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北京大学工学院新工科个性化人才培养模式探析——基于学生体验的视角

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高等工程教育研究 2019年第6期67卷 24-29页

作者：李咏梅周虹章盛祺北京大学工学院北京大学创新创业教育中心北京大学工学院科技开发办公室

新工科背景下的个性化人才培养离不开学生的参与和反馈,学生对教育质量、成长环境的评价是新工科改革发展的重要依据。本文以北京大学工学院本科生为研究对象,利用问卷调查和半结构化访谈的方法,透过学生体验的视角探析工学院新工科个... 详细信息

新工科背景下的个性化人才培养离不开学生的参与和反馈,学生对教育质量、成长环境的评价是新工科改革发展的重要依据。本文以北京大学工学院本科生为研究对象,利用问卷调查和半结构化访谈的方法,透过学生体验的视角探析工学院新工科个性化人才培养的现状及效果,明晰新工科个性化人才培养模式的关键举措和未来方向。

关键词：新工科个性化培养模式工学院

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北京大学工学院产学研探索思考与发展之路

高教学刊 2017年第9期3卷 12-14页

作者：李咏梅周虹北京大学工学院北京100871

北京大学工学院依托北京大学的综合学科优势,在国内传统工学发展基础上,借鉴国外名校的工学学科经验,创造了新兴工学的模式。工学离不开与产业界的互动交流,离不开产学研的外延组织对学科的支撑与促进。工学院在建院之初,就积极的发展... 详细信息

北京大学工学院依托北京大学的综合学科优势,在国内传统工学发展基础上,借鉴国外名校的工学学科经验,创造了新兴工学的模式。工学离不开与产业界的互动交流,离不开产学研的外延组织对学科的支撑与促进。工学院在建院之初,就积极的发展产学研合作,经过10年的学习摸索,形成了一套较为完善的实践体系。

关键词：产学研协同创新校企合作

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液晶弹性体在人工肌肉领域的研究进展

液晶与显示 2025年第2期40卷 201-217页

作者：陈雯慧周晓航刘珂北京大学工学院北京100871

液晶弹性体是一种由液晶基元构成的高分子材料,具有优异的弹性以及来源于液晶取向转变的可逆变形能力。这种特殊的可逆变形能力与自然肌肉的变形特征十分相似,使得液晶弹性体成为制备人工肌肉的理想材料之一,近年来得到广泛研究。本综... 详细信息

液晶弹性体是一种由液晶基元构成的高分子材料,具有优异的弹性以及来源于液晶取向转变的可逆变形能力。这种特殊的可逆变形能力与自然肌肉的变形特征十分相似,使得液晶弹性体成为制备人工肌肉的理想材料之一,近年来得到广泛研究。本综述介绍了基于液晶弹性体的人工肌肉的制备方式、驱动方式及应用表现。考虑到液晶弹性体人工肌肉与自然肌肉之间存在的差异,本综述着重对比了两者的驱动性能,详细介绍了针对液晶弹性体人工肌肉的驱动性能的改进方法,包括化学改性与结构优化。除此之外,本文也对近年来液晶弹性体人工肌肉在软体机器人及医疗设备领域的发展进行了论述与展望。

关键词：液晶弹性体人工肌肉驱动性能软体机器人医疗器械

水-能源-粮食纽带系统的风险测度与韧性提升研究

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中国管理科学 2025年第1期33卷 323-334页

作者：宋洁黄静思何冠楠王剑晓北京大学工学院北京100871 北京大学大数据分析与应用技术国家工程实验室北京100871

传统文献大多从可持续发展的视角,基于环境、地理、生态等学科研究水-能源-粮食纽带关联关系及长时间尺度下的系统演化。近年来伴随各类自然灾害、社会突发事件频次增多、强度加大,亟需探索水-能源-粮食纽带系统在小概率突发事件下的风... 详细信息

传统文献大多从可持续发展的视角,基于环境、地理、生态等学科研究水-能源-粮食纽带关联关系及长时间尺度下的系统演化。近年来伴随各类自然灾害、社会突发事件频次增多、强度加大,亟需探索水-能源-粮食纽带系统在小概率突发事件下的风险抵御能力与韧性提升策略。然而,在这一方面目前并没有形成系统性的理论框架,缺乏对这一问题的研究范式梳理与全局认识。因此,本文尝试基于系统工程与管理科学的学科视角,从机理建模、风险测度和韧性提升三个层面对水-能源-粮食纽带系统的量化研究文献进行全面总结,并结合大数据与人工智能技术的发展,探讨数智化技术通过跨尺度的风险测度、智能决策赋能水-能源-粮食纽带系统韧性研究的未来趋势。

关键词：水-能源-粮食纽带机理建模风险测度韧性评估韧性提升

针对受约束轨道追逃博弈问题的循环差分进化求解框架

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中国科学:物理学、力学、天文学 2025年第2期55卷 257-268页

作者：张去非季明江闫斌刘才山曹璐北京大学工学院北京100871 军事科学院国防科技创新研究院北京100071

轨道追逃博弈问题得到了广泛的研究,但大多数均建立在无过程约束的假设上.本文针对受轨道高度约束的轨道追逃博弈问题,推导了鞍点存在性条件.基于方程系数矩阵的性质,将其解耦降维为两组两点边值问题.利用罚函数法处理过程约束,并将两... 详细信息

轨道追逃博弈问题得到了广泛的研究,但大多数均建立在无过程约束的假设上.本文针对受轨道高度约束的轨道追逃博弈问题,推导了鞍点存在性条件.基于方程系数矩阵的性质,将其解耦降维为两组两点边值问题.利用罚函数法处理过程约束,并将两点边值问题转化为针对最优性条件的最优化问题.继而提出了一种循环差分进化(DE)求解框架用于求解该最优化问题,以兼顾全局搜索能力和收敛效率.仿真结果表明,该求解框架相较于传统差分进化算法,大幅提高了求解效率和精度.最后,通过对比无轨道约束工况仿真结果,揭示了轨道高度约束对于防止航天器与地球碰撞的现实意义.

关键词：轨道追逃博弈轨道高度约束罚函数两点边值问题循环DE求解框架

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无速度测量的微小型UUV鲁棒积分有限时间渐近跟踪控制

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控制与决策 2025年第1期40卷 196-204页

作者：梁洪涛李慧平喻俊志陕西师范大学物理学与信息技术学院西安710119 西北工业大学航海学院西安710072 北京大学工学院北京100871

针对具有模型不确定和海洋环境扰动的微小型无人水下航行器无速度测量轨迹跟踪控制问题,提出自适应鲁棒积分有限时间预设性能渐近控制方法.构造预置期望收敛时间的预设性能函数与误差转换函数,将跟踪误差由受限状态转化为非受限状态,其... 详细信息

针对具有模型不确定和海洋环境扰动的微小型无人水下航行器无速度测量轨迹跟踪控制问题,提出自适应鲁棒积分有限时间预设性能渐近控制方法.构造预置期望收敛时间的预设性能函数与误差转换函数,将跟踪误差由受限状态转化为非受限状态,其中期望的收敛时间可预先设置且不依赖误差初始状态.在此基础上结合状态扩张观测器和误差符号鲁棒积分控制,提出复合扰动快速补偿与连续抑制相耦合的状态输出反馈控制器,其中线性状态观测器用于快速补偿未知速度和复合扰动,而连续误差符号鲁棒积分控制则进一步抑制估计误差和避免抖振.该设计不仅能保证跟踪控制的瞬态和稳态性能,还可避免鲁棒积分控制需要精确已知扰动微分上界的保守假设以及对高控制增益的依赖.稳定性分析证明了闭环控制信号在有限时间内渐近收敛.仿真结果验证了所提出控制方法的有效性.

关键词：无人水下航行器跟踪控制有限时间预设性能误差符号鲁棒积分扩展状态观测器

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基于视觉的汽车检测系统物理对抗攻击

汽车安全与节能学报 2025年第1期16卷 50-56页

作者：刘育秋唐亮王宁珍北京林业大学工学院北京100083

为保护个人车辆的隐私信息,实现汽车伪装,对基于视觉的汽车检测系统进行物理对抗攻击。在3D对抗攻击框架的基础上,对攻击算法的目标函数进行优化设计,提升3D对抗纹理在多视角多场景设定下的攻击效果,设计针对天气变化的带权分层颜色映... 详细信息

为保护个人车辆的隐私信息,实现汽车伪装,对基于视觉的汽车检测系统进行物理对抗攻击。在3D对抗攻击框架的基础上,对攻击算法的目标函数进行优化设计,提升3D对抗纹理在多视角多场景设定下的攻击效果,设计针对天气变化的带权分层颜色映射网络,使对抗纹理能够在训练流程中表达在天气参数下的颜色反应,从而进一步增强攻击在物理世界实现的鲁棒性。进行了数字和物理实验。结果表明:基于视觉的汽车检测系统在本算法攻击下检测的平均召回率降低了49.4%。从而,本算法优化出的对抗纹理具备的物理世界可实现性,能够在物理世界实现使检测系统的准确率下降至少38.7%。

关键词：汽车检测系统物理对抗攻击深度学习计算机视觉

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基于多尺度序列特征融合的林区害虫检测算法

林业科学 2025年第2期61卷 21-30页

作者：唐延龄韩巧玲赵玥刘卫平郑一力赵燕东徐钐钐北京林业大学工学院北京100091

【目的】针对虫情测报灯采集到的林区害虫样本种类多、尺寸复杂及密集遮挡问题,提出了一种多尺度序列特征融合检测算法(MPD-YOLO),用于提升林区害虫检测的精确度,为林区害虫监测和防护提供了新的技术路径。【方法】首先,以采集于北京、... 详细信息

【目的】针对虫情测报灯采集到的林区害虫样本种类多、尺寸复杂及密集遮挡问题,提出了一种多尺度序列特征融合检测算法(MPD-YOLO),用于提升林区害虫检测的精确度,为林区害虫监测和防护提供了新的技术路径。【方法】首先,以采集于北京、河北、山西等地的林区害虫图像为基础,构建包含18类林区害虫的数据集。数据集涵盖不同场景下的害虫图像,为算法的训练与测试提供了可靠的数据支撑。其次,为提高小目标害虫的检测效果,利用3D卷积对小目标进行更为深入的尺度序列特征提取,MPD-YOLO方法引入尺度序列特征融合模块(SSFF),有效提升模型对小目标的感知能力。最后,为解决密集遮挡和多尺度害虫并存情况下的模型检测能力,MPD-YOLO方法提出了三重特征编码高效聚合模块(TFE-ELAN),通过将不同尺寸特征图进行特征融合,增强多层特征图之间信息的关联性,提升了模型的检测性能。【结果】在相同试验条件下,本研究在构建的数据集上对MPD-YOLO进行大量试验,并与主流的目标检测算法(YOLO系列、Faster-CNN等)进行对比分析。MPD-YOLO方法具有最佳的害虫识别精度,其F1-score和m AP分别达到88.43%和91.92%,比次优方法YOLOv8x分别高1.45%和1.22%。相比于原网络模型YOLOv7,MPD-YOLO的F1-score与mAP分别比YOLOv7高0.72%和2.8%,证明了本文所提方法在处理复杂目标检测任务中的优势。此外,本研究中消融试验,分析了尺度序列特征融合模块和三重特征编码高效聚合模块对整体性能的贡献,验证了各模块设计的有效性。【结论】本文提出的MPD-YOLO算法,有效提升了复杂环境下多尺度害虫的检测性能,在处理复杂环境下的检测任务时表现出较高的鲁棒性。

关键词：林区害虫防控林区生态系统小目标检测 YOLOv7 特征融合

应用型大学对外合作机制的构建分析与实践探索——以北京石油化工学院为例

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北京教育(高教) 2025年第3期 51-53页

作者：吴小璐北京石油化工学院

加强对外合作是应用型大学实现转型发展,提高办学质量的根本策略,也是应用型大学发展的重要途径。以北京石油化工学院为例,结合学校开展对外合作的实践与问题,提出了应用型大学构建对外合作机制要通过确立共同的合作目标、采取多元化的... 详细信息

加强对外合作是应用型大学实现转型发展,提高办学质量的根本策略,也是应用型大学发展的重要途径。以北京石油化工学院为例,结合学校开展对外合作的实践与问题,提出了应用型大学构建对外合作机制要通过确立共同的合作目标、采取多元化的合作方式、建立科学的合作机制、健全高校的合作管理体制、建立合作工作的评估机制的建议和策略。

关键词：对外合作校企合作人才培养应用型大学