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行动学习在本科教学中的应用与实践——以浙江工业大学经贸管理学院为例

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教育教学论坛 2018年第9期 269-270页

作者：张玉倩虞晓芬李正卫浙江工业大学经贸管理学院杭州310012

在全球化进程加快的背景下,如何培养学生具有较强的创新意识和能力,是高等教育亟待解决的问题。本文以行动学习教学法在浙江工业大学经贸管理学院的开展状况为例,提出高校本科教学实施行动学习教学法的可行建议。

关键词：行动学习研讨式教学法体验式教学

基于锁相环型扩张状态观测器的双惯量弹性伺服系统机械谐振抑制方法

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电工技术学报 2024年第18期39卷 5680-5691页

作者：吴春王超郑露华南余荣浙江工业大学信息工程学院

针对双惯量弹性伺服系统存在的机械谐振问题，提出一种基于锁相环型扩张状态观测器（PLL-ESO）的机械谐振抑制策略。与常规ESO相比，PLL-ESO方法在相同的极点配置情况下具有更高带宽和更大相位裕度，有助于提高机械谐振的抑制动态特性... 详细信息

针对双惯量弹性伺服系统存在的机械谐振问题，提出一种基于锁相环型扩张状态观测器（PLL-ESO）的机械谐振抑制策略。与常规ESO相比，PLL-ESO方法在相同的极点配置情况下具有更高带宽和更大相位裕度，有助于提高机械谐振的抑制动态特性和稳定性。实验结果表明，所提PLL-ESO方法可以有效地抑制机械谐振，且相比陷波滤波器和常规ESO方法具有更快的谐振抑制速度和更高的抑制精度。同时，实验还对观测器无阻尼固有频率和系统参数鲁棒性进行了分析，验证了PLL-ESO在宽无阻尼固有频率范围内都能抑制机械谐振，且输入参数摄动会影响谐振抑制的快速性和稳态精度。

关键词：双惯量弹性伺服系统机械谐振锁相环型扩张状态观测器(PLL-ESO) 谐振频率

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面向复杂光照的舞台演员检测

计算机辅助设计与图形学学报 2024年第4期36卷 565-574页

作者：赵国庆董天阳童程凯沈冰雁浙江工业大学计算机学院杭州310014

复杂舞台场景存在多个光源产生的偏色和光照不均匀问题,严重影响了演员检测的精度.针对上述问题,提出一种基于伪多模态融合的演员检测方法.首先随机选取一种光照处理方法构建增强图像,与原图像构成伪多模态图像对;然后在增强图像中以演... 详细信息

复杂舞台场景存在多个光源产生的偏色和光照不均匀问题,严重影响了演员检测的精度.针对上述问题,提出一种基于伪多模态融合的演员检测方法.首先随机选取一种光照处理方法构建增强图像,与原图像构成伪多模态图像对;然后在增强图像中以演员关键点建立候选集合,从集合中随机选取部分关键点所在的区域构建增强补丁集合,并将补丁替换到原始图像中进行训练;最后在传统特征金字塔网络的基础上借鉴Transformer编码器的构建形式,利用视觉注意力模块构建视觉注意力编码器,强化多尺度特征的交互逻辑.在自建4543幅包含舞台演员的图像数据集上与3个模型进行组合,舞台演员检测的均值平均精度分别提升0.4%~2.9%,表明所提方法能够较好地降低偏色和不均匀光照的影响.

关键词：目标检测光照处理行人检测数据增强特征金字塔网络

学习共同体:构建优良学风建设的新思路——以浙江工业大学机械工程学院为例

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绵阳师范学院学报 2024年第7期43卷 72-78页

作者：罗勇林洁浙江工业大学机械工程学院浙江杭州310023

学习共同体是新时代高校教育改革发展背景下加强优良学风建设的新思路。其内涵是通过提升理想抱负水平来提高优良学风建设,最终达到学生的全方位成长。学生在共同体验、交互的环境中,以参与、合作、交流的方式互构提升。学习共同体具有... 详细信息

学习共同体是新时代高校教育改革发展背景下加强优良学风建设的新思路。其内涵是通过提升理想抱负水平来提高优良学风建设,最终达到学生的全方位成长。学生在共同体验、交互的环境中,以参与、合作、交流的方式互构提升。学习共同体具有三重内涵特征——成长共同体、价值共同体、育人共同体。学习共同体的构建与发展得益于学生共同的价值追求、理想抱负水平的提升以及充分有效的沟通。同时,以机械工程学院为例提出学习共同体建设的实践路径与现实成效。

关键词：学习共同体学风建设理想抱负大学生

数字经济对城市ESG发展的影响——基于双重机器学习方法的检验

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地理研究 2024年第6期43卷 1407-1424页

作者：周建平徐维祥宓泽锋刘程军浙江工业大学经济学院杭州310023 浙江工业大学现代化产业体系研究院杭州310023 浙江工业大学之江学院浙江绍兴312030

数字经济已成为推动城市可持续发展的重要动力。在生态环境(Environment)、社会生活(Society)、产业治理(Governance)视角下构建了城市ESG指标体系,并基于2011—2021年285个城市数据,探究城市ESG发展空间格局的演进特征,然后运用双重机... 详细信息

数字经济已成为推动城市可持续发展的重要动力。在生态环境(Environment)、社会生活(Society)、产业治理(Governance)视角下构建了城市ESG指标体系,并基于2011—2021年285个城市数据,探究城市ESG发展空间格局的演进特征,然后运用双重机器学习的研究方法分析数字经济对城市ESG发展的影响。结果发现:①城市ESG发展的空间分布具有明显的地域差异特征,最终形成以城市群为载体的高水平集聚地。②数字经济发展会正向提升以生态环境、社会生活、产业治理为内涵的城市ESG发展水平,该结论通过了多种稳健性检验。数字经济分维度而言,数字产业发展与数字创新能力为城市的ESG发展提供了重要的支撑和动力。③城市功能分工及创新创业活力是数字经济对城市ESG发展影响的重要渠道。此外,基于空间异质性检验发现,数字经济对东部、西部地区以及城市群区域的城市ESG发展的提升作用更明显。

关键词：数字经济城市ESG发展影响机制双重机器学习

高校“资助+”发展型资助育人新模式研究——以浙江工业大学之江学院“芝兰计划”为例

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社会与公益 2024年第08期 120-121页

作者：叶易灵唐阳阳浙江工业大学之江学院外国语学院

资助育人是“十大”育人体系中的重要一环。近年来，在党和政府的高度重视下，高校学生资助政策不断完善，资助力度持续加强，资助覆盖面逐渐扩大，全面推进高校资助育人工作走深走实。通过高校发展型资助育人，可帮助家庭经济困难学生... 详细信息

资助育人是“十大”育人体系中的重要一环。近年来，在党和政府的高度重视下，高校学生资助政策不断完善，资助力度持续加强，资助覆盖面逐渐扩大，全面推进高校资助育人工作走深走实。通过高校发展型资助育人，可帮助家庭经济困难学生顺利完成学业并开展就业帮扶，不让一名家庭经济困难学生失学和失业。本文将以浙江工业大学之江学院“芝兰计划”资助育人工程为例，探究高校发展型资助育人新模式。

关键词：资助育人就业帮扶芝兰计划

利用ATR-FTIR研究脂质纳米粒的鼻黏液渗透性

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光谱学与光谱分析 2024年第4期44卷 1052-1060页

作者：王健敏李雪梅马士超李志勇唐华东马凤森浙江工业大学前沿交叉科学研究院浙江杭州310014 浙江工业大学化学工程学院浙江德清313216

鼻黏液是影响疫苗和药物经鼻吸收的首要屏障。由于干扰因素复杂多变,在体评价黏液渗透性较难实施,多采用体外评价。现有的药物鼻黏液渗透性检测方法如细胞模型法、多粒子示踪技术等,存在细胞培养周期长、操作繁琐、成本高、可获得信息... 详细信息

鼻黏液是影响疫苗和药物经鼻吸收的首要屏障。由于干扰因素复杂多变,在体评价黏液渗透性较难实施,多采用体外评价。现有的药物鼻黏液渗透性检测方法如细胞模型法、多粒子示踪技术等,存在细胞培养周期长、操作繁琐、成本高、可获得信息少且需要进行荧光标记等不足,对鼻黏膜制剂的体外评价具有很大的局限性,因此迫切需要建立一种快速、简便、灵敏的鼻黏膜制剂黏液渗透性评价方法。基于衰减全反射-傅里叶红外光谱(ATR-FTIR)对药物结构以及粘蛋白二级结构变化的敏感性,利用其对不同性质(粒径与电荷)脂质体的鼻黏液渗透性进行研究,通过FTIR图谱分析不同脂质纳米粒与黏液中粘蛋白的相互作用,建立了鼻黏膜制剂黏液渗透性的体外评价方法。方法学研究表明,对于聚乙二醇10000(PEG10000)、壳聚糖、海藻酸钠脂质体,该方法线性关系分别为Y=2.3866X+2.154、Y=1.8703X+0.2789、Y=1.13014X+0.0609,线性相关系数分别为0.9958、0.9945、0.9909,精密度RSD值分别为0.62%、0.73%、0.95%;重复性试验中RSD值分别为0.83%、0.97%、0.88%,说明该方法线性关系良好、精密度高、重复性好,可用于体外评价药物制剂在黏液中的渗透性。研究结果表明,利用ATR-FTIR在不同时间内扫描样品可得到不同脂质体制剂样品的强度增加的吸收带。对于不同粒径PEG脂质体而言,粒径越小其黏液渗透性越强;对于不同电荷脂质体而言,壳聚糖脂质体黏液渗透性最弱,海藻酸钠次之,PEG脂质体黏液渗透性最强。进一步研究表明,不同电荷脂质体黏液渗透性的差异源于其与粘蛋白相互作用,该结论可通过分析粘蛋白酰胺Ⅰ带所包含的各二级结构信息得到。综上,基于ATR-FTIR所建立的体外评价方法灵敏简便,可作为多种不同制剂的鼻黏液渗透性的快速测定,经改进后还可用于药物制剂在其他黏液中的渗透性评价,应用前景广阔。

关键词：脂质纳米粒 ATR-FTIR光谱渗透鼻黏液

结合优势结构和最小目标Q值的深度强化学习导航算法

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控制理论与应用 2024年第4期41卷 716-728页

作者：朱威洪力栋施海东何德峰浙江工业大学信息工程学院浙江杭州312000

针对现有基于策略梯度的深度强化学习方法应用于办公室、走廊等室内复杂场景下的机器人导航时,存在训练时间长、学习效率低的问题,本文提出了一种结合优势结构和最小化目标Q值的深度强化学习导航算法.该算法将优势结构引入到基于策略梯... 详细信息

针对现有基于策略梯度的深度强化学习方法应用于办公室、走廊等室内复杂场景下的机器人导航时,存在训练时间长、学习效率低的问题,本文提出了一种结合优势结构和最小化目标Q值的深度强化学习导航算法.该算法将优势结构引入到基于策略梯度的深度强化学习算法中,以区分同一状态价值下的动作差异,提升学习效率,并且在多目标导航场景中,对状态价值进行单独估计,利用地图信息提供更准确的价值判断.同时,针对离散控制中缓解目标Q值过估计方法在强化学习主流的Actor-Critic框架下难以奏效,设计了基于高斯平滑的最小目标Q值方法,以减小过估计对训练的影响.实验结果表明本文算法能够有效加快学习速率,在单目标、多目标连续导航训练过程中,收敛速度上都优于柔性演员评论家算法(SAC),双延迟深度策略性梯度算法(TD3),深度确定性策略梯度算法(DDPG),并使移动机器人有效远离障碍物,训练得到的导航模型具备较好的泛化能力.

关键词：强化学习移动机器人导航优势结构最小化目标Q值

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图像对抗样本检测综述

软件学报 2024年第1期35卷 185-219页

作者：周涛甘燃徐东伟王竟亦宣琦浙江工业大学网络空间安全研究院浙江杭州310023 浙江工业大学信息工程学院浙江杭州310023 浙江大学控制科学与工程学院浙江杭州310058

深度神经网络是人工智能领域的一项重要技术,它被广泛应用于各种图像分类任务.但是,现有的研究表明深度神经网络存在安全漏洞,容易受到对抗样本的攻击,而目前并没有研究针对图像对抗样本检测进行体系化分析.为了提高深度神经网络的安全... 详细信息

深度神经网络是人工智能领域的一项重要技术,它被广泛应用于各种图像分类任务.但是,现有的研究表明深度神经网络存在安全漏洞,容易受到对抗样本的攻击,而目前并没有研究针对图像对抗样本检测进行体系化分析.为了提高深度神经网络的安全性,针对现有的研究工作,全面地介绍图像分类领域的对抗样本检测方法.首先根据检测器的构建方式将检测方法分为有监督检测与无监督检测,然后根据其检测原理进行子类划分.最后总结对抗样本检测领域存在的问题,在泛化性和轻量化等方面提出建议与展望,旨在为人工智能安全研究提供帮助.

关键词：深度神经网络对抗样本检测人工智能安全图像分类

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