新时代背景下基于抗联文化实践对理工科大学生人文素质提升研究——以黑龙江大学电子工程学院为例

新时代背景下,培养德智体美劳全面发展青年学生,关系到和国家的前途和命运。理工科大学生,是未来国家科技事业发展的后备军,因在专业和自身发展特点,部分理工科大学生人文素质培养缺乏。因此,提升理工科大学生人文素质势对于学生全面发展至关重要。本文在新时代背景下以黑龙江大学电子工程学院为例,基于目前理工科大学生人文素质现状展开分析,结合东北抗联文化对理工科学生人文素质培养进行探究。

密封电子元器件与装置多余物检测发展综述

密封电子元器件与装置作为航天系统中的重要组成部分,具有高精密性、高可靠性以及高复杂性的典型特点,而多余物问题是严重影响其高可靠性的主要因素之一。随着航天技术的快速发展,多余物检测技术也在不断改进与深入。该文以认识多余物、控制多余物产生以及检测多余物为主线,围绕多余物的防控方法、检测方法、检测标准进行综合论述。着重分析了检测方法中的颗粒碰撞噪声检测(PIND)方法,分别从小型元器件多余物检测、中大型装置多余物检测两个角度,针对现有研究进展逐一进行了详细的介绍。在此基础上,结合现有国内多余物检测研究的现状,针对多余物检测的难点与未来发展趋势进行归纳,并提出了期望与目标。

发挥黑龙江红色文化在大学生思想政治教育中的育人作用

红色文化是具有中国特色的先进文化,是对大学生进行思想政治教育的重要资源。黑龙江具有丰富的红色文化资源,将龙江红色文化资源融入大学生思想政治教育,有助于培养大学生的优秀品德和健康人格,促进大学生进一步坚定理想信念,积极投身于实现中华民族伟大复兴"中国梦"的历史征程中。

基于翻转课堂的数字集成电路设计实验教学方法研究——以黑龙江大学为例

以黑龙江大学为例,对基于翻转课堂的数字集成电路设计实验教学方法进行研究。目前,实验教学方法有待改进,实验课程内容相对简单,实验课程考核机制单一,应通过课堂翻转,提升学生学习质量,对实验课程内容和模式进行改革,完善考核机制,注重学生创新能力培养,以增强学生的学习效果,深层次理解所学知识,提高实践能力。

龙江优秀精神与高校文化建设——以黑龙江大学为例

大学教育的根本目的是培养大学生的文化自觉性、文化自知力和文化自信心。龙江优秀精神在推动龙江文化大发展大繁荣的过程中发挥了重要的精神支柱作用,同时也为高校提供了良好的大学文化建设载体。高校要通过寻求精神资源与大学教育的契合点,为龙江优秀精神创造传承创新的沃土,为文化建设提供新的动力。

以省部共建学校为起点 全面加强党的建设——庆祝黑龙江大学实现省部共建感悟

在举国欢庆党的十八大胜利闭幕后,全国各行各业正以崭新的姿态积极建设,努力工作。我们黑龙江大学全体师生在校党委的正确领导下,坚持"立足龙江、面向全国、服务社会"的理念,牢记"博学慎思参天尽物"校训,充分发挥"智囊团"、"思想库"的作用,围绕抓党的建设,带动学校全面发展,充分利用12月15日实现省部共建学校的契机,狠抓高校综合性科技文化创新服务体系建设,全面推动党的建设。

基于气象因子的黑龙江黑河林火发生概率预测

基于Logistic回归模型分析黑龙江黑河地区林火发生与气象因子间的关系,确定影响林火发生主要气象因子并建立林火发生概率预测模型。以1981—2015年黑河地区日历史林火数据和日气象数据为基础,随机划分80%的建模数据和20%的校验数据。使用R软件,通过Logistic逐步回归建立5组中间模型并筛选出显著气象因子(P<0.05)。运用Logistic回归模型建立全样本林火发生概率预测模型,分析主要气象因子。结果表明:日最大风速、日最高气温、日平均相对湿度、日平均水汽压和日降水量是影响林火发生的主要显著气象因子(P<0.05),其中日最大风速和日最高气温与林火发生呈正相关,日平均相对湿度、日平均水汽压和日降水量与林火发生呈负相关;基于Logistic回归的各样本模型预测准确率为82.83%~86.12%,受试者工作特征(ROC)曲线的线下面积(AUC)值在0.884~0.920之间,模型具有较高的预测准确率和拟合度,适用于该地区基于气象因子的林火发生概率预测。

近50a气象条件对黑龙江省霾的影响分析

基于黑龙江省1965—2014年年平均气温、降水量、风速及相对湿度等气象数据,采用相关性分析等数学统计分析方法,分析了气象条件对黑龙江省霾天气的影响,结果表明:气温呈南高北低的态势;风速呈东西高南北低的对称分布形态;降水呈中部高、东西低,且东部高于西部的形态;相对湿度呈中部高、东西低,且东部高于西部的形态;黑龙江省霾天气变化受气温和风速影响较大。

C2碳力学性质与电子结构的第一性原理研究

新型碳同素异形体的预报及其结构性质研究对设计新型超硬材料具有重要意义。基于第一性原理方法,报道了一种新型碳同素异形体C2碳。C2碳是一种正交晶系的晶体,晶体结构属于C222_(1)空间群。通过弹性常数计算分析了C2碳的力学稳定性;通过声子结构计算分析了C2碳的动力学稳定性;通过能带结构和态密度计算分析了C2碳的电子结构;通过强度和硬度性质计算分析了C2碳的力学性质。计算得到,C2碳具有1.875 eV的禁带宽度,硬度达到85.40 GPa,是一种兼具超硬特性及宽禁带半导体特性的碳同素异形体。

基于云边协同的通用板级自动测试系统方案设计

针对当前数字电路自动测试领域,对通用板级自动测试系统进行了设计,完成了系统方案的设计开发和测试验证。为了解决通用板级自动测试系统的测试数据量大、本地存储容量不足、测试向量与被测试目标无法自动化匹配、无法进行批量快速测试等问题,采用云边协同架构设计了通用板级自动测试系统,避免了大量数据传输和数据集中式处理,使得云端计算资源能够集中解决关键数据处理任务。为了提高板级测试平台的通用性,使平台适配不同接口的电路板,同时具有高速网络数据处理能力,系统选用精简命令集处理器和现场可编程门阵列(Advanced RISC machines,Filed programmable gate array,ARM+FPGA)的异构计算平台作为边缘设备。为了提高系统的测试效率,采用模块化的设计思想,系统硬件测试平台设计了多总线分布式结构。系统采用扇出导向(Fan-out-oriented,FAN)算法生成测试向量,并基于浏览器/服务器(Brower/Server,B/S)架构设计了用户操作界面,用户可通过浏览器进行测试操作,完成板级自动故障测试,并自动生成故障诊断报告。实验结果表明,对两个待测板卡进行测试验证,通用板级自动测试系统可以自动识别目标板卡,自动匹配测试向量,进行自动测试,生成测试报表。基于云边协同的通用板级自动测试系统提高了测试效率,满足数字电路板卡出厂前批量测试的需求,具有实际应用价值。

改进的局部最小像素先验遥感图像盲复原算法

为了解决遥感图像盲复原时模糊核估计不准确、复原图像存在振铃效应的问题,提出改进的局部最小像素先验遥感图像盲复原算法。该算法首先引入极端通道先验与局部最小像素先验结合,对图像的强度进行更好的约束,有利于得到更好的潜在清晰图像;然后采用基于梯度的方法估计模糊核,模糊核估计与中间潜在清晰图像估计交替迭代进行,获得较为理想的模糊核;最后引入联合双边滤波器,采用改进的拉普拉斯与正则化图像复原算法抑制图像复原的振铃效应。实验结果表明,本文方法对遥感图像复原效果较好,恢复的图像边缘清晰,振铃伪影得到抑制且模糊核较为理想;客观评价指标峰值信噪比(PSNR)较前沿复原算法平均提高约1.40 dB,结构相似度(SSIM)平均提高约0.02。

交叉学科背景下机器人校企协同育人平台建设

在交叉学科背景下,传统行业跨界融合与转型升级成为新的发展模式,新一代信息产业也需要跨学科强交叉的专业人才。高等教育学科设置专业性较强、较深,影响专业人才培养向多学科融合转型。学科交叉不能一蹴而就,需要与创新创业教育相结合,才能培养具备创业基本素质的开创型人才。黑龙江大学“机器人技术”课程教学内容与课程体系改革项目,依托黑龙江大学与深圳市大疆创新科技有限公司合作的教育部产学合作协同育人项目(以下简称“大疆产学合作协同育人项目”),预期建立完善的机器人技术创新创业课程与平台,借助深圳市大疆创新科技有限公司在机器人技术方面的产业与技术优势,发挥产教融合协同育人作用,为不同专业学生提供参与创新创业项目与竞赛的技术支撑平台。

C++程序设计课程“一项三联”教学目标实现新举措

课程思政和OBE理念教学是教育部对新工科教师提出的新要求。为了将C++程序设计的课程教学、课程思政和OBE三者完美融合呈现给学生,该文提出“一项三联”的教学方法,即以一个项目贯穿C++整个授课过程,实现课程教学、课程思政和OBE紧密联系的教学方法,该方法增加学生学以致用的学习兴趣,提升教学、思政效果,实现学生运用计算机编程技术解决复杂实际问题的能力。

新工科背景下集成电路设计与集成系统专业课赛融通体系模式探索

集成电路设计与集成系统专业(以下简称“集成电路专业”)是新工科背景下的一门新兴交叉学科。作为国家战略性产业,集成电路专业人才培养必须紧密结合产业发展需求,尤其要顺应当前国内外集成电路产业发展形势对专业产教融合提出的新要求。在新工科背景下,文章以黑龙江大学为例,探索构建以全国大学生集成电路创新创业大赛(以下简称“集创赛”)为主线的课赛融通体系,突出课赛一体化特色教学,建立大赛学分认定机制,形成集成电路专业课程体系方案。“集创赛”作为产教深度融合的纽带,引导学生深化对专业知识的理解与运用,促创新、重实践,以赛促学,以赛促课,为企业培养集成电路专业人才。

基于迁移学习和降噪自编码器-长短时间记忆的锂离子电池剩余寿命预测

针对锂离子电池退化数据噪声大、数据量少以及不同生命时期的退化趋势不同而导致的模型预测精度低、泛化能力差等问题,从数据预处理、预测模型的构建与训练三方面展开研究:首先结合变分自编码器(VAE)和生成对抗网络模型(GAN)构建VAE-GAN模型生成多组数据,实现电池的退化数据增强;然后结合降噪自编码器(DAE)和长短时记忆(LSTM)神经网络构建DAE-LSTM模型进行数据降噪和容量预测,为了降低模型参数,此过程中的数据降噪和预测共享同一个损失函数;最后先利用生成数据对DAE-LSTM模型进行预训练,再利用真实数据对其进行迁移训练。在CACLE和NASA公开数据集进行性能测试,实验结果表明该文所提方法精度高、鲁棒性强,能够有效提高锂离子电池剩余寿命的预测效果。

改进YOLOv5的遥感图像目标检测

针对基于YOLOv5算法的小目标的检测精度低、密集目标识别效果差的问题,提出了一种改进YOLOv5目标检测框架。YOLOv5的主干网络加入卷积块注意力模块(Convolutional block attention module,CBAM)可提高特征提取能力,增强网络对图像纹理的感知能力,使小目标获取更多关注。为了解决密集目标检测的漏检问题,YOLOv5的颈部网络使用加权双向特征网络(Bidirectional feature pyramid network,BiFPN)替代原有的像素聚合网络(Path aggregation network,PAN),通过权值共享的方式实现多尺度特征融合。采用EIoU作为模型的边界框回归损失函数,提高了边界框回归性能,加快网络收敛速度。在DOTA数据集上,实验验证了YOLOv5的改进结果,此方法的mAP为80.0%,能够检测更多的目标,相较于YOLOv5,改进YOLOv5的mAP提升了5.2%。

基于重影卷积的轻量化遥感图像超分辨重建

为了解决基于深度学习的遥感图像超分辨率重建算法模型复杂度高、纹理细节重建不准确的问题,本文提出了基于重影卷积的信息多蒸馏网络。采用重影卷积(Ghost convolution)代替传统卷积消除冗余,降低模型复杂度;通过引入改进的高频注意力块(Improved high-frequency attention block,IHFAB)提高网络对图像中高频成分的特征捕获能力,优化网络对纹理轮廓等细节的重建能力。实验结果表明,本文提出的方法相较于残差特征蒸馏网络(Residual feature distillation network,RFDN)等参数量明显降低,相较于蓝图可分离残差网络(Blueprint separable residual network,BSRN),在2倍、3倍和4倍放大下峰值信噪比分别提升0.33、0.30和0.11 dB,结构相似度分别提升0.017、0.005和0.007。

构建大学生“特殊群体”援助体系的思考

针对高等学校"特殊群体"大学生的比例逐年增大,已经成为影响高校稳定的隐患所在这一严重现实问题,本文着重介绍在大学生"特殊群体"中构建完善的援助体系的一些可行性做法。通过了解特殊群体大学生的动态特点,掌握他们的心理表现,构建完善的大学生"特殊群体"援助体系,有助于改进我们的思想政治教育工作,变被动应付为主动突破,保障大学生健康成长成才。

可兼容四种March系列算法的PMBIST电路设计

存储器是系统级芯片(System on chip,SoC)中最重要的组成部分之一,也是最容易出现故障的部件。存储器故障可能会导致整个SoC失效,对存储器进行充分的测试和验证是至关重要的。目前,主流的存储器测试方法是采用存储器内建自测试(Memory build-in-self test,MBIST)技术,传统的可测性技术采用单一的测试算法进行测试,为了满足不同类型存储器的测试需求以及不同工艺制造阶段的测试强度,需要使用不同类型的测试算法进行测试。结合存储器常见的故障模型以及多种测试算法,设计了具有较高灵活性和可扩展性的可编程存储器内建自测试(Programmable memory built-in-self test,PMBIST)电路,可兼容四种不同的March系列算法进行存储器内建自测试,采用寄存器传输语言(Reigster transfer language,RTL)级代码的编写方式,针对静态随机存储器(Static random-access memory,SRAM)采用不同March系列测试算法进行仿真,并以常用的March C+算法为例进行说明。仿真结果表明,所设计的PMBIST电路可对四种不同的March算法进行测试,满足不同类型存储器的内建自测试需求。

基于机器视觉的织物色差检测方法研究进展

随着纺织品需求量的增加以及人们对购买衣物的色差要求越来越高,织物色差检测的需求也越来越高。为了解决目前传统色差检测方法速度慢、准确性差等问题,综述了使用基于机器视觉的织物色差检测方法。该方法相比于传统方法能够快速、准确的计算出被测织物与标准织物之间的色差。从色差产生的原因和两种传统色差检测方法出发,分析了传统色差检测方法的不足,总结了基于机器视觉色差检测的一般步骤,并具体评述了图像预处理、颜色空间转换、色差计算与色差评价等4个方面的技术,最后对全文进行总结并对当前研究面临的问题进行概述,清晰地呈现出该领域的发展脉络。