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发展视域下高校“双创”教育体系构建的若干思考

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创新创业理论研究与实践 2024年第11期7卷 68-71页

作者：张胤焦雪东南大学

高质量发展既是实现中国式现代化的本质要求，也是构建“双创”教育体系的必然选择。中国式现代化赋予“双创”教育体系高质量发展的基本内涵是育人为本、提质增效，而其内容框架则包括由人才培养模式、科技成果转化机制、创新创业平台... 详细信息

高质量发展既是实现中国式现代化的本质要求，也是构建“双创”教育体系的必然选择。中国式现代化赋予“双创”教育体系高质量发展的基本内涵是育人为本、提质增效，而其内容框架则包括由人才培养模式、科技成果转化机制、创新创业平台、支撑保障体系组成的“四维结构”。符合高质量发展要求的高校“双创”教育体系必须依循这一基本内涵，做好内容建设，才能更好地培养创新创业人才，形成人才辈出的良好局面。

关键词： “双创”教育高质量发展高校教育体系 “双创”人才 “四维结构”

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医学信息素养教育中的游戏教学法实践研究

吉林医药学院学报 2024年

作者：焦雪冯超杨影吉林医药学院文献检索教研室

在医学生信息素养教学中，以“文献检索”课程为例，从“理论讲授”和“实践操作”两部分探索医学院校信息素养教育的游戏式教学。首先，通过调研了解学生对游戏教学的认知；然后，分析出医学文献检索互动教学游戏的设计要素以及游戏教... 详细信息

在医学生信息素养教学中，以“文献检索”课程为例，从“理论讲授”和“实践操作”两部分探索医学院校信息素养教育的游戏式教学。首先，通过调研了解学生对游戏教学的认知；然后，分析出医学文献检索互动教学游戏的设计要素以及游戏教学中的典型案例；最后，结合课堂实践提出了游戏教学策略优化方案。实践表明以学生为中心，游戏互动的教学设计提高了学生的学习积极性、培养学生的自主学习和团队合作能力。

关键词：医学教育游戏教学信息素养

聚酯纤维对高掺量RAP的沥青混合料路用性能的影响

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合成纤维 2024年第2期53卷 75-78页

作者：焦雪松神华工程技术有限公司北京100011

为探究聚酯纤维对再生沥青混合料路用性能的影响,取质量分数为60%、80%和100%的废旧沥青混合料(RAP)并掺加质量分数为1%、2%、3%、4%的聚酯纤维,制成再生沥青混合料,对再生沥青混合料开展了冻融劈裂试验、浸水马歇尔试验、低温小梁弯曲... 详细信息

为探究聚酯纤维对再生沥青混合料路用性能的影响,取质量分数为60%、80%和100%的废旧沥青混合料(RAP)并掺加质量分数为1%、2%、3%、4%的聚酯纤维,制成再生沥青混合料,对再生沥青混合料开展了冻融劈裂试验、浸水马歇尔试验、低温小梁弯曲试验和高温车辙试验。试验结果表明:掺加质量分数3%聚酯纤维时,混合料试件具有最佳高温稳定性能;掺加质量分数2%聚酯纤维时,混合料试件具有最佳低温抗裂性能。因此,建议掺加质量分数为2%~3%的聚酯纤维来改善高掺量RAP再生沥青混合料的路用性能。

关键词：聚酯纤维高掺量RAP 沥青混合料路用性能

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观赏桃新品种玲珑红的选育

果树学报 2024年第8期41卷 1688-1690页

作者：焦雪辉史喜兵岳长平申潇潇乔雨轩郑州市农业科技研究院郑州450005 鄢陵县东华种植农民专业合作社河南鄢陵461224

玲珑红是以嫣红早花桃为母本、红寿星桃为父本进行杂交,从其杂交后代中选育出的观赏桃新品种。树姿矮型,2年生平均株高50.7 cm,平均冠幅34.6 cm×34.9 cm,枝条短;节间短,平均长0.9 cm;以短枝着花为主,成花容易,花芽数多;花为梅花形,重瓣... 详细信息

玲珑红是以嫣红早花桃为母本、红寿星桃为父本进行杂交,从其杂交后代中选育出的观赏桃新品种。树姿矮型,2年生平均株高50.7 cm,平均冠幅34.6 cm×34.9 cm,枝条短;节间短,平均长0.9 cm;以短枝着花为主,成花容易,花芽数多;花为梅花形,重瓣,平均花径3.8 cm;花蕾深红色,花瓣红色,4轮,平均22枚;花丝平均33条,少量花丝瓣化;花药黄色,有花粉;雌蕊1枚;花萼2轮,10枚,红褐色。在河南省许昌地区,始花期3月14日,盛花期3月18—27日,末花期3月29日,花期15 d左右。果面绿色,茸毛中等。耐旱,耐寒,适应范围广,抗逆性强。需冷量较低,在满足需冷量400~550 h的地区均可栽植。

关键词：观赏桃新品种玲珑红矮型

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考虑司机收益敏感行为的网约车平台定价研究

系统工程理论与实践 2024年第4期44卷 1258-1267页

作者：杨佳子钟远光华南理工大学工商管理学院广州510640

各网约车平台因市场需求规模扩大纷纷推出不同的工资策略来吸引司机加入,其中主要有价格工资策略、固定补贴策略和冲单奖励策略.本文基于司机收益敏感行为构建以上三种策略模型,并比较这三种策略下司机的最优反应和平台的最优决策.研究... 详细信息

各网约车平台因市场需求规模扩大纷纷推出不同的工资策略来吸引司机加入,其中主要有价格工资策略、固定补贴策略和冲单奖励策略.本文基于司机收益敏感行为构建以上三种策略模型,并比较这三种策略下司机的最优反应和平台的最优决策.研究发现:1)更高的奖励不一定能使平台获得更多的交易量;2)虽冲单奖励策略能实现更多的利润,但该策略并不能获得更多的交易量;3)当司机机会成本较低时,平台应采用价格工资策略;当司机机会成本较高时,平台应采用冲单奖励策略以获益更多.本文管理启示如下:平台设置激励策略时无需设置过高的奖励金额.以司机机会成本较低为主的三、四线城市平台可以价格工资策略为主;以司机机会成本较高为主的一、二线城市平台采用冲单奖励策略更优.

关键词：网约车平台定价策略收益敏感行为交易量冲单奖励

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应用型高校审计实验教学改革研究

老字号品牌营销 2024年第14期 208-210页

作者：彭婵娟焦雪琳武昌工学院武汉430000

人工智能、区块链、云计算等新一代信息技术的发展,持续影响着审计人员思维方式的转变,审计人员实践能力要求提高,审计实验教学作为引导学生将理论转化为实践的关键环节发挥着举足轻重的作用。本文以应用型高校为研究对象,在总结审计实... 详细信息

人工智能、区块链、云计算等新一代信息技术的发展,持续影响着审计人员思维方式的转变,审计人员实践能力要求提高,审计实验教学作为引导学生将理论转化为实践的关键环节发挥着举足轻重的作用。本文以应用型高校为研究对象,在总结审计实验教学的形式与特点基础上,分析审计实验教学的痛点,从加强审计实验室建设、加强高水平“双师双能型”教师队伍建设、重构教学内容、完善课程考核评价机制等方面探索高校审计实验教学改革实践,从而提高审计实验教学质量,培养能够适应新时代审计工作要求的人才。

关键词：应用型高校审计实验教学改革

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结合色彩补偿与双背景光融合的水下图像复原

光学精密工程 2024年第7期32卷 1059-1074页

作者：林森查子月沈阳理工大学自动化与电气工程学院辽宁沈阳110159

针对复杂成像环境下,水下图像存在颜色失真、细节模糊以及对比度低的问题,提出结合色彩补偿与双背景光融合的水下图像复原方法。通过分析光在水中的吸收衰减特性,提出改进的水下成像模型,基于Retinex理论与白平衡算法引入色彩补偿分量,... 详细信息

针对复杂成像环境下,水下图像存在颜色失真、细节模糊以及对比度低的问题,提出结合色彩补偿与双背景光融合的水下图像复原方法。通过分析光在水中的吸收衰减特性,提出改进的水下成像模型,基于Retinex理论与白平衡算法引入色彩补偿分量,降低水体背景颜色影响;根据背景光强度和颜色分布特性,提出双候选背景光融合方法,准确估计全局背景光;不依赖任何水体环境参数,根据背景颜色与散射系数的内在关系,采用引导-高通滤波,优化并增强各通道透射率;最后,逆求解成像模型复原水下图像。实验结果表明,在4个不同的水下数据集上与经典及新颖方法对比,所提方法恢复的图像颜色更自然,纹理细节更丰富清晰;色差值改善幅度达5.4%,UCIQE及FDUM指标提升幅度分别达8.3%和4.5%。所提方法在定性和定量实验中更具优势,能够显著提高水下图像质量。

关键词：水下图像复原色彩补偿背景光融合透射率估计

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连续环境中基于语义拓扑图的视觉语言导航推理

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模式识别与人工智能 2024年第9期37卷 839-849页

作者：谢子龙许明辽宁工程技术大学软件学院葫芦岛125105

针对现有视觉语言导航方法在连续环境中推理能力不足的问题,提出基于语义拓扑图的视觉语言导航推理模型.首先,通过场景理解辅助任务识别导航环境中的区域和物体,构建空间邻近知识库.然后,智能体在导航过程中与环境实时交互,收集位置信息... 详细信息

针对现有视觉语言导航方法在连续环境中推理能力不足的问题,提出基于语义拓扑图的视觉语言导航推理模型.首先,通过场景理解辅助任务识别导航环境中的区域和物体,构建空间邻近知识库.然后,智能体在导航过程中与环境实时交互,收集位置信息,编码视觉特征,并预测区域和物体的语义标签,逐步生成语义拓扑图.在此基础上,提出辅助推理定位策略,利用自注意力机制,从导航指令中提取物体信息和区域信息,并结合空间邻近知识库和语义拓扑图,对物体和区域进行推理定位,以辅助导航决策,确保智能体的导航轨迹与指令对齐.最后,在公开数据集R2R-CE和RxR-CE上的实验表明,文中模型的导航成功率较高.

关键词：视觉语言导航视觉推理多模态数据具身智能

基于物理启发机器学习的属性散射中心提取方法

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电子与信息学报 2024年第5期46卷 2036-2047页

作者：岳子瑜徐丰复旦大学电磁波信息科学教育部重点实验室上海200433

基于参数化散射中心模型进行参数估计是实现合成孔径雷达高级信息获取(SAR AIR)技术的基本思路之一,传统的属性散射中心(ASC)参数估计算法往往具有计算速度慢、算法复杂度高、对参数初值要求高等问题。对此,该文提出一个新的基于无监督... 详细信息

基于参数化散射中心模型进行参数估计是实现合成孔径雷达高级信息获取(SAR AIR)技术的基本思路之一,传统的属性散射中心(ASC)参数估计算法往往具有计算速度慢、算法复杂度高、对参数初值要求高等问题。对此,该文提出一个新的基于无监督学习的端到端框架用于从SAR图像反演ASC参数。首先,利用自编码式网络结构有效提取目标图像特征,缓解由于优化空间复杂非凸导致的直接求解困难,解决初值敏感问题;其次,通过嵌入ASC模型作为物理解码器以将编码器输出约束为正确的ASC参数;最后,通过端到端的模型架构进行学习和推理,达到降低算法复杂度及提高估计速度的目的。通过在仿真和实测数据上进行测试,实验结果表明在0.15 m分辨率测试集SAR图像上取得低于0.1 m的估计误差,反演单个散射中心平均耗时0.06 s,验证了该文所提方法的有效性、高效性与鲁棒性。

关键词：属性散射中心模型参数估计基于物理知识的机器学习