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疫情常态化背景下高校辅导员在学生管理工作中的问题分析及对策

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滁州学院学报 2023年第1期25卷 128-132页

作者：叶杨任家钱安徽工程大学设计学院安徽芜湖241000 安徽工程大学人工智能学院安徽芜湖241000

新冠肺炎疫情爆发以来,高校学生经历了从突发疫情期间学生居家隔离线上管理到常态化防疫形势下的学校管理,高校辅导员的学生管理工作也突显出新的问题与挑战,集中体现在心理健康问题、沟通协调机制、思想政治教育和安全防范管理等四个... 详细信息

新冠肺炎疫情爆发以来,高校学生经历了从突发疫情期间学生居家隔离线上管理到常态化防疫形势下的学校管理,高校辅导员的学生管理工作也突显出新的问题与挑战,集中体现在心理健康问题、沟通协调机制、思想政治教育和安全防范管理等四个方面。为保障高校学生在疫情常态化期间的安全健康和学习生活,需要从分级心理干预,提高沟通效率,坚定学生理想信念和预先统筹部署等方面开展辅导员的学生管理工作,具体可以通过建立在线服务平台,构建多元沟通模式,凝练伟大抗疫精神和组建联合防控体系等措施实施,加强学生管理,努力培养和造就新时代人才。

关键词：常态化疫情防控学生心理健康沟通协调思想政治教育安全管理

以知识点为粒度的人工智能类专业课程体系构建

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忻州师范学院学报 2021年第2期37卷 28-31页

作者：谷灵康凤权贾文友刘宁汪军安徽工程大学人工智能学院安徽芜湖241000

新形势下,人工智能类专业人才培养,知识领域广泛,课程知识点关联明显且深度融合。为适应人工智能类专业特点,提高人才培养质量,需改进传统的以课程为单元的人才培养模式;在"人工智能+"理念引领下,以教育部高教司"人工智能专业教学资源... 详细信息

新形势下,人工智能类专业人才培养,知识领域广泛,课程知识点关联明显且深度融合。为适应人工智能类专业特点,提高人才培养质量,需改进传统的以课程为单元的人才培养模式;在"人工智能+"理念引领下,以教育部高教司"人工智能专业教学资源共享服务平台"上的资源为基础,寻找不同专业间课程体系及教学资源的"最大公约数",进行资源引用及重组,搭建个性化课程,从而开展以知识点为粒度的人工智能类专业课程体系构建探究。

关键词：新工科知识点粒度人工智能类专业课程体系构建

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元宇宙与平行系统:发展现状、对比及展望

智能科学与技术学报 2023年第1期5卷 121-132页

作者：田永林陈苑文杨静王雨桐王晓缪青海王子然王飞跃中国科学院自动化研究所复杂系统管理与控制国家重点实验室北京100190 青岛智能产业技术研究院山东青岛266109 中国科学院大学人工智能学院北京100049 安徽大学人工智能学院安徽合肥230601 普渡大学美国西拉法叶IN 47907-2050

随着人工智能和虚拟现实等技术的发展,数字化技术正不断丰富和改变着人们的生活体验与生产方式,并成为管控复杂系统的有力工具。元宇宙与平行系统为数字化系统的建设提供了可行途径,在科学研究和产业应用中获得了广泛关注。综述了元宇... 详细信息

随着人工智能和虚拟现实等技术的发展,数字化技术正不断丰富和改变着人们的生活体验与生产方式,并成为管控复杂系统的有力工具。元宇宙与平行系统为数字化系统的建设提供了可行途径,在科学研究和产业应用中获得了广泛关注。综述了元宇宙与平行系统的发展现状,分析了两者的区别与联系,并对其未来发展进行了展望,预期为智能产业、智能经济及智能社会的发展提供一定的参考与借鉴。

关键词：元宇宙平行系统 ACP方法平行网络平行交通平行制造平行管理平行哲学人工智能创作内容

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视图插补与透视同伦变换

电子学报 2001年第6期29卷 738-743页

作者：于洪川吴福朝阮宗才韦穗安徽大学人工智能所安徽合肥230039

基于未标定图像序列实现任意视点插补 ,是目前视点插补技术研究中的热点 .本文首次将同伦变换引入视点插补问题研究中 ,提出并证明了基于透视同伦变换的视图插补定理 ,并针对可忽略遮挡关系的简单场景给出了基于未标定图像序列的透视同... 详细信息

基于未标定图像序列实现任意视点插补 ,是目前视点插补技术研究中的热点 .本文首次将同伦变换引入视点插补问题研究中 ,提出并证明了基于透视同伦变换的视图插补定理 ,并针对可忽略遮挡关系的简单场景给出了基于未标定图像序列的透视同伦变换 .算法实现的关键在于对摄像机内外参数的估计 ,同时对实验结果作了详细分析 ,指出实验结果的优劣 (算法实现瓶颈 )

关键词：视图插补透视同伦变换遮挡关系水平扫描线图像处理

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机器人工程专业实践课程体系建设与规划

中国现代教育装备 2022年第19期 124-126页

作者：华子森孙亚茹田兴王成军安徽理工大学人工智能学院安徽淮南232001

机器人工程专业是适应国家战略需求的热门新工科专业,经过培养,要求学生具备工业机器人技术工作相关的知识、技术,具有较强的实践能力和创新精神。基于人工智能教学实验平台,通过三个阶段实践课程规划,将严格的考核制度和丰富的第二课... 详细信息

机器人工程专业是适应国家战略需求的热门新工科专业,经过培养,要求学生具备工业机器人技术工作相关的知识、技术,具有较强的实践能力和创新精神。基于人工智能教学实验平台,通过三个阶段实践课程规划,将严格的考核制度和丰富的第二课堂活动贯穿始终,对机器人工程专业实践课程体系建设进行创新性研究。选取分别代表三个阶段的典型实践应用项目进行实践,实践效果表明,该课程体系有助于培养高质量创新应用型专门人才。

关键词：人工智能机器人工程实践课程创新应用

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基于激光光声光谱技术的大气NO探测研究

大气与环境光学学报 2024年

作者：陈涛凌六一王繁季张浩鹏秦浩安徽理工大学人工智能学院安徽理工大学电气与信息工程学院

基于光声光谱技术，利用有限元分析方法对光声系统进行了建模，对光声系统的声学模态、本征频率、光声反应以及光声池不同设计尺寸的影响进行了仿真。根据仿真结果设计了以 405 nm的蓝光激光器作为光源的NO2检测系统。系统采用内径为8 m... 详细信息

基于光声光谱技术，利用有限元分析方法对光声系统进行了建模，对光声系统的声学模态、本征频率、光声反应以及光声池不同设计尺寸的影响进行了仿真。根据仿真结果设计了以 405 nm的蓝光激光器作为光源的NO2检测系统。系统采用内径为8 mm长为90 mm的铝制圆柱空腔作为谐振腔，以体积分数为10-5的NO2作为样气通过频率扫描得到了系统的频率响应曲线，其共振频率为1730 Hz，池常数约为542.3 (Pa?cm)/W。对传感器设置了两级缓冲，减缓了气体流动引起的噪声，噪声信号降低至0.05 μV。通过线性拟合该传感器的校准曲线，得到其拟合斜率为0.012 μV/10-9，R2为0.998，在206秒的平均时间内，该系统的最低NO2检测限为0.8×10-9。进行了连续24 h的大气NO2检测，与淮南市山南新区环境监测站发布的数据吻合度较好。实验结果显示，该系统能够实现高灵敏度的大气NO2检测。

关键词：光声光谱有限元仿真蓝光半导体激光器 NO 探测

基于局部变分贝叶斯推断的分布式交互式多模型估计

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控制理论与应用 2024年第4期41卷 681-690页

作者：胡振涛杨诗博侯巍河南大学人工智能学院河南郑州450000 南开大学人工智能学院天津300381

针对目前部分多模型算法预先设定运动模型转移概率矩阵对状态估计精度的不利影响,本文提出了一种基于局部变分贝叶斯推断的分布式交互式多模型估计算法.不同于传统交互式多模型估计中运动模型转移概率矩阵为先验已知的假设条件,在分布... 详细信息

针对目前部分多模型算法预先设定运动模型转移概率矩阵对状态估计精度的不利影响,本文提出了一种基于局部变分贝叶斯推断的分布式交互式多模型估计算法.不同于传统交互式多模型估计中运动模型转移概率矩阵为先验已知的假设条件,在分布融合估计框架下,首先基于最小化Kullback-Leibler散度准则的递归优化策略实现对运动模型转移概率矩阵的预测与更新;在此基础上,结合变分贝叶斯推断实现对当前时刻目标状态与模型概率的联合估计;最后依据协方差交叉融合策略完成对局部状态估计融合.仿真结果表明:新算法通过对运动模型转移概率矩阵以及模型概率自适应在线估计,有效提升了机动目标的状态估计精度.

关键词：机动目标跟踪变分贝叶斯推断模型转移概率矩阵分布式融合协方差交叉融合

基于Stribeck模型的制动系统动力学分析

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浙江水利水电学院学报 2021年第4期33卷 72-77页

作者：王宇孙战里安徽汽车职业技术学院安徽合肥230601 安徽大学人工智能学院安徽合肥230039

以制动系统的自激振动为研究对象,引入具有指数形式的Stribeck干摩擦模型,建立了包含切向和轴向两个自由度的质量块传送带模型,并通过数值分析着重研究了制动压力、制动初速度工作参数对制动系统自激振动的影响。研究表明,在工作参数不... 详细信息

以制动系统的自激振动为研究对象,引入具有指数形式的Stribeck干摩擦模型,建立了包含切向和轴向两个自由度的质量块传送带模型,并通过数值分析着重研究了制动压力、制动初速度工作参数对制动系统自激振动的影响。研究表明,在工作参数不断变化的过程中,制动系统呈现出复杂的非线性特性,而制动块的切向振动是导致制动颤振的主要原因。

关键词：自激振动干摩擦粘滑振动混沌运动两自由度

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深度层次注意力矩阵分解

计算机工程与科学 2023年第1期45卷 28-36页

作者：李建红苏晓倩吴彩虹安徽理工大学人工智能学院安徽淮南232001 安徽理工大学安全科学与工程学院安徽淮南232001

矩阵分解由于其较好的评分预测能力而被广泛应用于的个性化推荐中,很多模型也在矩阵分解的基础上改进以提升推荐性能。但是,这些模型由于获取用户偏好信息的能力有限而导致其推荐效果不佳。为了充分挖掘用户的偏好信息,提出了深度层次... 详细信息

矩阵分解由于其较好的评分预测能力而被广泛应用于的个性化推荐中,很多模型也在矩阵分解的基础上改进以提升推荐性能。但是,这些模型由于获取用户偏好信息的能力有限而导致其推荐效果不佳。为了充分挖掘用户的偏好信息,提出了深度层次注意矩阵分解(DeepHAMF)的推荐模型。首先,对于原始数据除了输入到多层感知机之外,还采用自注意力机制编码后再输入到多层感知机中,目标是捕获显式偏好信息,并将这部分命名为自注意力层;其次,将原始矩阵分解与注意力编码之后的矩阵分解结果分别与多层感知机输出的结果通过注意力机制融合,这样能够充分挖掘出用户的潜在偏好信息,这部分命名为层次注意力模块;最后,通过残差网络将层次注意力模块和自注意力层进行信息拟合,这部分命名为残差融合层。在公开评分数据集上的实验结果表明,DeepHAMF比现有的评分预测模型效果更好。

关键词：层次注意力自注意力网络残差融合矩阵分解