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基于5G技术的大规模在线智慧考试体系构建

中国考试 2024年第10期 70-80页

作者：袁亚兴贺媛婧管梦媛智勇国家开放大学北京100039 数字化学习技术集成与应用教育部工程研究中心北京100039

随着社会对基于互联网的大规模考试需求不断增加,新的形势对考试场景智能化水平、考务管理能力、考试评价改革都提出了更高的要求。基于此,本研究构建出一套适合大规模、跨地域、多层级办学体系的智慧考试体系,创新性提出适合大规模考... 详细信息

随着社会对基于互联网的大规模考试需求不断增加,新的形势对考试场景智能化水平、考务管理能力、考试评价改革都提出了更高的要求。基于此,本研究构建出一套适合大规模、跨地域、多层级办学体系的智慧考试体系,创新性提出适合大规模考试场景的5G多级混合组网架构,同时,融合前沿智能技术实现考前、考中、考后全流程的智能化提升,并基于国家开放大学的组考实践进行了验证,为未来大规模、社会化考试的组织和管理提供路径参考。

关键词： 5G技术智慧考试大规模考试在线考试智能技术

融合DAE-LSTM的认知物联网智能频谱感知算法

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计算机工程与应用 2024年第5期60卷 299-306页

作者：段闫闫徐凌伟青岛科技大学信息科学技术学院山东青岛266061 数字化学习技术集成与应用教育部工程研究中心北京100039

第五代(fifth-generation,5G)移动通信技术的兴起,推动了物联网(Internet of things,IoT)的发展。然而,随着物联网数据传输量的爆发式增长,频谱资源短缺问题越来越严重。频谱感知技术极大的提高了物联网频谱利用率。但是,物联网移动通... 详细信息

第五代(fifth-generation,5G)移动通信技术的兴起,推动了物联网(Internet of things,IoT)的发展。然而,随着物联网数据传输量的爆发式增长,频谱资源短缺问题越来越严重。频谱感知技术极大的提高了物联网频谱利用率。但是,物联网移动通信环境的复杂性高以及信号易畸变的特性,对现有的频谱感知算法提出了重大挑战。因此,提出了一种融合去噪自编码器(denoising autoencoder,DAE)和改进长短时记忆(long short term memory,LSTM)神经网络的智能频谱感知算法。DAE通过编码和解码过程挖掘移动信号的底层结构特征,改进的LSTM频谱感知分类器模型结合过去时刻信息特征对时序信号序列进行分类。与支持向量机(support vector machine,SVM)、循环神经网络(recurrent neural network,RNN)、LeNet5、学习矢量量化(learning vector quantization,LVQ)和Elman算法相比,该算法的感知性能提高了45%。

关键词：认知物联网智能频谱感知去噪自编码器长短时记忆网络

统筹推进教育科技人才体制机制一体改革：内涵、动因、路径

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新疆师范大学学报(哲学社会科学版) 2024年

作者：周洪宇李东海华中师范大学教育学院国家教育治理研究院国家开放大学数字化学习技术集成与应用教育部工程研究中心

《中共中央关于进一步全面深化改革、推进中国式现代化的决定》提出“教育、科技、人才是中国式现代化的基础性、战略性支撑”的新论断，提出“统筹推进教育科技人才体制机制一体改革”的新要求。从内涵、动因、路径出发，深入领会其精... 详细信息

《中共中央关于进一步全面深化改革、推进中国式现代化的决定》提出“教育、科技、人才是中国式现代化的基础性、战略性支撑”的新论断，提出“统筹推进教育科技人才体制机制一体改革”的新要求。从内涵、动因、路径出发，深入领会其精神，具有重要的理论和实践意义。统筹推进教育科技人才体制机制一体改革内涵丰富，包含战略目标、战略任务、基本战略路径的具体要求以及与中国式现代化的关系。国内国际局势、党对强国建设规律的把握以及党对教育科技人才改革实践经验的发展决定了必须推进一体改革。只有深化教育、科技、人才改革，加快建设高质量教育体系，实现科技自立自强，实现人才引领驱动；在宏观、中观、微观建立一体化发展体制机制，才能有效推进一体改革，构建支持全面创新体制机制，服务中国式现代化建设。

关键词：教育科技人才全面深化改革中国式现代化

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融合动态目标跟踪的视觉SLAM算法

信息与控制 2024年第5期 574-584页

作者：白克强朱亚兰杨秀清向勇邓子犇姜官武西南科技大学信息工程学院数字化学习技术集成与应用教育部工程研究中心民航成都物流技术有限公司

为提高机器人在动态场景下的SLAM(simultaneous localization and mapping)精度，同时实现对动态目标的跟踪，提出了一种融合动态目标的视觉SLAM方法。首先，通过预处理模块获取RGB(red, green, blue)图像的光流向量、实例分割结果及深... 详细信息

为提高机器人在动态场景下的SLAM(simultaneous localization and mapping)精度，同时实现对动态目标的跟踪，提出了一种融合动态目标的视觉SLAM方法。首先，通过预处理模块获取RGB(red, green, blue)图像的光流向量、实例分割结果及深度图信息；其次，迭代求解相机位姿、地图点和动态目标位置的初始值；最后，通过一种改进的因子图优化方法对3种状态变量的初始值进行联合优化。在KITTI数据集上的测试实验结果表明，该算法实现了融合动态目标跟踪的视觉SLAM功能，同时有效地提高了动态目标的跟踪精度及动态场景下的SLAM精度，总体效果优于VDO-SLAM(visual dynamic object-aware SLAM)。

关键词：同步定位与地图构建动态场景目标跟踪

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基于改进RRT-Connect算法的移动机器人路径规划

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组合机床与自动化加工技术 2024年第8期 33-37,42页

作者：朱波姜官武王旭亮王旭西南科技大学信息工程学院绵阳621010 数字化学习技术集成与应用教育部工程研究中心北京100039

针对双向快速扩展随机树(RRT-Connect)算法在路径规划过程中采样随机性大、目标导向差、搜索效率低等问题,提出了一种基于区域约束采样的RRT-Connect算法。首先,该算法在进行节点扩展的过程中,将采样点限制在由对方搜索树末端所形成的... 详细信息

针对双向快速扩展随机树(RRT-Connect)算法在路径规划过程中采样随机性大、目标导向差、搜索效率低等问题,提出了一种基于区域约束采样的RRT-Connect算法。首先,该算法在进行节点扩展的过程中,将采样点限制在由对方搜索树末端所形成的约束区域,提高目标导向性,同时根据该区域形成反向次采样区域,用于逃脱局部震荡;其次,构建变转向角策略,减少随机采样过程中出现的逆生长现象;最后,利用贪婪策略消除路径冗余点以及二阶贝塞尔曲线进行路径平滑。通过多组仿真实验表明,改进RRT-Connect算法在平均路径长度、平均规划时间、有效节点利用率上均有较大改善,证明了改进机制的有效性。

关键词：路径规划区域约束采样变转向角策略路径优化

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无人机视角下的小目标检测方法研究

印刷与数字媒体技术研究 2024年第1期 60-69页

作者：于彦辉司占军张滢雪李雅静卢勇拾天津科技大学人工智能学院天津300457 国家开放大学数字化学习技术集成与应用教育部工程研究中心北京100039

针对传统卷积网络对无人机图像中小目标检测精度低和误检问题,本研究提出一种改进的无人机图像小目标检测算法,提高航拍检测精度。本算法采用YOLOv7作为基本框架,并在空间金字塔池化中融入动态稀疏注意力,形成SPPCSPC-B模块,增强了对小... 详细信息

针对传统卷积网络对无人机图像中小目标检测精度低和误检问题,本研究提出一种改进的无人机图像小目标检测算法,提高航拍检测精度。本算法采用YOLOv7作为基本框架,并在空间金字塔池化中融入动态稀疏注意力,形成SPPCSPC-B模块,增强了对小目标的检测能力。同时,本算法使用局部卷积替代了高效聚合网络中的部分群卷积,形成ELAN-P模块,提高了检测速度。最后,使用轻量级上采样算子CARAFE对特征进行重组,进一步提高了检测精度。在Aerial-airport数据集上的实验结果表明,本算法在参数量减少9%、模型缩小8%的情况下,检测精度达94.7%,召回率达到90.8%,比基准算法提高了3.9个百分点,且有效改善了小目标误检、漏检现象。

关键词：无人机目标检测 YOLOv7 动态稀疏注意力部分卷积 CARAFE

数字化转型背景下在线教育智能决策机制的探索

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中国信息技术教育 2024年第6期 77-79页

作者：宋丽哲国家开放大学数字化学习技术集成与应用教育部工程研究中心

当前,以新兴技术为主要手段,以信息数据为核心要素,将数字技术、数字思维应用于教育管理全过程以支撑教育决策科学化是数字化赋能教育管理转型升级的重要内容。本文首先分析了数字化转型对科学决策的要求,然后以数据驱动决策的思路,对... 详细信息

当前,以新兴技术为主要手段,以信息数据为核心要素,将数字技术、数字思维应用于教育管理全过程以支撑教育决策科学化是数字化赋能教育管理转型升级的重要内容。本文首先分析了数字化转型对科学决策的要求,然后以数据驱动决策的思路,对教育决策的流程进行智能化功能重塑和流程再造,探索了在线教育决策问题的智能解决机制。

关键词：数字化转型在线教育教育决策

基于Spark分布式框架的海量星表数据时序重构方法研究

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天文学进展 2024年第1期42卷 86-101页

作者：赵青权文利陈亚瑞崔辰州樊东卫天津科技大学人工智能学院天津300457 数字化学习技术集成与应用教育部工程研究中心北京100039 中国科学院国家天文台北京100101

时序重构是时域天文学中的一个重要数据处理步骤,也是拟合光变曲线、开展时域分析研究的基础。Hadoop、Spark这类MapReduce分布式模型在执行过程中分布式集群节点间的任务比较独立,需要跨节点的数据传输量较少。提出了非阻塞异步执行流... 详细信息

时序重构是时域天文学中的一个重要数据处理步骤,也是拟合光变曲线、开展时域分析研究的基础。Hadoop、Spark这类MapReduce分布式模型在执行过程中分布式集群节点间的任务比较独立,需要跨节点的数据传输量较少。提出了非阻塞异步执行流程,每个分布式进程完全针对独立天区的数据进行连续处理,而分块边缘的新增天体导致的其他节点的新增证认任务延时批量追加,并且会根据各进程间的进度不同确定追加方式,保证证认计算没有遗漏,从而在提高并发效率的同时保证算法的精度。此外,对两表间的不同Join策略从理论和实验两个角度进行了研究并提出了免Join策略。最后通过基于Spark分布式框架的高效时序重构系统的设计完成了以上研究的验证。实验表明,与以往研究结果相比,该时序重构算法效率提升明显,为时域天文学中的天文时序数据分析的开展打下了良好的基础。

关键词：时域天文学交叉证认计算时序重构分布式计算 Spark

游戏化设计驱动在线学习投入:逻辑、机理与实践

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成人教育 2024年第9期44卷 53-64页

作者：冯立王立谢兆元唐胜菊四川开放大学工程教育创新研究中心成都610073 数字化学习技术集成与应用教育部工程研究中心北京100039 国家开放大学理工教学部北京100039

在线课程游戏化设计是创新学习环境的一种方式,旨在提高学习者的学习体验和学习动机,克服学习过程中的被动和枯燥情绪。关于课程游戏化设计的研究多集中在宏观层面,缺乏对游戏化环境如何影响课程学习和学习者投入意愿的微观分析。遵循... 详细信息

在线课程游戏化设计是创新学习环境的一种方式,旨在提高学习者的学习体验和学习动机,克服学习过程中的被动和枯燥情绪。关于课程游戏化设计的研究多集中在宏观层面,缺乏对游戏化环境如何影响课程学习和学习者投入意愿的微观分析。遵循“策略—可供性—意图”路径将自我决定理论和理性行为理论整合在框架内,创新性提出了游戏化设计课程学习投入的影响机制模型。通过对参与游戏化设计课程的MOOC学习者进行问卷调查,运用结构方程模型技术,实证研究了游戏化设计策略对学习者投入意愿的影响,并对作用效果进行了可视化分析和探讨。研究成果不仅丰富了游戏化课程设计的理论基础,也为从事在线学习的研究者和管理人员提供了有益指导。

关键词：学习环境游戏化设计自我决定理论理性行为理论学习投入