高校创新创业教育与专业教育的融合途径

现阶段我国高等院校中创新创业教育与专业教育之间的结合力度不足且教学效果不佳,因此针对高校创新创业教育与专业教育的融合途径进行分析研究有着重要的价值及意义。简要分析高校创新创业教育与专业教育相融合的理论基础及融合现状,继而提出高校创新创业教育与专业教育的融合具体途径。通过研究及分析,旨在促进高等院校的创新创业教育工作能够与专业课程更有效地结合,为社会的主义事业的发展培养出更多优秀的人才。

“专创融合”打造特色创新创业教育体系

近年,黄淮学院深化产教融合、校企合作,坚持“围绕产业办专业,办好专业促产业”。学校主动对接地方主导产业、特色产业和战略新兴产业,围绕区域经济社会发展需求、产业行业需要,不断加强高层次人才队伍对企业转型升级的支撑和保障,完善优化应用型人才培养模式,深化创新创业教育改革,为企业提供更多更实用的创新型、复合型人才,为企业创新创造积蓄更大动力。

课程思政助力创新创业人才培养

2019年4月,黄淮学院发布《关于开展课程思政示范课堂创建活动的通知》。通知要.求学校各学院任课教师深入挖掘各门课程所蕴含的思想政治教育元素和所承载的思想政治教育功能,以社会主义核心价值观和中华优秀传统文化教育为灵魂和主线,以专业知识、技能为载体,做好课程育人教学设计。

基于模糊邻域粗糙集的启发式属性约简算法

属性约简是机器学习等领域中常用的数据预处理方法。在基于粗糙集理论的属性约简算法中,大多是根据单一的方法来度量属性重要度。为了从多角度对属性达到更为优越的评估效果,首先在已有的模糊邻域粗糙集模型中定义属性依赖度度量,然后根据粒计算理论中知识粒度的概念,在模糊邻域粗糙集模型下提出了模糊邻域粒度度量。由于属性依赖度和知识粒度代表了不同视角的属性评估方法,因此将这两种方法结合起来用于信息系统的属性重要度评估,最后给出一种启发式属性约简算法。实验结果表明,所提出的算法具有较好的属性约简性能。

DAG分割模型下的云工作流调度策略

为了优化云工作流调度的经济代价和执行效率,提出一种基于有向无环图(DAG)分割的工作流调度算法PBWS。以工作流调度效率与代价同步优化为目标,算法将调度求解过程划分为三个阶段进行:工作流DAG结构分割、分割结构调整及资源分配。工作流DAG结构分割阶段在确保任务间执行顺序依赖的同时求解初始的任务分割图;分割结构调整阶段以降低执行跨度为目标,在不同分割间对任务进行重分配;资源分配阶段旨在选择代价最高效的任务与资源映射关系,确保资源的总空闲时间最小。利用五种科学工作流DAG模型对算法进行了仿真实验。结果表明,PBWS算法仅以较小的执行跨度为开销,极大降低了工作流执行代价,实现了调度效率与调度代价的同步优化,其综合性能是优于同类型算法的。

基于粒子群优化的云工作流任务调度

为了解决云环境中科学工作流调度的代价优化问题,提出一种基于改进粒子群优化模型的科学工作流调度算法CWS_PSO.该算法将科学工作流调度问题形式化为截止时间约束下的调度代价最优化问题,利用粒子群模型建立了粒子位置与任务调度方案的编码与转换模型,并通过粒子的迭代进化寻找满足截止时间约束的代价最小化调度方案.通过科学工作流模型的仿真实验,与同类型调度算法进行了性能比较.实验结果表明,CWS_PSO算法不仅可以有效均衡工作流的执行跨度与执行代价,而且能以更高的截止时间约束满意度实现工作流执行代价的最小化.