率和可靠性。

运行时间周期化工业机器人模型迭代寻优NURBS轨迹插补

为满足工业机器人高精度复杂曲线运动的需求,本文提出运行时间周期化工业机器人模型迭代寻优NURBS轨迹插补算法.首先,根据轨迹最大轮廓误差和机器人动力学特性对曲线分段.随后,提出优化回溯算法,使各子曲线段均可用S曲线加减速规划.之后,为保证机器人在进给速度极小值处不超速,将各加减速阶段运行时间调整为插补周期的整数倍,并对子曲线段衔接处速度平滑处理.最后,提出模型迭代寻优曲线插补,大大降低了速度波动率.仿真试验表明,该方法插补轨迹的各项指标均满足要求且最大速度波动率仅为0.000099%.真机试验也验证了该方法可有效减小轨迹误差.

深度嵌套注意力下的SlowFast信息融合动作识别网络

视频动作识别在视频监控、自动驾驶等多个领域都有着广泛的应用。SlowFast网络是视频动作识别领域经常使用的网络。目前SlowFast相关网络中使用注意力进行相关信息增强,注意力机制与网络的结合方式是将注意力机制嵌套到网络的各个卷积块之间,如果将注意力机制深层嵌套到卷积块的具体卷积层中,SlowFast网络的信息提取能力将更进一步。首先提出了一种深度嵌套注意力机制,该深度嵌套机制内部包含一种可以提取时空与通道信息的注意力SCTM,使SlowFast网络的3种信息提取能力得到了进一步加强。此外,目前多流网络融合的信息并没有充分的交互与处理。提出了一种基于交叉注意力与ConvLSTM的多流时空信息融合网络,使多流网络中每个流的信息充分交互。改进后的SlowFast网络在UCF101数据集上的Top-1准确率已达到98.5%,在HMDB51数据集中的准确率达到了80.1%。均优于目前已有的模型,比原始SlowFast网络提高了2.64%,且鉴于上述数据,深度嵌套注意力的SlowFast时空信息融合网络在信息提取与融合方面具有优越性能。

基于多模态信息融合的社交媒体谣言检测研究

社交媒体是当今社会中非常重要的信息传播渠道。由于缺乏有效的监管机制,社交媒体上经常会出现虚假信息、谣言和不实消息。目前有的大多数方法都使用单一的文本或图像特征以及将这两种特征简单的连接,不考虑模态间的关系。文章提出了一种基于多模态的社交媒体谣言检测方法。该方法将图像、文本两种不同的模态信息进行融合,以提高检测的准确性和可靠性。在实验中使用了大量的社交媒体数据集进行测试,结果表明,该方法可以有效地检测出社交媒体中的谣言信息。

低频脉冲磁场慢性暴露对健康成年股四头肌收缩力及形态的影响

背景:目前已有关于低频脉冲磁场对骨骼肌结构形态影响研究发现了骨骼肌质量变化,但对接受慢性暴露后的形态变化未见相关研究。目的:观察低频脉冲磁场慢性暴露对腿部股四头肌最大自主收缩力与形态指标的影响,为使用该技术作为肌肉功能改善策略提供组织形态变化的参考依据。方法:招募普通健康受试者70名,随机分为接受磁场刺激的试验组与进行假治疗的对照组,每组35名,试验时长共计4周,试验组受试者每隔48 h进行1次15 min的低频脉冲磁刺激干预,对照组进行假治疗,干预间隔与时长与试验组一致,干预4周后观察不同组别受试者股四头肌最大自主收缩力值变化,利用B型超声影像作为评估手段,观察肌肉厚度、肌肉横截面积及羽状角指标的变化。结果与结论:①经过4周的低频脉冲磁场慢性暴露,68名受试者完成试验,试验组受试者股四头肌最大自主收缩力测试值显著增长(P=0.000),提升幅度显著高于对照组(P=0.008);②试验组受试者的肌肉形态3项指标均显著高于试验前测(P=0.000),而对照组肌肉厚度指标呈显著性下降(P=0.020),羽状角无显著性变化,横截面积显著性提升(P=0.000);③组间对比发现,试验组关于肌肉形态的肌肉厚度(P=0.012)、羽状角(P=0.003)及横截面积(P=0.049)3项指标均显著高于对照组;④上述数据证实,健康成年受试者经过4周的低频脉冲磁场慢性暴露,股四头肌的最大自主收缩力显著提升,同时观察到试验组的肌肉厚度、横截面积及羽状角3项肌肉形态指标的显著增长,对使用该技术作为肌肉改善的运动替代与医疗策略提供了肌组织形态改善的支持依据。

改革电子技术实践教学 培养学生工程应用能力

工程教育专业认证标准对高校毕业生的能力提出了具体要求,实践教学是培养学生工程应用力的重要途径。针对当前地方本科院校电子技术实践教学存在的问题,构建了培养学生工程实践能力的电子技术实践教学体系。通过对电子技术实践课教学内容、教学手段、考核方法等改革,形成了分专业、分阶段、分层次,由浅入深、由简单到综合、由学习到创新的实践教学模式,将"实物"教学理念贯穿始终。实践表明,这些改革措施提高了学生的动手能力和工程素质,也促进了理论课教学。

基于机器视觉的工业机器人分拣技术研究

将视觉系统应用到工业机器人当中去,使得机器人具有人眼的功能是当今机器人研究的重点。本文针对以往工业生产线分拣工件时存在的问题,从视觉的角度研究了相关技术难点。本文完成了基于机器视觉的工业机器人分拣系统平台的搭建,首先通过摄像机对传送带上进入工作区的工件进行图像采集,然后对图像预处理分析,接着用不变矩对工件进行快速识别,之后用Hough-链码识别算法对工件进行精细匹配,最后通过中心定位算法计算出工件的位置,引导机器人对工件进行分拣抓取。同时,本文还提出了多目标分块处理算法和Hough变换与链码相结合的Hough-链码识别算法。实验结果表明,该分拣系统可以有效解决规则几何工件的分类的问题,达到分拣的目的。

交通拥堵下基于实时交通信息的路径选择模型

针对路段行程时间的估算在交通路径诱导系统中的应用,提出了一种在交通拥堵下基于实时交通信息的路径选择模型.根据目前城市交通的状况,以城市交通系统的基本设施为基础,分析了影响路段行程时间的各种因素和路段行程时间的组成.利用设置在路段上的车辆自动检测装置来搜集实时交通信息,通过行程时间的计算、动态算法的构造和路网模型的建立来对交通路径进行动态规划.实验结果表明,该模型解决了实际交通系统中的时间最短路径问题,具有一定的实用价值.

基于资源匹配的一种大学排课方法

提出了一种基于资源匹配的大学课程表排课方法.其设计思想是将课程的所需资源和教室的已有资源进行量化;并在教室资源及课程间关系的限定下,利用资源匹配的方法达到排课的目的.

在VRML文件中实现对数据库信息的访问

介绍了在VRML文件中访问数据库的方法 ,对每种方法的适用条件、实现过程进行了重点讨论 .在VRML文件中可以通过锚 (Anchor)节点将对数据库的访问要求转到网页文件中去处理 ,也可以通过Script节点直接编写连接数据库的程序 ,以实现对数据库信息的调用 .

基于实时交通信息的灾后应急物流多源配送优化问题

针对自然灾害后的应急调度与配送问题,以三级多源配送系统为研究对象,考虑实时交通信息更新对配送方案的影响,构建了基于公平分配满足度水平最大的数学模型,并设计了嵌入禁忌搜索的混合遗传算法对问题进行求解。结果表明,实时交通信息相较于静态情景具有更高的救灾满意度和更快的响应速度。

基于OpenGL的工业机器人分拣系统仿真

针对工业机器人视觉分拣工件问题,开发了一套工业机器人分拣仿真系统。该系统主要包括工件的识别与定位算法和机器人分拣的动态仿真,是基于VC++6.0开发平台和OpenGL图形库而开发的。工件识别是依赖于角点检测实现的。本文在确定工件表面中心和长轴的基础上,基于几何原理提出了一种新的机器人运动学反解方法,并验证了运动学分析的正确性,且直观地实现了机器人分拣工件的动态仿真。仿真结果表明,该系统能够快速、准确分拣工件,满足实际工程的要求。

基于多信息流动卷积神经网络的行人再识别

行人再识别问题中,由于视角、光照和行人姿态等因素的变化,导致难以提取有效的行人特征,降低识别精度.而深度神经网络在训练样本较少的情况下较难训练,易出现过拟合现象.针对上述问题,本文提出一种多信息流动卷积神经网络(Multi-information Flow Convolutional Neural Network,MiF-CNN)模型,模型中包含一个特殊的卷积结构,该结构中每层卷积层提取到的特征与后续所有卷积层的输入相连接,增强了网络的特征信息流动性和梯度的反向传播效率,使得模型提取到的行人特征更具判别力.采用多损失函数组合方式训练网络模型,更好的区分行人类别.最后利用欧氏距离对行人特征相似性进行排序.在标准行人再识别数据集VIPeR和CUHK01上的实验表明,本文方法进一步提高了行人再识别精度,并有效改善了深度神经网络的过拟合现象.

基于基元模式信息统计的虹膜卷缩轮提取

人眼虹膜表面纹理特征变化能够体现身体健康状况,为了利用虹膜卷缩轮的变化间接反映人体肠部功能,提出一种基于模糊纹理统计的虹膜卷缩轮提取算法.首先利用纹理基元统计出纹理变化规律;然后定义边界模式与非边界模式,在窗口内统计这2种模式出现的频数;最后通过频数的变化规律找出包含卷缩轮的窗口,以此提取卷缩轮.实验结果表明,该算法可以有效地提取具有模糊纹理的虹膜卷缩轮,为基于虹膜的计算机辅助诊断提供有利的依据.