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高校一线教学单位三全育人体系的探索与实践:以电子科技大学信息与软件工程学院为例

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黑龙江工程学院学报 2024年第1期38卷 67-71页

作者：吴祖峰李周电子科技大学信息与软件工程学院成都610054

高校的一线教学单位是高校思想政治教育的具体工作组织和执行单位,因此“三全育人”的实效与一线教学单位的育人体系科学性密切相关。目前,在推动“三全育人”工作过程中,一线教学单位存在全员育人体系化不强、全程育人吸引力不足、全... 详细信息

高校的一线教学单位是高校思想政治教育的具体工作组织和执行单位,因此“三全育人”的实效与一线教学单位的育人体系科学性密切相关。目前,在推动“三全育人”工作过程中,一线教学单位存在全员育人体系化不强、全程育人吸引力不足、全方位育人覆盖面不够的问题,应该科学规划、完善机制,让全员有责、全过程有主线、全方位有落点,形成全员、全过程、全方位育人的系统化格局,构建覆盖全员的两支队伍、贯穿全过程的纵向贯通、横向共建支部模式、全方位三级课程思政、四课堂育人的一体化思政育人体系,不断提升育人实效,以期为一线教学单位思政育人工作的开展提供借鉴。

关键词：一体化一线教学单位思政育人三全育人

安卓类课程组案例驱动教学过程的探索——基于厦门理工学院软件工程学院的教学改革实践

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中国现代教育装备 2019年第17期 35-36,45页

作者：谢奇峰厦门理工学院软件工程学院

安卓类的课程更新快,内容涉及面广,难度大,联系实际紧密,常见的大学教育理论多于实践的教学方式并不适合安卓类课程。基于安卓类课程组案例驱动教学改革实践,对当前安卓类课程教学中所存在的若干问题和矛盾进行了思考与总结,提出基于案... 详细信息

安卓类的课程更新快,内容涉及面广,难度大,联系实际紧密,常见的大学教育理论多于实践的教学方式并不适合安卓类课程。基于安卓类课程组案例驱动教学改革实践,对当前安卓类课程教学中所存在的若干问题和矛盾进行了思考与总结,提出基于案例驱动教学的探索方案。

关键词：安卓类课程案例驱动教学教学改革实践

高职学生工匠精神培养途径的探索与实践——以山东理工职业学院软件工程学院为例

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中国发明与专利 2019年第S01期16卷 62-65,76页

作者：岳耀雪山东理工职业学院软件工程学院济宁272067

“工匠精神”是指工匠对工作精益求精、追求完美、突破自我、创造精品的精神理念。高职院校培养学生的“工匠精神”,是社会转型发展的需要,也是高职院校可持续发展和学生成才、就业的需要,可通过校园文化氛围建设、强化专业课程教学、... 详细信息

“工匠精神”是指工匠对工作精益求精、追求完美、突破自我、创造精品的精神理念。高职院校培养学生的“工匠精神”,是社会转型发展的需要,也是高职院校可持续发展和学生成才、就业的需要,可通过校园文化氛围建设、强化专业课程教学、创新创业教育、企业实训、现代学徒制实施等多种路径,加强对学生“工匠精神”的培养。山东理工职业学院软件工程学院,从强化校园文化建设、加强师资队伍建设、提升专业建设品质、强化创新理念、实施现代学徒制等方面对此进行了积极和不懈的探索与实践。

关键词：工匠精神培养途径探索实践

地方本科院校校企合作企业承担课程教学改革研究——以重庆文理学院软件工程学院为例

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文理导航 2016年第2X期 12-13页

作者：高峰重庆文理学院软件工程学院

校企合作是高校提高人才质量的必由之路,本文对高校校企合作过程中企业技术工程师进入高校课堂授课进行研究,对企业教师教师资格认定及准入制度、教学场所、教学内容等进行改革探讨,让企业方进一步加强对派驻高校担任教学任务的技术工... 详细信息

校企合作是高校提高人才质量的必由之路,本文对高校校企合作过程中企业技术工程师进入高校课堂授课进行研究,对企业教师教师资格认定及准入制度、教学场所、教学内容等进行改革探讨,让企业方进一步加强对派驻高校担任教学任务的技术工程师的业务水平,业务能力。为新形势下高校校企合作培养人才提供一定了解决策略。

关键词：校企合作教学改革企业教师

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基于空间向量搜索的密度峰值聚类算法

计算机工程与应用 2023年第15期59卷 123-131页

作者：马振明安俊秀成都信息工程大学软件工程学院成都610200

针对密度峰值聚类(DPC)算法因构建全局样本点间的相似度矩阵,而导致时间开销过大的问题,提出了一种基于空间向量搜索的密度峰值聚类(VS-DPC)算法。在n维正交坐标系中将数据点映射为以原点为起点的空间向量,计算向量的模和与统一坐标轴... 详细信息

针对密度峰值聚类(DPC)算法因构建全局样本点间的相似度矩阵,而导致时间开销过大的问题,提出了一种基于空间向量搜索的密度峰值聚类(VS-DPC)算法。在n维正交坐标系中将数据点映射为以原点为起点的空间向量,计算向量的模和与统一坐标轴正方向间的夹角;利用截断距离和截断映射角确定相似范围搜索相似向量;利用相似向量确定有效密度点从而构建稀疏相似度矩阵,降低时间复杂度。在UCI数据库中7个真实数据集和7个形状复杂的人工数据集上的实验结果表明,所提的VS-DPC算法保持了DPC的聚类精度,相较DPC算法减少了约60%的时间开销。并对比于CDPC和GDPC两种提升DPC聚类效率的算法,算法参数更少,且在聚类精度和时间上分别平均提升6和18个百分点。

关键词：密度峰值聚类稀疏矩阵时间复杂度向量搜索聚类

融合双通路注意力与VT-LSTM的金融时序预测

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计算机工程与应用 2023年第12期59卷 157-165页

作者：戴宇睿安俊秀陶全桧成都信息工程大学软件工程学院成都610225

针对现有研究对金融时序数据短期变化规律捕捉能力不足和预测精度不佳的问题,提出一种基于双通路注意力机制和改进转换门控LSTM(variant transformation-gated LSTM,VT-LSTM)的金融时序预测模型(dual-attention MDWT-CVT-LSTM)。使用多... 详细信息

针对现有研究对金融时序数据短期变化规律捕捉能力不足和预测精度不佳的问题,提出一种基于双通路注意力机制和改进转换门控LSTM(variant transformation-gated LSTM,VT-LSTM)的金融时序预测模型(dual-attention MDWT-CVT-LSTM)。使用多级离散小波变换(MDWT)分解股指序列得到高频和低频数据,并在融合门控单元的LSTM中加入转换门控机制,构造VT-LSTM,其能有效把控短期突变信息。在双通路注意力网络中结合VT-LSTM与一维时序卷积(Conv1D),分别提取不同频度数据的空间局部特征和时序特征,对各子序列进行预测,实现多层级多通路的预测研究。在金融股指数据集和个股数据集上对不同模型进行实验比较,结果表明提出模型预测精度优于其他方法,有良好的可行性。

关键词：金融时间序列双通路注意力机制时序卷积多级离散小波变换长短时记忆网络

融合注意力机制的YOLOv7遥感小目标检测算法研究

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计算机工程与应用 2023年第20期59卷 167-175页

作者：余俊宇刘孙俊许桃成都信息工程大学软件工程学院成都610225

针对遥感目标检测而言,因其主要是分布密集的小目标从而导致在检测过程中存在漏检误检的情况,其次在检测中还会受目标尺度差异显著和检测背景复杂带来的影响,因此提出一种改进YOLOv7的目标检测方法。通过结合全局语义信息与局部语义信... 详细信息

针对遥感目标检测而言,因其主要是分布密集的小目标从而导致在检测过程中存在漏检误检的情况,其次在检测中还会受目标尺度差异显著和检测背景复杂带来的影响,因此提出一种改进YOLOv7的目标检测方法。通过结合全局语义信息与局部语义信息的思想,利用集中特征金字塔CFP(centralized feature pyramid)解决遥感图像因目标分布密集以及检测背景复杂导致检测效率较低的问题;针对遥感图像中的小目标分布不定并且其特征表现能力不足从而在检测过程中容易存在漏检、误检的现象,因此,通过引入混合注意力模块ACmix加强网络对于小目标检测的敏感度,以提升对小目标的检测精度;使用WIOU损失函数来优化原网络中的损失函数,提升网络对检测目标的定位能力。在公开的遥感数据中进行实验对比,改进后的网络对于三个检测目标飞机、油罐、操场的mAP分别提升了0.068、0.061、0.098,实验结果表明,在检测背景复杂,检测目标密集分布的情况下,改进的YOLOv7网络性能有所提升。

关键词：遥感图像目标检测小目标损失函数 YOLOv7

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基于深度学习模型的疲劳驾驶行为识别算法

汽车安全与节能学报 2024年第1期15卷 121-128页

作者：张海民安徽信息工程学院计算机与软件工程学院芜湖241000

为降低道路交通事故发生率,提出了一种基于深度学习模型的疲劳驾驶行为识别算法。采用照度增强和反射分量均衡化的方法,以提高视频图像质量。将机器视觉工具箱软件用于提取疲劳驾驶人脸行为特征,并通过双流网络构建和训练深度学习模型,... 详细信息

为降低道路交通事故发生率,提出了一种基于深度学习模型的疲劳驾驶行为识别算法。采用照度增强和反射分量均衡化的方法,以提高视频图像质量。将机器视觉工具箱软件用于提取疲劳驾驶人脸行为特征,并通过双流网络构建和训练深度学习模型,实现对疲劳驾驶行为识别。选择了不同睡眠时间段参与者在全封闭路段内的驾驶行为图像,作为实验测试目标。结果表明:用该算法测试1000张疲劳驾驶行为图像时,识别时间为89 ms,精准度为97.6%,召回率为97.0%;算力需求(每秒所执行的浮点运算次数,FLOPS)≤88;该算法能够提高疲劳驾驶行为的识别精度,有助于降低道路交通事故的发生率。

关键词：疲劳驾驶行为识别深度学习模型图像增强特征提取

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结合混合密度和局部结构的密度峰值聚类算法

计算机工程与应用 2023年第12期59卷 84-93页

作者：马振明安俊秀周俊成都信息工程大学软件工程学院成都610200

密度峰值聚类(DPC)是简单有效的聚类算法,但该算法存在假设与实现间不一致和假设不适用的问题,导致DPC在密度不均的数据集上很难确定中心点,且非中心点分配策略鲁棒性低并产生连锁反应。针对此,提出一种结合混合密度和局部结构的密度峰... 详细信息

密度峰值聚类(DPC)是简单有效的聚类算法,但该算法存在假设与实现间不一致和假设不适用的问题,导致DPC在密度不均的数据集上很难确定中心点,且非中心点分配策略鲁棒性低并产生连锁反应。针对此,提出一种结合混合密度和局部结构的密度峰值聚类算法(HS-DPC)。利用相对密度和绝对密度,提出混合密度计算公式,消除DPC假设中心点为局部峰值,但算法实现是全局峰值间的不一致。根据局部结构重新定义数据点之间的相似性,从而适应形状复杂数据。对中心点依据相似性传递,搜索有效数据并形成簇的主干结构。对剩余点结合不同簇的主干点分布进行距离最优分配,隔绝连锁反应完成边界聚类。通过在16个数据集上与五种聚类算法进行对比实验,结果表明了HS-DPC的有效性和鲁棒性。

关键词：密度峰值聚类混合密度局部结构相似性传递标签传播