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英语类专业创新创业教育的探索与实践——以大连东软信息学院为例

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海外英语 2018年第18期 117-117,124页

作者：张海云王姗姗大连东软信息学院辽宁大连116023

近几年我国倡导"大众创业、万众创新",在此背景下各高校响应国家号召,结合各自的办学特色开展了具有校本特色的创新创业教育。该文以大连东软信息学院英语系为例,通过课程、专题、活动、项目四个方面展开了全方位的创新创业教育,经过3... 详细信息

近几年我国倡导"大众创业、万众创新",在此背景下各高校响应国家号召,结合各自的办学特色开展了具有校本特色的创新创业教育。该文以大连东软信息学院英语系为例,通过课程、专题、活动、项目四个方面展开了全方位的创新创业教育,经过3年的实施,学生在以上各方面取得了一定的进步,也间接证实英语类专业一体化的创新创业教育取得了初步的成果。

关键词：英语类专业一体化创新创业教育

创新创业教育融入人才培养全过程的探索与实践——以大连东软信息学院为例

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创新与创业教育 2019年第2期10卷 137-141页

作者：周川大连东软信息学院英语系辽宁大连116023

首先对我国大学创新创业教育发展现状进行了梳理,然后从大连东软信息学院将创新创业教育与为社会培养"实用化、国际化、个性化"的高素质、应用型高级IT专门人才的培养目标相结合,探索如何使其融入人才培养全过程入手,通过对国内外创新... 详细信息

首先对我国大学创新创业教育发展现状进行了梳理,然后从大连东软信息学院将创新创业教育与为社会培养"实用化、国际化、个性化"的高素质、应用型高级IT专门人才的培养目标相结合,探索如何使其融入人才培养全过程入手,通过对国内外创新创业教育发展的全面分析,提出必须改变目前国内存在的课程缺乏系统设计、课程内容与实践脱节等问题,构建具有东软特色的创新创业教育课程体系,即构建基于TOPCARES-CDIO和OBE的人才培养能力指标体系,搭建SOVO创新实践平台,最终形成东软特有的创新型人才培养体系和教育模式。

关键词：创新创业教育课程体系融合 SOVO创新实践平台

民办高校“创业带动就业”实施策略及路径研究

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经济研究导刊 2024年第16期 129-132页

作者：董文良王心磊田惠怡大连东软信息学院创新创业学院辽宁大连116023

民办高校“创业带动就业”实施策略及路径优化,是民办高校实现高质量创新创业人才培养的重要途径。经调研部分民办高校大学生创业带动就业实际情况,结合所在高校双创育人经验等,提出了扩大创业带动就业研究范畴,以创新创业教育引领数字... 详细信息

民办高校“创业带动就业”实施策略及路径优化,是民办高校实现高质量创新创业人才培养的重要途径。经调研部分民办高校大学生创业带动就业实际情况,结合所在高校双创育人经验等,提出了扩大创业带动就业研究范畴,以创新创业教育引领数字经济时代人才培养,从整体角度促进高素质科创人才培养升级;构建“政-校-行-企”联盟,打造政策、产业、科技、人才、环境等多领域的互动系统和“场景式”科创平台;强化专创融合,提升大学生创新创业的技术含金量,引导更高质量的创业;构建智慧赋能的双创培养体系,构建创新创业教育数字生态,助力双创高质量纵深推进等策略和路径。相信研究和实践成果会具有较好示范推广价值。

关键词：民办高校创业带动就业实施策略路径

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新媒体人才创新思维能力培养路径探析

经济研究导刊 2024年第14期 130-133页

作者：董文良大连东软信息学院创新创业学院辽宁大连116023

伴随着新媒体产业的蓬勃发展和AI人工智能时代的到来,新媒体从业者队伍越来越庞大,新媒体内容越来越丰富,但同时优秀的新媒体人才和优质的新媒体内容一样,都成为一种相对稀缺的资源。优质新媒体内容的生产,关键在人,重点在善用创新思维... 详细信息

伴随着新媒体产业的蓬勃发展和AI人工智能时代的到来,新媒体从业者队伍越来越庞大,新媒体内容越来越丰富,但同时优秀的新媒体人才和优质的新媒体内容一样,都成为一种相对稀缺的资源。优质新媒体内容的生产,关键在人,重点在善用创新思维。对新媒体内容生产者而言,善于使用设计思维等创新思维工具和方法,养成创新思维优势,具有重要的价值和意义。基于此,以设计思维创新工具为载体,探讨了一种新媒体人才创新思维培养的新路径。

关键词：新媒体人才创新思维优质内容

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融合多特征及协同注意力的医学命名实体识别

计算机工程与应用 2024年第6期60卷 188-198页

作者：刘歆宁大连东软信息学院软件工程系辽宁大连116023

针对当前中文医疗命名实体识别中未融合医学领域文本独有的特征信息导致实体识别准确率无法有效提升的情况,及单注意力机制影响实体分类效果的问题,提出一种基于多特征融合和协同注意力机制的中文医疗命名实体识别方法。利用预训练模型... 详细信息

针对当前中文医疗命名实体识别中未融合医学领域文本独有的特征信息导致实体识别准确率无法有效提升的情况,及单注意力机制影响实体分类效果的问题,提出一种基于多特征融合和协同注意力机制的中文医疗命名实体识别方法。利用预训练模型得到原始医学文本的向量表示,再利用双向门控循环神经网络(BiGRU)获取字粒度的特征向量。结合医疗领域命名实体鲜明的部首特征,利用迭代膨胀卷积神经网络(IDCNN)提取部首级别的特征向量。使用协同注意力网络(co-attention network)整合特征向量,生成对的双相关特征,再利用条件随机场(CRF)输出实体识别结果。实验结果表明,在CCKS数据集上,相较于其他的实体识别模型能取得更高的准确率、召回率和F1值,同时虽然增加了识别模型的复杂程度,但性能并没有明显的降低。

关键词：中文医学文本命名实体识别多特征融合协同注意力机制 BERT模型

一种大场景SAR图像中小目标和遮挡目标检测方法

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现代雷达 2024年

作者：熊耀华周慧陈澎王博大连海事大学航海学院大连东软信息学院软件学院

大场景近海合成孔径雷达（Synthetic aperture radar， SAR）图像中的船舶检测在海事管理和战时侦察等民用和军用领域具有重要意义。然而，大场景SAR图像中的近岸船舶目标因物体遮挡或目标间相互遮挡，导致低检测率、高误报率和高漏检... 详细信息

大场景近海合成孔径雷达（Synthetic aperture radar， SAR）图像中的船舶检测在海事管理和战时侦察等民用和军用领域具有重要意义。然而，大场景SAR图像中的近岸船舶目标因物体遮挡或目标间相互遮挡，导致低检测率、高误报率和高漏检率的问题，特别是对于小尺寸的船舶目标更为明显。为了解决这个问题，本文提出了一种融合多注意力机制的目标检测模型（TAC＿CSAC＿Net）用于实现对大场景SAR图像中海洋船舶的检测。该模型主干网络采用了金字塔结构，在网络中加入了Transformer自注意力机制处理全局信息，既能将浅层的定位特征与深层的语义特征融合，又能获得更好的表达目标物体特征的特征映射层；同时引入通道注意力机制计算特征映射层不同通道图之间的特征依赖关系，引入空间注意力机制对特征映射层上的每个空间位置进行加权，强化模型对空间位置特征的感知和利用能力。在SAR-Ship-Dataset和HRSID两个具有多场景多尺寸的公开数据集上进行了实验，结果表明本文提出的TAC＿CSAC＿Net模型对小目标和遮挡目标检测均能达到很好的性能。在真实的大场景数据集LS-SSDD上进行了实验，对于同一场景的子图的检测结果可以直接拼接为大场景图像，不需要其他人工参与，与经典的和最近开发的深度学习模型进行了定量比较，实验证明了在大场景SAR图像目标检测时该模型性能优于其他模型。

关键词：大场景SAR图像遮挡目标和小目标检测多注意力机制

基于扰动观测器的四旋翼无人机自适应姿态控制方法

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实验室研究与探索 2024年第3期43卷 1-5页

作者：李胜铭邱世豪吕宗阳吴玉虎大连理工大学创新创业学院辽宁大连116024

针对四旋翼无人机携带未知质量载荷对机体姿态控制带来的影响,提出了一种基于扰动观测器的自适应控制方法。该四旋翼无人机在携带未知质量载荷时的动力学模型,针对未知质量载荷对四旋翼无人机造成的干扰,设计了扰动观测器并基于此提出... 详细信息

针对四旋翼无人机携带未知质量载荷对机体姿态控制带来的影响,提出了一种基于扰动观测器的自适应控制方法。该四旋翼无人机在携带未知质量载荷时的动力学模型,针对未知质量载荷对四旋翼无人机造成的干扰,设计了扰动观测器并基于此提出了一种自适应姿态控制器。使用Lyapunov方法证明了该控制器的稳定性。同时,在四旋翼无人机上携带一个未知质量的载荷,分别使用自适应控制器和反步控制器控制四旋翼无人机姿态来进行对比实验,验证控制器的有效性。

关键词：四旋翼无人机自适应控制扰动观测器未知质量载荷

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多关系下图自注意机制增强的知识表示学习

计算机工程与应用 2024年第12期60卷 136-143页

作者：刘冬帅安敬民孟繁琛李冠宇大连东软信息学院计算机与软件学院辽宁大连116023 大连海事大学信息科学技术学院辽宁大连116026

知识图谱为表示多关系型数据的异构图。已有知识表示学习方法通过增加实体和关系嵌入之间的交互提高知识三元组表达能力,但无法使其蕴含多层次语义,即特定关系下实体具有的多重关联属性。图神经网络利用结构信息为实体的邻居节点分配权... 详细信息

知识图谱为表示多关系型数据的异构图。已有知识表示学习方法通过增加实体和关系嵌入之间的交互提高知识三元组表达能力,但无法使其蕴含多层次语义,即特定关系下实体具有的多重关联属性。图神经网络利用结构信息为实体的邻居节点分配权重,但无法对实体和邻居之间的复杂交互进行更精准的消息传递。为此,提出了基于自注意机制的知识表示学习模型(CompESAT),为聚合了邻居信息的复合实体引入自注意机制,依据不同邻居贡献度的变化动态更新实体表示。该模型编码器定义了多个图注意机制层来处理复合实体的多重局部特征,自适应地学习复合实体嵌入。解码器补充解码三元组的全局特征。链接预测任务中该模型在FB15k-237数据集上各项评价指标均有提升,MRR和Hit@10分别提升了0.042和0.045;在WN18RR数据集上,Hit@10提升了0.069。

关键词：知识表示学习图结构自注意机制多层次语义邻域聚合异构链接

基于Faster R⁃CNN的无人超市商品自动化识别技术

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现代电子技术 2024年第12期47卷 145-149页

作者：陆青梅中北大学创新创业学院山西太原030051

无人超市商品自动化识别过程中易受到背景复杂化、亮度不均匀、角度多变等的干扰。为此,提出一种基于Faster R-CNN的无人超市商品自动化识别方法。首先利用Haar小波提升模型,将商品图像分为低频图像和高频图像;然后通过仿生彩色图像法... 详细信息

无人超市商品自动化识别过程中易受到背景复杂化、亮度不均匀、角度多变等的干扰。为此,提出一种基于Faster R-CNN的无人超市商品自动化识别方法。首先利用Haar小波提升模型,将商品图像分为低频图像和高频图像;然后通过仿生彩色图像法对图像进行增强处理,并采用Faster R-CNN中的特征融合结构,将图像深度信息与浅度信息融合到一起;最后将融合的特征输入到自动化识别网络中,输出自动化识别结果。实验结果表明,所提方法的识别效率高、图像增强效果好、抗噪能力强。

关键词： Faster R-CNN 无人超市自动化识别 Haar小波商品图像图像增强中值滤波小波系数

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