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基于深度学习的船舶数据向量模型研究

无线互联科技 2024年第2期21卷 119-124页

作者：顾晴周军潘纯杰羌杨洋江苏航运职业技术学院智能制造与信息学院江苏南通226001

近年来,航运信息化建设进程加速发展,然而由于各单位在船舶信息管理上的不统一,导致收集到的数据存在大量的相似重复数据。如果直接使用这部分数据进行数据分析,会对最终结果造成严重影响。为了解决对重复数据的检测问题,文章基于深度学... 详细信息

近年来,航运信息化建设进程加速发展,然而由于各单位在船舶信息管理上的不统一,导致收集到的数据存在大量的相似重复数据。如果直接使用这部分数据进行数据分析,会对最终结果造成严重影响。为了解决对重复数据的检测问题,文章基于深度学习,融合FastText向量模型、BERT模型以及LDA模型,搭建多语义融合模型,对船舶数据进行向量构建,使得生成的向量包含信息更全面,提升重复检测准确率,提高船舶数据清洗效率。

关键词：船舶数据多语义融合深度学习

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科教兴国战略下职业教育数字治理三重逻辑

重庆电子工程职业学院学报 2024年第1期33卷 17-26页

作者：李慧勇吴小峰韩树河江苏航运职业技术学院智能制造与信息学院江苏南通226010

职业教育数字治理是推动教育思维模式由一维到多维、教育管理模式由传统到智慧、教师能力由单一到多元转变的重要引擎。职业教育数字治理以“人的全面发展”为逻辑起点,聚焦于高阶思维数字化人才的培育、关注于教师职业能力的持续提高... 详细信息

职业教育数字治理是推动教育思维模式由一维到多维、教育管理模式由传统到智慧、教师能力由单一到多元转变的重要引擎。职业教育数字治理以“人的全面发展”为逻辑起点,聚焦于高阶思维数字化人才的培育、关注于教师职业能力的持续提高、观照于现代化教育教学范式的重塑。然而,职业教育数字治理面临着教学数字化运行平台尚未升级、高质量数字校园建设保障缺失、教育数字治理环境有待改善与数字化教育评估模式亟待创新的挑战。基于此,科教兴国战略下职业教育数字治理应以科技自立自强为宗旨,完善数字化教学服务平台;以坚持教育优先发展为目标,夯实数字校园建设规划基石;以提高创新科教体系效能为指南,营造教育数字治理新环境;以改善人才战略布局为动力,创新数字化教育评估模式。

关键词：科教兴国职业教育数字治理数字化人才目标导向

探索数字化技术在构建基于OJT理念的学生在岗培训体系中的潜力

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大学（研究与管理） 2024年第1期 117-120页

作者：武传彦白晶晶江苏航运职业技术学院江苏南通226010

文章旨在探讨数字化技术在构建基于OJT(在岗培训)理念的学生在岗培训体系中的潜力。研究对象为江苏航运职业技术学院的学生,期望通过建立数据分析平台,实现对学生在岗工作、培训过程、学习成果等方面的数据化、数字化管理和监控,利用现... 详细信息

文章旨在探讨数字化技术在构建基于OJT(在岗培训)理念的学生在岗培训体系中的潜力。研究对象为江苏航运职业技术学院的学生,期望通过建立数据分析平台,实现对学生在岗工作、培训过程、学习成果等方面的数据化、数字化管理和监控,利用现代信息技术,对在岗培训过程进行数据分析和挖掘,实现对在岗培训效果的量化评估和持续改进。

关键词：数字化技术 OJT理念在岗培训数据分析量化评估

基于K-means算法的在线学习行为聚类研究

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无线互联科技 2024年第3期21卷 91-94,116页

作者：韩树河王颖王海李慧勇江苏航运职业技术学院智能制造与信息学院江苏南通226010

在线学习是近年来随着互联网的发展而逐渐兴起的一种学习方式,它的便捷性和丰富的学习资源吸引了越来越多的学习者。随着在线学习平台日益普及,海量的用户数据也随之产生。如何从这些数据中提取有价值的信息,促进教育教学质量提升是当... 详细信息

在线学习是近年来随着互联网的发展而逐渐兴起的一种学习方式,它的便捷性和丰富的学习资源吸引了越来越多的学习者。随着在线学习平台日益普及,海量的用户数据也随之产生。如何从这些数据中提取有价值的信息,促进教育教学质量提升是当前值得思考的重要课题。文章介绍了基于K均值聚类算法(K-means Clustering Algorithm,K-means)的在线学习行为聚类分析方法,为在线学习平台提供了重要的数据分析和应用支持,帮助教师及平台管理者及时调整教学模式和教学策略,以提升学习者的在线学习效果。

关键词：在线学习行为聚类分析 K-means算法忠诚度

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基于RFID的工厂物流车辆调度系统研究

科学技术创新 2024年第2期 73-76页

作者：李姗姗石冬剑陈小波江苏航运职业技术学院智能制造与信息学院江苏南通江苏力德尔电子信息技术有限公司江苏南通

随着信息技术对各个行业的渗透,制造业的管理模式也受到一定程度的变革。尤其是在传统制造企业的物流管理系统中,由于货物采购、对供应商发货、车辆卸货等业务较多,使得工厂有大量的物流车辆进出。原有的人工指挥调度方法应对密集的车... 详细信息

随着信息技术对各个行业的渗透,制造业的管理模式也受到一定程度的变革。尤其是在传统制造企业的物流管理系统中,由于货物采购、对供应商发货、车辆卸货等业务较多,使得工厂有大量的物流车辆进出。原有的人工指挥调度方法应对密集的车辆调度任务已经是捉襟见肘,更无法适应未来更大规模的生产运输任务。基于技术普及和接轨信息为目的,本文就基于RFID的工厂物流车辆调度系统进行简要的分析研究。

关键词： RFID技术简介物流车辆调度系统自主算法研究和实现

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内河船员驾驶模拟器实操考试标准化方案构建

江苏航运职业技术学院学报 2024年第1期23卷 35-38,88页

作者：葛莉莉张敬东王勇南通市交通运输综合行政执法支队执法二大队江苏南通226001 江苏航运职业技术学院航海技术学院江苏南通226010

随着信息技术的快速发展,船舶驾驶模拟器技术日趋成熟,使用驾驶模拟器实施内河船员实际操作考试已成为常态。在分析目前运用驾驶模拟器实施内河船员实际操作考试存在的难度低、效果差等方面不足的基础上,提出了构建实操考试标准化方案... 详细信息

随着信息技术的快速发展,船舶驾驶模拟器技术日趋成熟,使用驾驶模拟器实施内河船员实际操作考试已成为常态。在分析目前运用驾驶模拟器实施内河船员实际操作考试存在的难度低、效果差等方面不足的基础上,提出了构建实操考试标准化方案的思路和原则,通过采取统一考试场景库、统一船舶模型的操纵性能、统一应急处置设计、规范模拟器后台管理、规范评估员评判尺度等措施,建立标准化考试方案,规范船员实际操作考试,运用现代信息化技术手段提升考试质量,更好地为内河航运甄选合格船员。

关键词：内河船员模拟器操作考试考试场景库标准化方案

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基于改进协同表示的二级分类人脸识别方法

西南大学学报（自然科学版） 2017年第1期39卷 172-178页

作者：施志刚南通航运职业技术学院管理信息系江苏南通226010

基于协同表示分类(CRC)算法在实际应用中的效果,考虑到样本局部相似性先验信息对分类识别的不同贡献,构建加权矩阵,并嵌入到CRC中,称为加权CRC.为进一步改善人脸识别的性能,设计了如下算法:一种将加权CRC重复两次;另一种则将其与线性表... 详细信息

基于协同表示分类(CRC)算法在实际应用中的效果,考虑到样本局部相似性先验信息对分类识别的不同贡献,构建加权矩阵,并嵌入到CRC中,称为加权CRC.为进一步改善人脸识别的性能,设计了如下算法:一种将加权CRC重复两次;另一种则将其与线性表示分类(LRC)结合.两种方法的共同特点为:首先基于主成分分析(PCA)对所有图像样本进行降维,以降低计算的复杂度;其次都是在第一阶段的加权CRC中根据重构残差排序保留相关性较大的训练样本用于下一阶段的分类识别.这种缩小分类目标的做法,使识别更精确.在ORL,FERET及AR人脸数据库上通过仿真验证了本文所提方法的有效性.

关键词：协同表示分类样本局部相似性加权矩阵线性表示分类人脸识别

职业素质本位的高职本科分段培养课程体系衔接研究与应用——以南通航运职业技术学院物流管理(3+2)专业为例

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职业技术教育 2015年第32期36卷 12-15页

作者：朱云峰王富荣马乔林南通航运职业技术学院南通航运职业技术学院管理信息系

高职与本科分段培养项目的实施过程中,高职与本科相关专业课程体系的合理建构和衔接是关键。本着学科立体、生态发展的理念,南通航运职业技术学院物流管理(3+2)专业以课程体系的衔接为出发点,突出职业性、整体性、合作性和实时性,采取... 详细信息

高职与本科分段培养项目的实施过程中,高职与本科相关专业课程体系的合理建构和衔接是关键。本着学科立体、生态发展的理念,南通航运职业技术学院物流管理(3+2)专业以课程体系的衔接为出发点,突出职业性、整体性、合作性和实时性,采取倒三角形课程衔接结构,建立职业素质教育贯穿制和学分一贯及互通的转阶段考核制度,构建出一套基于职业素质本位的高职本科分段培养课程体系的衔接机制。

关键词：高职教育本科教育分段培养职业素质本位课程体系衔接

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组合模型在股票价格预测中应用研究

计算机仿真 2010年第12期27卷 361-364页

作者：王晴南通航运职业技术学院管理信息系江苏南通226010

研究股票价格预测问题,针对股票价格的影响因子之间存在高度冗余、非线性特点,从而导致传统方法预测准确率低的难题,为提高预测精度,提出一种支持向量机(SVM)和自回归(CAR)组合的股票价格预测方法(CAR-SVM)。CAR-SVM首先利用SVM对股票... 详细信息

研究股票价格预测问题,针对股票价格的影响因子之间存在高度冗余、非线性特点,从而导致传统方法预测准确率低的难题,为提高预测精度,提出一种支持向量机(SVM)和自回归(CAR)组合的股票价格预测方法(CAR-SVM)。CAR-SVM首先利用SVM对股票价格数据时滞阶数进行确定,然后用SVM对股票价格变化影响因素进行筛选,建立通过交叉验证得到股票价格的CAR-SVM预测模型,并以中兴通讯股票历史数据对CAR-SVM模型进行了验证性实验。实验结果表明,相对于传统的股票预测方法,CAR-SVM模型的预测精度更高,并更能反映股票价格变化的非线性动态规律,在股票价格预测中有着广泛的应用前景。

关键词：支持向量机股票价格预测参数选择