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《计算机应用基础》分层教学的探索与实践——成都信息工程学院银杏酒店管理学院个案研究

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中小企业管理与科技 2014年第32期 211-212页

作者：周旭东丁莉成都信息工程学院银杏酒店管理学院

随着高考招生规模的不断扩大,生源质量参差不齐的现象日益突出。为了切实贯彻"因材施教"教学原则,优化计算机基础课程教学效果,让每位学生得到充分发展,真正实现教育公平,从而更好地满足信息时代对多层次人才的需求,在现行班级组织框架... 详细信息

随着高考招生规模的不断扩大,生源质量参差不齐的现象日益突出。为了切实贯彻"因材施教"教学原则,优化计算机基础课程教学效果,让每位学生得到充分发展,真正实现教育公平,从而更好地满足信息时代对多层次人才的需求,在现行班级组织框架下推行班级分层教学十分重要。

关键词：计算机基础分层次方案

基于CDIO的创新型工程人才培养模式研究与实践——成都信息工程学院的工程教育改革实践

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高等工程教育研究 2010年第1期58卷 25-31页

作者：王天宝程卫东成都信息工程学院通信工程学院成都信息工程学院高教研究所

本文主要介绍成都信息工程学院在将其"育人为本、德育为先"的人才培养教育理念及"崇尚应用之创新,追求应用之卓越"的教学理念与CDIO工程教育理念进行充分融合的基础上对工程教育的理念、目标、模式进行的再认识。并在此基础上,结合实际... 详细信息

本文主要介绍成都信息工程学院在将其"育人为本、德育为先"的人才培养教育理念及"崇尚应用之创新,追求应用之卓越"的教学理念与CDIO工程教育理念进行充分融合的基础上对工程教育的理念、目标、模式进行的再认识。并在此基础上,结合实际对电子信息类专业的培养定位、目标、培养计划、课程群、实验实践体系、考核方式与评价手段、教学方法以及质量控制体系进行了全方位的构思与设计,构建并全面实施了自然分层、因材施教的知识、能力、素质"三位一体"的人才培养方案,目前已初见成效。

关键词： CDIO 工程教育人才培养

基于Transformer模型的时序数据预测方法综述

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计算机科学与探索 2025年第1期 45-64页

作者：孟祥福石皓源辽宁工程技术大学电子与信息工程学院

时序数据预测（TSF）是指通过分析历史数据的趋势性、季节性等潜在信息，预测未来时间点或时间段的数值和趋势。时序数据由传感器生成，在金融、医疗、能源、交通、气象等众多领域都发挥着重要作用。随着物联网传感器的发展，海量的时... 详细信息

时序数据预测（TSF）是指通过分析历史数据的趋势性、季节性等潜在信息，预测未来时间点或时间段的数值和趋势。时序数据由传感器生成，在金融、医疗、能源、交通、气象等众多领域都发挥着重要作用。随着物联网传感器的发展，海量的时序数据难以使用传统的机器学习解决，而Transformer在自然语言处理和计算机视觉等领域的诸多任务表现优秀，学者们利用Transformer模型有效捕获长期依赖关系，使得时序数据预测任务取得了飞速发展。综述了基于Transformer模型的时序数据预测方法，按时间梳理了时序数据预测的发展进程，系统介绍了时序数据预处理过程和方法，介绍了常用的时序预测评价指标和数据集。以算法框架为研究内容系统阐述了基于Transformer的各类模型在TSF任务中的应用方法和工作原理。通过实验对比了各个模型的性能、优点和局限性，并对实验结果展开了分析与讨论。结合Transformer模型在时序数据预测任务中现有工作存在的挑战提出了该方向未来发展趋势。

关键词：深度学习时序数据预测数据预处理 Transformer模型

基于熵权与集成学习的半监督小样本树种分类研究

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森林工程 2025年第1期41卷 151-161页

作者：王静李静河南机电职业学院信息工程学院郑州451191 河南科技大学信息工程学院河南洛阳471000

针对传统半监督自训练分类方法易导致数据集混乱,影响后续小样本树种分类精度这一问题,基于熵权法(en-tropy weight,EW)与集成学习(ensemble learning,EL)提出EW-EL的半监督小样本树种分类方法。EW-EL在传统半监督自训练分类方法的理论... 详细信息

针对传统半监督自训练分类方法易导致数据集混乱,影响后续小样本树种分类精度这一问题,基于熵权法(en-tropy weight,EW)与集成学习(ensemble learning,EL)提出EW-EL的半监督小样本树种分类方法。EW-EL在传统半监督自训练分类方法的理论上引入EL的思想,以熵权法作为基础理论设计按基分类器当前训练周期下的F1分数计算的信息熵作为计算权重因子,再依信息熵越大基分类器越不稳定思想设计权重,使集成分类器分类概率更集中,减少集成分类器偏向性。结果显示,EW-EL较传统半监督自训练方法能更有效地均衡数据分布,使新加入数据的伪标签样本类别更准确。EW-EL所得到的小样本树种分类总精度(OA)为0.97、召回率(Recall)为0.96及Kappa系数为0.97,3种指标均优于监督分类、传统半监督自训练方法及利用传统EL机制所构建的半监督自训练方法。其中,EW-EL方法较融合软投票机制的半监督自训练方法,OA与Recall均提升了1%。EW-EL联合简单线性迭代聚类所制成的树种图在所选测试区内达到了94%。此外,进一步分析证明,EW-EL能通过集成诸多分类器,来实现更佳的小样本树种分类结果,更适用于低成本下的相关部门进行林业资源统计的工作。

关键词：无人机影像熵权法深度学习集成学习半监督小样本分类树种分类树种制图 EW-EL

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基于OBE理念的农业信息数智化处理研究

农机化研究 2025年第4期47卷 197-202页

作者：何柳武汉商学院信息工程学院武汉430056

基于OBE理念,设计了农业信息系统。首先,基于ZigBee技术设计传感器网络,传感器检测数据通过ZigBee网络和运营商基站上传到农田信息服务器,对同类传感器数据进行融合后,得到同类传感器数据表征值;然后,对6类传感器的表征值进行融合,得到... 详细信息

基于OBE理念,设计了农业信息系统。首先,基于ZigBee技术设计传感器网络,传感器检测数据通过ZigBee网络和运营商基站上传到农田信息服务器,对同类传感器数据进行融合后,得到同类传感器数据表征值;然后,对6类传感器的表征值进行融合,得到农田环境综合评估结果。设计微信小程序,显示农田中6类传感器的表征值,进而显示农田环境综合评估结果。对传感器上传数据可靠性进行测试,与实地测试对比,误差区间为[0,0.3℃];对微信小程序显示效果进行验证,小程序可以清晰地将农田环境综合评估结果展示给用户。

关键词：农业信息数智化处理 OBE理念数据融合反向设计

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深度学习在心力衰竭检测中的应用综述

计算机科学与探索 2025年第1期 65-78页

作者：王永威魏德健曹慧姜良山东中医药大学智能与信息工程学院

随着生物医学技术的发展，利用生物信号进行心力衰竭的早期诊断已成为提高患者生存率和降低治疗成本的关键策略。在此背景下，深度学习技术的迅猛发展为心力衰竭检测开辟了新路径。系统地综述了深度学习在心力衰竭检测中的最新进展和应... 详细信息

随着生物医学技术的发展，利用生物信号进行心力衰竭的早期诊断已成为提高患者生存率和降低治疗成本的关键策略。在此背景下，深度学习技术的迅猛发展为心力衰竭检测开辟了新路径。系统地综述了深度学习在心力衰竭检测中的最新进展和应用。概述了心力衰竭检测涉及的主要生物医学信号和公开数据集。详细分析了深度学习在心力衰竭诊断领域的应用及其发展，特别是对卷积神经网络和长短期记忆网络处理心电图、心率变异性、心音等关键生物医学信号的能力进行了深入分析，总结了这些技术的优势、局限性，并对各类模型性能进行了比较。探讨了通过融合多种人工智能技术所构建的混合模型在提升检测精度和模型泛化能力方面的潜力，以及如何利用模型的可解释性来增加检测过程的透明度，提升医生的信任度。最后总结了当前研究存在的不足，并对未来研究方向提出展望，强调了跨学科合作在推动心力衰竭检测技术进步中的重要性。

关键词：心力衰竭生物医学信号深度学习卷积神经网络循环神经网络混合模型

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模糊PID玉米免耕机排种施肥控制方法研究

农机化研究 2025年第1期47卷 178-184页

作者：张红娟窦新宇唐山学院智能与信息工程学院河北唐山063000

为了实现免耕机播种量和施肥量的精确控制,基于模糊PID控制,设计了控制系统。首先,建立排种量模型,以排种轴转速为控制量;其次,建立施肥量控制模型,分析排肥轴转速、排肥轴长度和免耕机前进速度对于排肥量误差的影响,选择排肥轴转速为... 详细信息

为了实现免耕机播种量和施肥量的精确控制,基于模糊PID控制,设计了控制系统。首先,建立排种量模型,以排种轴转速为控制量;其次,建立施肥量控制模型,分析排肥轴转速、排肥轴长度和免耕机前进速度对于排肥量误差的影响,选择排肥轴转速为控制量;再次,采用模糊PID控制的方法,对驱动电机进行调速,进而实现对排肥轴和排种轴转速的控制,完成排种量和排肥量的调整;最后,对系统进行测试。测试结果表明:电机转速从0调整到50 r/min的响应时间为0.8 s,施肥量变异系数分布区间为[2.6,4.1]。

关键词：模糊PID控制播种量模型施肥量模型玉米

基于改进分段CRC码校验模式的极化码EPre-Fast-SCL译码算法

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光电子·激光 2025年第1期36卷 87-92页

作者：袁建国翟少秋贺京杰张丰果重庆邮电大学通信与信息工程学院

针对极化码预快速串行抵消列表(prefast successive cancellation list, PreFast-SCL)译码算法没有设置早期停止策略导致复杂度较高的问题，提出一种改进的分段循环冗余校验(cyclic redundancy check, CRC)码校验模式，进而结合该改进... 详细信息

针对极化码预快速串行抵消列表(prefast successive cancellation list, PreFast-SCL)译码算法没有设置早期停止策略导致复杂度较高的问题，提出一种改进的分段循环冗余校验(cyclic redundancy check, CRC)码校验模式，进而结合该改进的校验模式提出一种增强的PreFast-SCL(enhanced PreFast-SCL,EPreFast-SCL)译码算法。该算法在编码时将信息序列进行分段并在每段信息序列尾部加入可以校验该段信息序列的CRC码，最后一段CRC码用来校验整个信息序列，当其中的某段信息序列未通过校验时，及时终止并剔除错误路径。仿真结果表明，所提出的EPreFast-SCL译码算法相对于循环冗余校验码辅助SCL(CRC aided SCL,CA-SCL)译码算法以及PreFast-SCL译码算法在一定程度上提升了译码性能且具有较低的译码复杂度。

关键词：极化码预快速串行抵消列表分段循环冗余校验

基于Vision Transformer的车辆重识别模型优化

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郑州大学学报（理学版） 2025年第1期57卷 46-52页

作者：张震张亚斌田鸿朋郑州大学电气与信息工程学院河南郑州450001

针对车辆重识别任务中样本类内差异性大和类间相似度高的问题,提出了一种Vision Transformer框架下的车辆重识别方法。设计一种关键区域选择模块,整合Transformer中注意力分数矩阵,加强车辆的具有辨别性区域的关注程度,减小局部区域过... 详细信息

针对车辆重识别任务中样本类内差异性大和类间相似度高的问题,提出了一种Vision Transformer框架下的车辆重识别方法。设计一种关键区域选择模块,整合Transformer中注意力分数矩阵,加强车辆的具有辨别性区域的关注程度,减小局部区域过度集中的注意力权重;构建一种包含对比损失和中心损失的混合损失函数,对比损失函数的引入增强了模型捕捉和比较样本之间的差异的能力,中心损失使得同一类别的样本更加紧密地聚集在一起,增强类间样本的区分度。实验结果验证了其有效性。

关键词：车辆重识别自注意力机制注意力权重区域选择

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