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云端教师评价体系研究——以武汉市洪山区第一小学“部落至成”智慧教师评价模式为例

作者：邓志鸿主讲

来源：南通市图书馆图书评论

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成才 2024年第6期 27-29页

作者：邓志鸿武汉市洪山区第一小学

随着科技的飞速发展,人工智能(AI)和大数据已深入社会各领域,对教育体系产生了深远的影响。特别是在教师评价这一关键领域,智能评价系统的出现,为提升教育质量、促进教师专业发展、优化教育资源分配等方面提供了新的可能性。本文通过对... 详细信息

随着科技的飞速发展,人工智能(AI)和大数据已深入社会各领域,对教育体系产生了深远的影响。特别是在教师评价这一关键领域,智能评价系统的出现,为提升教育质量、促进教师专业发展、优化教育资源分配等方面提供了新的可能性。本文通过对武汉市洪山区第一小学“部落至成”云端智慧综合评价体系的建立与实践进行深入探讨,以期为现今中小学阶段的教师评价体系改革提供有益参考。

关键词：人工智能教师评价系统部落至成

遮诠、规范性凝视与结构性空洞：城市空间感官生态变迁的技术追问

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深圳大学学报(人文社会科学版) 2024年第5期 5-14页

作者：邓志文湖北科技学院人文与传媒学院

健全的城市空间感官生态应该是视听味触嗅等的综合、均衡发展，是空间主体借以完成对事物的确切感知和经验世界建构的途径。空间的实践本质决定了多样化感官体验离不开身体参与尤其是具身交流活动，但技术遮诠导致了具身交流的萎缩和技... 详细信息

健全的城市空间感官生态应该是视听味触嗅等的综合、均衡发展，是空间主体借以完成对事物的确切感知和经验世界建构的途径。空间的实践本质决定了多样化感官体验离不开身体参与尤其是具身交流活动，但技术遮诠导致了具身交流的萎缩和技术具身交流的扩张。技术具身交流窄化了主体感官活动领域，感官越来越成为一种技术性的存在。视觉空间崛起而言语空间萎缩，感官生态出现从多样化向单一化变迁以及感官体验失真等异化现象。规范性凝视和结构性空洞是技术遮诠的两种实践形式。技术规范性凝视主要通过建筑、监控、图像景观等3种视觉隐喻方式得以实施，它们弱化和限制了主体具身交流活动，强化了视觉感官的中心地位，弱化了感官体验，感官体验趋于单一；技术结构性空洞进一步降低了具身交流的频率，交通、通讯和图像技术在时空压缩和解域化中实现了物理距离的消除和抽象的去远，大大降低了身体接触的机会，压缩了感官活动的范围。去情境化则剥夺了感官体验的真实性。因此，增加身体实践的可能性，保留技术具身中的微观知觉和技术情境的初级社会化，是构建健全的城市空间感官生态的不二之选。

关键词：城市空间规范性凝视结构性空洞感官生态视觉隐喻

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混合可重构智能表面和人工噪声辅助的物理层安全通信

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电子与信息学报 2024年第8期46卷 3155-3164页

作者：邓志祥戴陈庆张志威河海大学江苏省输配电装备技术重点实验室常州213251 河海大学信息科学与工程学院常州213251

针对可重构智能表面(Reconfigurable Intelligent Reflecting Surface,RIS)辅助的物理层安全通信,该文设计了基于混合有源-无源RIS和人工噪声(Artificial Noise,AN)辅助的安全传输方案。考虑基站和RIS的功率约束以及RIS无源反射元件的... 详细信息

针对可重构智能表面(Reconfigurable Intelligent Reflecting Surface,RIS)辅助的物理层安全通信,该文设计了基于混合有源-无源RIS和人工噪声(Artificial Noise,AN)辅助的安全传输方案。考虑基站和RIS的功率约束以及RIS无源反射元件的反射系数恒模约束,以最大化系统安全传输速率为目标,构建基站发射波束成形、AN波束向量、RIS反射系数矩阵联合优化问题。使用交替优化(Alternating Optimization,AO)、权值最小均方误差(Weighted Minimum Mean Square Error,WMMSE)和半定松弛(Semi-definite Relaxation,SDR)算法,求解所构建的变量高度耦合的非凸优化问题。仿真结果表明,混合RIS辅助安全传输方案,能够有效提高系统的安全速率,与无源RIS相比,能够有效克服“双衰落”效应导致的安全速率降低,与有源RIS相比,具有更高的能量效率。

关键词：可重构智能表面混合有源-无源RIS 物理层安全人工噪声交替优化半定松弛

文生视频模型Sora的时间性结构分析——对生成式人工智能的现象学思考

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编辑之友 2024年第6期 46-52页

作者：邓志文湖北科技学院人文与传媒学院湖北咸宁437100

近日,OpenAI推出了代表了目前文生视频最高水平的模型Sora,成为生成式人工智能发展史上的里程碑。然而,Sora还是存在着一些技术上的缺陷和不足。从时间现象学角度看,Sora外在时间结构“阵容”残缺,只有客观时间,没有主观时间和内在时间... 详细信息

近日,OpenAI推出了代表了目前文生视频最高水平的模型Sora,成为生成式人工智能发展史上的里程碑。然而,Sora还是存在着一些技术上的缺陷和不足。从时间现象学角度看,Sora外在时间结构“阵容”残缺,只有客观时间,没有主观时间和内在时间意识,导致其无法描述人类的心理时间,不能解释事件的因果关系和建构复杂有意义的事件及情节。此外,滞留和前摄的缺席,导致其无法连接动作和结果;缺少内在时间性动态生成结构的介入,Sora亦难以展现随着时间推移而发生的事件。因此,从技术层面增加数据模型的意向性实践和提升意向性设计的算量、算法,完善内外两个时间性结构,成为提升Sora现实表现的关键。

关键词：文生视频 Sora 时间性结构生成式人工智能现象学滞留与前摄

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近邻密度辅助模糊优化孪生支持向量机的钢板表面缺陷分类

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计算机集成制造系统 2024年第3期30卷 1115-1126页

作者：侯政通胡鹰乔磊明邓志飞太原科技大学计算机科学与技术学院山西太原030024 东北大学计算机科学与工程学院辽宁沈阳110169

为提升钢板表面缺陷分类精度,提出一种选择性弱化样本的分类模型。首先,在图像预处理阶段引入显著性检测算法来减少二值化后图像出现失真的影响;其次,为了降低不利的边缘样本点对模型的影响,同时又能提高有利的边缘样本点对模型的贡献,... 详细信息

为提升钢板表面缺陷分类精度,提出一种选择性弱化样本的分类模型。首先,在图像预处理阶段引入显著性检测算法来减少二值化后图像出现失真的影响;其次,为了降低不利的边缘样本点对模型的影响,同时又能提高有利的边缘样本点对模型的贡献,构造了一种新的密度模糊隶属度函数对样本进行权重赋值;最后,在孪生支持向量机(TWSVM)的基础上,将构造的密度模糊隶属度函数作为优化条件嵌入模型内,提出了近邻密度辅助模糊优化的TWSVM算法,以提高分类效果。在数据集NEU上的实验结果表明,引入显著性检测算法后,重新设计的特征在整体准确率上提高了1.66%,同时采用优化后的算法进行缺陷分类,准确率达到98.33%,进一步提高了分类性能。

关键词：图像处理显著性检测缺陷分类孪生支持向量机密度函数 K近邻

DEPA对中国数字贸易的影响评估及对策研究

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DEPA对中国数字贸易的影响评估及对策研究

作者：邓志林江西财经大学

学位级别：硕士

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基于泥石流危险性的拦挡坝减灾效益评价方法

自然灾害学报 2024年第2期33卷 46-53页

作者：田述军程小松邓志银西南科技大学土木工程与建筑学院四川绵阳621010

实现泥石流拦挡坝减灾效益定量评价对于优化工程设计和保护人民生命财产安全具有重要的理论意义和实践意义。采用数值模拟方法获取不同工况下泥石流泥深、流速和范围,建立了基于高危险等级面积和总危险度的2种危险性评价指标体系,提出... 详细信息

实现泥石流拦挡坝减灾效益定量评价对于优化工程设计和保护人民生命财产安全具有重要的理论意义和实践意义。采用数值模拟方法获取不同工况下泥石流泥深、流速和范围,建立了基于高危险等级面积和总危险度的2种危险性评价指标体系,提出了拦挡坝减灾效益的定量评价方法,并以锄头沟泥石流为例进行了实证研究。根据拦挡坝减灾效益评价方法可以分析拟建工程和现有工程及其组合的减灾效益,判断其是否达到了减灾目标,并可对比和量化不同工程在减灾方面的重要程度,可为泥石流拦挡坝修建及改良提供依据和参考。单位高度减灾效益能够反映拦挡坝增加单位高度所带来的减灾效果,可应用于泥石流拦挡坝设计、改良和最佳工程组合方案的确定。总危险度与高危险等级面积的减灾效益变化规律一致,说明2种危险性评价方式均可体现拦挡坝组合及其变化的减灾效益。

关键词：泥石流拦挡坝数值模拟减灾效益锄头沟

基于Swin Transformer目标全景分割的三峡库首土质滑坡识别

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水利水电技术（中英文） 2024年第4期55卷 176-185页

作者：邓志勇黄海峰李清清周红张瑞柳青董志鸿三峡大学湖北长江三峡滑坡国家野外科学观测研究站湖北宜昌443002 三峡大学三峡库区地质灾害教育部重点实验室湖北宜昌443002 三峡大学湖北省水电工程智能视觉监测重点实验室宜昌市地质环境监测站湖北宜昌443002

【目的】滑坡识别是解决山区地质灾害隐患在哪里的关键。尤其人工智能是深度学习方法开始被广泛应用于目标识别领域,但对于多植被山区复杂环境下的滑坡隐患识别,存在着模型单一、精度较差等问题。【方法】故文章提出一种基于Swin Transf... 详细信息

【目的】滑坡识别是解决山区地质灾害隐患在哪里的关键。尤其人工智能是深度学习方法开始被广泛应用于目标识别领域,但对于多植被山区复杂环境下的滑坡隐患识别,存在着模型单一、精度较差等问题。【方法】故文章提出一种基于Swin Transformer(Shift Windows Transformer)作为骨干网络结合目标全景分割的智能识别方法,对三峡库首区域土质滑坡开展识别。将三峡库首的485处土质滑坡制作成样本集,并分为训练集和测试集。将训练集加载进Swin Transformer模型中进行训练,模型采用自注意力机制对训练集提取特征,构建特征图,测试集验证特征图的识别精度,保留识别精度最高的特征图。最终以此实现滑坡目标与背景区域的有效区分进而完成隐患识别,同时与DeepLab V3模型进行对比。【结果】结果显示:Swin Transformer模型在识别精度和识别速度上都要高于DeepLab V3模型,在三峡库首的试验中准确率可以达到83.55%,单张图片预测时间为0.18 s。【结论】结果表明:该方法能够在多植被山区复杂环境下快速识别土质滑坡,可为多植被山区的滑坡灾害调查提供参考。

关键词：三峡库首土质滑坡 Swin Transformer 全景分割隐患识别滑坡

运动调节骨髓间充质干细胞改善骨质疏松症及其机制研究

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运动调节骨髓间充质干细胞改善骨质疏松症及其机制研究

作者：邓志伟南方医科大学

学位级别：硕士