摘要: 针对复杂工业工况下轴承故障特征提取困难、传统诊断模型精度不足及实时性较差等问题,本文提出一种融合时频特征与多尺度时间卷积网络(Temporal Convolutional Network, TCN)的智能故障诊断方法。该方法首先利用快速傅里叶变换(Fast Fourier Transform, FFT)提取原始振动信号的频域特征,并与时域信号共同构成双通道输入;随后引入多尺度注意力机制,对双通道特征进行自适应加权,增强关键故障频带的特征响应并抑制噪声干扰;最后通过TCN挖掘特征序列间的长时依赖关系,实现轴承故障类型分类与损伤程度评估。基于凯斯西储大学(Case Western Reserve University, CWRU)轴承数据集的实验结果表明,在十分类任务中,该方法的测试集准确率达到99.72%,并具有较快的收敛速度和较强的抗噪声干扰能力,整体性能稳定。
摘要: 针对短期风速预报中传统模型多采用单一高斯噪声假设,难以准确刻画实际观测误差复杂分布的缺陷,本文提出了一种基于高斯-拉普拉斯混合噪声的支持向量回归(SVR)模型。该模型将观测噪声建模为高斯与拉普拉斯分布的凸组合,利用最大期望(EM)算法对混合比例和尺度参数进行自适应估计,并通过交替优化策略实现回归函数与噪声参数的联合求解。基于某内陆风电场全年10 min平均风速数据的多步长预报实验(提前10 min至2 h)表明:与高斯SVR模型相比,该模型的均方根误差(RMSE)平均降低约9.8%,决定系数(R2)平均提升约6.8%,且在高风速区间的改善幅度高达14.6%。该模型通过数据驱动自适应学习误差结构,无须预设噪声分布形态,为复杂气象条件下的短期风速精准预报提供了一种灵活且鲁棒的建模途径。
摘要:为应对室内空气质量监测的多维度与实时性需求,本研究设计并实现了一套多参数实时监测与联动控制系统。该系统以STM32F103C8T6为核心控制器,集成了一氧化碳、甲醛、 PM2.5、温湿度及光照强度五类传感器,通过ESP8266模块与OneNET云平台实现无线数据通信。系统构建了OLED本地屏、Web网页、手机App及云平台的“四端协同”监控体系,实现了数据的同步可视化与远程交互。通过预设阈值报警机制,系统能自动触发声光报警并联动风扇等设备进行空气调节,形成了“监测—预警—调控”的自动化闭环。测试结果表明,该系统响应灵敏、数据准确、控制可靠,为智能家居、办公楼宇等场景提供了一套低成本、高可靠性的室内环境智能管理解决方案。
摘要:随着大数据与人工智能技术的快速发展,机器学习已成为推动社会智能化进程的关键工具。然而,机器学习模型固有的“黑箱”特性导致其决策过程缺乏透明性,制约了其在高风险领域的应用信任度,使模型的可靠性与可信度面临挑战。因此,提升机器学习的可解释性已成为当前该领域的重要研究方向。本文构建了包含局部可解释性、全局可解释性、全局代理与规则提取可解释性、大语言模型可解释性的四维分类框架,系统剖析了梯度分析、扰动探测、SHAP、LIME、知识蒸馏及思维链等主流方法的基本原理与适用边界。在此基础上,进一步探讨了机器学习可解释性技术面临的主要挑战,并对未来研究方向进行了展望,以期为黑盒模型解释方法的选择与应用提供参考。
摘要: 智能座舱系统开发中, 硬件平台异构与用户需求多样化使多车型适配成为行业核心挑战。传统开发模式因核心业务与外部依赖深度耦合, 存在适配成本高、周期长、维护复杂等问题。为此, 本文提出一种结合洋葱架构、领域特定语言 (Domain Specific Language, DSL) 解释器与事件驱动机制的混合方案: 洋葱架构实现核心与外部依赖分层解耦; DSL 解释器支持业务编排, 适配硬件异构与需求多变; 事件驱动机制深化模块解耦, 提升系统弹性。实践表明, 该方案显著降低了多车型适配成本, 提升了系统的可移植性、可维护性与可扩展性, 并为大语言模型 (Large Language Model, LLM) 等人工智能技术的集成提供了架构支撑。
摘要:随着生成式人工智能的快速发展,扩散模型在从文本到图像的生成领域表现出色。本文构建了基于太乙中文扩散模型的建筑图像生成实验框架,系统评估了去噪迭代步数、批量生成数量、随机种子及负面提示词等四种超参数对生成图像语义一致性与视觉保真度的影响。实验以中国古代宫殿、未来科技建筑和童话风格建筑为对象,结果表明:去噪步数与生成质量呈先升后趋于饱和的非线性关系;随机种子能有效控制风格倾向与可复现性;负面提示词可精准抑制不期望的视觉特征。本文验证了太乙模型在中文建筑术语的语义理解上表现优异,为建筑概念设计提供了技术支撑。
摘要:针对装配式建筑外墙红外图像在传热区域分割中精度较低、特征保留不足的问题,提出一种基于K均值(K-means)优化的改进高斯混合模型(K-GMM)分割算法。该算法结合外墙非均匀传热物理规律,确定最佳聚类数K=3,分别对应外墙接缝区域、接缝影响区域和传热均匀区域。通过引入K均值聚类对高斯混合模型(Gaussian Mixture Model,GMM)的初始参数进行优化,构建“聚类初始化—参数适配—迭代优化—图像分割”的分割机制。在预处理阶段,本文融合非局部均值滤波与加权平均灰度化策略,以抑制噪声并增强关键特征。实验结果表明,与OTSU多阈值算法及传统GMM算法相比,所提K-GMM算法在峰值信噪比(Peak Signal-to-Noise Ratio,PSNR)、结构相似性(Structural Similarity,SSIM)等评价指标上表现更优,能够较准确地划分三类外墙传热区域,为装配式建筑非均匀传热的量化评价提供算法支撑。
摘要:为破解传统高校学生管理模式中存在的行为感知滞后、风险识别主观、干预措施“一刀切”等系统性难题,本研究设计并实现了一套基于人工智能与大数据技术的大学生行为分析预警管理平台。该平台构建了一个多模型协同的智能分析内核,融合长短期记忆网络(LSTM)以捕捉个体时序行为动态、图神经网络(GNN)以挖掘社交关系结构,以及Transformer模型以实现多模态特征的深度聚合。平台通过构建“行为模式识别、趋势演化分析、潜在风险预测、个性化预警干预”的闭环管理流程,旨在实现从“被动响应”到“主动预防”的学生事务管理方式的转型。平台集成测试与功能验证结果表明,其各项性能指标均达到设计预期。本研究为构建数据驱动、精准个性化的高校智慧教育治理体系提供了理论框架与可行的技术蓝图。
摘要:针对卷积神经网络(Convolutional Neural Network, CNN)在捕捉全局结构信息方面存在局限的问题,本文提出一种CNN与自注意力机制深度融合的识别模型。该方法在卷积层间嵌入自注意力机制模块,利用其全局感受野特性增强对数字笔画空间关系的建模能力。实验结果表明,该模型在公开的MNIST数据集上的准确率达98.84%,相比传统CNN模型具有更强的特征提取能力和泛化性能。
摘要:对医学影像资料进行快速、精准识别是脑部肿瘤早期诊断的关键。本文提出一种基于YOLOv12与AI大模型协同的医学影像脑部肿瘤智能检测系统。该系统通过设计多模态输入处理框架,实现对静态医学图像、医学影像序列和实时影像流的多模态分析、检测与诊断,并内嵌AI大模型模块,将检测结果实时转化为辅助诊断报告。实验基于Roboflow平台公开的脑肿瘤影像数据集,结果显示,模型mAP@0.5增幅达121.5%,且能够生成结构完整的辅助诊断报告,验证了该协同方案的有效性与临床应用潜力。
摘要:近年来城市居民的噪声污染投诉日益增多,但噪声投诉数据多源异构、时空关联强的特点导致噪声投诉的准确分析和有效治理的难度加大。该文提出一种基于WebGIS、前后端分离和文档数据库的城市噪声投诉时空分布可视化系统。系统构建了基于MongoDB的非结构化投诉文本数据存储和分析模型,实现了采用高德基于位置的服务(Location Based Services,LBS)的海量投诉数据动态地图渲染;采用RESTful接口实现系统前后端分离,提高了系统的可用性、可扩展性和可维护性。该系统实现了海量投诉数据的快速响应与多维时空分析,帮助用户挖掘公众投诉这一社会传感器的数据价值,为城市声环境质量的改善提供数字平台支撑。
摘要:随着互联网信息的爆炸式增长,个性化推荐系统已成为提升用户体验和增强网站黏性的关键技术。本文基于矩阵分解的Funk-SVD算法,设计并实现了一种适用于Web网站的个性化推荐系统。首先阐述了推荐系统的研究背景、技术演进及研究动机;其次,系统阐释了Funk-SVD算法的数学原理与推荐流程;然后,详细阐述了Funk-SVD在Web推荐系统中的设计与实现方法,包括数据预处理、模型训练和推荐生成;最后,通过实验验证了该算法的有效性。实验结果表明,基于Funk-SVD的个性化推荐系统能够显著提高推荐准确率和用户满意度。
摘要: 在数字化浪潮席卷下, 现代企业账户管理环节普遍面临身份管理孤岛、安全策略不易统一、审计追索困难等挑战, 不利于企业的高效发展。为解决此问题, 本文提出一种基于4A框架的账户认证授权管理系统方案。该系统主要由账户管理、认证管理、授权管理、审计管理、访问控制服务、数据同步服务6个部分组成。本文结合账户管理系统的实际需求, 对系统框架的主要部分进行设计。通过系统功能测试可知, 该系统运行符合预期要求, 可有效解决企业异构应用系统环境下的身份与访问管理难题, 保障企业账户系统安全运行。
摘要: 针对公立医院绩效核算中因考勤数据复杂、规则多变而导致的手工处理效率低下、极易出错等问题,本研究通过深入剖析考勤与绩效核算的业务逻辑,设计并实现了一套基于Python的自定义规则引擎系统。系统包括考勤数据清洗、考勤规则解读、规则库管理、人事对照关系维护等核心模块。系统能够自动识别并拆分包含多科室出勤、多类型假期及特殊政治任务等复杂情况的考勤记录,将考勤数据精准映射至绩效核算单元。该系统的应用提升了数据处理效率与准确性,为医院绩效管理提供了可靠的技术支撑。
摘要:为了解决传统体育赛事预约流程烦琐、信息同步滞后及资源管理低效等问题,本研究设计并实现了一套基于Spring Boot与Vue3的体育赛事预约系统。该系统采用前后端分离架构,前端利用Vue3构建响应式用户界面,后端通过Spring Boot提供RESTful API服务。核心创新在于设计并实现了“预约+抽签+候补”的公平性票务分配机制,以应对高并发场景,并通过“线上预约—支付—电子票—线下实名制核验”构建了全流程闭环管理。系统功能涵盖赛事管理、观众管理、订单支付与智能验票等模块。实践表明,该系统为群众性体育赛事的信息化管理提供了稳定、高效、可扩展的解决方案。
摘要:卫生健康统计数据是重要的战略资源,做好数据开放共享工作,能够为医疗资源优化配置、公共卫生治理效能提升提供有效支撑。目前,我国卫生健康统计数据已经在多个场景中应用,并取得一定成效。本文分析了卫生健康统计数据的内涵以及开放共享应用场景,从多元主体协同视角,提出了卫生健康统计数据开放共享体系的构建策略,以期为卫生健康统计数据的开发利用提供参考。
摘要: 在数字化浪潮席卷下,云计算已成为信息技术领域的核心驱动力。虚拟化技术作为云计算的关键使能技术,通过实现物理资源的逻辑抽象与池化,为构建高效、弹性、安全且成本可控的云平台资源管理体系提供了有力支撑。本文系统阐释了虚拟化技术的核心原理,深入剖析了其在资源池化、动态调度与弹性伸缩等方面的关键作用机制,并结合亚马逊AWS、阿里巴巴等应用案例,分析了集中部署、负载均衡、动态优化等应用策略。研究表明,虚拟化技术可将企业服务器利用率从不足20%提升至75%以上,显著降低运营成本,为云计算产业的可持续发展奠定了坚实基础。
摘要:针对低资源神经机器翻译中双语平行语料匮乏导致的模型过拟合与特征对齐困难问题,本文提出一种基于多粒度特征融合的参数高效迁移学习方法。以印尼语—马来语近亲语言对为例,在预训练 Transformer 模型的基础上,设计一种包含局部卷积分支与全局语义分支的融合适配器(Fusion Adapter)。该模块利用一维卷积捕捉局部形态学特征,利用非线性激活保留全局语义上下文,并通过可学习的门控机制动态调节两类特征的融合权重,实现了源域知识向目标域的高效迁移。实验结果表明,在仅有 5 000 句训练数据的极端低资源场景下,本文方法相较于全量微调基线提升了 2.65 个 BLEU 点,并有效缓解了灾难性遗忘问题。案例分析进一步表明,该模型在应对多形态语言复杂词缀变体时具有较好的鲁棒性,可为低资源语言翻译提供新的技术思路。
摘要: 当前,高职院校普遍面临校务信息分散、师生重复咨询率较高以及办事指南检索效率低等问题。为破解上述难题,本研究依托大数据技术,构建了适配校园场景的智能知识库。该知识库有效整合了校内行政办事指南、师生高频问答与政策文件等核心资源,为校园数字化治理提供了新路径。本文以高职院校自建智能知识库为研究对象,围绕校内标准化办事流程、师生高频咨询问题、教务管理、学生服务、后勤保障与校企合作等核心知识资源,分析知识库在数据采集、清洗、结构化存储、语义匹配与智能推送等关键技术中的应用,并结合高职院校管理特点,提出了建设流程、运维机制以及优化策略。实践表明,基于大数据的校园智能知识库可有效整合碎片化校园知识,为高职院校数字化转型与智慧校园建设提供可复制的实践方案。
摘要: 异地中心双活业务通过跨地域数据实时同步保障业务连续性。本研究围绕数据同步技术架构展开,涵盖存储、数据库与应用层同步模式,以及同步、异步等复制策略。关键技术包括基于日志的同步、一致性协议与冲突解决机制、网络延迟优化及容灾切换机制,并通过自适应策略、轻量化协议及安全机制进行性能优化。实验表明,优化系统显著降低同步延迟与故障恢复时间,提升吞吐量与资源效率,为高可用跨数据中心业务部署提供有效技术支撑。
摘要:为解决无线局域网(WLAN)协议原理抽象难懂的问题,本研究设计并实现了一套基于eNSP的综合性WLAN实验。实验借鉴考研真题网络拓扑,在eNSP环境中搭建了包含交换机、接入控制器(Acess Controller,AC)、路由器及无线终端的WLAN场景。通过对各网络设备进行系统配置,实现了网络的互联互通。核心环节使用Wireshark工具对DHCP、CAPWAP及802.11/以太网帧转换等关键协议的交互过程进行抓包与深度分析。实验结果直观地揭示了WLAN中多协议协同工作的内在机制。本研究不仅为WLAN教学提供了一个可复现的深度实验案例,还有效提升了学生分析与解决复杂网络工程问题的能力。
摘要:随着计算机网络向分布式、异构化、动态化演进,传统集中式管控模式面临严峻挑战,本研究构建了一套基于多智能体技术的分布式协同管控优化策略框架。通过系统剖析多智能体在赋能节点自主决策、支撑跨域资源适配等方面的核心作用,精准定位了当前协同管控中存在的四大关键瓶颈,本文创新性地提出了一套四维一体的综合优化策略,为提升计算机网络分布式管控的自主性、适配性与高效性,提供了系统性的理论框架与技术路径。
摘要:为了应对高校服务器技术实训中硬件资源短缺、环境搭建复杂、国产化适配不足等问题,响应信息技术应用创新(以下简称“信创”)产业发展战略,本文提出一种基于openEuler操作系统与OpenStack云架构的实训云平台设计方案。该方案充分利用了openEuler在高可靠性、安全性及国产硬件生态兼容性上的显著优势。同时,结合OpenStack强大的虚拟化资源池与自动化管理能力,本文构建了一个高内聚、低耦合且支持弹性伸缩的私有云实训环境。应用实践表明,该平台显著提升了高校实训教学的灵活性、效率与质量,为培养符合产业需求的高素质云计算人才提供了坚实的技术支撑,同时为信创生态在教育领域的落地探索了可行路径。
摘要:高职院校的教学科研与日常管理高度依赖校园网络。随着信息化建设深入推进,网络规模持续扩大,应用场景不断增多。故障频发,处置难度上升,网络信息管理工作面临严峻挑战。本文从网络信息管理视角出发,结合高职校园网络运行特点与管理实际,系统梳理网络架构现状与故障类型,明确故障处置的核心要求。在此基础上,构建科学适用的故障诊断体系,优化分级处置标准与规范化流程,建立多部门协同保障机制。该研究形成了适配高职场景的网络故障全流程管理方案。这一方案可为高职院校提升网络运行稳定性、强化网络信息管理能力、保障教学管理有序开展提供实践路径。
摘要: 针对传统台灯功能单一、智能化程度低及无法自适应调节照度等问题,本文设计并实现了一款基于STM32微控制器与ESP8266Wi-Fi模块的物联网智能台灯系统。该系统集成了温湿度采集、环境光照检测、人体红外感应、超声波测距及OLED状态显示等模块。通过多源传感器数据融合,系统能够根据环境光强与人体存在状态自动调节LED照明亮度,并在用户用眼距离低于安全阈值时触发声光报警;同时,借助机智云(Gizwits)物联网平台,实现了移动端App对台灯状态的远程监测与控制。测试结果表明,该系统运行稳定、响应迅速且功耗较低,有效克服了传统台灯交互性差的缺陷,在智能家居照明与视力健康防护领域具有较高的应用推广价值。
摘要: 针对传统垃圾分类方式存在的人工依赖性强、分类效率低及易受主观因素影响等问题,本文提出并设计了一种基于多传感器融合与机器视觉的智能垃圾分类分拣系统。该系统以STM32为主控核心,在K210视觉模块中部署经轻量化处理的胶囊网络(CapsNet)模型进行图像特征提取与分类,同时融合LD3320语音识别模块实现人机交互。系统外围集成了超声波、红外对射及MQ-2烟雾传感器,以实现满溢预警与火灾自动监测,并由SG90舵机完成最终的机械分拣。测试结果表明,该系统的图像识别平均准确率达到90%,语音识别成功率达98%,且安全监测模块响应可靠,有效提升了垃圾分类设备在家庭、校园及公共场景中的智能化水平与实用性。
摘要:本文以深度学习模型在数字电子电路故障诊断中的适配性为研究核心,通过梳理数字电子电路的类型划分、故障表现特征及传统诊断方法的技术短板,继而阐述深度学习模型的基本工作原理及典型模型的技术特性,并从数据层面、模型结构层面及诊断任务层面(故障类型判别、故障定位、故障预测的适配策略)展开深度分析。深度学习可依托自主特征提取能力、复杂非线性关系拟合能力及持续学习能力,有效弥补传统诊断方法的技术缺陷,为数字电子电路故障诊断提供高效技术方案;本文同时明确了模型应用过程中需针对性优化的关键方向,为相关技术的工程化落地提供了一个系统性的“数据—模型—任务”三层适配理论框架与实践参考。
摘要:本文针对小学信息科技课程中学生系统化工程思维与跨学科问题解决能力培养的实践需求,设计并实施了一个以“智能晴雨晾衣架”为核心的实践项目。研究以Micro:bit开源硬件为核心控制器,集成了雨滴传感器模拟输入模块与舵机执行输出模块,构建了一个完整的“感知—决策—执行”闭环自动控制系统。同时,本文结合项目式学习(PBL)方法论,系统论述了如何将复杂的技术概念分解为符合小学生认知水平的探究任务,并通过异质分组、迭代调试、跨学科知识整合等教学策略,有效提升了学生的计算思维、硬件工程能力与系统性调试技能。实践结果表明,该项目不仅成功实现了预定的智能收衣功能,还在技术层面验证了基于低成本开源硬件构建简易智能家居系统的可行性,在教学层面则为小学信息科技课程开展深度技术实践与工程启蒙教育提供了可复制的范式。
摘要: 气动控制凭借其高功率密度、内在柔顺性及强环境适应性, 在柔性机器人领域展现出显著的应用潜力。针对气动软体执行器固有的非线性特性及多模块协同控制对高精度、抗干扰操控性能的制约, 本研究提出了一种融合气动动态调控与摩擦优化的多模块自适应柔性驱动器系统, 通过创新设计柔性球体驱动器与多指协同结构, 实现了包覆式与夹持式抓取模式。本文结合柔性电子、智能传感与自动控制等多学科技术, 构建了柔性材料应力应变动态拟合模型。该模型采用模块化关节设计嵌入气动伺服控制单元, 实现了多模块间力—位参数的实时动态调节。实验验证表明, 该系统可完成多类非结构物体的无损抓取, 抓取成功率及操作效率得到了提升, 为柔性机器人在精密制造、医疗辅助等领域的应用提供了关键技术支撑, 助推新质生产力发展。
摘要: 警务技战术实战训练是提升公安队伍战斗力的核心环节,传统训练模式面临三大困境。虚拟仿真技术凭借沉浸性、交互性与构想性,为破解上述难题提供了创新路径。本文系统探讨了该技术在警务训练中的应用现状及系统设计框架,构建单警技能、多警种协同、指挥决策、个性化自适应四类递进式应用模式,并分析当前技术成本、建模效率、沉浸感、标准化等核心挑战与未来发展趋势。研究表明,虚拟仿真技术推动了警务训练从“经验驱动”到“数据驱动”的范式革命,其核心价值在于构建“高强度、低风险、高可控、可量化”的现代化训练体系。
摘要:馆藏数字化是高校图书馆建设与发展的重要趋势,但数字复本的高效利用与图书版权保护之间存在显著矛盾。本文首先分析我国高校馆藏数字化的现状及版权使用的法律界限,剖析传统数字复本在使用中面临的难以回收、传播不可控等核心痛点。在此基础上,本文提出一种基于“电子书包”概念的数字资源管理系统。该系统整合借阅权限认证、防复制、防截屏及限时回收等功能,从技术层面保护著作权人的合法权益。实验与应用测试表明,该系统不仅能够显著提升高校师生使用数字馆藏的便捷性,还能够有效平衡版权保护与知识共享之间的关系,具有较高的工程应用价值。
摘要:随着健康管理类 App 市场的持续扩张,用户对界面体验的情感需求日益凸显。本文从技术实现角度探讨情感化 UI 设计在健康管理类 App 中的应用价值,通过分析当前设计中存在的数据可视化情感编码缺失、交互反馈资源错配、个性化算法局限等痛点,提出针对性的改进策略。研究表明,构建情感化数据编码体系、AI 驱动的反馈引擎、优化个性化渲染算法及建立情感-功能适配机制,能够有效降低用户认知负荷,增强操作流畅度,提升健康行为的持续性。研究成果为健康管理类 App 的情感化 UI 设计提供了可落地的技术路径与实践参考。
摘要:随着高分辨率视觉数据的快速增长,传统无损压缩算法主要依赖手工启发式规则,压缩率已趋于性能饱和。近年来,无损压缩领域正经历从启发式算法向深度密度估计的范式转变。本文聚焦“模型表达力与推理效率的权衡”这一核心问题,系统综述基于深度学习的无损图像压缩技术。首先,阐述以自回归Transformer为代表的序列模型,其通过长程上下文建模逼近熵极限;其次,探讨以流模型与变分自编码器为核心的并行架构,重点分析其在吞吐量方面的优势;最后,剖析扩散模型这一新兴范式,论述其通过迭代精练实现高保真密度估计的机制。本文同时讨论基于缩放定律的大语言模型与数据压缩之间的统一性。研究认为,尽管基础模型展现出“通用压缩”的潜力,但迭代采样带来的高延迟与高计算成本仍是当前主要瓶颈,也是阻碍此类模型在实时无损图像压缩场景中应用的关键因素。
摘要:人工智能与教育的深度融合,是推动教育数字化转型的重要力量。在高职课堂环境中,学生注意力分散及异常行为时有发生,传统人工监管难以实现全时段、精细化的教学管理。为此,本文提出一种级联检测与分类架构。首先,引入坐标注意力机制CA与加权双向特征金字塔网络BiFPN优化YOLOv8,采用改进后的YOLOv8目标检测算法进行学生目标检测,以缓解密集遮挡场景下的漏检问题;其次,利用HardSwish激活函数与大卷积核改进ShuffleNetV2,并使用改进后的ShuffleNetV2模型进行学生行为分类,实现轻量化、高效的行为识别。将改进后的YOLOv8与ShuffleNetV2结合后进行实验,结果表明,改进后的YOLOv8模型 mAP50 由0.867提升至0.908,提高了4.1个百分点;改进后的级联模型目标检测准确率达到98.08%,分类模型准确率达到98.33%,FPS达到37.81。通过对学生课堂行为进行识别与分析,教师可以直观了解学生的课堂行为状态,并据此探索更有效的课堂管理策略,从而提升课堂教学效果,助力教育数字化转型。
摘要:随着生成式人工智能(AI)在企业办公场景的广泛应用,其在提升工作效率的同时也带来了新型数据泄露风险,工作者在智能化场景下办公可能会无意中导致数据外泄。本文对真实的数据泄露风险案例的分析表明,企业必须通过系统化措施来降低数据泄露风险。因此,本文构建了风险评估模型以及综合防护体系,旨在为企业实施AI数据安全治理提供一定的理论参考。
摘要:高等教育数字化发展正从简单的工具叠加转向深层的系统重构。概率论与数理统计作为理工科专业基础课程,长期存在理论内容与实际应用脱节、定理和公式难以直观呈现随机现象统计规律、传统教学评价反馈滞后等问题。针对上述教学痛点,本文提出一套基于大数据技术、旨在提高学生学习兴趣与增强统计分析能力的数字化教学创新方法。该方法包含“预习激活、课堂探索、课后实战”三步递进式数字化互动教学环节,并结合中心极限定理教学内容开展课堂数字化教学案例分析。实践表明,交互式动态面板能够降低学生理解课程内容的难度,强化学生的统计分析能力;同时,课程评价方式由侧重考试结果转向关注学习过程。上述实践可为高校数学课程数字化改革提供参考。
摘要:软件需求工程教学面临理论抽象、实践情境缺失及能力评价难等挑战,难以支撑工程教育认证要求。本研究基于成果导向教育(Outcomes-based Education, OBE)理念,以学生预期学习成果为核心开展反向设计。依托Dify低代码平台,本研究构建了由大语言模型(Large Language Model, LLM)驱动的多智能体教学辅助系统,探索了一套新型的教改模式。研究首先依据认证标准重构了清晰可衡量的课程学习成果(Course Learning Outcomes, CLOs),进而基于CLOs反向设计了包含模拟用户、导师及评审角色的多智能体系统并实现工作流编排,最后构建了建设性对齐的教学活动与过程性评价体系。实践表明,该模式有效重塑了工程实践环境,课程核心成果(如需求规约与验证能力)达成度跃升至0.85;同时,通过全流程人机交互数据分析,精准定位了分析建模环节的薄弱点(达成度0.72)并启动了针对性持续质量改进(Continuous Quality Improvement, CQI)。
摘要: 针对非计算机专业学生在编程学习中普遍存在自我效能低、计算思维弱、调试能力差等问题,本文构建以“人工设计—AI实现—人工优化—持续迭代”为主线的人工智能(Artificial Intelligence, AI)协同编程教学模式,并提出面向非计算机专业的编程素养分层模型。本文依托跨学科项目案例,通过提示词(Prompt)训练、人机协同调试等手段,引导学生逐步掌握从问题建模到代码生成、从调试优化到跨场景迁移的能力。研究证实,该模式在降低编程门槛、培养跨学科问题解决能力方面具有显著优势,为AI时代的通识编程教育提供了有实证支持的新范式。
摘要: 在教育数字化转型背景下,大数据技术在高校教学中的应用仍存在场景碎片化、数据孤岛明显、主体协同不足等问题。现有研究多聚焦单一场景的技术应用或宏观理论框架构建,对大数据支撑多主体协同教学的内在逻辑与落地模式探讨不足。本文以分布式认知理论和多主体协同理论为基础,分析大数据赋能多主体协同教学的内在逻辑,从教师、学生和管理者三类核心主体的实际需求出发,构建涵盖教学创新赋能、自主学习支持、教学治理优化和协同教学生态构建的高校高质量教学模式体系,并提出分阶段实施路径与风险防控策略。研究认为,多主体协同是释放大数据教学价值的关键前提,技术驱动与多主体协作的有机结合,有助于提升教学过程效率、教学效果质量和教学模式可持续性,可为高等教育高质量发展背景下的教学模式创新提供理论参考与实践借鉴。
摘要: 当前计算机专业课程体系在课程内容更新滞后、课程衔接性不足、实践环节薄弱以及评价方式单一等方面存在突出问题,导致毕业生知识、能力结构难以满足工程教育认证和产业发展的要求。为此,本文以成果导向教育(OBE)理念为核心指导,构建了一套以“逆向设计”为主线的课程体系重构新范式,通过以毕业要求为起点反向推导课程体系、教学实施、达成评价与持续改进,形成完整闭环。本文从通识教育、专业基础、专业核心和专业选修与实践四个模块搭建层次化课程体系,并通过“毕业要求—课程矩阵”明确课程与能力目标的映射关系,提出配套实施策略与保障机制。结果表明,该方案提升了学生的实践创新能力和毕业要求达成度,为应用型高校计算机专业对接工程教育认证标准、实现人才培养与产业需求精准匹配提供了系统性框架与实践路径。
摘要:为提升高校计算机实验室行为规范管理与安全教学的实效性,结合智慧实验室建设需求,本文以四川民族学院计算机实验室为实践场景,开展基于YOLOv8目标检测模型的教学改革实践探索。针对学生低头(BowHead)与转头(Turn-Head)等头部姿态,构建课堂行为检测任务,并将数据采集、标注、训练与结果分析融入课程教学过程,形成“教—学—评—用”相结合的教学模式。鉴于注意力分散和疲劳学习等状态可能诱发设备误操作或课堂管理风险,本文将头部姿态识别作为实验室行为规范管理与安全教学的辅助手段。实践结果表明,该方法能够较为有效地识别学生课堂行为,为实验室规范管理和安全教育提供技术支持,同时提升了学生的课堂参与度、安全意识与工程实践能力。
摘要: 在“双创”国家战略纵深推进与数字广西东融先行示范区建设叠加背景下,地方本科院校凭借其区域服务定位,成为区域计算机类创新创业人才培养的重要阵地,而计算机专业人才的创新创业能力已成为推动区域经济社会高质量发展的关键引擎。本文聚焦地方本科院校在校政企合作模式下存在的创新创业教育与专业教育脱节、资源整合不足等现实问题,以三螺旋理论为核心指导理念,以贺州学院计算机专业为实践样本,通过构建以“利益共同体”为内核的校政企协同育人机制,探索“通识浸润—专业融合—实战孵化”的进阶式培养路径,采用资源整合、实践赋能与成果转化的闭环实施手段,最终构建创新创业教育与专业教育深度融合、育人成效与区域产业需求精准对接的良性育人生态。
摘要:在教育数字化转型与课程思政建设的双重背景下,计算机专业课程需要坚持以立德树人根本任务为导向,实现知识传授与价值引领的深度融合。本文以计算机网络课程为例,探讨教育数字化转型背景下计算机专业课程思政的实践路径,分析教育数字化发展态势以及计算机网络课程思政建设的现状与问题,明确计算机网络课程思政的教学目标。在此基础上,本文构建了“理论浸润—实践内化—评价反馈”的闭环育人体系,以及多元化、全过程的评价体系,以保障思政教育成效。本研究有助于破解理工科课程思政“两张皮”的难题,为培养德才兼备的数字化人才提供了参考方案。
摘要:针对软件工程专业本科毕业设计选题类型单一、跨学科融合不足以及与GIS(地理信息系统)研发领域衔接不足等问题,本文基于新工科建设与卓越工程师教育培养计划2.0的要求,构建了“行业需求驱动+工程规范约束”的跨学科毕业设计教学模式。以气象数据可视化系统开发为实践载体,将GIS二次开发技术与软件工程全流程有机融合,形成集认知拓展、技术训练、工程实践与成果转化于一体的闭环育人机制。实践表明,该方案有助于促进软件工程与GIS领域的交叉融合,使学生明确认识到GIS研发是软件工程的重要领域;相关研究成果获得了省级测绘地理信息优秀论文二等奖1项,并取得了计算机软件著作权登记1项,该本科毕业设计获评为“优秀”等级,促进了学生由单项技术应用能力向复杂工程问题解决能力的提升。
摘要:为响应“三全育人”号召并对接新工科人才培养需求,本文以传感器技术课程为例,探索了专业课程与思想政治教育深度融合的实践路径。针对当前工科课程思政存在的系统性不足、评价机制缺失等问题,本文构建了一套以“三位一体”(知识、能力、素质)为目标,以在线思政资源库为支撑,以线上线下混合式教学为过程,以多元形成性评价为保障的课程思政一体化教学模式。通过深度挖掘课程中蕴含的工匠精神、国家意识、科学伦理等思政元素,并将其融入具体的教学设计与实践,本文开展了系统性的教学探索。初步实践表明,该模式有效提升了学生的专业素养与综合素质,实现了全过程、全方位育人,为新工科背景下的课程思政建设提供了可借鉴的范式。
摘要:在人工智能重塑全球产业格局的时代背景下,高校建设高质量人工智能课程是服务我国新质生产力发展、推进教学改革的重要举措。针对当前人工智能课程存在理论抽象、学生知识迁移能力较弱等问题,本文提出并构建了以案例教学为导向的混合式教学模式。该模式涵盖了学情分析、课程内容开发、课堂交互设计以及教学效果分析四大模块。本文重点探讨了人工智能核心算法的案例设计逻辑,并以“苹果成熟状态预测多层感知机模型”为具体案例,呈现了一个完整的教学链路,包括前置知识铺垫、案例驱动探究、知识深度内化到应用边界拓展等步骤。实践表明,该模式有助于促进学生由被动接受知识转向主动分析问题和解决问题。
摘要:随着 AI 编程工具的普及,其在教育领域的应用潜力愈发凸显。本研究旨在探讨 AI 编程工具 Fitten Code 对职业院校学生 Python 学习成效的影响。研究采用混合方法,追踪 45 名职业院校学生在引入 Fitten Code 前后的学习表现。量化结果显示,班级整体代码正确率由 70% 提升至 72%,组间差异显著:低能力组提升了 33 个百分点,中能力组与高能力组分别下降了 11 个百分点和 18 个百分点。研究表明,该工具在提升代码正确率和任务完成效率的同时,可能抑制学生的深度学习过程,并弱化其调试能力,进而诱发学习依赖。AI 编程工具可视为“双刃剑”,教育者需实施阶梯式工具开放与强化调试教学等分层策略,以实现工具优势与教学目标的有效融合。
摘要: 针对高职 Python 程序设计课程长期存在的知识碎片化、岗课脱节、学情适配不足等问题,本文提出并实践了一套以岗位能力为导向、融合生成式 AI 技术的课程知识体系重构与自适应教学方案。研究采用“人机协同”构建模式,利用大语言模型(Large Language Model,LLM)辅助完成课程知识的结构化抽取与语义对齐,构建了涵盖“语法基础、核心应用、职业技能”三大层级的高职 Python 课程知识图谱。基于该图谱,系统实现了知识体系的智能重组与个性化学习路径的自动生成。教学实证结果表明,采用新体系的实验组学生期末考核平均分较传统教学对照组提高 9.0%,项目实践任务平均耗时缩短约 33.8%,且组内成绩分布更为集中,说明该方案在促进学生知识掌握系统性的同时,也提升了群体成绩的均衡性。本文验证了知识图谱与生成式 AI 技术在高职编程课程改革中的应用价值,形成了从“图谱构建”到“路径生成”再到“效果验证”的智能化教学改革路径。
摘要: 针对数字电子技术课程教学中存在的难点多、理论性强、学生基础差异大、传统课堂教学效果不佳等核心问题,文章提出并实施了一种深度融合人工智能(AI)技术的教学模式重构方案,并在教学实践中取得了较好的效果。该方案构建了全流程智能教学闭环:课前利用AI进行学情诊断;课中引入虚拟教具实现虚实结合的师生互动;课后部署智能体提供答疑与纠错服务。在课堂上利用AI虚拟仿真教具及互动答题系统进行以问题为导向的教学引导;在课外利用由学生自己训练或配置的AI智能体进行实时作业评分、智能解答以及学习分析总结。教学实践表明,此方法有效提升了学生的课堂参与度、任务完成率和问题解决效率,为数字电子技术课程教学改革提供了新路径。
摘要:为破解传统工程教学与创新创业能力培养脱节的难题,本文以MATLAB GUI程序设计课程为例,探索“专创融合”教学模式。该模式针对传统教学中存在的知识碎片化与学用分离等问题,提出“基础理论验证—综合仿真设计—面向真实场景的创新应用”三阶段递进式能力培养路径。通过实施项目导入与任务驱动的线上线下混合式教学,引导学生完成从需求分析到GUI产品化设计的全流程任务,系统性锻炼学生的工程思维、用户意识与创新实践能力。实践表明,该模式能激发学生参与科研与创新活动的积极性,提升其运用多学科知识解决复杂工程问题的能力。
摘要:针对当前自动化专业新生普遍存在的“重语法轻逻辑、软硬件认知割裂”等问题,本文基于30份教学调研数据,分析了编程教学与专业需求脱节的原因。在此基础上,本文提出了一种融合工程认知的编程素质培养模式,通过重构“变量-寄存器”映射的知识体系、引入实物反馈的嵌入式案例及编写领域导向型教材,旨在为后续专业课程的学习及复杂工程问题的解决打下坚实基础。