摘要:为破解我国云计算基础设施在自主可控与技术生态方面的瓶颈,本文探索了以国产欧拉操作系统(openEuler)为底座,构建OpenStack云平台的系统性解决方案。研究基于多节点集群(控制、计算、网络)的物理架构,通过对openEuler内核的深度适配与安全增强,系统性地设计并实现了一套涵盖Keystone(认证)、Nova(计算)、Neutron(网络)、Cinder/Glance(存储)等核心服务的分布式部署与协同工作流程。该方案形成了一套从环境规划、组件集成到实时监控的完整技术体系,验证了基于国产技术栈构建高性能、高可靠、高安全的企业级私有云/混合云平台的可行性。本文为推动OpenStack在我国关键信息基础设施中的国产化替代与规模化应用提供了可复制的理论框架与工程实践范例。
摘要: 针对按需公交系统商业化进程中运营成本与社会效益难以平衡的难题,本文提出一种融合边际成本定价与供需弹性调节的三层动态定价机制。首先,构建基于时空维度的基础定价层;其次,引入供需缺口系数与用户画像特征,设计包含非线性动态调价因子的动态调价层;最后,建立包含弱势群体保护与价格阈值的约束修正层。基于某二线城市10万条真实订单数据的仿真实验表明,该算法在提升车辆满载率21.5%、单日总收益18.3%的同时,将弱势群体出行成本降低15.3%,有效平衡了运营效率、经济收益与出行公平性。
摘要: 针对传统师生答疑模式中响应滞后、资源分配不均等问题,本文设计并实现了一种基于SSM(Spring+SpringMVC+MyBatis)框架技术、面向师生群体的AI答疑系统。系统根据用户角色划分功能模块,为普通用户提供问题提交、AI实时对话、答疑回复查看等核心功能,为管理员提供未解决问题处理、用户管理、知识库维护等操作功能。系统通过智能化匹配与即时交互机制,有效降低教师重复性劳动强度,扩大了教学服务覆盖面,为教育教学的数字化、智能化升级提供实践支撑。本系统具备良好的可扩展性,为后续功能迭代优化奠定了技术基础。
摘要:针对现有音频深度伪造检测方法存在的特征维度单一与计算复杂度高等问题,本研究提出一种基于多域特征融合与轻量级神经网络的检测方法,即MFF-Net。该方法构建融合时域、频域、时频域及统计分布等特征的120维高维异构特征空间,设计了引入稠密连接与正则化机制的轻量级全连接网络,以实现特征非线性映射,并采用Focal Loss优化难分类样本的训练权重。在Kaggle大规模电信诈骗音频数据集上的实验结果表明,该方法的 F1 值达到0.997,相比传统多层感知机(MLP)检测精度提升了约38%,同时显著降低了模型参数规模与推理开销,适用于资源受限环境下的音频伪造检测。
摘要:为应对台站运行环境日益复杂、传统分散监测手段效率低下等挑战,本文设计并实现了一套基于人工智能的台站环境状态识别系统。系统融合Node-RED可视化编排引擎与深度学习算法,构建集动态环境监测、安防监控及网络/服务器监控于一体的统一平台,支持多元数据的自动采集、融合分析与态势预警。平台采用B/S架构,结合可视化编排引擎,用户可通过拖拽方式完成新设备接入与协议转换,降低运维门槛。系统已在本台落地运行,具备实时告警、能耗统计、基于LSTM的趋势预测与基于ECAPA-TDNN的抗噪语音识别等功能,显著提升了台站安全播出保障能力与运维效率。实测数据显示,系统异常检测准确率达92%,高噪声环境下语音指令识别率达95%。实践表明,该系统具有良好的通用性、扩展性与智能化水平,为智慧台站建设提供可复制、可推广的范本。
摘要:命名实体识别作为自然语言处理领域的基础任务,现阶段在中文语境下仍存在分词边界模糊、实体结构复杂和标注数据稀缺等问题。本文系统剖析了现有问题的形成原因,重点梳理了应对不同问题的主流方法,包括引入词汇与部首特征、嵌套实体建模、外部知识融合等关键技术。本文还根据现有问题提出未来发展方向建议,包括多模态信息融合、持续增量学习和小样本学习等,为提升中文命名实体识别模型的性能提供前瞻性的理论参考与技术路径。
摘要:为解决传统医院空气消毒模式存在的安全隐患、信息化程度低及响应滞后等问题,本研究旨在设计并实现一套基于物联网的智能空气消杀系统。该系统以STM32微控制器为核心,集成多类型环境传感器(PM2.5、甲醛、温湿度),通过ESP8266 Wi-Fi模块将实时数据上传至OneNet云平台。系统构建了“实时监测—阈值预警—自动消杀—远程控制”的自动化闭环控制逻辑:当空气质量超标时,系统能自动触发声光报警并启动紫外线灯与风机进行消杀。系统测试表明,其参数采集误差小于5%,数据传输延迟低于5 s,实现了精准、及时的环境调控。本研究为改善医院室内空气质量、提升院感防控智能化水平提供了一套低成本、高效率的技术解决方案。
摘要: 当前, 人事考试的智能化转型面临传统人工智能方法场景适配成本高、主观题评分可解释性弱、面试评价维度单一以及资格审查人工负荷过重等瓶颈。本文基于大语言模型技术, 设计了面向人事考试全链条的智能系统架构, 重点阐述知识图谱增强命题、思维链推理评分、结构化面试辅助评价、智能资格审查四项技术的工程实现路径。系统在某地公务员招录考试中完成部署验证, 主观题评分一致性(QWK)达0.87, 面试要点遗漏率降低34.70%, 资格审查效率提升5倍。实践表明, 基于领域知识注入与人类反馈的强化学习训练等大语言模型技术, 能够有效保障人事考试的公平性与整体运行效率。
摘要: 针对传统物流管理在电商背景下面临的信息孤岛、数据流转不畅及决策支持不足等问题,本研究提出了一种基于Servlet、MyBatis和ECharts等技术的模块化、前后端分离的系统架构,通过MyBatis优化数据持久层,利用ECharts实现数据可视化决策支持。本系统具有支持管理员、客户和员工三方协同操作的核心功能模块,实现了物流全流程信息的闭环管理。本系统设计方案通过测试验证了其在提升运营效率和数据处理能力方面的有效性,为中小型物流企业信息化升级提供了经济、高效且可扩展的实践范例。
摘要:随着经济社会的快速发展,高校学生群体心理健康问题日益凸显。传统的心理健康管理模式在实时预警、精准评估与个性化干预等方面已难以满足现实需求。针对此问题,本文提出了一种基于数智赋能的大学生群体心理状态监测与干预系统——“校园情绪雷达”。本研究构建了多模态情绪识别与分析框架,通过深度融合文本、语音及行为等多源异构数据,设计了面向校园场景的群体心理状态动态分析与趋势研判模型。研究不仅为个性化心理预警与干预提供了完整的技术路径,也为高校大学生心理健康管理的智能化转型提供了理论支撑与实践范式。
摘要:针对传统图书发行行业在电子出版物多渠道分发中存在的数据孤岛、系统异构、业务协同不畅等问题,本文以北京发行集团电子出版物云平台为研究对象,采用UML 2.5时序图对云服务平台与会员、订单、仓储、商品等多系统的接口交互进行动态建模。通过对订单履约、会员积分、商品上下架等核心业务流程的标准化描述,明确同步/异步消息机制、分布式事务处理及异常补偿策略,构建了一套规范、可扩展的接口交互方案。实际应用表明,该设计有效提升了跨系统数据交互的稳定性与鲁棒性,降低了第三方接入与系统集成成本,可为同类出版发行云平台接口设计提供参考。
摘要:为满足“双碳”目标下煤电行业燃料管理的精细化与智能化转型需求,本研究设计并实践了一套大数据驱动的燃料全生命周期智能管控体系。该体系构建分层解耦的系统架构,并集成双秤计量、智能留样、超声波清洗等智能化设备,实现了燃料采购、运输、计量、存储、掺烧等环节的端到端数据贯通与流程自动化。本文重点阐述了作业层、管理层和信息系统层的三级精细化管控策略,特别是基于机器学习的智能配煤与质量追溯方法。在某大型燃煤电厂的应用成效表明,该体系使人工干预减少了85%,计量误差控制在±0.15%以内,燃料采购成本降低了8%。研究证实,大数据驱动的精细化管理是提升燃料利用效率、降低运营成本、实现煤电企业高质量发展的有效路径。
摘要: 在数字经济时代, 计算机数据的规模与维度呈指数级增长, 传统治理模式难以满足数据全生命周期的管控需求。本文以人工智能技术为核心驱动力, 重构计算机数据治理体系。首先从专业技术视角出发, 系统剖析该体系的核心价值, 明确其轻量化、动态化的技术原则与治理边界。在此基础上, 构建了包含决策、监督、执行与技术四个维度的分层实施架构, 并设计了融合AI驱动的动态数据安全保障机制。研究旨在推动技术与管理的高度融合, 为实现数据治理的精细化与数据要素价值的最大化提供理论框架与实践路径。
摘要:为应对海关数据中心在信创背景下业务数字化转型面临的运维复杂性与高可用性挑战,本文提出一种分层解耦的递进式实施路径。该路径以基础设施的统一纳管为基础,以基于AI的智能预警分析为核心,以安全可控的远程操作为手段,最终实现数据驱动的智能决策支持。具体包括:通过基础设施统一纳管层实现多源异构资源的集中管控;依托智能预警分析层构建基于人工智能的故障预测框架;在远程操作控制层集成虚拟KVM与场景化应急流程;在数据驱动决策层建立覆盖资产、能耗等多源信息的可视化管控与智能分析体系。该路径为实现数据中心运维从“被动响应”向“主动预警、智能自愈”的范式转型提供了系统性的方法论,有助于提升运维效率与业务连续性保障能力。
摘要:针对分布式系统在大规模数据处理中普遍存在的调度滞后与资源利用不均问题,本研究提出了一种基于人工智能的计算机分布式数据处理技术优化框架。该框架以一个融合多层感知机制与注意力机制的智能调度模型为核心,通过引入节点协同矩阵与基于强化学习的动态任务分配策略,实现了全局资源配置的最优化。同时,构建了基于LSTM的参数自适应更新机制,确保系统在动态负载下的持续性能优化能力。实验结果表明,所提出的优化体系在平均任务延迟、系统吞吐率、CPU利用率及节点能耗等关键性能指标上均取得了显著改善,验证了其有效性与工程应用价值。
摘要:传统医疗计量器具监管依赖人工检查,存在监管盲区大、响应滞后、成本高昂等问题。本文提出一种基于物联网与大数据的智能化监管平台设计方案。该方案采用分层式架构,集成多元传感器网络、边缘计算节点和AI推理芯片,以实现设备状态的实时采集与传输;同时,运用机器学习算法构建预测性维护模型和异常检测系统,建立“AI+物联网”电子档案管理体系,最终实现设备全生命周期追溯。实践表明,该平台实现了设备连续监测、故障提前预警和智能维护提醒,显著提升了监管效率。此外,平台构建了跨机构协同监管生态,有效消除了数据孤岛,为医疗质量安全管理和精准医疗服务提供了坚实的技术支撑。
摘要:5G校园网已逐渐成为高校核心基础设施,但其异构性、泛在接入及场景特殊性使得传统防护手段难以适配,数据安全与隐私保护面临严峻挑战。本文系统分析了5G校园网的核心特征与安全短板,明确了终端接入、网络传输、数据存储等关键环节面临的主要威胁。在此基础上,遵循整体性、协同性、动态适应性与实用性原则,构建了“一层防护、二维协同、三维支撑”的协同防护框架,并从技术与管理两个维度提出了具体的实施路径,旨在为5G校园网的安全建设提供坚实的理论支撑与实践指导。
摘要:随着中职学校实训教学规模的不断扩大,校园设备在种类、数量及高频流转上呈现显著增长趋势,传统依赖人工登记与离散巡查的管理模式已难以契合实时感知、精准维保与闭环追溯的现代管理需求。本文旨在探讨物联网技术在中职校园设备管理系统中的集成逻辑与应用范式。针对校园设备异构性强、使用主体多元及运行空间分散的问题,本文自底向上构建了涵盖感知采集、网络传输、平台计算与业务协同的四层系统架构,阐释了多源数据状态融合、边缘计算网络传输校验以及预测性异常触发机制,旨在为中职院校设备资产管理的数字化转型和全生命周期精细化管理提供坚实的理论支撑和实践参考。
摘要:校园安全直接关乎师生生命财产安全与教育教学秩序的稳定运行。传统安防模式下,效率偏低、数据孤立、预警滞后等问题较为突出,与新时代安全管理需求存在明显差距。本文聚焦物联网技术在校园智慧安防领域的应用,结合校园安防核心痛点,明确物联网技术适配要点,设计系统总体架构与核心功能模块,开展感知节点与传输网络部署实践,通过试点验证应用效果并提出优化路径,为校园智慧安防系统落地提供可行方案,推动校园安防从被动应对向主动防控转型。
摘要:移动通信网络的快速发展对基站布局优化提出了更高要求。由于传统规划方法依赖经验公式,难以应对复杂多变的城市环境。为此,本文提出一种基于机器学习的基站智能选址与信号覆盖预测方法,该方法融合深度神经网络、随机森林与强化学习算法,结合地理信息、用户分布及建筑遮挡等多维特征构建预测模型。在测试场景中,信号预测均方根误差(RMSE)降低至6.8 dB,相较于传统启发式覆盖方案,基站部署数量减少12.5%,覆盖率提升90%以上。该技术为运营商提供智能化决策工具,降低了建设成本并提升了网络质量。
摘要: 在数字经济与人工智能高速发展的背景下, 数据安全与隐私保护成为网络安全防护的关键议题。传统加密与访问控制机制在多方数据协作与智能计算场景中, 难以同时兼顾安全性与计算效率。隐私计算以“数据可用不可见”为核心理念, 实现了在加密状态下对数据的安全处理, 为网络安全防护提供了新路径。本文系统梳理了隐私计算的主要方法及产业发展现状, 分析了同态加密、多方安全计算与联邦学习等关键技术, 探讨了其在数据共享、入侵检测与加密流量分析等领域的应用前景, 为构建下一代“数据可用不可见”的协同式智能安全防护体系奠定了理论基础与技术支撑。
摘要:针对信创产业与电力行业深度融合背景下,电网企业信创终端部署规模持续扩大,违规外联行为成为威胁电力系统安全的关键隐患,本文提出一种信创终端违规外联智能管控方法。文章立足电网信创终端异构特性与业务场景复杂性,以智能管控技术为核心,围绕管控适配、行为识别、用户管理、业务协同四大维度,分析违规外联管控的核心意义与现实挑战,提出针对性智能管控路径。本文旨在为电网企业构建安全、高效、合规的信创终端运行环境提供技术支撑,助力电力行业网络安全防护体系升级。
摘要: 针对电力系统二次安全措施(二次安措)布置与恢复的状态不可知、通信覆盖难及流程协同弱的难题,本文提出一种集成了高精度行程开关,基于国密SM4算法构建蓝牙与远距离双模协同安全传输通道,并融合了规则引擎与边缘计算技术的智能防护方案。该方案实现了安措步骤与智能防护装备状态的智能绑定、实时比对与异常告警。试点应用结果表明,该方案显著提升了二次作业安全性与效率,实现了状态的快速响应与精准感知,状态识别准确率≥99.9%,作业时间缩短了50%,有效降低了运维人员误操作的概率,为构建适应新型电力系统发展需求的智能安全防护体系提供了技术参考与实践借鉴。
摘要:规范佩戴安全防护装备是保障电厂作业人员生命安全及生产合规性的核心防线。为提升电厂复杂场景下目标检测精度,本文提出一种高效的电厂防护装备佩戴检测算法。首先,针对目标尺度差异较大的问题,本文基于并行深度卷积与CAB通道注意力机制,构建CMC多尺度特征提取器,以实现对多尺度特征的有效捕获;同时,为增强算法的远距离建模能力,在MHSA模块中通过Head Token构建跨注意力头的信息交互通道,促进全局上下文信息融合;此外,采用PIoU损失函数替代传统CIoU,引入目标尺寸自适应的边界距离惩罚因子(P),有效引导预测框高效回归,显著提升算法定位精度;最后,在自建电厂安全防护装备数据集上进行消融实验、算法对比实验和可视化对比实验。实验结果表明:所提算法 mAP50 达95.1%,相较原算法提升5.9%;FPS为203帧/s,并且能够有效识别遮挡目标与小目标,实现电力场景下安全防护装备的高效实时检测。
摘要:本文借鉴数据全生命周期理论,基于企业实践剖析小型PCB制造企业数字化改造在数据采集、传输、存储、处理、应用5个环节的技术瓶颈,提出了“三层一体”轻量化智能技术框架与三阶段渐进式实施路径。本研究可为同类型中小制造企业提供可操作、低门槛、渐进式的数字化改造参考。
摘要:新能源电池出厂前须进行多方面测试,测试数据通过电池管理系统(Battery Management System, BMS)回传至测试设备,测试设备须对数据进行分析和变换处理。不同的电池测试工艺及数据回传方式各不相同,如何在不修改测试系统程序的情况下,对不同型号电池和测试工艺回传的数据进行有效加工和处理,成为亟待解决的技术难题。为了解决该问题,本研究基于解释器模式设计实现自定义变量表达式功能:通过定制文法,结合LR语法分析方法完成表达式解析翻译,实现自定义变量表达式的求值,并将结果作为测试数据的一部分在数据库中存储,数据可用于结果判定或传输至上游做进一步系统分析。实践表明,采用该技术效果良好,在同类测试产品中具有一定的参考借鉴意义。
摘要: 针对传统二维频率选择表面存在通带不够平坦和阻带窄的问题,本文提出了一种多零点三阶带通三维频率选择表面。该频率选择表面由在二维平面上呈矩阵排列的多个单元结构组成,单元结构由两端加载十字缝隙的方形金属柱和两个不同尺寸的方形介质筒同轴嵌套而成,构建了十字缝隙、同轴、平行板三个电磁波传播路径,激励了多种谐振模式,产生了三个传输极点和四个传输零点。仿真结果显示,在TE和TM极化模式下,当电磁波以0°、15°、30°角度入射时,其频率响应均稳定,充分说明该频率选择表面具有双极化特性和良好的角度稳定性;此外,还具有平坦的三阶通带和较宽的带外抑制等优势。
摘要:为提升柔性制造系统(FMS)故障诊断的效率与精度,本文提出了一种基于Petri网模型推理的双路径故障诊断方法。针对包含故障信息的Petri网模型,本文设计了一种优化的整数线性规划(ILP)求解策略,利用线性约束选择与标签对应的变迁,实现了单次规划即可完成诊断,显著提升了计算效率。针对仅描述正常行为的无故障Petri网模型,本文提出一种增设传感器对应库所以丰富模型输出信息的方法,并设计迭代式的ILP求解算法实现故障位置的精确识别,从而有效提高诊断准确度。该双路径方法为FMS的在线、高效、精准故障诊断提供了新的理论与技术方案。
摘要:随着信息化时代的到来,虚拟现实(VR)技术在数字媒体领域的应用日益广泛。为了提升用户的沉浸式体验感,并为用户提供更真实的触觉、视觉反馈,本文设计了基于VR交互技术的沉浸式数字媒体展示系统。本文重点阐述系统的功能单元与硬件架构,并介绍数字媒体图像采集以及系统插件的选择与使用,实现数字媒体数据的存储、显示、查询与输出功能。实验结果表明:本文所设计系统性能良好,运行耗时较短,能够满足实际需求。
摘要: 针对大比例尺 DOM 生产中纹理拉伸与几何变形问题, 本文提出基于 ContextCapture 的自动化处理方案。ContextCapture 是基于影像生成三维模型的软件, 因其自动化程度高和高精度匹配算法, 在无人机航摄资料处理中表现出良好的性能。本文主要通过实验探究 ContextCapture 在处理无人机航摄大比例尺数字正射影像方面的应用效果。实验表明, 该方法生成的 DOM 平面精度达 4.3 cm, 满足 1:500 测图要求, 且有效消除了建筑物边缘扭曲。本文还探讨了 ContextCapture 在城市复杂场景下的适用性与作业效率。
摘要:受国家信息技术应用创新(信创)战略驱动,大模型向国产异构算力环境的平滑迁移与高效部署已成为当前工业界的关键痛点。本文系统剖析了主流大模型适配国产硬件的技术瓶颈,创新性地提出“硬件—驱动—框架—模型—应用”五层适配架构。基于该架构,本文以华为昇腾(Ascend)平台为主要评估对象,深入剖析了算子映射、框架迁移及模型量化等核心技术的演进路径。研究结果表明,昇腾CANN软件栈的标准算子覆盖率已达98%以上;在确保精度损失严格控制在1%以内的前提下,A8W8C16量化策略可实现约2倍的推理加速,使优化后的推理框架在昇腾910B平台上的综合性能达NVIDIA基线的90.3%。尽管针对长尾自定义算子的适配仍面临较高的工程壁垒,但本研究所提出的渐进式分层适配策略,已为垂直行业(如油气勘探GeoSee系统)的大模型国产化替代提供了可复制的工程实践蓝图。
摘要:针对现有建筑消防系统中环境监测终端与灭火控制装置通信协议不兼容、联动逻辑固化及响应延迟等突出问题,本文提出一种面向室内密闭空间的空气环境监测与气体灭火系统智能联动装置设计方案。该装置采用多参数异构传感器阵列作为环境感知前端,以STC8G系列工业级单片机为核心控制器,构建“感知—决策—执行”三层闭环控制架构,实现火灾前兆气体(CO、VOC)的实时监测、分级阈值判断及毫秒级联动响应。通过设计复合数字滤波算法与防误报机制,显著提升监测数据可靠性;基于Modbus标准通信协议实现与气体灭火控制器的深度集成,解决了传统系统数据交互不畅的难题。实验结果表明:在模拟火灾场景下,装置对CO和VOC浓度的检测误差小于±3% FS,从浓度超限到执行灭火指令的总响应时间小于300 ms,连续5次联调测试无漏报、无误动作,满足GB 50116-2013《火灾自动报警系统设计规范》对重要设备机房消防联动的技术要求,为智能建筑消防一体化系统集成提供了工程实践参考。
摘要:为解决传统异构多核多芯片方案在星载数据实时智能处理领域存在的高速接口传输速率低、数据处理流程智能化水平不足的问题,本研究设计并实现了基于新一代自主研发的国产异构多核单芯片的高效数据智能处理系统及配套验证平台。采用SRIO、PCIe、DDR4等星载常用高速传输接口,构建“输入回波数据—CPU调度—SAR成像—AI目标检测识别”的高效完整数据智能处理流程。实验结果表明,该系统在保障高速数据传输稳定性的同时,实现了高信噪比的SAR成像与高精度的目标检测。本文所提炼的高速接口硬件设计范式及异构多核软硬件协同处理架构,为下一代星载智能处理系统的工程化落地提供了重要的技术支撑与工程参考。
摘要: 针对生成式人工智能 (Generative Artificial Intelligence, GAI) 技术对高等教育带来的深刻变革, 本文系统探究了计算机通识课程中信息素养培养的革新路径。研究指出, 传统培养模式在目标定位、内容体系、教学方法、评价机制及师资队伍等方面均存在与智能时代脱节的问题。为此, 构建 GAI 时代计算机通识课信息素养培养体系框架, 形成“目标引领、内容支撑、方法创新、评价保障、师资赋能”的一体化培养体系, 在此基础上提出实践路径。本研究成果有助于发挥 GAI 技术优势, 破解传统培养困境, 提升计算机通识课教学质量和大学生信息素养水平, 为高校计算机通识教育改革提供理论参考与实践借鉴。
摘要:为破解传统操作系统课程中理论与实践脱节、学生学习动力不足的困境,并契合“新工科”对高阶工程能力培养的要求,本研究构建并实践了一套以学科竞赛为驱动的“知识内化—竞赛解构—创新延展”三阶递进教学模式。该模式以竞赛真实问题为牵引,通过系统性重构课程内容、设计层级化项目式实验及构建多元化发展性评价体系,引导学生实现从理论知识的深度内化,到解决复杂工程问题的能力迁移,再到自主工程创新能力的跃升。通过对改革前后两个年级学生的准实验开展对比分析,并结合问卷与成绩数据,结果表明该模式在激发学生学习主动性,提升其系统编程能力、复杂问题解决能力及团队协作能力方面均取得显著成效,并在学科竞赛成果上获得有力印证。本研究为计算机核心课程的“课赛融合”改革提供了具备实证支持的系统性范式。
摘要: 在产教融合视域下, 针对传统单一教学模式导致的学生个体差异与产业需求失配的瓶颈问题, 本研究在单片机课程实践教学中构建“三维三体”课程框架、分层教学方法及相应的课程评价体系。教学实践注重发挥双师型教师对课程的主导作用, 并将企业需求引入课程内容建设与项目式驱动教学。实证结果表明, 本研究构建的“三维三体”分层体系显著提升了学生的工程实践能力与竞赛获奖率, 并为地方本科高校单片机类工科课程的教学转型提供了可操作、可量化的范式参考。
摘要:为破解应用型本科院校数据结构课程理论抽象、实践脱节等教学困境,本研究设计并实践了一种人工智能赋能的教学创新模式。该模式以“智能诊断”为起点,以“个性化学习”与“人机协同实践”为核心路径,最终实现“数据驱动评价”的教学闭环;详细设计了智能教学平台、生成式AI工具及学习分析技术在课程各环节的具体实施方案。本文以西安航空学院计算机科学与技术专业2023级学生为研究对象,开展教学实践,采用对比实验、问卷调查及学习行为数据分析等方法验证本文所提教学模式的有效性。实验结果和多维数据分析表明,该改革模式在提升学生算法设计与工程实践能力方面具有较为显著的效果,并在一定程度上促进学生自主学习行为的形成。研究结论可为相关教学改革提供理论依据与实践启示。
摘要: 针对 AI 时代学生在学习中过度依赖 AI 工具, 导致自主思考能力弱化、基础知识掌握不扎实的问题, 结合期末阅卷实践观察, 构建“基础筑基-竞赛驱动-AI 跃升”三阶筑能教学模式。该模式涵盖三个维度: 其一, 在筑基阶段, 深度融入《易经》等中华优秀传统文化元素以创设情境, 激发学生学习兴趣的同时实现思政教育的无声融入, 夯实底层理论基础; 其二, 在竞赛阶段, 以学科竞赛为抓手激发学生探究欲, 重塑学生独立解决复杂工程问题的内驱力; 其三, 在跃升阶段, 基于扎实的代码基础, 引导学生合理利用 AI 工具赋能企业级项目开发。该模式能有效规避学生“前期陷入技术依赖陷阱、后期面临工程实践脱节”的困境, 为培养适应智能时代需求的高素质技术技能人才提供可行的路径参考。
摘要:作为计算机类专业的核心基础课程,离散数学以其内容抽象与逻辑严密见长。在传统以知识讲授为主导的教学模式中,价值引领往往难以寻找切入点,从而与专业知识教学形成“两张皮”的割裂状态。为破解这一困境,本研究将混合式教学模式引入离散数学课堂,对教学全流程实施系统性重构。在此基础上,构建以“思政元素系统化挖掘”为基石、以“教学流程闭环化设计”为主线、以“评价机制多维化重构”为支撑的三位一体课程思政融合路径。两轮教学实践结果表明,该路径有助于提升学生学习投入与课程思政相关内容的接受度,并在一定程度上促进其综合能力发展,为理工科专业基础课程思政建设提供可操作的理论依据与实践参考。
摘要: 人工智能(Artificial Intelligence, AI)技术在各行各业中的深度渗透重塑了计算机行业生态,对高校计算机专业应用型人才培养提出复合型、实战型能力要求。针对课程滞后、融合不足等痛点,构建了以AI原生能力为核心的“五维一体”培养新范式:1)以AI原生能力为导向重构培养体系;2)构建AI赋能的自适应闭环学习模式;3)打造虚实融合的跨域项目制育人平台;4)培育AI驱动的全链条双创生态;5)塑造人机协同的师资发展新模式。上述理念以AI赋能和跨学科融合为核心,围绕理论、实践与创新构建三维教学体系,实现从“传授AI技术”到“培育AI时代核心能力”的转型,为信息技术产业输送兼具知识、能力与素养的高质量应用型人才,助力我国人工智能领域蓬勃发展。
摘要:针对计算机类课程教学中思政元素融入困难和体系化不足的问题,本文提出一种大语言模型驱动的课程思政案例智能推荐方法。通过整合培养方案、教学大纲等教学数据,构建覆盖课程知识点与思政元素的知识图谱,并依托大语言模型的语义理解与生成能力,自动推荐契合教学场景的思政案例,从而提升课程思政教学的系统性与契合度。在教学过程中,该方法能有效减轻教师备课压力,为高校课程思政的高质量建设提供了一种智能化、体系化的技术解决方案与实践范式。
摘要:为应对大数据产业对应用型人才的迫切需求,破解地方本科院校在人才培养中存在的“产教脱节”“供需错位”等难题,本研究旨在构建并验证一套政校企协同育人新模式。该模式以“三重螺旋”理论为指导,通过构建“三位一体”的协同育人平台,实施“以赛促教、训赛对接、赛创融合”的实践教学路径,系统整合了政府、高校和企业的资源优势,旨在培养高素质应用型大数据人才,为地方本科院校深化产教融合、服务区域经济发展提供大数据人才培养创新模式的参考。
摘要:为服务国家与区域产业发展战略,应对新质生产力对高素质技术技能人才提出的新要求,本研究聚焦于大数据技术专业“岗课赛证+思政融通”人才培养模式的构建与实践。该模式以新质生产力为引领,将“岗课赛证”进行系统整合,并以思政教育作为价值主线贯穿育人全过程。在具体实施中,围绕“五金建设”开展综合改革,构建了“四链”有机衔接的育人生态。实践表明,该模式显著增强了人才培养与产业需求的契合度,为职业院校服务区域发展、培养紧缺复合型人才提供了可复制、可推广的路径。
摘要: 针对传统航空维修教学中存在的安全性风险、经济成本高昂及设备场地局限等问题,本研究设计并实现了一套基于虚拟现实(VR)技术的波音737客舱拆装与维修教学系统。该系统以校内1:1还原的波音737模拟机舱为基准,综合利用3ds Max、RealityCapture进行高精度三维建模,并基于Unity3D引擎与SteamVR、VRTK等插件构建高度沉浸式的虚拟仿真环境。通过HTC VIVE设备实现人机交互,系统集成客舱结构认知、座椅与餐车隔墙标准化拆装流程训练、突发火情应急演练及理论与实操考核等模块。应用表明,该系统能有效降低教学成本,可将单次培训成本降低约40%,训练效率提升30%以上,同时操作错误率下降约25%,显著规避实操风险,提升培训效率与规范性,为航空维修人才培养提供了一种创新、安全且高效的方案,具有广阔的应用前景。
摘要: 基于 COMET(Competence Measurement) 模型构建包含功能性能力、过程性能力与整体设计能力三个维度的职业能力测评框架,选取湖南省3所不同类型高职院校软件技术专业学生为样本开展实证评估。统计结果显示,学生在功能性能力与过程性能力维度表现良好,整体设计能力发展滞后,达标率不足四成。分析结果表明,制约学生职业能力提升的核心因素包括三个方面:学生内生动力不足、高阶项目训练衔接缺失以及教师企业级项目实践能力不足。研究据此建议从激发学生内生动力、保障学生真实项目有效参与时长以及提升教师企业级项目实践能力等方面入手破解现有问题,为湖南省高职软件技术教育教学改革提供实证依据与理论支撑。
摘要:为应对人工智能时代日益严峻的网络安全挑战,破解高校网络安全人才培养中存在的“专创分离”、理论与实践脱节等问题,本研究以网络与信息安全课程为例,旨在构建并实践一套“专创融合”的系统性育人路径。该路径以培养学生的创新意识与工程实践能力为核心,通过重构跨学科、项目式的教学内容,构建“四位一体”的混合式教学手段,拓展线上线下联动的立体化学习空间,并建立全过程导向的多元化课程评价机制,形成了一个完整的教学闭环。研究表明,通过将真实的企业项目与案例深度融入教学全过程,该模式有效提升了学生的技术应用能力、创新创业素养及行业适应力,为新工科背景下的网络安全课程改革提供了可推广的实践范式。
摘要: 针对高职院校数字治理中的系统不互通、数据不共享、效能不显著的“数字堆叠”困境,本文基于《中国高职院校治理现代化报告(2024)》的案例与相关文献,构建包含治理主体、治理价值、治理对象、治理规制与治理效果五个要素的分析框架,系统揭示高职院校数字治理在多元协同困难、育人价值遮蔽、数据孤岛固化、制度供给滞后与评价反馈失灵等方面的现实问题。在此基础上,本文从《报告》案例实践中提炼出适应性整合路径,提出应通过凝聚价值共识、创新主体协同机制、构建数据赋能闭环、建立智慧风控体系及推动循证决策,实现从数字堆叠到生态重构的治理跃升,同时为高职院校迈向数智化治理提出系统性建议。
摘要: 针对新教改背景下高职计算机网络课程存在的教学内容滞后、方法单一、产教脱节等问题,本文提出以“岗课赛证”融通为核心,从重构教学内容、革新教学方法、完善实践体系、强化师资队伍、优化评价机制五个维度进行系统性改革。该路径通过引入项目驱动式教学、深化产教协同育人、构建“双师型”团队及实施多元技能导向评价,以期破解传统教学模式的困境,提升学生岗位核心能力,为培养符合产业需求的高素质网络技术技能人才提供实践方案。
摘要:在教育部“五金”概念与职教“铜腰”定位背景下,兼具“五术”的“金师”是产教融合与技能人才培养的核心。当前职业教育还存在教师实践能力、数智素养不足,校企合作表面化等问题,导致教学与产业脱节,软件领域学生难以接触真实开发场景。本研究以粤西某高职院校软件专业为样本,构建“教学实施力、技术应用力、社会服务力”三维模型,提出校企双向流动、“1+1+N”团队等培育路径,旨在打破产教壁垒,推动教师由“双师”向“金师”质变,支撑职教赋能产业。
摘要:为破解计算机导论课程传统答疑模式存在的时空限制与个性化不足等问题,本研究设计并实现了一套基于检索增强生成(RAG)的课程智能答疑系统。该系统以建构主义学习理论为指导,构建“预设知识—自主探究—即时反馈”的人机协同教学闭环。技术上,利用AnythingLLM平台整合课程教材、课件等多元异构资源构建专属知识库,并以Deep-Seek大语言模型作为推理引擎,实现即时、精准且有据可查的个性化答疑。在一个学期的教学实证中,与传统答疑模式的对照班相比,使用该系统的实验班学生满意度显著提升,教师答疑负担有所减轻。研究证实,基于RAG的智能答疑系统是提升学生自主学习效能、推动教学模式向“以学生为中心”转型的一条有效技术路径。
摘要:为应对半导体产业对高素质技术技能人才提出的迫切需求,破解人才培养与岗位需求脱节的现实困境,本文立足于职业教育“岗课赛证”融通理念,以机器视觉课程为实践载体,设计并实施了一套以“晶圆表面缺陷智能检测”为载体的教学项目。项目深度融合半导体制造中的典型真实工作任务,构建了“基础认知→核心技能→综合创新”三阶递进的教学路径。通过项目驱动、任务引领的方式,使学生系统掌握从硬件选型、图像处理算法设计到系统集成调试的全流程技能。实施结果表明,该模式有效提升了学生的工程实践能力和复杂工程问题解决能力,为同类专业课程改革提供了可借鉴的范例。