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创客模式下大数据管理与应用专业Linux操作系统课程改革与实践

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中文科技期刊数据库（引文版）教育科学 2024年第3期 68-73页

作者：黄廷辉董俊超闵亮桂林电子科技大学计算机与信息安全学院广西桂林541004 桂林电子科技大学计算机工程学院广西北海536000 西安交通大学城市学院陕西西安710018

随着大语言模型的成熟落地,国内也将更多资源转向了对大数据与人工智能的研究。在新的发展背景和技术趋势下,作为大数据管理与应用专业核心课程的Linux操作系统在教学方式和人才培养上也需要谋求变革。当下的Linux操作系统课程在教学上... 详细信息

随着大语言模型的成熟落地,国内也将更多资源转向了对大数据与人工智能的研究。在新的发展背景和技术趋势下,作为大数据管理与应用专业核心课程的Linux操作系统在教学方式和人才培养上也需要谋求变革。当下的Linux操作系统课程在教学上存在着诸多弊端,比如培养目标与课程评价之间的脱节,教学方式与课程实践的不协调。为了解决这些问题,本文基于创客教学模式来探索对Linux操作系统的课程改革。创客教学模式是以学生为主体的,旨在培养学生创新能力和动手解决问题能力的教学方法。该模式下,教师引导学生进行课程基础知识的学习,学生在对基础知识有了充分理解后,使用较前沿的开源项目训练学生解决实际问题的能力,并在反复的分析和尝试中,找出新的突破点,从而理解、运用并发展知识,最终培养出有创造能力和实际动手能力的符合专业领域需求的新型复合人才。实施效果表明,基于创客教学模式的教学改革与实践学生满意度较高。

关键词：大数据管理与应用教学改革创客模式

基于产教融合的计算机网络课程思政建设与实践

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计算机教育 2024年第3期 111-114,119页

作者：何倩廖冰洁覃匡宇陈俊彦董庆贺桂林电子科技大学计算机与信息安全学院广西桂林541004 桂林电子科技大学电子工程与自动化学院广西桂林541004

针对新时代人工智能蓬勃发展和产教深度融合背景下的计算机网络课程思政现状,分析当前课程教学方式落后、课程思政与企业需求衔接困难等问题,提出产教融合和多元协同课程思政建设方案,构建多元融合课程思政教学模式,加强校企合作,使计... 详细信息

针对新时代人工智能蓬勃发展和产教深度融合背景下的计算机网络课程思政现状,分析当前课程教学方式落后、课程思政与企业需求衔接困难等问题,提出产教融合和多元协同课程思政建设方案,构建多元融合课程思政教学模式,加强校企合作,使计算机网络与思政教育形成协同效应,在提高学生创新创业综合能力方面取得成效。

关键词：计算机网络课程思政思政教育产教融合人工智能

基于渐进式双重对齐的无源无监督领域自适应方法

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智能计算机与应用 2024年第1期14卷 1-7,15页

作者：杨艳陈利娟唐宋叶茂上海理工大学机器智能研究院上海200093 上海电机学院电气学院上海201306 电子科技大学计算机科学与工程学院成都611731

无源领域自适应的核心任务是利用无标签的目标域数据,将预训练好的源模型迁移到目标领域。基于深度聚类的方法需要在自监督学习过程中挖掘辅助信息来正则化特征分布对齐,而辅助信息中噪声常常误导该对齐过程;基于伪源域的对抗学习方法... 详细信息

无源领域自适应的核心任务是利用无标签的目标域数据,将预训练好的源模型迁移到目标领域。基于深度聚类的方法需要在自监督学习过程中挖掘辅助信息来正则化特征分布对齐,而辅助信息中噪声常常误导该对齐过程;基于伪源域的对抗学习方法进行概率分布对齐,对所构建伪源域质量十分敏感。针对现有方法存在的不足,本文提出了一种基于渐进式双重对齐的无源无监督领域自适应方法,在进行深度聚类的同时,进行域对齐,缓解深度聚类中伪标签的噪声。首先,通过超近邻增强样本生成高质量伪源域,以克服源域不可见的问题;其次,利用对抗学习,实现两个域的概率分布初对齐;最后,引入深度特征相似,进一步强化对齐效果。在两个公开数据集上的实验结果表明了其有效性。

关键词：领域自适应对抗学习自监督学习伪源域深度聚类

基于改进区域生成网络和特征聚合小样本目标检测方法

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计算机应用 2024年

作者：付可意王高才邬满广西近海海洋环境科学重点实验室(广西科学院) 广西大学计算机与电子信息学院广西科学院广西壮族自治区北部湾碳汇与低碳工程研究中心

在现有的小样本目标检测中，区域生成网络（RPN）通常是在基类数据上进行训练以生成新类候选框，但新类数据相对基类而言较为稀缺，在引入时可能产生与目标物不同的复杂背景，会导致RPN将背景误认为前景，遗漏高交并比（IoU）值候选框... 详细信息

在现有的小样本目标检测中，区域生成网络（RPN）通常是在基类数据上进行训练以生成新类候选框，但新类数据相对基类而言较为稀缺，在引入时可能产生与目标物不同的复杂背景，会导致RPN将背景误认为前景，遗漏高交并比（IoU）值候选框。针对上述问题，提出一种基于改进RPN和特征聚合小样本目标检测（IFA-FSOD）方法。首先，基于RPN进行改进，通过在RPN中设计一个基于度量的非线性分类器，计算骨干网络提取的特征和新类之间的相似度，提高对新类候选框的召回率，从而筛选出高IoU候选框。其次，在感兴趣区域对齐（ROI Align）中引入基于注意力机制的特征聚合模块，通过设计不同尺度的网格，获取更全面的信息和特征表示，缓解因尺度不同引起的特征信息缺失。实验结果表明，相比QA-FewDet方法，IFA-FSOD在PASCAL-VOC数据集的新类上，Novel Set 3 10shot下nAP50提升了4.5个百分点；相比FsDetView方法，在10shot和30shot设置下，IFA-FSOD在COCO数据集的新类上m AP分别提升了0.2和0.8个百分点。IFA能有效提高在小样本情况下对目标类别的检测性能，解决高IoU值候选框遗漏和特征信息捕捉不全的问题。

关键词：小样本目标检测基于度量区域生成网络非线性分类器特征聚合

基于知识增强的双Transformer网络的方面级情感分析模型

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数据分析与知识发现 2024年

作者：谢珺高婧续欣莹郝戍峰刘雨欣太原理工大学电气与动力工程学院太原理工大学电子信息与光学工程学院太原理工大学计算机科学与技术学院(大数据学院)

[目的]为解决ABSA大多数GCN模型中构建句法依赖图时忽略情感知识、句法依赖图中依赖关系过多产生噪声、对长距离或不连贯单词建模时性能降低等不足。[方法]利用情感常识知识库SenticNet7中情感得分改进句法依赖图并考虑对多种句法依赖... 详细信息

[目的]为解决ABSA大多数GCN模型中构建句法依赖图时忽略情感知识、句法依赖图中依赖关系过多产生噪声、对长距离或不连贯单词建模时性能降低等不足。[方法]利用情感常识知识库SenticNet7中情感得分改进句法依赖图并考虑对多种句法依赖关系类型分类降噪，其次使用双Transformer网络增强处理长距离词的性能，同时改进句法依赖图能增强语义特征的表示学习。[结果]在五个公开数据集上，所提模型的F1值分别达到74.97%、76.13%、74.83%、68.01%、74.54%，与多种基准模型相比，其F1值分别平均提高3.85%、5.22%、3.48%、6.80%、7.49%。[局限]由于数据集中存在一定比例的隐式情感句，所提模型无法学习到更准确的隐式情感特征，分析结果受限。[结论]所提模型融合情感常识知识和降噪后句法关系重构双Transformer网络，改善了ABSA的效果。

关键词：方面级情感分析句法依赖图情感知识降噪句法图双Transformer网络

基于改进A^(*)算法的轮式装载机路径规划

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电子制作 2024年第14期32卷 64-68页

作者：李京泽文家燕广西科技大学自动化学院广西柳州545616 广西科技大学智能协同与交叉应用研究中心(广西科技大学) 广西柳州545616 广西汽车零部件与整车技术重点实验室(广西科技大学) 广西柳州545616

为解决无人驾驶轮式装载机在路径规划过程中所面临的避障和频繁转向的问题,本文提出了一种改进混合A^(*)算法的解决方案。首先,通过对RS曲线曲率值的深入分析,确定了曲率值对提升路径与障碍物间距离的关系,在成本函数中引入曲率优化机制... 详细信息

为解决无人驾驶轮式装载机在路径规划过程中所面临的避障和频繁转向的问题,本文提出了一种改进混合A^(*)算法的解决方案。首先,通过对RS曲线曲率值的深入分析,确定了曲率值对提升路径与障碍物间距离的关系,在成本函数中引入曲率优化机制,从而实现兼顾安全距离的同时,以最优曲率完成路径规划;其次,通过调整参数改变运动基元发散范围,有效降低了规划路径中的非必要转向次数。借助ROS建立的仿真环境和Rviz的可视化功能,对改进算法进行了仿真验证。结果显示,与传统混合A^(*)算法相比,改进后的算法使得路径碰撞风险降低了49.27%,有效避免了不必要的转向,也使得规划路径长度减少了18.97%。可见,所设计算法不仅有利于提高轮式装载机的自主导航能力,而且在提升装载机安全性和工作效率方面具有理论分析及工程应用的参考价值。

关键词：路径规划 A^(*)算法轮式装载机

基于不确定度感知的帧关联短视频事件检测方法

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计算机应用 2024年

作者：李云王富铕井佩光王粟肖澳广西民族大学电子信息学院广西大学计算机与电子信息学院中国铁路设计集团有限公司电信电化院广西财经学院大数据与人工智能学院天津大学电气与信息工程学院

针对如何联合短视频的帧不确定度和时序关联性，增强事件检测的问题，提出一种基于不确定度感知的帧关联短视频事件检测方法。首先，利用2D卷积神经网络提取短视频每一帧的特征，再将所提特征多次前向传播通过贝叶斯变分层获得特征均值... 详细信息

针对如何联合短视频的帧不确定度和时序关联性，增强事件检测的问题，提出一种基于不确定度感知的帧关联短视频事件检测方法。首先，利用2D卷积神经网络提取短视频每一帧的特征，再将所提特征多次前向传播通过贝叶斯变分层获得特征均值和与特征对应的不确定度信息；然后，利用模型构建的不确定度感知模块将特征均值和不确定度信息进行融合，将融合后所得的各帧特征通过时序关联模块加强时域上的联系；最后，将时域关联后的特征通过分类网络实现短视频事件检测。利用从Flickr平台上爬取到的短视频事件检测数据集开展实验对比，实验结果表明，支持向量机（SVM）等子空间学习方法分类性能最差，对高级语义表示的探索不充分，而深度学习对于事件检测的精确度明显更优。相较于SviTT方法，所提方法的准确率、平均召回率和平均精度分别提高了3.37%、2.55%和2.09%，验证了所提方法在短视频事件检测任务上的有效性。

关键词：时序关联性帧关联短视频事件卷积神经网络贝叶斯神经网络不确定度

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基于多路混合注意力机制的水下图像增强网络

电子与信息学报 2024年第1期46卷 118-128页

作者：李云孙山林黄晴井佩光广西财经学院大数据与人工智能学院南宁530003 桂林电子科技大学信息与通信学院桂林541000 桂林航天工业学院电子信息与自动化学院桂林541000 天津大学电气自动化与信息工程学院天津300072

光线在水下被吸收或者散射使得水下图像成像出现色偏、模糊遮挡等问题,影响水下视觉任务。传统的图像增强方法分别采用直方图均衡、伽马矫正和白平衡方法较好地增强水下图像。然而,3种方法融合增强水下图像的互补性和相关性方面的研究... 详细信息

光线在水下被吸收或者散射使得水下图像成像出现色偏、模糊遮挡等问题,影响水下视觉任务。传统的图像增强方法分别采用直方图均衡、伽马矫正和白平衡方法较好地增强水下图像。然而,3种方法融合增强水下图像的互补性和相关性方面的研究较少。因此,该文提出一种基于多路混合注意力机制的水下图像增强网络。首先,提出多路特征提取模块,对图像进行直方图均衡支路、伽马矫正支路和白平衡支路的多路特征提取,提取图像的对比度、亮度和颜色特征;然后,融合直方图均衡、伽马矫正和白平衡3支路特征,增强3支路特征融合的互补性;最后,设计混合注意力学习模块,深度挖掘3支路在对比度、亮度和颜色的相关性矩阵,并引入跳跃连接增强图像输出。在多个数据集上的实验结果表明,该方法能够有效恢复水下图像色偏、模糊遮挡和提高图像明亮度。

关键词：水下图像增强深度学习注意力机制跳跃连接

Tl-2223超导薄膜的快速烧结新工艺研究

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稀有金属 2024年第1期48卷 43-49页

作者：金艳营韩徐蒋艳玲周新红马丽谢清连南宁师范大学物理与电子学院广西高校新型电功能材料重点实验室广西南宁530299 广西科技师范学院机械与电气工程学院广西来宾546199

采用改进的快速升温烧结工艺在(001)取向的铝酸镧(LAO)衬底上制备Tl-2223超导薄膜,探索了在O_(2)环境下双温烧结过程中高温段烧结温度对超导薄膜晶体结构及超导性能的影响。X射线衍射(XRD)结果表明,烧结温度对Tl系超导薄膜的晶粒取向至... 详细信息

采用改进的快速升温烧结工艺在(001)取向的铝酸镧(LAO)衬底上制备Tl-2223超导薄膜,探索了在O_(2)环境下双温烧结过程中高温段烧结温度对超导薄膜晶体结构及超导性能的影响。X射线衍射(XRD)结果表明,烧结温度对Tl系超导薄膜的晶粒取向至关重要,采用合适的烧结温度可以制备出纯c轴取向生长的Tl-2223薄膜,且结晶质量良好;扫描电镜(SEM)图像显示超导薄膜表面平整,晶体结构致密,明显呈现出层状生长结构。907℃恒温2 min所制备的Tl-2223薄膜具有良好的超导性能,其临界转变温度(T_(c))可达115 K,临界电流密度(J_(c))约为1.6 mA·cm^(-2)(77 K,0 T)。该工艺简化了Tl-2223超导薄膜的制备过程,有效提高了实验效率。

关键词：快速升温烧结新工艺 c轴生长 Tl-2223超导薄膜铝酸镧