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产教融合背景下职业院校汽车运用与维修专业课程的优化路径

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汽车画刊

汽车画刊 2024年第6期 191-193页

作者：田定康库拉来·赛力克拜薛龙伊犁中等职业技术学校新疆冠鸽新能源科技有限公司

随着汽车行业的迅猛发展和信息技术的飞速进步，汽车运用与维修专业正迎来前所未有的发展契机。产教融合作为推动职业教育发展的重要途径，其核心理念是将教育与产业紧密结合，通过校企合作的方式，实现资源共享、优势互补。基于产教融...

随着汽车行业的迅猛发展和信息技术的飞速进步，汽车运用与维修专业正迎来前所未有的发展契机。产教融合作为推动职业教育发展的重要途径，其核心理念是将教育与产业紧密结合，通过校企合作的方式，实现资源共享、优势互补。基于产教融合优化职业院校汽车运用与维修专业课程，不仅能够使学生更好地理解和应用所学知识，还能提高其实际操作能力和创新能力。对此，通过阐述产教融合背景下课程优化的必要性，探索产教融合背景下优化职业院校汽车运用与维修专业课程的路径，以期提升学生的就业竞争力。

关键词：

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基于改进DQN的移动机器人避障路径规划

中国惯性技术学报 2024年第4期32卷 406-416页

作者：田箫源董秀成西华大学电气与电子信息学院成都610000 四川大学锦江学院眉山620860

针对一般强化学习方法下机器人在避障路径规划上学习时间长、探索能力差和奖励稀疏等问题,提出了一种基于改进深度Q网络(DQN)的移动机器人避障路径规划。首先在传统DQN算法基础上设计了障碍学习规则,避免对同一障碍重复学习,提升学习效... 详细信息

针对一般强化学习方法下机器人在避障路径规划上学习时间长、探索能力差和奖励稀疏等问题,提出了一种基于改进深度Q网络(DQN)的移动机器人避障路径规划。首先在传统DQN算法基础上设计了障碍学习规则,避免对同一障碍重复学习,提升学习效率和成功率。其次提出奖励优化方法,利用状态间的访问次数差异给予奖励,平衡状态点的访问次数,避免过度访问;同时通过计算与目标点的欧氏距离,使其偏向于选择接近目标的路径,并取消远离目标惩罚,实现奖励机制的自适应优化。最后设计了动态探索因子函数,在后期训练中侧重利用强化学习策略选取动作和学习,提高算法性能和学习效率。实验仿真结果显示,与传统DQN算法相比,改进算法在训练时间上缩短了40.25%,避障成功率上提升了79.8%以及路径长度上缩短了2.25%,均体现了更好的性能。

关键词：移动机器人 DQN算法路径规划避障深度强化学习

卷积增强动态图卷积特征提取的高光谱图像分类

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激光与光电子学进展 2024年

作者：李铁高乔裕李文许辽宁工程技术大学电子与信息工程学院

目前针对高光谱图像存在光谱维度多，数据分布不均匀，空间光谱特征提取不充分，同物异谱和异物同谱等问题，提出一种基于卷积网络结合图神经网络的高光谱图像分类算法。首先通过主成分分析对高光谱图像进行降维，然后利用卷积网络提取... 详细信息

目前针对高光谱图像存在光谱维度多，数据分布不均匀，空间光谱特征提取不充分，同物异谱和异物同谱等问题，提出一种基于卷积网络结合图神经网络的高光谱图像分类算法。首先通过主成分分析对高光谱图像进行降维，然后利用卷积网络提取图像中的局部特征，包括纹理和形状等信息。这些局部特征可以反映图像中不同的物体和区域间的差异，同时将卷积所提取到的特征通过编码器嵌入到动态图卷积所在的超像素域中，利用其动态化的邻接矩阵来捕获高光谱图像中的长远距离空间上下文信息并通过解码器将二者所提取到的特征相结合，从而实现对高光谱图像中的各个像素类别进行分类。在三个公共的高光谱图像数据集上进行实验，与其它五种高光谱图像分类方法相比，此方法具有更好的分类性能。

关键词：高光谱图像超像素卷积神经网络图神经网络动态图卷积

数字赋能高等教育现代化的内在逻辑与高质量立德树人路径

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中国远程教育 2024年第7期44卷 83-96页

作者：陈亮叶明裕陕西师范大学教育学部北京师范大学中国基础教育质量监测协同创新中心陕西师范大学分中心西安710062 陕西师范大学教育学部西安710062

以数字化转型为锚点擎动大学与数字技术融合创新发展,是有组织推进高等教育现代化、落实立德树人根本任务的题中之义。站在数字化变革的时代路口,高等教育既要从“术”的层面廓清数字技术嵌入大学产学研一体化的本质蕴意,更要从“道”... 详细信息

以数字化转型为锚点擎动大学与数字技术融合创新发展,是有组织推进高等教育现代化、落实立德树人根本任务的题中之义。站在数字化变革的时代路口,高等教育既要从“术”的层面廓清数字技术嵌入大学产学研一体化的本质蕴意,更要从“道”的层面把握指向人的实质自由的人本逻辑、跨学科协同创新的知识逻辑、汇聚数字教育共同体的价值逻辑、致力解构大学复杂性的实践逻辑。面对数字技术单向度育人的隐忧、优绩主义对学科创新的遮蔽、管理主义对教育共同利益的僭越,数字赋能中国式高等教育现代化应以“道”驭“术”,打造数字育人新范式,颠覆性创新大学知识生产模式,明确共同体成员的责任担当,追求富有人性灵魂的高质量立德树人之路。

关键词：高等教育现代化数字化转型立德树人共同体高质量发展

基于卷积增强动态图卷积特征提取的高光谱图像分类

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激光与光电子学进展 2024年第18期 439-448页

作者：李铁高乔裕李文许辽宁工程技术大学电子与信息工程学院

针对高光谱图像存在的光谱维度多、数据分布不均匀、空间光谱特征提取不充分、同物异谱和异物同谱等问题，提出一种基于卷积网络结合图神经网络的高光谱图像分类算法。首先，通过主成分分析对高光谱图像进行降维；然后，利用卷积网络提... 详细信息

针对高光谱图像存在的光谱维度多、数据分布不均匀、空间光谱特征提取不充分、同物异谱和异物同谱等问题，提出一种基于卷积网络结合图神经网络的高光谱图像分类算法。首先，通过主成分分析对高光谱图像进行降维；然后，利用卷积网络提取图像中的局部特征，包括纹理和形状等信息。这些局部特征可以反映图像中不同物体和区域间的差异，同时将卷积所提取到的特征通过编码器嵌入动态图卷积所在的超像素域中，利用其动态化的邻接矩阵来捕获高光谱图像中的长远距离空间上下文信息并通过解码器将二者所提取到的特征相结合，从而实现对高光谱图像中各个像素类别的分类。在3个公共的高光谱图像数据集上进行实验，与其他5种高光谱图像分类算法相比，所提算法具有更好的分类性能。

关键词：高光谱图像超像素卷积神经网络图神经网络动态图卷积

中国通货膨胀尾部风险的识别、驱动因素与时变特征

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数量经济技术经济研究 2024年第6期41卷 26-45页

作者：王欣康谭小芬中央财经大学金融学院北京航空航天大学经济管理学院

通货膨胀水平波动加剧是当前世界经济的重要特征。本文基于开放经济条件下的混合菲利普斯曲线与“在险通货膨胀”的研究范式,识别出中国的通货膨胀尾部风险,然后探讨其驱动因素与时变特征,并且前瞻性地刻画中国的未来通胀路径。研究发现... 详细信息

通货膨胀水平波动加剧是当前世界经济的重要特征。本文基于开放经济条件下的混合菲利普斯曲线与“在险通货膨胀”的研究范式,识别出中国的通货膨胀尾部风险,然后探讨其驱动因素与时变特征,并且前瞻性地刻画中国的未来通胀路径。研究发现,通胀预期、国内金融状况与国际大宗商品价格是中国通货膨胀尾部风险的主要来源。不同因素对通胀尾部风险的驱动作用存在非对称效应,中国的通货膨胀左尾风险主要受通胀预期下降以及国内金融状况收紧的驱动,而通货膨胀右尾风险则主要受通胀预期上升以及国际大宗商品价格上涨的驱动。事后验证表明,本文构建的中国通胀路径对实际通胀水平具有较好的预测效果。在日趋复杂的国际环境下,本文的研究为中国维护国内物价稳定、推动经济高质量发展提供了有益借鉴。

关键词：通货膨胀尾部风险在险通货膨胀通胀预期金融状况通胀路径

Laves-Co_(2)(HfTa)合金的相稳定性及热物性

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物理学报 2024年第12期73卷 277-287页

作者：丁宁倪晓东田付阳北京科技大学应用物理研究所北京100083

基于第一性原理计算方法,在考虑磁效应的基础上,对不同温度下合金Co_(2)(HfTa)中的稳定结构、电子性质和热力学性质展开了研究.通过第一性原理计算形成能、弹性性质及声子色散关系,结果表明合金Co_(2)(Hf_(x)Ta_(1-x))在x≤0.75时基态是... 详细信息

基于第一性原理计算方法,在考虑磁效应的基础上,对不同温度下合金Co_(2)(HfTa)中的稳定结构、电子性质和热力学性质展开了研究.通过第一性原理计算形成能、弹性性质及声子色散关系,结果表明合金Co_(2)(Hf_(x)Ta_(1-x))在x≤0.75时基态是C36,当x>0.75时基态是C14.这一发现提示了合金成分对其基态结构的影响,并为合金的稳定性提供了重要线索.值得注意的是,考虑了振动熵和电子熵的贡献后,Co_(2)Hf相对稳定的结构变为C36,Co_(2)Ta变为C14,这表明温度会对合金结构稳定性的影响.Co_(2)(Hf_(x)Ta_(1-x))合金在弹性方面呈现出本征脆性.热力学分析表明其在高温下热容趋于稳定,德拜温度近似为常数,振动熵随温度递增且与压强负相关.电子态密度分析揭示了Co_(2)(HfTa)合金三个结构的相稳定性.

关键词： Co_(2)(HfTa) Laves相稳定性热物性质第一性原理计算

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基于多变量LSTM神经网络的地下水位预测方法研究

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干旱区资源与环境 2024年第9期 138-146页

作者：田辽西覃华清甘肃省地质矿产勘查开发局中国科学院地质与地球物理研究所

地下水位的准确预测对于黑河流域水资源可持续开发及合理利用具有重要意义。针对物理模型、数值模型参数获取困难、建模过程复杂、建模数据时间跨度较短等问题，提出一种多变量LSTM算法来准确、快速预测地下水位。通过将黑河干流中游地... 详细信息

地下水位的准确预测对于黑河流域水资源可持续开发及合理利用具有重要意义。针对物理模型、数值模型参数获取困难、建模过程复杂、建模数据时间跨度较短等问题，提出一种多变量LSTM算法来准确、快速预测地下水位。通过将黑河干流中游地区1986年至2018年月均地下水位观测数据作为数据集，构建了两层每层30个神经元的LSTM模型，并对单一动态类型、混合动态类型两种数据训练方式的预测结果进行比较。结果表明：1)构建的多变量LSTM神经网络模型准确预测了地下水位的月度变化，预测精度较高，RMSE均值为0.18,R2均值为0.8以上。2)相同动态类型输入的预测正确率略高于混合动态类型输入，证明区分不同类型地下水并以相同动态类型的数据作为输入，有助于提高LSTM模型在时序数据预测中的准确性。该研究实现了地下水位的快速精确预测，确定了多变量LSTM模型在预测甘肃张掖盆地地下水位的可行性，进而为张掖盆地水资源初步判断、方案决策提供方法支撑。

关键词：张掖盆地水位预测地下水位动态分析深度学习长短时记忆网络

多源遥感图像时空融合算法研究及面向水体制图应用

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多源遥感图像时空融合算法研究及面向水体制图应用

作者：赵钦裕河北大学

学位级别：硕士

遥感时间序列近年来被广泛应用于研究全球陆地表面动态,在农业监测、资源清查、水体监测等方面具有巨大的作用。然而多数的土地覆盖和土地利用变化可能发生在多个时间和空间尺度上,单一的卫星传感器并不能提供既有高时间分辨率又有高空... 详细信息

遥感时间序列近年来被广泛应用于研究全球陆地表面动态,在农业监测、资源清查、水体监测等方面具有巨大的作用。然而多数的土地覆盖和土地利用变化可能发生在多个时间和空间尺度上,单一的卫星传感器并不能提供既有高时间分辨率又有高空间分辨率的遥感图像。为了解决该问题,研究人员利用高时间分辨率的遥感图像和高空间分辨率的遥感图像的时空相关性提出了遥感时空融合算法。由于深度学习的发展,在该领域也存在一些基于深度学习的方法,但这些方法大都具有较强的时间依赖性。然而面对大规模数据融合任务,减轻对图像选择的强时间依赖性,减少输入图像的数量是遥感时空融合算法的重点。因此,本文基于生成对抗网络、超分辨率、注意力机制以及空间融合思想提出了一种名为超分辨率空间融合生成对抗网络的新算法。除此之外,基于该算法在巴丹吉林沙漠腹地生成了2015-2020年的高时空分辨率数据,同时对该研究区域的水体进行了详细分析,本文的主要研究工作以及成果如下:（1）针对现有时空融合算法对图像选择具有较强的时间依赖性,本文提出了一种基于空间的融合新模式:数据方面,仅需要使用预测时刻的粗图像和通过空间-光谱相似性标准选择的精细参考图像作为输入;融合方面,使用了基于生成对抗网络的超分辨率空间融合模型（Super-Resolution-Based Spatial Fusion With GAN,SRSF-GAN）进行融合。SRSF-GAN仅在预测时刻的粗图像上使用超分辨率模块,然后与参考细图像进行多尺度融合。此外,采用了空间注意机制来实现动态权重调整,即在变化区域为超分辨率特征分配更多权重,在未变化区域为精细参考图像特征分配更多权重。基于四个数据集的比较实验证明,本文的模型能够超越现有方法,恢复具有不同空间和光谱变化的信息。（2）基于多源遥感时空融合算法,本文对巴丹吉林沙漠腹地湖泊完成了2015-2020的水体制图:将所开发的基于生成对抗网络的超分辨率空间融合算法应用于低空间但高时间分辨率的数据（即Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer,MODIS250m但逐日反射时间序列）和高空间但低时间分辨率的数据（即Landsat 30m但16天反射时间序列）,以生成巴丹吉林沙漠37个选定湖泊的每日30m时间序列。除此之外,设计了一种自动水体提取算法,并在研究区域内生成了2015年至2020年的每日30m水体制图产品。总体精度可达0.92,而湖泊面积的平均误差小于9.21%,远高于由MODIS时间序列得出的精度。同时分析出巴丹吉林沙漠各大小湖泊的水文现象:从2015年到2020年,小湖泊（<0.5km2）的萎缩比较严重。至于季节性变化,湖泊面积可以分为四个阶段:从冬季到春季由于冰雪融化而快速增加,从春季到夏季由于蒸发而缓慢减少,从夏季到秋季由于雨季的到来而适度恢复,从秋季到冬季由于湖泊结冰而迅速减少。

关键词：多源遥感数据时空融合超分辨率生成对抗网络巴丹吉林沙漠水体制图