摘要:针对通用关键词提取算法在非遗文旅垂直领域术语识别率低、噪声干扰大、计算开销高等痛点问题,本文提出了一种融合领域词典注入与双层级停用词过滤的改进jieba算法。首先,用jieba算法初步实现关键词提取,然后通过多策略协同优化算法,在引入术语词典的同时,针对新媒体场景设置停用词名单、词性过滤规则。实验表明,该算法取得87.50%召回率、32.26%误检率,可有效支撑非遗文旅领域舆情分析,且较基准算法误检率降低49.56%、召回率提升62.50%,验证了改进有效性;课程评测数据表明,82.6%的学生掌握了“词库维护、模型调优”等基础AI技能。本文为领域文本关键词高精度提取和专业课程模块化重构提供可落地案例。
摘要: 在资源受限场景下,部署大型多模态模型面临显著的计算与存储瓶颈。本文提出一种基于跨模态注意力对齐的蒸馏框架,将大型多模态教师模型的知识传递给参数更少、运行更快的学生模型,并通过对齐注意力图分布来优化蒸馏过程。该框架通过跨模态注意力对齐来传递知识,设计专门的蒸馏损失以引导学生模仿教师的注意力图分布及对齐跨模态内部表征,并结合与任务相关蒸馏损失以提升下游任务性能,同时通过自适应权重策略来应对模态信噪比与任务难度的波动。实验在VQA、图像字幕等多模态任务上进行评估:VQA任务准确率提升3.5个百分点;Recall@10提升3.0个百分点;图像字幕任务BLEU-4性能实现提升,参数压缩42%,延迟性能提升2.7倍。消融研究表明注意力对齐与表征对齐具有互补性,且自适应蒸馏权重在不同任务上均有鲁棒性。研究结果表明该方法在资源受限设备上具备可部署性与可扩展性,并对未来模态对齐策略和自适应压缩策略的研究具有参考价值。
摘要:为应对生成式人工智能带来的教育变革,本研究旨在探索生成式人工智能赋能创新能力培养的内在机制与应用策略。研究首先界定了生成式人工智能时代背景下的创新能力,并将其解构为创新人格、创新思维、创新环境和生成式人工智能素养4个核心要素。在此基础上,创新性地构建了揭示其赋能机制的“技术赋能—能力提升”双循环模型,系统阐释了智能生成、人机共生、情境创生、动态反馈四重机制如何驱动创新能力的培养。最后,文章提出了涵盖创新教学资源模式、创设沉浸式认知场域、重构人机协同评价机制的教育应用策略,旨在为利用生成式人工智能促进创新人才培养提供系统性的理论框架与实践路径。
摘要: 新质生产力加速发展促使人工智能技术深入融入职业教育领域, 移动应用开发技能实训存在内容滞后、环境静态、评价单一等现实困境, 迫切需要借助 AI 技术进行系统性改革。本文围绕提升实训质量这一核心议题, 从必要性分析入手, 依次从实训内容重构、智能平台建设、个性化过程干预、数据驱动评价四个维度探讨 AI 赋能路径, 并进一步从师资建设、制度规范、伦理风险防控、校企协同四个层面提出配套保障机制, 旨在为职业院校移动应用开发实训体系的数字化转型与高质量发展提供可借鉴的实践路径。
摘要:针对现有图像融合方法仅能捕捉源图像的部分特征、无法充分提取多尺度信息的问题,提出了一种基于多分支残差网络的红外与可见光图像融合算法(MRNFusion)。该算法在网络结构中设计了多分支残差块和梯度多分支残差块,以充分提取多尺度图像特征,从而在融合过程中保留源图像的纹理细节和显著目标信息。基于TNO数据集将MRN-Fusion和其他8种方法开展对比实验,实验结果表明,MRNFusion生成的融合图像更符合人类视觉感知,并在信息熵、互信息量、标准差、平均梯度、空间频率和视觉信息保真度6项指标上均表现优异。
摘要: 安全帽佩戴检测是高危行业安全生产监管的核心技术支撑, 对降低头部伤害事故发生率具有重要意义。本文系统梳理了安全帽检测与识别技术的发展历程, 将其划分为传统计算机视觉驱动的早期探索阶段与深度学习主导的快速发展阶段, 重点分析了两阶段检测算法、单阶段检测算法以及轻量化、多模态融合等新兴技术路线的原理与性能差异; 剖析了该领域在技术范式上的演进脉络, 并深入揭示了其在真实施工场景下面临的小目标与遮挡检测、实时性与精度均衡以及高质量数据集构建等核心挑战。本研究可为安全生产智能化监管技术的研发与应用提供理论参考。
摘要: 针对传统猪场人工巡检效率低、主观性强、难以及时获取猪只行为信息等问题,本文设计并实现了一套基于YOLOv12的轻量化高精度猪场智能化管理系统。系统采用YOLOv12模型实现猪只目标自动检测与数量统计,结合目标时序位置变化与区域停留特征构建规则化行为分析方法,实现猪只进食、活动与休息行为的自动判别。同时,将传感器采集的环境数据与视觉检测结果进行时间同步,实现多源信息融合统一管理。实验结果表明,在构建的数据集上,系统的mAP@0.5达到94.6%;在640px×640px分辨率输入条件下,基于RTX 4090图形处理器(Graphics Processing Unit, GPU)推理可实现45 FPS的实时检测速度;行为判别结果与人工统计相比,平均准确率达到92.1%。系统实际运行稳定,可满足猪场连续监测需求,为智慧养殖管理提供了一种可部署、可扩展的实现方案。
摘要: 大型企业在数字化转型中常面临系统孤岛、移动化滞后、协同效率低及安全管控难等挑战。为此, 本文构建了一套自主可控的移动协同办公平台。平台采用微服务架构, 通过数据存储、信创适配、接口服务、应用实现与界面展现五层设计, 实现业务模块的高内聚、低耦合与灵活扩展。文中深入剖析了基于回调模式的双向安全通信机制、RESTful API 资源调度策略及微服务治理架构, 并阐述了平台与企业微信的安全集成、消息加解密处理及会议管理等核心功能实现。平台已完成全栈国产化适配, 具备良好的信创环境兼容性。应用实践表明, 该平台显著提升了流程效率、跨部门协作能力与系统安全水平, 为大型企业移动协同办公提供了可行的技术路径。
摘要: 针对高校老旧机房在系统维护中面临的软件更新烦琐、无法批量静默安装及配置不一致等痛点,本文提出一种基于 AutoIt 自动化脚本技术的机房管理方案。该方案通过编写脚本模拟人工键盘、鼠标操作,实现了复杂软件的自动化安装、注册及防毒软件的自动退出,弥补了传统批处理(Batch)脚本在图形用户界面(Graphical User Interface, GUI)交互控制上的不足。实践表明,该方法能显著降低管理人员的重复劳动强度,将软件部署耗时缩短90%以上,为高校机房的标准化与规范化管理提供了低成本、高可靠性的技术路径。
摘要: 在企业级知识库规模急剧增长的背景下, 针对大语言模型(LLM)智能问答系统对检索准确性、实时性及可扩展性的严苛需求, 本文提出了一种基于 Qwen-Agent 二次开发的混合检索系统架构。传统 Qwen-Agent 原生检索机制因采用“解析即用”的内存式存储, 在处理海量数据时面临显著的存储瓶颈与重复解析延迟。为此, 本研究设计了耦合 Elastic-search(ES) 与 Qwen3-Embedding 的模块化混合检索方案。通过自定义 ESRetrievalTool 与配置化开关机制, 该架构支持在原生内存检索与 ES 持久化检索间动态切换, 消除了重复解析开销并保留了轻量级调试能力。同时, 该系统集成 Qwen3-Embedding 模型构建离线向量化与在线近似最近邻(ANN)查询链路, 形成语义与词频的优势互补。此外, 系统创新性地引入异步并发调度机制与互惠排位融合(RRF)策略, 有效消解了多路召回结果的得分尺度差异。实践表明, 该系统在保障低延迟响应的前提下, 大幅提升了检索召回率与准确性, 为面向生产环境的高可用 Agent 问答应用提供了可复用的技术范式。
摘要:随着时代的发展,传统的线下会议室管理办法存在人工效率低下、信息不透明等问题。本文针对以上痛点,结合天津市政总院会议室管理制度,设计并实现了一套包含Web端与移动端的多端高效协同的会议室预约管理系统。系统采用“前后端分离”架构,实现了会议室信息看板、实时冲突检测、预订消息通知等功能。对于会议室使用情况,服务端实现了一种会议信息查询算法,结合Web端与移动端的显示技术,实现了会议室使用情况看板功能,提高了会议室使用效率,提升了该单位信息化水平。
摘要: 当前高校的学生社团活动存在审批流程烦琐、协作效率低、数据统计不及时等问题。针对此类问题,本文设计并实现了一套基于微服务架构的多角色社团协同管理平台。该系统采用 Spring Cloud Alibaba 微服务体系,利用服务解耦与标准化 API 设计,便于与教务、学工等校级系统对接,在面对纳新季等高访问量的场景时,能够针对性地进行水平扩容。系统实现了社团管理、多级审批以及资源调度等功能。本系统可实时记录社团申请、活动进度以及成员变动等信息,并通过消息中间件完成学生、指导教师以及管理部门之间的即时任务通知。该系统实现了业务流程的全链路数字化,显著提升了多主体间的协同效率,同时提出了一种渐进式的微服务迁移路径,为高校教育管理信息系统的架构演进提供了参考范式。
摘要:本文构建了基于Lambda架构的大数据处理框架,设计并实现了Spark与Flink协同驱动的企业能源监测系统。其中,依托Spark引擎完成海量历史能耗数据的离线批处理,借助Flink流式计算实现实时能耗数据流的低延迟吞吐;同时引入随机森林算法构建能耗异常检测模型,并调用ECharts可视化组件完成监测数据的动态展示。实测结果表明,该系统具备优异的数据处理吞吐量与异常检测精度,可有效支撑企业节能减排方案优化,为能源智能化管控提供可靠的数据保障与技术支撑。
摘要: 针对医院综合绩效考核数据采集和分析环节存在的问题, 建立一套基于数据治理的医院综合绩效考核关键性指标管理系统。系统采用数据仓库建模、大数据和人工智能处理技术, 整合了医院多个信息系统(如 HIS、LIS、PACS 等)的数据, 确保绩效考核指标的持续改进与动态监测。本研究以抗菌药物使用强度指标管理为典型示例, 对本系统的应用效果进行评价。系统成功实现了对医院绩效考核关键指标的实时监测与预警, 提升了医疗资源利用效率和管理规范性。基于抗菌药物使用数据的监测发现, 病例组合指数(CMI)是抗菌药物限定日剂量数(DDDs)的关键影响因素(相关系数 r=-0.67, p<0.05)。系统以 CMI 值为重要管理指标, 加强了 DDDs 监测与预警, 发现并纠正重点科室在抗菌药物使用中存在的问题, 将 DDDs 值控制在预警值以下, 取得了预期效果。该系统为医院综合绩效考核提供了强有力的技术支撑, 不仅实现了关键指标的动态监测, 还促进了数据驱动的决策和医院管理的持续改进, 为医院的高质量发展提供了实践工具。
摘要:本文设计并提出了一种基于人工智能物联网(Artificial Intelligence of Things, AIoT)的智慧工厂数据采集与监控系统,旨在解决生产线异构设备的数据集成难题。该系统以物联网(Internet of Things, IoT)技术为核心,设计了支持异构设备接入的标准化通信方案与模块化软件架构,实现了生产过程的实时监控与数据的高效采集。本文的核心创新在于提出一种基于系统描述文件的配置化方法,实现了监控系统的快速重构,为小批量、多品种的柔性生产模式提供了高效、灵活的数据采集解决方案。
摘要:为应对“双碳”目标下绿色数据中心(Green Data Center, GDC)能耗与大数据处理负载的双重增长挑战,本研究提出了一套覆盖作业全生命周期的能耗优化策略,构建了一个耦合GDC动态特性与大数据处理作业负载的综合能耗模型。基于该模型,本研究从“事前规划”“事中调度”与“事后管理”三个阶段,系统性地提出了包括绿色能源感知准入、散热感知布局、GDC环境动态调度等协同优化策略。仿真实验结果表明,与GDC标准策略相比,所提出的全生命周期协同策略(S-All)在保障作业完成时间(Job Completion Time, JCT)的同时,能显著降低总能耗与碳足迹,验证了其在GDC环境下的有效性与实用价值。
摘要: 按需付费的存储与计算服务模式推动了云计算的广泛应用, 然而云数据中心普遍存在资源利用率偏低的问题, 服务器平均利用率常不足 30%。因此, 精准的主机工作负载预测对优化资源分配具有重要意义。当前, 基于深度学习的预测模型正成为主流, 但如何在保障快速响应的同时, 精准捕捉非平稳负载序列的长期依赖特征仍是一大挑战。本研究提出一种融合离散小波变换(Discrete Wavelet Transform, DWT)与双向门控循环单元(Bidirectional Gated Recurrent Unit, BiGRU)的混合预测模型: 先利用DWT对输入数据进行多尺度分解以提取非线性非平稳特征, 继而通过BiGRU实现未来负载预测。基于阿里巴巴集群数据集的实验评估表明, 所提模型预测准确率在对比模型中表现最优。
摘要: 在高校数字化转型背景下,“一数一源”是实现融合门户数据治理与智能化服务的核心原则。本文旨在系统评估人工智能(Artificial Intelligence, AI)与大数据驱动下高校“一数一源”数据治理的实践现状与协同机制。研究采用SWOT-TOWS分析框架,通过对政策标准、制度文档及运行数据等多源证据的定性分析,识别了该实践的内部优劣势与外部机遇威胁。研究发现:高校在顶层设计、双中台架构及安全基线上具备优势,但受制于历史系统异构、数据人才短缺与工程化能力薄弱;外部政策完善与AI技术成熟提供了发展机遇,但也面临数据安全合规、模型风险及供应链依赖等威胁。据此,本文构建了以“制度化+敏捷化”应对风险、以“智能化+组织优化”把握机遇的策略矩阵,并提炼出“1+2+N”(即一个原则、两大枢纽、N类场景)的数据治理协同框架。本研究为智慧校园建设中“一数一源”的落地提供了可复制的实施路径与绩效评估参考。
摘要: 智能家居设备的普及带来了严峻的安全挑战。为实现对异常用户行为的精准、高效检测,本研究提出一种融合SimHash与XGBoost的入侵检测模型。该模型首先利用SimHash算法对多维用户行为数据进行降维,并构建动态更新的正常与异常行为指纹库,有效解决了高维数据处理效率低下的问题。随后,将生成的行为指纹作为特征输入到XGBoost分类器中,进行异常行为的精准识别。在TON-IoT数据集上的实验结果表明,该融合模型在准确率、召回率及AUC等关键指标上表现良好,尤其在DoS攻击的检测方面,证明了其在智能家居异常行为检测中的有效性和鲁棒性。
摘要:随着信息技术的发展,高校信息化向智能化深入转型,高校校园网络面临应用场景多、数据流量大及安全防护与管控等问题,对校园网络建设提出了新的要求。本文以南京大学苏州校区为例,深入探讨了教育数字化转型对网络基础设施的新要求。文章首先分析了多校区办学模式下的网络需求,进而提出了基于“核心—汇聚—接入”三层架构的高可靠基础网络设计方案。重点阐述了通过扁平化大二层网络、SDN技术实现有线无线一体化认证与管理,以及利用5G、Wi-Fi 7技术构建泛在感知网络的实践经验。同时,详细介绍了跨校区光传送网互联及纵深安全防御体系的构建。实践表明,该方案有效提升了网络运维效率与用户体验,为高校智慧校园基础设施建设提供了可借鉴的参考范式。
摘要:随着大模型(尤其是多模态模型)的应用普及,其生成内容的隐蔽性和多样性对传统内容安全评估构成了严峻挑战。本研究针对大模型内容安全风险评估方法展开研究,提出一种系统性的内容安全风险评估方法。该方法的核心创新在于构建了一个融合十余种主流对抗性攻击手段的动态评估数据集,并采用“语义-立场-意图”多维度检测技术,以实现对深层风险的精准识别。研究结果表明,该方法能够有效评估模型的安全边界和潜在漏洞,为大模型的对齐训练和安全部署提供了一套可量化的评估基准。
摘要:为应对量子计算对经典密码体系构成的颠覆性威胁,本文设计并实现了一种融合量子信息技术的计算机数据加密模型。该模型创新性地构建了一个“QKD+PQC+AES-GCM”的混合加密体系,其核心在于:通过量子密钥分发(QKD)保障密钥交换的无条件安全性,同时利用后量子密码(PQC)作为协同密钥生成机制,确保在量子信道不可用时的安全冗余。模型在“量子—密码—计算—管理”四层耦合架构下运行,实现了密钥的跨源熵融合、会话的流水线加密以及全生命周期的安全监测。在50 km光纤链路上的实验验证表明,该模型在保持高吞吐量的同时,展现出卓越的抗量子攻击能力、极低的认证失败率以及稳健的QBER控制。本研究为构建下一代量子安全数据保护体系提供了一套可工程化部署的解决方案。
摘要:随着智能制造的发展,嵌入式设备在物联网、工业控制系统和关键基础设施中广泛应用,逐渐成为黑客组织觊觎的目标。本文系统分析了嵌入式设备面临的安全风险,包括供应链攻击、固件漏洞利用和硬件级威胁,从攻击者视角系统梳理了覆盖官方渠道、远程服务场景与物理接触三类路径的固件获取方法,以及融合静态与动态分析的固件漏洞挖掘流程。基于攻防分析,本文构建了一个覆盖硬件、固件、通信协议与开发全生命周期的“纵深防御”策略框架。研究认为,单一的安全措施难以应对复杂的威胁环境,应采用全生命周期的安全增强范式。本研究为嵌入式设备的安全评估与加固提供了系统性的技术框架与可操作的策略指导。
摘要: 针对传统单核心、单链路企业网络架构中易出现的单点故障、带宽瓶颈以及冗余链路导致的资源闲置等痛点,本文提出并实现了一种高可靠、低时延的园区网络架构。该方案综合运用多生成树协议(MSTP)、虚拟路由器冗余协议(VRRP)及链路聚合(Eth-Trunk)等冗余技术,并创新性地引入双向转发检测(BFD)与VRRP的联动机制。实验结果表明,该架构能有效消除网络二层环路,实现三层网关的负载均衡与毫秒级故障切换,显著提升了园区网络的健壮性与链路利用率。
摘要: 针对当前高校在网络安全领域面临的外部攻击形势严峻、内部管理机制不完善及师生网络安全意识薄弱等挑战,本文以西南交通大学的实践为例,系统阐述了网络安全工作体系的构建思路与实践举措,提炼出安全责任体系清单化、“三张函”制度机制化、安全事件处置自动化等特色创新点,为高校网络安全体系建设提供可借鉴的实践经验。
摘要:钢材表面缺陷检测是保障热轧带钢产品质量的核心环节。传统深度学习模型精度虽较高,但参数量大、计算量高,在工业现场的边缘计算终端或实时产线上部署困难。本研究基于NEU表面缺陷数据库(NEU Surface Defect Database),采用迁移学习方法,对MobileNetV3、ShuffleNetV2、EfficientNetB0等轻量化模型以及ResNet50基准模型进行性能对比。实验评估指标包括准确率、 F1 分数、参数量、模型大小、推理速度以及FLOPs。在本实验条件下,ShuffleNetV2和EfficientNetB0均达到100%的分类准确率,其中ShuffleNetV2参数量仅为1.26 M、模型文件大小约4.97 MB、单张图片推理速度可达363.8 FPS,表现出最佳的精度-效率平衡。轻量化模型既能保持高精度,也可大幅降低资源消耗,为钢材表面缺陷分类提供了实用可行的技术路径。
摘要:传统电力设备到货验收流程高度依赖人工,存在成本高、效率低、数据追溯困难等问题,难以适应物联网时代精细化管理的需求。为此,本文提出两项关键技术创新。一是提出一种低成本的设备验收定位方案,摒弃昂贵的高精度北斗终端,转而利用智能手机内置的北斗/GPS模块,通过拍照行为自动采集位置信息,并结合电子围栏进行合规性判定。实证测试表明,该方法在典型户外场景的定位精度可达5~10m,足以满足设备验收的位置确认需求,具备高性价比与良好的可扩展性。二是借鉴共享单车的管理模式,引入软件电子围栏机制,允许管理人员在地图上灵活划定验收区域,取代传统物理界桩,简化流程。系统将拍照、定位、围栏判定与数据上传集成为一体化流程,实现设备入场及关键生命周期节点的实时、合规记录,显著提升验收效率并降低管理成本。
摘要: 针对轨道交通车载空调铜管检测中存在的规格多变及人工检测效率低下的瓶颈, 本文提出一种基于异构工业网络架构的智能检测系统。该系统构建了“边缘—网络—控制—管理”四层架构, 采用S7-1500主站协同S7-1200从站实现算力解耦。针对机器视觉高通量非结构化数据流与实时控制指令在同一物理链路中的带宽竞争问题, 引入基于ITU-T G.8032标准的以太网环网保护切换(Ethernet Ring Protection Switching, ERPS)协议, 以及基于虚拟局域网(Virtual Local Area Network, VLAN)与服务质量(Quality of Service, QoS)的流量隔离机制, 通过配置802.1p优先级策略, 确保了控制报文在网络拥塞时的确定性传输。软件层面, 设计了基于时间片的Modbus高效轮询算法与TCP/IP防粘包通信协议。实验表明, 该系统网络丢包率低于0.1%, 故障自愈时间小于50 ms, 过程能力指数(Process Capability Index, CPK)大于1.33, 显著提升了检测产线的柔性与可靠性。
摘要:为解决化工行业中传统锅炉运行时存在的安全隐患与难以监控的问题,本研究旨在设计并实现一套低成本、高稳定性的锅炉智能控制系统。本系统采用AT89C52单片机作为核心处理模块,集成了DS18B20温度传感器、Water Sensor水位传感器与红外遥控等模块,可以实现实时监测、阈值报警、液晶显示和红外遥控等多个功能。通过软硬件协同设计,系统实现了对锅炉温度、水位等关键参数的精准测量与自动化闭环控制。测试结果表明,该系统具有成本低、响应快、运行稳定等优点,为保障化工锅炉的安全、高效运行提供了一套切实可行的技术解决方案。
摘要: 针对智慧工地建设中复杂施工场景特征提取困难、光照遮挡干扰强及模型泛化能力弱等问题,本文提出了一种基于计算机视觉的高精度安全隐患识别方法。首先,构建了涵盖固定监控、移动终端及塔吊视角的多源视觉感知体系;其次,设计了包含特征预处理、分层识别模型与闭环验证的算法架构,针对人员行为、设备姿态及危险区域建立了参数化感知模型。实验结果表明,该方法在边缘计算终端与复杂视角下均表现出良好的鲁棒性与实时性,为智慧工地安全隐患的智能化识别提供了可靠的工程化解决方案。
摘要:为应对传统采油厂辖区广阔、设施繁杂导致的管理难度大,员工数量递减引发的运营压力剧增,以及能耗高、安全风险突出等挑战,数字化转型已成为老油田可持续发展的必然选择。本文以某采油厂为研究对象,实施“总体规划、试点先行、分步完善”的数字化建设方案,构建以“天眼”立体监控、“数控”智能采集控制、“地模”数字孪生为核心的建设目标,搭建涵盖感知层、传输层、数据层、服务层、应用层的五层技术架构,并以整装数字化注采班组为试点探索新型运维模式。实践表明,该方案使试点班组员工减少34.4%,油井时率提升至97%以上,注水合格率提高7个百分点,年节约成本超274万元。研究证实,所构建的数字化框架与运维体系具有可行性,为同类型老油田智能化升级提供了可复制的实践范式。
摘要:针对传统PLC纸质教材内容抽象、形式单一、交互性薄弱等痛点,响应新工科工程教育改革与教育数字化战略部署,本文以《电气控制及S7-1200 PLC应用技术》教材为研究载体,开展融合虚拟仿真技术的数字化教材建设研究。研究立足前期教学与产教融合资源,遵循“知行合一、实时交互、温暖有度”原则,通过产教协同开发虚拟仿真案例、依托数字出版平台搭建教材交互功能、精细化融入课程思政元素,构建“虚拟仿真+数字交互+课程思政”的新形态教材体系。教学实践表明,该数字化教材能够有效提升学生工程实践能力与自主学习积极性,为新工科专业核心课程教材数字化建设和产教融合提供可复制、可推广的实践范式。
摘要:本文基于云计算理论、国产化数字转型理论和教育资源整合理论,针对信创环境下高校实验室异构算力适配困难、跨校区资源协同不足、设备共享率偏低的核心痛点,探讨信创云技术赋能高校实验室数字化转型的路径与机制。研究采用案例分析与问卷调研相结合的混合研究方法,通过构建“技术—服务—资源”三维分析框架,结合相关高校的实践案例,系统研究信创云平台架构设计、全域数字空间服务模型构建及实验教学资源整合机制。结果表明,信创云“一云多芯”架构可有效支撑实验室异构算力管理,以动态资源分配机制实现跨校区资源协同调度,标准化接口设计使设备共享率提升至85%,资源利用率提升33个百分点,跨部门数据协同效率提升65%。本研究提出适配高校场景的“三元协同”(技术适配、服务下沉、资源共生)整合机制,该机制具备较强普适性,可为各类高校实验室教育数字化转型提供切实可行的理论参考与实践路径,但也存在案例区域局限性及长期效益评估不足等问题,未来须进一步拓展研究场景与完善评估体系。
摘要: 针对智能电器故障检测中传统电气参数监测效率低、难以覆盖表面及温度场异常,且存在工业缺陷样本标注成本高、环境干扰大等问题,本文提出一种基于双模态融合与轻量化计算机视觉技术的故障识别方案。该方案并行采集可见光与红外热成像图像作为输入,引入预训练卷积神经网络进行迁移学习微调,并采用INT8量化技术实现边缘设备高效部署。搭建包含过热、机械、放电三类故障的双模态数据集开展实验,结果表明,双模态融合方法识别准确率达89.2%,相较于单模态基准模型提升约6.5个百分点;INT8量化后模型大小缩减至原模型的1/4,精度仅下降1.4%,具备良好的工程化应用价值。
摘要:随着人工智能技术的快速发展,医学图像处理成为计算机与医学交叉的重要研究方向,而机器学习作为其核心支撑技术,已被广泛应用于疾病诊断、图像分割、病灶检测等任务中。然而,当前高校机器学习课程在面向医学图像处理应用时,仍存在理论与实践脱节、跨学科融合不足等问题。本文以OBE(Outcome-Based Education)理念为指导,针对本科生机器学习课程,提出并实践了一套面向医学图像处理的教学改革方案。该方案的核心在于构建模块化、案例驱动的课程体系,并通过重构教学内容、创新项目式教学方法、搭建一体化实践平台以及设计多元化评价体系,推动教学体系与实际应用的深度衔接。教学实践表明,该改革有效提升了学生的知识迁移能力与跨学科综合素养,为“AI+医学”复合型人才培养提供了可借鉴的模式。
摘要: 人工智能(Artificial Intelligence, AI)技术的兴起为职业教育程序设计类课程的教学创新提供了全新路径。本文以高职院校移动应用开发课程为例, 聚焦职业教育“产教融合、工学结合”的育人特点, 重构了基于BOPPPS的AI混合教学模型。该模型将代码生成、智能调试与多维评价深度嵌入教学闭环, 有效弥补了传统教学中代码调试难、评价维度单一等缺陷, 为职业教育信息技术类课程融合AI开展教学改革提供了可操作的实践范式, 对培养适应智能时代的高素质技术技能人才具有参考价值。
摘要:为破解高校编程类课程中学习效果不佳、教学反馈滞后等难题,本研究通过整合线上平台与智慧教室数据,构建了包含学业、行为、效率等多维度的学生学习行为数据库。统计与聚类分析揭示了“平时高分、考试低能”“耗时与成绩负相关”等关键现象,并识别出“优生”“中等”与“学困”三类典型学习群体。随后建立了一套集“多级预警”与“数字画像”于一体的个性化反馈机制。该机制通过对学习过程的动态监测和诊断,为实现精准教学干预和学生自主调节提供了数据驱动的解决方案,对提升编程课程教学质量具有重要的现实价值。
摘要:为响应国家人工智能战略并精准对接喀什地区数字经济发展对技能人才的迫切需求,本研究系统性地构建了一套面向该地区高职院校的AI通识课程体系。该体系以服务区域产业为核心导向,通过深入调研本地数据服务、智慧医疗等产业的人才需求,设计了涵盖“AI基础理论—核心技术应用—行业场景实践—伦理法规”四个维度的模块化课程内容。本研究重点阐释了该课程在师资队伍建设、课程体系设计、教学资源开发及实践教学等方面的构建路径,并强调了针对不同专业背景学生进行差异化教学的实施策略。本研究旨在为西部地区职业院校开展与地方产业深度融合的AI通识教育提供一套可复制的建设方案。
摘要:针对新质生产力对高素质技术技能人才提出的新要求,本研究系统分析了高职电子信息类专业课程体系在内容更新、实践环节、资源建设、评价方式等方面与产业需求脱节的问题,深入探讨了高职电子信息类专业“AI+硬件”融合课程体系的构建路径。结合新质生产力智能化、数字化、高效化的特征,本研究提出了以“岗课赛证研”五元融合为育人理念、模块化项目为载体、AI技术赋能为主线的课程体系重构方案。本研究从课程目标、内容模块、实践体系及教学资源四个维度提出了具体的重构实施路径,旨在培养具备嵌入式系统开发、智能硬件设计等核心能力的复合型技术技能人才,为高职电子信息类专业转型升级提供理论参考与实践范式。
摘要:随着我国工程教育全面融入国际体系,工程教育专业认证逐渐成为高校电子类专业教育质量的重要评价标准。然而,数字电子技术课程的传统教学模式往往过于注重理论知识灌输,学生动手实践不足、课程考核方式单一,难以满足工程教育认证对学生能力达成度的要求。本研究基于工程教育认证背景,对数字电子技术课程的教学目标、教学内容、教学方法、实践环节和考核方式进行了系统的改革与探索。通过在广东海洋大学的试点实践,本研究构建了以案例教学、项目驱动、混合式教学和多元化评价为核心的“四维一体”教学模式,学生的课堂参与度和综合设计能力得到显著增强,取得了良好的教学效果。
摘要:为破解数智赋能背景下高职传统教学模式存在的个性化支持不足、学生主体性缺失、高阶能力培养薄弱等系统性难题,本研究以建构主义学习理论与认知负荷理论为指导,构建并实践了一套“三段六步”智慧混合式教学新范式。该范式通过“课前线上预习—课中互动内化—课后迁移拓展”三个阶段,系统性地引导学生完成从知识吸收到能力生成的完整学习闭环。为进一步验证该范式的有效性,本文以模拟电子技术课程为例开展实证研究,实验研究表明,该范式在提升学生学习成绩、课堂满意度与高阶思维能力方面,均显著优于传统教学模式。本研究为高职院校如何系统性地设计与实施有效的混合式教学,提供了兼具理论深度与实践可操作性的解决方案。
摘要: 数字电路课程作为理工类学科的基础课程, 在我国电子信息领域人才培养中起着重要作用。然而, 当前数字电路课程教学存在课程内容滞后、实践指导不足、理论与实践融合不充分等问题。针对这些问题, 本研究提出深度融合知识理论、编程语言、仿真工具和实验设计的四位一体教学改革方案, 通过课程内容重组、课程结构创新、教学手段融合、课程评价体系优化, 有助于同时提升学生的前沿知识储备和工程实践能力, 从而满足国家和社会对复合型人才的需求。
摘要: 在“人工智能+”战略与新工科建设的双重驱动下, 数据科学与大数据技术专业作为交叉融合型新兴学科, 正面临人才培养供给与产业需求结构性错配、传统实体教研室功能固化、优质教学资源呈碎片化分布等多重挑战。本研究旨在构建一种新型虚拟教研室模式, 该模式以多元融合为核心理念, 深度整合跨主体资源与协同教研机制, 并探索利用虚拟仿真技术赋能教学实践。通过对该模式的内涵及框架进行定义, 本研究从优化四层联动运行机制、培育跨界教研共同体、构建分层式教师发展体系、深化产教融合协同育人四个维度, 系统阐述了该模式的具体实施路径。该模式能够有效破解新兴专业教研难题, 为数据科学与大数据技术专业的可持续发展提供实践范式。
摘要: 在“人工智能+X”深度融合背景下, 大语言模型(LLM)代码生成能力的突破正深刻重塑工科编程类课程的教学范式。针对传统编程教学中学生过度依赖模型生成、缺乏系统工程思维等痛点, 本文重构了AI赋能的编程类课程多维度教学体系。研究通过创新“课前引导—课中训练—课后反馈”相衔接的AI辅助教学模式, 从教学方法设计、教学组织体系及教学平台搭建3个维度展开教学改革实践。实证表明, 该体系能有效破解表面正确、边界失效的代码隐患, 显著提升工科学生的计算思维、复杂工程问题解决能力以及人机协同创新能力。
摘要: 在高职教育中, 为应对信息技术课程中学生基础差异大、传统“一刀切”教学模式效率低下、学生个性化需求多样等问题, 本研究旨在探索大数据驱动下高职信息技术课程个性化教学模式的实践路径。该模式内涵上以“以学生为中心”、动态调整教学策略为核心, 通过大数据赋能, 实现教学内容的精准化、教学方法的个性化与教学质量的持续改进。本研究构建并实践了一条涵盖“个性化内容设计”与“动态化评价反馈”的核心路径。实践表明, 该个性化教学模式能够有效利用学习者画像数据, 为不同层次学生提供差异化教学内容与资源, 并通过实时数据分析实现精准的学情诊断与及时的教学干预, 显著提升了学生的学习投入度与知识掌握水平。本研究为大数据技术在高职信息技术课程中的深度应用提供了可操作的实践方案。
摘要:为解决电子信息工程实验课程面临的资源成本高、个性化指导不足等挑战,本文探讨了人工智能(Artificial Intelligence, AI)辅助教学设计的应用策略。文章首先分析了AI技术融入实验教学的价值与必要性,进而提出了一套涵盖智能方案生成、虚拟环境构建、全流程学习分析及协作项目管理的AI辅助教学设计方法。研究与应用案例表明,该方法通过虚实结合、数据驱动等手段,有效提升了实验效率与安全性,降低了教学成本,并实现了个性化的学习路径推荐与精准干预。AI技术赋能的教学设计不仅优化了实验教学全流程,更在培养学生的工程实践与创新能力方面展现出核心优势,推动了实验教学范式的革新。
摘要:为破解当前数字电子技术等工科实践课程中存在的思政元素与专业实践“两张皮”、价值引领与技能培养脱节等系统性难题,本研究以杜威“做中学”教育哲学为理论内核,融合成果导向教育(Outcome-Based Education, OBE)理念与“德技并修”原则,构建了一套“技术筑基、思政铸魂、实践赋能”的三维协同育人新范式。该范式以“多路抢答器控制电路设计”真实工程项目为载体,通过阶梯式技术训练将“家国情怀、规则意识、工匠精神、团队协作、人文关怀”等思政元素无缝融入虚拟仿真、硬件搭建与故障排查等实践全流程,并辅以“技术、思政、实践”等多维度协同评价机制,有效提升了学生的工程能力与价值认同度,为新工科背景下的实践类课程实现“润物无声”的思政育人提供了可复制的理论模型与实践路径。
摘要: 自由贸易区(港)建设对软件工程人才提出了国际化、高标准、复合型的新要求,但当前教学存在重技术实现、轻国际规则与职业伦理的痛点。本文以软件工程课程为例,探索了计算机专业课程中的思政融合模式,通过重构教学内容、创新项目驱动教学、改革评价体系,实现专业知识与价值引领的有机统一。该路径有助于提升学生适应自贸区环境的综合素养,为计算机类专业课程思政教学提供了参考。
摘要:面向工程教育认证培养学生解决复杂工程问题能力的需求,针对海洋遥感课程知识碎片化、理论与前沿技术脱节、工程实践能力弱化等问题,本文提出了“AI+专题应用”双驱动教学改革模式。该模式重构了支撑毕业要求的课程目标矩阵,构建了“反演—识别—检测—监测—预警—决策”全链条的人工智能(Artificial Intelligence, AI)赋能专题应用体系和动态知识图谱,形成了“基础理论+核心技术+专题应用”的课程体系以及“需求牵引、任务驱动、智能支撑、定量评价”的教学模式。实践表明,该模式不仅打通了多学科知识壁垒,提升了学生对交叉学科知识的整合能力以及解决海洋复杂工程问题的能力,还实现了核心能力培养的可量化和可追溯性,为新工科遥感类课程改革与应用提供了参考范式。
摘要: 高校教师工作自主性强,但也容易陷入“什么都做,却不知为何而做”的困境。一条清晰的成长路径可帮助教师根据自身优势和兴趣定位,在较大程度上减少迷茫和焦虑。本研究以浙江省某高校电子商务专业教师为例,首先构建包含课程设计与开发能力、信息化教学工具应用能力、教学研究与改革能力、学生竞赛指导能力、真实项目指导能力、学术研究能力、应用型研究能力以及科研成果转化能力的教师专业成长指标体系对教师进行画像,然后引入K-means聚类技术将教师群体划分为科研型和教学型两类;最后分别给出科研型和教学型教师群体对应的成长路径。
摘要:课程思政是高校落实立德树人根本任务的核心枢纽。立足于大数据专业“技术壁垒高、实践导向强”的学科特征,本文聚焦数据科学等三门专业核心课程,深度挖掘并系统解构了蕴藏于技术模块背后的严谨治学精神、科技伦理意识与家国情怀等思政元素。在此基础上,创新性地构建了“技术知识点—思政元素—育人目标”三位一体的精准匹配框架。研究进一步打通了“课堂讲授融入、实践项目驱动、量化考核引领”的三维融合路径,解决了传统思政教育流于“表面化”的痛点,为培养德技兼备的新时代高素质人才提供了可操作、可复制的理论范式与实践路径。