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王之江：中国激光之父

自然辩证法通讯 2025年第1期47卷 98-104页

作者：陈崇斌汪志荣浙江师范大学生命科学学院安徽师范大学物理与电子信息学院

王之江是中国应用光学理论体系的创立者和应用光学实践的学术带头人，中国激光科学事业的主要开创者，在应用光学、激光科学、激光武器探索以及现代光学等很多领域取得了重要成就。王之江的成功，既归功于其个人独特的学习和科研风格，... 详细信息

王之江是中国应用光学理论体系的创立者和应用光学实践的学术带头人，中国激光科学事业的主要开创者，在应用光学、激光科学、激光武器探索以及现代光学等很多领域取得了重要成就。王之江的成功，既归功于其个人独特的学习和科研风格，也有国家需要的有力推动。

关键词：王之江应用光学激光激光武器现代光学

基于锁频石英增强光声光谱技术的皮肤二氧化碳代谢浓度实时检测

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光学学报 2025年

作者：章艺欣吴华坤吴琼刘雯邵杰浙江师范大学物理与电子工程学院浙江师范大学浙江光电子研究院

无创检测是医疗领域的重要研究方向，其中通过检测人体排出气体来进行疾病诊断的方式在近年来被广泛研究。皮肤二氧化碳（CO2）作为新陈代谢的主要产物可以反映人体代谢水平以及皮肤角质的屏障功能和完整性。本文采用一次谐波锁频技术... 详细信息

无创检测是医疗领域的重要研究方向，其中通过检测人体排出气体来进行疾病诊断的方式在近年来被广泛研究。皮肤二氧化碳（CO2）作为新陈代谢的主要产物可以反映人体代谢水平以及皮肤角质的屏障功能和完整性。本文采用一次谐波锁频技术结合石英增强光声光谱技术，对人体皮肤代谢的CO2进行实时检测。将2004 nm的分布式反馈（DFB）激光器输出激光一分为二，以样品吸收池解调所得的一次谐波信号作为自制模拟比例-积分-微分（PID）控制电路的输入信号，将激光器输出波长锁定在CO2气体分子4991.26 cm-1的吸收线上，以石英音叉解调所得的二次谐波信号作为检测腔内CO2浓度的响应信号。相比于传统非锁频的波长扫描系统，锁频系统的检测速度提升了12.5倍，以2.5 Hz的速度对检测腔内CO2的浓度响应信号进行采集，能够实时地响应皮肤CO2代谢的变化过程，且探测极限并未受到影响。经测试，系统的检测线性度达到了0.998，最低探测极限达到了2.04 ppmv，并用于人体不同位置皮肤CO2排出检测，验证了系统的可行性与一致性。该研究为非侵入式医疗诊断提供了一种方便快捷的检测方法。

关键词：激光吸收光谱技术石英增强光声光谱技术一次谐波锁频皮肤二氧化碳浓度检测

教育强国建设中数字化何以塑造教育发展新优势

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现代远程教育研究 2025年

作者：柯清超黄灿米桥伟李伏清华南师范大学教育信息技术学院澳门大学数据科学研究中心

教育数字化是我国开辟教育发展新赛道和塑造教育发展新优势的重要突破口。在教育强国建设进程中，我国教育发展既体现出规模宏大、发展迅猛、制度优越的相对优势，也面临诸多现实挑战，亟需在全面教育公平、高水平育人质量、卓越创新能... 详细信息

教育数字化是我国开辟教育发展新赛道和塑造教育发展新优势的重要突破口。在教育强国建设进程中，我国教育发展既体现出规模宏大、发展迅猛、制度优越的相对优势，也面临诸多现实挑战，亟需在全面教育公平、高水平育人质量、卓越创新能力与一流国际竞争力等方面塑造新的优势。作为推动教育变革的重要力量，数字技术通过与教育体系的深度融合，有助于促进教育强国建设所关切的教育公平、教育质量、教育结构、教育创新四大核心任务的实现。而且数字技术也能充分发挥其放大效应、叠加效应、倍增效应和溢出效应，持续为教育高质量发展注入新的动能。未来我国应在教育数字化领域加大供给侧投入，重点聚焦国家智慧教育大平台、教育专用大模型和教育大数据中心的建设与创新应用，以大平台提升教育服务供给适配性，以大模型支撑规模化因材施教，以大数据推动教育治理智能化，以深化数字教育合作构建国际竞争力，由此全面塑造我国教育发展的新优势。

关键词：教育强国教育数字化教育新优势教育高质量发展教育治理国际竞争力

无速度测量的微小型UUV鲁棒积分有限时间渐近跟踪控制

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控制与决策 2025年第1期40卷 196-204页

作者：梁洪涛李慧平喻俊志陕西师范大学物理学与信息技术学院西北工业大学航海学院北京大学工学院

针对具有模型不确定和海洋环境扰动的微小型无人水下航行器无速度测量轨迹跟踪控制问题,提出自适应鲁棒积分有限时间预设性能渐近控制方法.构造预置期望收敛时间的预设性能函数与误差转换函数,将跟踪误差由受限状态转化为非受限状态,其... 详细信息

针对具有模型不确定和海洋环境扰动的微小型无人水下航行器无速度测量轨迹跟踪控制问题,提出自适应鲁棒积分有限时间预设性能渐近控制方法.构造预置期望收敛时间的预设性能函数与误差转换函数,将跟踪误差由受限状态转化为非受限状态,其中期望的收敛时间可预先设置且不依赖误差初始状态.在此基础上结合状态扩张观测器和误差符号鲁棒积分控制,提出复合扰动快速补偿与连续抑制相耦合的状态输出反馈控制器,其中线性状态观测器用于快速补偿未知速度和复合扰动,而连续误差符号鲁棒积分控制则进一步抑制估计误差和避免抖振.该设计不仅能保证跟踪控制的瞬态和稳态性能,还可避免鲁棒积分控制需要精确已知扰动微分上界的保守假设以及对高控制增益的依赖.稳定性分析证明了闭环控制信号在有限时间内渐近收敛.仿真结果验证了所提出控制方法的有效性.

关键词：无人水下航行器跟踪控制有限时间预设性能误差符号鲁棒积分扩展状态观测器

基于YOLOv8改进的跌倒检测算法:CASL-YOLO

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浙江师范大学学报（自然科学版） 2025年第1期48卷 36-44页

作者：徐慧英赵蕊朱信忠黄晓浙江师范大学计算机科学与技术学院浙江金华321004 浙江师范大学教育学院浙江金华321004

跌倒对老年人危害极大,是我国65岁以上老年人致残和伤害死亡的首要原因.然而,目前主流的跌倒检测技术受环境的干扰较大,在物体遮挡、光照变化等复杂场景下的检测准确率较低,且模型的参数量和计算量较高,导致成本居高不下,不能很好地部... 详细信息

跌倒对老年人危害极大,是我国65岁以上老年人致残和伤害死亡的首要原因.然而,目前主流的跌倒检测技术受环境的干扰较大,在物体遮挡、光照变化等复杂场景下的检测准确率较低,且模型的参数量和计算量较高,导致成本居高不下,不能很好地部署应用于实际生活场景.针对上述问题,提出了一种在复杂环境下轻量级的基于YOLOv8模型改进的跌倒检测算法:CASL-YOLO.首先,该模型引入空间深度卷积(SPD-Conv)模块替代传统卷积模块,通过对每个特征映射进行卷积操作,保留通道维度中的全部信息,从而提高模型在低分辨率图像和小物体检测方面的性能;其次,引入基于位置信息的注意力机制,以捕获跨通道、方向和位置感知的信息,从而更准确地定位和识别人体目标;最后,在特征提取模块中引入选择性大卷积核(LSKNet)动态调整感受野,以有效处理跌倒检测场景中的复杂环境信息,提高网络的感知能力和检测精度.实验结果表明,在公开的Human Fall数据集上,CASL-YOLO的mAP@0.5达到96.8%,优于基线YOLOv8n,同时模型仅有3.4×MiB的参数量和11.7×10^(9)的计算量.相比其他检测算法,CASL-YOLO在参数量和计算量小幅增加的情况下,实现了更高的精度和性能,同时满足实际场景的部署要求.

关键词：跌倒检测 YOLOv8 注意力机制空间深度卷积选择性大卷积核

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深度学习模型供应链的安全性研究综述

计算机研究与发展 2025年

作者：陈若曦陈晋音郑海斌阳雪燕纪守领陈铁明浙江工业大学信息工程学院浙江工业大学网络空间安全研究院浙江大学计算机科学与技术学院浙江工业大学计算机科学与技术学院

预训练模缓解了训练数据和算力受限的问题，也催生了模型开发和应用的新范式——深度学习模型供应链．在这一供应链中，预训练模型由原始发布者上传，并经二次开发者进行必要的迁移、压缩与部署，以适应不同的应用需求．然而，这一过程... 详细信息

预训练模缓解了训练数据和算力受限的问题，也催生了模型开发和应用的新范式——深度学习模型供应链．在这一供应链中，预训练模型由原始发布者上传，并经二次开发者进行必要的迁移、压缩与部署，以适应不同的应用需求．然而，这一过程引入了新的环节和多元要素，随之产生了数据泄露和计算安全等风险．尽管深度学习模型供应链已被广泛采纳，目前对于其安全性威胁的系统性研究仍然不足．针对这一研究空白，概括了深度学习模型供应链的概念及其基本框架，调研了相关的研究工作．依据模型生命周期的不同阶段，详细分析了设计、二次开发、部署和使用各环节的安全脆弱点，对可能遭遇的安全性攻击手段进行了系统的梳理、比较和总结，并探讨了相应的防护策略．为了帮助读者更好地使用预训练模型，对现有预训练模型仓库进行了比较．最后，基于目前深度学习模型供应链所面临的挑战，从安全性审查、实时检测和问题溯源等不同角度分析和讨论了未来可能的研究发展方向，为更安全可靠地开发和使用预训练模型提供了思路．涉及论文方法和相关代码归纳整理在https://***/Dipsy0830/DNN-supply-chain-survey，方便研究人员下载使用．

关键词：深度学习模型供应链预训练模型安全风险安全与隐私深度神经网络深度学习

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师范专业计算机系统类课程体系改革与实践

福建电脑 2025年第1期41卷 50-53页

作者：吴旭黎海璇海南师范大学/信息科学技术学院/计科系海口571158

为提高师范学校计算机科学与技术专业学生的工程能力,本文探讨计算机专业课程体系的改革方案。通过梳理与计算机系统相关的各课程教学内容,构建计算机系统领域的完整知识体系,并以工程设计能力为统一视图,构建以学生为中心的核心课程实... 详细信息

为提高师范学校计算机科学与技术专业学生的工程能力,本文探讨计算机专业课程体系的改革方案。通过梳理与计算机系统相关的各课程教学内容,构建计算机系统领域的完整知识体系,并以工程设计能力为统一视图,构建以学生为中心的核心课程实验教学体系和支持个性化学习的工程能力评价平台。实践的结果表明,该方案能够客观地分析学生的工程能力,可用于制定学生个性化学习路径,提升学生的工程能力。

关键词：师范学校工程能力专业课程教学改革

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基于SfM与Instant-NGP的田间大豆植株三维重建方法

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农业工程学报 2025年

作者：曹鑫秦绪佳徐晓刚浙江工业大学计算机科学与技术学院之江实验室浙江工商大学计算机科学与技术学院

针对以往田间环境下大豆植株三维重建过程中存在的数据采集设备成本较高、重建阶段耗时较长等问题，该研究提出一种基于运动检测自适应抽帧、运动恢复结构（structure from motion,SfM）与即时神经图形原语（instant neural graphics pr... 详细信息

针对以往田间环境下大豆植株三维重建过程中存在的数据采集设备成本较高、重建阶段耗时较长等问题，该研究提出一种基于运动检测自适应抽帧、运动恢复结构（structure from motion,SfM）与即时神经图形原语（instant neural graphics primitives,Instant-NGP）的田间大豆植株三维重建方法 SfM-INGP。该方法旨在提供一套低成本、高效率且高质量的田间大豆植株三维重建方案。首先，在田间环境下利用消费级智能手机环绕拍摄大豆植株全景视频，并基于运动检测的自适应速率抽帧方式获取大豆植株多视角图像序列，以减少冗余数据并提升计算效率；其次，利用SfM算法从多视角图像中恢复相机位姿，生成稀疏点云，为后续重建提供位姿信息；最后，通过Instant-NGP算法对含有位姿信息的大豆植株图像进行多分辨率哈希编码，将其输入小型多层感知机进行训练，以完成高效的三维重建。试验结果表明，在重建效率方面，与多视图立体视觉（motion-multi view stereo,MVS）和神经辐射场（neural radiance fields, NeRF）方法相比，SfM-INGP的平均重建时间为2.82 min，分别大幅缩短90.7%和99.4%；在重建质量方面，SfM-INGP的平均峰值信噪比为24.47 dB，较MVS和NeRF分别有效提高15.4%和9.3%；在重建精度方面，SfM-INGP的均方误差为0.15，显著低于MVS的0.46和NeRF的0.37；在计算资源消耗方面，SfM-INGP的平均显存消耗为6.57 GB，虽略高于MVS的5.73 GB，但远低于NeRF的14.81 GB，展现了SfM-INGP方法在重建效率、质量、精度与计算资源消耗之间的良好平衡。该研究提出的方法在实际农业田间环境下通过低成本的数据采集设备，实现了高效率且高质量的田间大豆植株三维重建，为大豆信息化育种平台建设提供了重要的技术支持和数据基础，在其他田间作物的三维重建中具有广泛应用潜力，为未来大规模农业信息化建设提供可行性方案。

关键词：图像处理三维重建大豆 Instant-NGP SfM 神经辐射场

生成式人工智能赋能沉浸式学习:机理、模式与应用

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电化教育研究 2025年 64-71页

作者：闫寒冰杨淑婷余淑珍陈怡华东师范大学教师发展学院华东师范大学教育信息技术学系

沉浸式学习环境为新质人才的培养打造了优质学习空间,但受限于技术成本高、教育理论缺位、学习适用性低等因素,在教育领域的应用仍较为有限。生成式人工智能在创造性生成、逻辑性表达、复杂交互理解等方面展现出了显著的赋能潜力。文章... 详细信息

沉浸式学习环境为新质人才的培养打造了优质学习空间,但受限于技术成本高、教育理论缺位、学习适用性低等因素,在教育领域的应用仍较为有限。生成式人工智能在创造性生成、逻辑性表达、复杂交互理解等方面展现出了显著的赋能潜力。文章首先在梳理沉浸式学习环境内涵与构成要素的基础上,构建了生成式人工智能在沉浸式学习环境中的垂直应用机理模型,通过情境分解、模型提炼和内容创生,实现学习路径规划、多模态资源生成、学习情境创设、个性化互动、学习者画像构建等功能。其次,从实践角度提出依托沉浸式学习环境的有效学习模式,包括锚定目标、了解现状、课程学习、情境练习、动态监测五个环节。最后,结合“知心慧语”智能陪练系统论证垂直应用机理和学习模式的可操作性,旨在为生成式人工智能在教育领域的垂直应用提供借鉴。

关键词：生成式人工智能沉浸式学习垂直机理学习模式应用案例