博士研究生多元奖助体系探索与实践——以西南交通大学为例

在研究生教育全面收费的背景下,奖助体系是博士研究生获得学习生活保障、激发其科研积极性的重要措施,也是博士研究生培养工作的重要组成部分。本研究首先对研究生奖助体系进行梳理,以西南交通大学为例,通过引入双因素理论将博士研究生奖助体系分为为博士研究生提供生活保障的“支撑因素”和提高博士研究生科研积极性的“激励因素”。最后,探讨了现有奖助体系各组成部分与博士研究生培养之间的内在联系,并根据分析为博士研究生多元奖助体系的优化提供思路。

专业学位研究生企业导师作用发挥机制与实践探索——以西南交通大学唐山研究生院为例

校内导师和企业导师共同指导的“双导师制”的实行是探索专业学位研究生培养机制的途径之一,针对企业导师教学热情不高,学生实操能力提升不明显等问题,专业学位研究生企业导师作用机制研究成为一项迫切的任务。西南交通大学唐山研究生院通过借鉴已有的专业研究生导师作用机制,从企业导师提供指导行为的作用机制和企业导师对学生影响的作用机制两个方面探索,研究专业学位研究生企业导师作用发挥机制。

基于控制论的研究生教育质量保障体系研究——以西南交通大学为例

质量是学位与研究生教育的生命线,研究生质量保障体系是保障和提高研究生教育质量的基础和根本。针对研究生培养的关键环节,在控制论指导下,从研究生生源选拔开始进行"超前式"前馈控制,对培养过程进行"试点化"实时控制,并通过"预输出"方式实现研究生输出质量的反馈控制,从整体、宏观的角度保证研究生质量保障体系的控制效果,全面提高研究生的培养质量。

基于IB-SURF算法的无人机图像拼接技术研究

针对传统SURF算法(speeded up robust features)在拼接高分辨率无人机航拍图像时运行速度慢、特征匹配率低的特点,提出了一种基于IB-SURF(image block-SURF)技术的无人机图像拼接算法。结合无人机定位定姿系统(position and orientation system,POS)求取图像重叠区域;构造掩模在无人机图像重叠区域检测特征点,减少特征提取时间;借助图像分块(image block,IB)的思想对图像划分网格,精简筛选特征点;引入Neighborhood-KNN(neighborhood-K nearest neighbors)进行特征点匹配,提高图像匹配效率。实验结果表明,IB-SURF算法有较快的运行速度和较高的特征匹配率,平均特征匹配率达到84.3%,特征匹配正确率超过95.1%,为图像高质量拼接提供了技术基础。

曲线公路隧道交通风力非稳态模拟研究

为分析小半径曲线隧道对交通风力的影响,采用移动网格和滑移交界面技术对半径600 m的曲线隧道和直线隧道进行三维非稳态数值计算。结果表明,采用动网格技术进行直线隧道交通风力计算结果与实验吻合;曲线隧道中,隧道断面风速分布表现出极不对称性,外侧风速较大,内侧较小;曲线隧道交通风力较直线隧道明显增大,汽车内车道行驶交通风力大于外车道行驶;曲线隧道中,汽车头部侧面出现了负压峰值,与直线隧道相比,该值较低,车身侧面压力沿纵向逐渐增大,汽车尾部背风面存在较低的负压区。

研究生教育管理信息系统的研究与开发

文章论述了开发研究生教育管理信息系统的必要性 ,结合《西南交通大学学位与研究生教育信息网》的实例 ,从实际出发 ,论述研究生教育管理信息系统的设计思想、体系架构及其开发的一般要求 。

建立健全博士研究生培养创新机制

以创新为核心,从导师队伍建设、博士研究生创新基金制度、优秀博士学位论文评选和博士生在学期间论文发表制度四个方面建立和完善博士研究生培养创新机制,可以保证和提高博士学位授位质量。

以质量的名义——“大家谈研究生教育”调查报告

为保证数量增长的同时不断提高研究生培养质量,通过开展"大家谈研究生教育"调查研究活动掌握了研究生教育中存在的问题。针对存在问题,我校研究生教育需要加强导师建设,发挥集体指导优势,强化研究生自我学习研究能力培养,发挥研究生院的督导管理作用。

研究生教育学期制改革的探索与实践

从研究生教育改革出发,深入分析了现行两学期制的弊端,提出了实施长短学期相结合的多学期制,并从学期划分、课程设置、教学计划和师资规划等方面阐述了实施多学期制的办法和意义。

我国城市交通发展的研究与思考

分析我国城市交通运输的现状和存在的问题,借鉴国外城市交通管理的先进经验,强调建立城市交通管理体制的重要性,提出加强城市交通研究和交通规划、建立稳定的交通基础设施建设的资金渠道、实行公交优先政策、建立先进的交通信息系统等对策。

硕士研究生跨文化交际障碍成因的实证研究--析隐喻机制对文化负迁移的阐释力

通过问卷调查,对非英语专业硕士研究生跨文化交际中的文化负迁移现象做了实证研究,并借助隐喻机制的阐释力探讨研究生跨文化交际障碍的成因。研究发现:研究生文化负迁移现象源于汉语语言及文化价值观即汉语隐喻性思维的负面影响。因此,研究生英语教学应注重将母语文化负迁移转变为正迁移。

面向市场需求,进一步推进研究生教育改革

通过对西南交通大学近五年研究生就业状况的分析 ,文章从注重研究生的创新性、改革培养模式及培养方法、严格教学管理及监督三个方面讨论了如何提高研究生培养质量 。

非全日制硕士研究生招生问题与对策研究

随着我国经济的快速发展和全球经济的一体化,社会对人才的要求越来越高,"终身教育"的理念己经深入人心。在这种情况下,各行各业在职业人员都需要不断地提高自己的专业水平,以适应科学技术的持续进步。本文通过针对当前非全日制硕士研究生招生的特点和现状研究,发现了非全日制研究生招生工作中的许多问题,根据笔者多年从事非全日制研究生招生工作的经验,提出了非全日制硕士研究生招生工作的相应对策,从而确保非全日制硕士研究生的培养质量。

专业学位研究生企业导师遴选机制的探索与实践

校内导师和企业导师共同指导的"双导师制"的实行是探索专业学位研究生培养机制的途经之一,如何建立并完善专业学位研究生企业导师遴选机制成为一项迫切的任务。西南交通大学唐山研究生院通过借鉴已有的专业导师遴选机制,从遴选方法、考评机制和培养办法等方面着手,建立专业学位研究生企业导师遴选机制,并通过探索与实践予以完善。

硕士研究生英语“自主学习”改革研究

硕士研究生公共外语课是研究生教育体系中的重要课程。结合外语教学理论和本校研究生的实际情况,采用分班教学、阶段培养、抽样调查、样本分析和对比研究等方法,测试一学年内实验班和非实验班的教学效果。结果显示:实验班学生的听说能力较非实验班有了明显的提高,自主学习教学模式对教、学双方都能起到良好的互动效果和促进作用。

基于深度学习的城市区域短时交通拥堵预测算法

城市的交通拥堵已经成为各个城市中的普遍现象,严重影响了城市日常交通以及人们的出行。针对城市区域交通流的研究与分析,为了准确地对城市交通状态进行预测,通过网格划分的方法,把城市区域划分为多个区域,根据城市交通数据流的时空特征,提出了一种基于深度学习的城市交通拥堵预测模型(CS-Transformer)。该模型通过使用卷积神经网络(convolutional neural networks,CNN)提取基于网格划分的城市区域交通数据的空间特征,然后采用全连接神经网络增强模型的表达能力,再通过相似性位置编码机制(similarity location encoding mechanism,SPEM)把位置信息加入交通数据中,最后运用Transformer网络捕捉交通数据的时间依赖特征。用成都市出租车全球定位系统(global positioning system,GPS)数据对模型进行验证,结果表明该模型预测结果优于CNN、Transformer和CNN-Transformer等模型,以均方误差(mean square error,MSE)为评价指标,将测试集中交通路网的平均预测精度分别提高了19.6%、26.3%和10%。

研究生培养中讲授与自学能力培养的平衡

本文分析了讲授与自学的概念,并分别阐述了讲授式教学与自学的优劣势,通过对两者的剖析将教学活动中的两种学习方式引入高校研究生能力培养中,以便人们平衡两者在研究生能力培养上的把握程度,使之在选取学与教的有效方法时有所参照。

新型群智能算法在求解聚类问题上的对比研究

为更好地解决kmeans聚类算法对初始聚类中心敏感的问题,选取了最近几年比较典型的5种群智能算法,如蝙蝠算法、磷虾算法、灰狼算法、鲸鱼算法和麻雀算法等,对Kmeans算法在初始聚类中心的选择上进行优化,然后通过6个UCI中典型的数据集进行聚类仿真,并分别从算法的求解精度、稳定性、收敛速度和聚类性能等方面对比分析了各算法的性能。仿真结果表明,灰狼算法在求解聚类问题时效果最佳,能够在较短的时间内有效地对聚类中心进行优化,并且具有较高的精度和稳定性,可有效地解决kmeans算法对初始聚类中心敏感的问题。

城轨供电系统杂散电流对埋地金属管道的动态干扰研究

随着城市轨道交通系统的发展,线路与埋地金属管道相邻或交错的实际案例时有发生,城轨供电系统产生的杂散电流对埋地金属管道的干扰腐蚀问题日益突出。为研究直流牵引供电系统向大地中泄漏的杂散电流对埋地金属管道的干扰影响,建立直流牵引供电系统和埋地金属管道的联合仿真模型。首先,利用多列车情况下的直流牵引供电回流系统杂散电流动态分布模型,计算地铁全线的钢轨电位和杂散电流分布。其次,根据点电流源在分层介质中的电场分布和叠加原理,计算地铁全线杂散电流在埋地金属管道附近产生的地电位分布;基于矩量法建立埋地金属管道电路模型,计算杂散电流作用下的管地电位,计算结果与CDEGS对比,管地电位误差在4.11%以内。基于该模型对国内某地铁线路及其附近管道进行分析,管地电位仿真结果与实测值误差在8.21%以内。最后,使用该模型分析不同因素对管地电位的影响。管道防腐层破损率从0.5%减少至0.001%,管地电位最大波动值降低26.04%。钢轨对杂散电流收集网过渡电阻从1Ω·km增大至15Ω·km,管地电位最大波动值下降了82.44%。发车间隔360 s时的管地电位偏移量比发车间隔120 s时下降了43.27%。车辆段经钢轨电位限制器接地时的管地电位偏移量比直接接地下降了11.91%。结果验证了研究的有效性,并且表明增大地铁线路过渡电阻比其他方式具有更好地降低杂散电流干扰的效果。研究可用于直流牵引供电系统杂散电流对埋地金属管道干扰评估,可为工程设计提供参考。

基于图像复原和亮度修正的口罩佩戴检测方法研究

在火车站等公共场合采集乘客图像时,由于运动模糊和光线问题,导致图像的质量受影响。为了提高检测口罩检测的准确率,从图像的复原和亮度修正两方面进行改进。首先,采用改进的维纳滤波算法对火车站乘客的模糊图像进行处理和复原。其次,将图像进行两次颜色空间转换,同时使用同态滤波算法对亮度进行调整,解决图像存在的光线过亮或过暗的问题。最后,对YOLOv4的网络参数进行调整,使用YOLOv4算法分别对原始的数据集和去模糊、修正亮度后的数据集进行训练和测试。试验结果表明,经过图像复原和亮度修正的数据集,相比于原始数据集,训练出来的模型更为优秀,平均检测精度最高提升了7.25%。不仅提高了口罩佩戴检测的准确率,而且满足了实时检测的需要。