二级考试法:北美高校课程考核方案在地化实验探索

考试制度改革是近年来我国高等教育改革的重要环节。当前,国内高校存在课程考试形式单一、缺乏科学的成绩评定标准和评价方法,不符合终身学习的教育理念等问题。本研究采取实验研究法,在西南某部市共建高校课程期中考试中,将北美广泛采用的“二级考试法”结合中国国情实施在地化探索。通过描述性分析、配对t检验及线性模型方程等统计方法分析实验数据,结合学生反馈,研究发现二级考试法适用于中国国情,有助于优化课程考核机制,激发学生学习热情。

基于生成式对抗神经网络的手写文字图像补全

手写文字图像补全是图像补全问题中一个重要研究分支,其难点在于图片中具有无约束书写风格的文字的结构关系补全。为了模拟实际中复杂和困难的应用情景,在图像补全研究工作的启发下,针对大类别、小样本、多风格、未知语种等复杂情况下进行手写象形文字图像补全。采用全局和局部一致性保持的生成式对抗神经网络(GLC-GAN)。在大类别多风格的手写文字图像补全中,补全图片往往因可能的补全候选很丰富而导致补全区域模糊不清。为此,提出两级补全系统:第一级粗补全模块考虑文字结构的完整性,第二级细补全模块实现文字的清晰化、细致化。通过在大类别手写汉字数据库CASIA-HWDB1.1上的实验,验证了该两级系统的有效性,同时分析系统在不同书写风格和不同缺失区域情况下的补全效果。

混合型偏微分方程——分析和应用

偏微分方程(Partial Differential Equations,PDEs)是众多数学和科学进展的核心.尽管在过去的80年中标准型偏微分方程的理论获得了巨大进展,但是混合型非线性偏微分方程的分析仍处于发展初期.本文的目标是通过若干流体力学,微分几何以及其他领域中的长期基本问题.