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电脑知识与技术

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2026年19期

《电脑知识与技术》是一本融知识、技术、信息于一体的计算机类杂志（旬刊）。1994年创刊以来，本刊一直本着“普及电脑知识、推广电脑技术、交流经验技巧、促进电脑应用”的办刊宗旨，注重杂志质量。

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本期推荐 | 基于知识图谱的制度文本智能检索方法研究

本期推荐 | 基于知识图谱的制度文本智能检索方法研究

摘要:为破解高校制度文本检索中存在的语义鸿沟与效率瓶颈,本文提出一种基于知识图谱的智能检索方法。该方法首先对企业内部制度、行业标准等多源异构文本进行知识抽取与融合,以此构建领域知识图谱。在检索阶段,创新性提出“查询分析—图谱查询—语义排序”三阶段检索流程:首先,利用自然语言处理技术(LTP分词、TF-IDF)对用户自然语言查询进行语义理解与关键词抽取;其次,将关键词映射为Cypher查询语句,并在Neo4j图数据库中进行结构化查询以召回候选实体;最后,利用Word2Vec模型计算查询关键词与候选实体的语义相似度,并对结果进行重排序,从而实现精准的语义匹配。初步实践表明,该方法相较于传统关键词检索,能够更准确理解用户意图,显著提升检索结果的相关性与用户满意度。
本期推荐 | 基于人脸识别的公交乘车支付系统的示范应用

本期推荐 | 基于人脸识别的公交乘车支付系统的示范应用

摘要:人脸识别作为生物特征识别领域的核心技术,凭借非接触、高效率、高安全性等优势,已在地铁、公交等城市公共交通场景中逐步实现规模化落地应用。公交乘车支付作为城市公共服务的重要组成部分,其智能化、便捷化水平直接关系到市民出行体验与城市交通运行效率。本文以人脸识别技术在公交乘车支付系统中的实际应用为研究对象,系统梳理人脸支付技术的发展脉络、核心原理与应用优势,结合陕西西咸新区公共交通集团有限公司人脸识别支付系统建设实践,详细阐述人脸支付在公交场景中的应用流程、技术方案、保障措施与实施成效,并针对公交场景人流量大、环境复杂、网络波动等痛点初步提出应对思路。
本期推荐 | 基于改进 YOLOv8 的复杂环境下百香果生长状态精准检测方法

本期推荐 | 基于改进 YOLOv8 的复杂环境下百香果生长状态精准检测方法

摘要: 针对自然环境下百香果目标尺度多变、枝叶遮挡严重及光照复杂等因素导致的检测精度低、鲁棒性差等问题,本文提出了融合多尺度特征增强与损失函数优化的改进YOLOv8模型(YOLOv8-Passion Fruit)。首先,重构空间金字塔池化(SPPF)模块,引入通道注意力机制以增强模型的多尺度特征提取能力;其次,改进C2f模块,融入坐标注意力(CA)机制以强化特征复用与关键信息聚焦;最后,优化损失函数,结合形状感知(SIoU)与困难样本挖掘策略,提升边界框回归精度和对挑战性样本的学习能力。在自建百香果数据集上的实验结果表明:本文所建模型的平均精度(mAP@0.5)达94.2%,相较于原始YOLOv8模型提升了6.5个百分点,在遮挡与光照变化场景下的鲁棒性显著增强,且优于YOLOv5s、YOLOv7-tiny等主流对比模型。检测速度达67 FPS,满足实时监测需求。消融实验进一步验证了各改进模块的有效性。实际检测效果显示,该模型能准确区分“成熟”与“生长中”的百香果,为智慧果园管理和无人采收提供了可靠的技术方案。
人工智能 | 机器学习技术在无人机系统中的应用研究

人工智能 | 机器学习技术在无人机系统中的应用研究

摘要:无人机(Unmanned Aerial Vehicle, UAV)因其高机动性、低成本和较大的观测范围,已演变为军民两用领域的重要空中智能平台。然而,复杂的环境感知、自主决策和高实时性要求对传统无人机控制系统提出了严峻挑战。近年来,随着机器学习(Machine Learning, ML)特别是深度学习(Deep Learning, DL)技术的飞速发展,机器学习在特征提取、模式识别和优化决策方面的能力为解决无人机智能化难题提供了关键途径。本文旨在梳理无人机与机器学习技术融合的研究现状,重点探讨机器学习在无人机感知、控制和应用等核心环节的研究进展,分析当前面临的挑战,并前瞻性地探讨端侧大模型、具身智能等新兴技术在无人机领域的潜在应用方向。
人工智能 | 基于深度学习的植物检疫害虫图像识别与审图报告生成研究

人工智能 | 基于深度学习的植物检疫害虫图像识别与审图报告生成研究

摘要: 植物检疫害虫的跨境传播已成为威胁我国生态安全与农林生产的重要因素。针对传统海关人工查验存在的效率低、主观性强及漏检率高等问题,本研究提出了一种多尺度部位感知Transformer模型(MPA-DeFormer)。该模型以ResNet18为骨干网络,集成多尺度自适应特征金字塔网络(MSA-FPN)实现跨层特征融合,设计部位感知模块(DPA)精准捕获昆虫关键部位信息,并引入部位感知Transformer(PA-Transformer)建模全局语义依赖。在包含4类高风险检疫性害虫的数据集上,MPA-DeFormer的准确率和 F₁ -macro分数分别达95.45%和94.66%,显著优于主流基线模型。此外,本研究引入Llama 3.2大语言模型构建审图报告自动生成模块,实现了从图像识别到结构化报告的初步转换,为海关智慧审图提供了切实可行的技术方案。
人工智能 | 基于 Agent 的车联网系统云-端协同设计

人工智能 | 基于 Agent 的车联网系统云-端协同设计

摘要:传统车联网系统长期以来存在产品迭代周期长、全生命周期运维成本居高不下的问题。本文提出一种基于Agent的车联网云-端协同设计方法,以非侵入性、需求分离和资源隔离为设计策略,将Agent部署于企业服务器和车端T-Box,Agent替代人工进行自主规划和协作,完成需求分析、代码生成、测试验证等产品开发和运维工作,人工角色从全程执行转变为关键节点审核把关。以车载T-Box充电策略变更为实例,传统方式有效工时投入为35 h(人力25 h、审核4 h、物理验证6 h),Agent方式压缩至9.2 h(计算0.2 h、审核3 h、物理验证6 h),传统过程中的排期、审批等流程损耗从25 h缩短至3 h,验证了Agent驱动运维范式在降低人力成本和流程损耗方面的有效性。
人工智能 | 基于深度强化学习的职业学校机房多目标节能调度与资源优化策略研究

人工智能 | 基于深度强化学习的职业学校机房多目标节能调度与资源优化策略研究

摘要: 针对职校机房负载潮汐性强、能效比(PUE)低等痛点,本文提出一种基于云边协同架构的智能节能调度机制。通过构建感知层、决策层与执行层三层系统架构,融合多源数据感知、机器学习预测与多目标优化算法,实现依据课程需求的计算资源按需分配与用电设备精细调控。该策略可以有效提高资源利用率、降低空载和制冷能耗,为职业学校机房管理向智能化和绿色化转型提供系统性框架和实践路径。
人工智能 | 基于文本挖掘的股吧舆情信息管理与异常监测系统设计

人工智能 | 基于文本挖掘的股吧舆情信息管理与异常监测系统设计

摘要: 针对现有研究对股吧文本数据清洗、舆情指标口径、异常复核流程等方面关注不足的问题,本文构建股票舆情信息管理与异常候选日筛选流程。基于 19 615 条训练数据,采用 Mengzi-BERT 预训练模型进行三分类情感识别任务的微调,并与词典规则法、支持向量机等方法进行对比。在 20 只 A 股 1 626 643 条清洗后的股吧帖子上,按股票代码和交易日聚合生成发帖量、有效帖子数、情绪均值、负面情绪占比和分歧度等指标,并采用基于滚动窗口的规则筛选异常候选日。结果表明,该流程能稳定输出帖子级、指标级和舆情-行情融合级的数据,可为舆情信息管理和人工复核提供辅助依据。
人工智能 | 小样本遥感图像分类中多模态特征融合机制探析

人工智能 | 小样本遥感图像分类中多模态特征融合机制探析

摘要: 在小样本约束条件下,遥感图像分类精度受限、多源信息利用不足等问题逐步凸显,为此有必要系统探讨多模态特征融合在分类性能优化中的作用机理。本文立足小样本遥感分类理论框架,构建了以特征级融合、跨模态对齐、注意力权重分配及协同学习机制为核心的多模态融合体系,并结合模型结构优化与典型场景验证开展分析。研究表明,多模态信息的协同引入可有效缓解因样本不足导致的特征表达能力不足问题;不同融合路径在分类精度与模型鲁棒性方面呈现差异化表现,合理的对齐机制与权重调节方式有助于强化跨模态互补关系。上述研究为复杂遥感场景下小样本分类模型设计与多源数据融合路径优化提供了理论支撑与技术参考。
软件技术 | 桂妇儿系统儿童花名册信息管理模块的设计与实现

软件技术 | 桂妇儿系统儿童花名册信息管理模块的设计与实现

摘要: 针对传统管理模式下存在的儿童信息不完整、更新不及时以及难以进行动态追踪等问题,本研究依托“桂妇儿健康服务信息管理系统”,设计并实现了7岁以下儿童花名册信息化管理模块。该模块借助自动化ETL流程整合数据源,构建标准化的儿童基础档案。系统采用B/S架构,以Java作为后端开发语言,以Oracle作为数据库,实现了数据的自动生成、动态更新、分级权限管控、多维查询统计以及闭环结案管理。该模块在广西全区部署应用后,显著提高了儿童基础数据的准确性、唯一性和时效性,使基层工作人员从繁重的手工核对工作中解脱出来,实现了区域内儿童保健服务对象基线数据的精准刻画与动态追踪,为区域儿童健康管理决策提供了有力的数据支撑。
软件技术 | 基于 Kubernetes 的容器化网络安全竞赛与教学平台设计与实现

软件技术 | 基于 Kubernetes 的容器化网络安全竞赛与教学平台设计与实现

摘要:为突破传统网络安全竞赛(CTF)平台在资源消耗、部署效率与安全隔离方面的瓶颈,本研究设计并实现了一个基于Kubernetes的容器化网络安全竞赛与教学平台。该平台采用Go语言微服务架构,前端基于Vue3构建,后端通过Kubernetes对Docker容器进行自动化编排与资源调度。本研究的核心创新在于通过声明式配置实现漏洞环境的秒级部署与回收,并结合AppArmor、Seccomp与NetworkPolicy构建多层次、强隔离的安全沙箱。性能测试结果表明,相较于传统虚拟化平台,本平台单个环境启动时间缩短至3s以内;当并发50用户时,CPU占用率降低约66%;最大并发支持能力提升233%。研究成果为网络安全实战教学与大规模竞赛提供了高效、安全、可伸缩的技术支撑。
软件技术 | 县级农村宅基地审批管理系统的设计与应用

软件技术 | 县级农村宅基地审批管理系统的设计与应用

摘要: 针对当前农村宅基地审批中普遍存在的跨部门协同难度大、审批环节繁杂、纸质档案管理混乱、历史信息追溯困难等实际问题,本研究结合基层管理现状,设计并开发了一套适用于县级层面的农村宅基地审批管理系统。系统以“一张图”管理理念为核心,整合国土空间规划、土地利用现状等多源数据,构建覆盖“人、地、房”信息的宅基地基础数据库。通过引入工作流引擎和智能表单技术,系统实现了资格认定、在线申报、并联审批、动态监管及与不动产登记衔接等环节的数字化闭环管理。在技术架构上,系统采用前后端分离模式,支持PC端与移动端协同操作,提升了一线工作人员和农户的操作便捷性。目前,该系统已在全国100多个区县落地运行。实践表明,该系统有效缩短了宅基地审批周期,规范了业务流程,为农村宅基地管理的数字化转型升级提供了可复制、可推广的技术路径。
软件技术 | 计算机软件工程中的数据挖掘技术应用研究

软件技术 | 计算机软件工程中的数据挖掘技术应用研究

摘要:现代软件系统的日益复杂化导致软件生命周期内产生海量异构数据。数据挖掘技术凭借其在模式识别、特征提取及异常检测方面的卓越能力,已成为推动软件工程智能化转型的核心技术支撑。本文立足计算机软件工程的应用需求,分析了聚类分析、分类算法、规则挖掘、异常检测等数据挖掘技术的应用逻辑,探讨了其在代码质量优化等多场景中的应用路径。在此基础上,本文结合相关实践经验,深入分析了当前数据挖掘技术在应用中面临的诸多挑战,展望了数据挖掘技术未来的发展趋势,以期为软件质量管控和产业高质量发展提供参考。
软件技术 | 基于 Flask 与 Docker 容器技术的高职计算机类课程综合实训系统的设计与实现

软件技术 | 基于 Flask 与 Docker 容器技术的高职计算机类课程综合实训系统的设计与实现

摘要: 针对高职计算机类课程实训中存在的环境异构性高、过程数据缺失及学术诚信监管滞后等核心痛点,本研究设计并实现了一套基于 Linux 环境的轻量级综合实训教学系统。该系统后端采用 Python Flask 框架开发,利用 Docker 容器技术集成开源 QDUOJ ^① 在线评测系统,构建了集沉浸式编码、自动化评测与全周期管理于一体的实训教学生态。针对高职学生在机房作业中的隐蔽性抄袭与违规代提交行为,本系统创新设计了基于 MD5 内容指纹与设备 ID 的双重防作弊机制,并提出了融合“基础分+查重扣分+迭代奖励”的多维度智能评分算法。此外,本系统采用基于内存流的高效归档技术,有效解决了实训作业批量归档的效率瓶颈问题。实证数据显示,该系统在高并发场景下运行稳定,有效降低了作业雷同率,为高职院校数字化实训室建设提供了一种低成本、可复用的轻量级解决方案。
软件技术 | 高校实验室智慧管理系统的设计与实现

软件技术 | 高校实验室智慧管理系统的设计与实现

摘要:为解决传统高校实验室管理中存在的信息孤岛、资源调度效率低及安全管控滞后等痛点,本文设计并实现了一套基于物联网(IoT)的实验室智慧管理系统。该系统依托B/S架构和软硬件协同设计,深度整合了权限管控、智能排课、门禁联动与消息推送等核心业务模块。实际部署运行结果表明,该系统有效实现了实验室业务流程的闭环运转,显著降低了人工运维成本,为高校实验教学的数字化转型与高质量发展提供了可靠的技术保障。
大数据与云计算技术 | 面向大数据全生命周期的现代统计方法演进与应用范式研究

大数据与云计算技术 | 面向大数据全生命周期的现代统计方法演进与应用范式研究

摘要: 在大数据时代,传统统计方法面临着维数灾难、计算瓶颈、数据异构性以及隐私保护等挑战,难以满足高维数据、动态流数据的处理需求。本文系统梳理了在线学习、分布式统计、高维统计及差分隐私等核心算法,通过动态建模、弹性存储架构及稀疏建模技术,提升模型适应性与计算效率。同时,提出覆盖数据全生命周期的统计技术框架,集成采集优化、预处理清洗、存储管理及深度挖掘模块,并构建数据质量保障体系,为统计技术在大数据环境下的可持续发展提供理论支撑与实施路径。
大数据与云计算技术 | 基于大数据技术的高职院校数据中台建设研究

大数据与云计算技术 | 基于大数据技术的高职院校数据中台建设研究

摘要: 在教育数字化战略深入推进的背景下,高职院校智慧校园建设加速落地并积累了海量数据。然而,当前各院校普遍面临数据孤岛问题突出、数据标准不统一、利用率低下及决策支撑匮乏等痛点,难以满足职业教育高质量发展与技能人才培养的核心诉求。本文以大数据技术为支撑,梳理高职院校数据中台建设的现状与需求,借鉴数据治理相关理论与实施经验,探讨高职院校数据中台建设思路,并从具体院校实践提炼出一条可复制、可推广的建设路径。
大数据与云计算技术 | 双碳背景下大型企业云原生架构转型与自适应资源管理研究

大数据与云计算技术 | 双碳背景下大型企业云原生架构转型与自适应资源管理研究

摘要: 在“双碳”目标与数字化转型的双重驱动下,大型企业云计算资源管理正从粗放式资源调度转向精细化、智能化与绿色化运营。本文以某汽车集团云数据中心建设与SAP系统运维项目为实证案例,系统探讨了双碳背景下大型企业云原生架构转型与自适应资源管理的创新路径。文章首先分析了从传统虚拟化到云原生架构的演进逻辑,指出混合云与多云架构在资源整合、统一管控与安全边界方面面临的核心挑战。进而构建了基于LSTM神经网络的自适应资源调度模型,实现负载预测并支持预测性弹性伸缩,将服务器平均资源利用率从28%提升至45%,响应时间缩短32%。针对数据安全,提出了基于联盟链的审计日志防篡改与供应链数据溯源机制,安全事件平均追溯时间由3天缩短至2小时。在绿色计算方面,通过ARM高能效服务器、液冷技术、智能调度与数据生命周期管理,数据中心PUE值由2.2降至1.52,年节电约32万千瓦时,减少碳排放约180吨。研究表明,云原生架构与自适应资源管理的深度融合,为大型企业实现稳定高效、安全可信、绿色低碳的云计算运营提供了可复用的技术范式与管理经验。
大数据与云计算技术 | 信创环境下的异构云办公系统架构设计与实现

大数据与云计算技术 | 信创环境下的异构云办公系统架构设计与实现

摘要: 在国家全面推进信创体系建设的宏观背景下,传统云办公系统在国产软硬件兼容性与异构资源调度方面面临严峻挑战。为适配国产基础软硬件环境,实现跨架构计算资源的高效协同,本文设计并实现了一种面向信创环境的异构融合云办公系统架构。系统基于统一认证机制与分布式资源管理策略,构建了支持多类终端与操作系统接入的业务支撑平台。实际部署与性能验证表明,该架构在稳定性、负载调度与多终端协同办公方面均表现出优异性能。本研究为信创办公系统落地提供了可行路径,对推动自主可控信息化办公体系建设具有重要现实意义。
大数据与云计算技术 | 高等院校数据治理路径探究

大数据与云计算技术 | 高等院校数据治理路径探究

摘要: 数据治理是高等院校推进信息化的必然需求, 然而在实际推进过程中, 常因信息化部门职能定位不清、业务部门协同不畅等因素而进展迟缓。为此, 本文以 J 大学为例, 提出一套针对性治理策略, 通过“角色细分”聚焦关键数据对象、以“全生命周期管理”重构核心业务流程, 构建了业务驱动的数据治理新范式。实证表明, 相关业务审批流程的平均耗时从 2 个工作日大幅缩短至 2 小时以内, 审批效率提升约 90%。本研究为破解高校数据治理困境、探索数字化转型提供了可借鉴的实践参考。
网络通信与安全 | 城域量子密钥分发网络的稳定性与扩展性协同优化及实验分析

网络通信与安全 | 城域量子密钥分发网络的稳定性与扩展性协同优化及实验分析

摘要: 针对城域级量子密钥分发(QKD)网络在稳定性与扩展性协同方面面临的优化难题,本文提出了一种基于链路损耗驱动的密钥生成速率模型与量化评估体系。通过设计容量约束下的动态扩展算法,在50 km城域范围内开展了多工况实网实验。结果表明,在网络故障恢复后,稳定性评估因子(S值)可回升至0.85,故障自愈时间缩短至30 s。本网络在抗量子计算攻击与传输安全性评估中达到最高安全等级,虽密钥生成速率与扩展上限相较于传统通信网络略低,但成功实现了安全性与网络效能的平衡,为城域QKD网络的工程化部署提供了坚实的理论依据与实践支撑。
网络通信与安全 | 数字化校园网络意识形态安全“双引擎”治理机制研究

网络通信与安全 | 数字化校园网络意识形态安全“双引擎”治理机制研究

摘要: 在教育数字化转型背景下,校园网络空间呈现出基础设施高度互联、平台内容高速流动、媒介形态多模态化的新特征,网络意识形态安全的复杂度与不确定性显著提升。本文以思政教育为价值引领,从校园环境出发,系统梳理学校网络意识形态安全的风险谱系与相关问题,解析基于思政教育的价值导向与课程、制度、技术一体化理念,并提出“技术引擎+治理与育人引擎”的“双引擎”治理机制与实施路径,构建“现状分析—理念阐释—机制设计”的论述结构。研究的主要设计包括:提出“三维协同”与“双引擎”耦合范式,拟构建面向校园场景的风险图谱与预警模型,形成“制度责任—技术防御—教育赋能”的协同方案,探索分级分类监管与家校社协同的本土化路径。研究成果可为高校数字化校园网络意识形态安全治理提供参考。
工程应用 | 基于RFID的智能门禁系统设计与实现

工程应用 | 基于RFID的智能门禁系统设计与实现

摘要: 针对现有商业 RFID 门禁系统存在成本高昂、有线部署不便及智能化程度不足等问题, 本研究设计并实现了一种基于 RFID 的低成本、高可靠性分布式无线智能门禁系统。系统采用分层架构: 底层以 Arduino 与 MFRC522 模块构成读卡与控制节点, 上层以树莓派作为智能网关, 并通过经优化的 433 MHz 无线模块实现节点与网关间的可靠通信。本设计的创新点在于其分布式架构、集成的开关面板供电方案以及经过性能验证的无线组网策略, 显著降低了门禁系统的成本与部署复杂度。性能测试表明, 系统平均响应时间为 32 ms, 在连续 72 h 压力测试下仅发生 5 次处理失败, 证明了方案的可行性与实用价值。
工程应用 | 国家新型基础测绘贵阳市试点

工程应用 | 国家新型基础测绘贵阳市试点

摘要:贵州喀斯特地貌蕴藏着极高的自然观赏与科学研究价值,但传统基础地理信息体系缺乏针对岩溶地貌的要素分类,难以精准刻画其复杂的形态特征。本文依托国家新型基础测绘贵阳市试点项目,聚焦贵州典型喀斯特地貌,系统研究了岩溶实体的分类标准,并扩充了岩溶实体分类。在此基础上,本文详细梳理了针对岩溶实体从源数据采集、图元及属性数据采集到语义化处理的完整技术流程;同时,基于地理实体及地理场景数据,探索了岩溶地貌实景三维的表达路径,创新了喀斯特地貌“自然+文旅+研学”的数字化应用新模式。本研究成果不仅为中西部地区新型基础测绘体系构建提供了宝贵经验,也为深挖喀斯特地貌的潜在应用价值提供了坚实的数据支撑。
工程应用 | 基于改进YOLOv12s的安全帽佩戴检测系统设计与开发

工程应用 | 基于改进YOLOv12s的安全帽佩戴检测系统设计与开发

摘要:为解决油田作业现场安全帽佩戴检测中普遍存在的小目标、远距离检测精度低的问题,本研究提出了一种基于改进YOLOv12s的目标检测模型,并设计开发了相应的智能监控系统。该模型在YOLOv12s的基础上进行了两项关键优化:首先,在网络颈部末端嵌入通道先验卷积注意力(CPCA)机制,加强网络对小尺寸安全帽特征的提取能力;其次,将骨干网络与下采样路径中的C3K2结构替换为轻量化的ShuffleNetV2模块,在降低模型计算复杂度的同时保持了较好的特征提取能力。此外,本文基于Vue 3与Django技术栈,设计并实现了一套部署该算法的前后端分离式安全帽佩戴检测系统。在油田作业场景数据集上的实验结果表明,改进后的模型相较于基线YOLOv12s,精确率提升4.10个百分点,mAP@50提升3.97个百分点,且系统在真实场景下展现出高实时性与强泛化能力,满足了智慧油田的安全监测需求。
数字媒体与交互技术 | 一种融合艺术设计的模块化手势交互系统:以 Leap Motion 赋能景区数字大屏

数字媒体与交互技术 | 一种融合艺术设计的模块化手势交互系统:以 Leap Motion 赋能景区数字大屏

摘要:为响应新兴文旅业态对沉浸式、艺术化互动体验的迫切需求,结合 Leap Motion 手势识别技术与艺术设计元素,本研究构建了一套数字大屏沉浸式交互系统。系统包括输入感知、交互控制、展示渲染、资源内容及后台管理五个核心模块,能够支持多用户并发的无接触式手势交互,以及个性化内容配置。本研究的核心创新在于构建了一套标准化的艺术交互模板与组件化的交互库,成功实现了景区艺术文化与数字科技的深度融合。该系统成功部署于某景区“互动文化长廊”,应用效果显著。整体手势识别准确率达95%以上,展现出良好的鲁棒性,提升了游客的参与热情与文化沉浸感,为数字文旅领域的交互体验设计提供了兼具艺术性与实用性的解决方案。
数字媒体与交互技术 | 基于小波稀疏压缩感知的多光谱与全色图像融合算法

数字媒体与交互技术 | 基于小波稀疏压缩感知的多光谱与全色图像融合算法

摘要: 针对高分辨率遥感图像融合过程中面临的海量数据传输与处理瓶颈,本文提出一种基于小波稀疏压缩感知(CS)的图像融合算法。该算法首先对多光谱图像进行IHS空间变换,提取亮度(I)、色调(H)与饱和度(S)分量;随后,针对含有主要空间信息的I分量与高分辨率全色图像,利用小波变换进行稀疏化表征,并在压缩感知框架下构建高斯随机测量矩阵,进行降维采样与自适应加权融合;最后,采用正交匹配追踪(OMP)算法重构新的亮度分量,并经IHS逆变换生成高质量融合影像。实验结果表明,该算法不仅在主观视觉上有效保留了空间细节并抑制了光谱失真,且在信息熵、相关系数等客观评价指标上优于传统的IHS与PCA融合算法,为遥感图像的低采样率高效融合提供了一种有效途径。
交叉与综合 | 面向多元治理结构的闲置农房盘活协同平台设计研究

交叉与综合 | 面向多元治理结构的闲置农房盘活协同平台设计研究

摘要:为解决农村宅基地与农房闲置难题,高效盘活乡村资源并拓宽农民增收渠道,本研究聚焦当下实践中面临的农房盘活参与主体协同不畅、流转程序失范、监管机制滞后等现实困境,创新性地构建了“人—地—钱—业”多维要素集成分析模型。在此基础上,设计并研发了一套面向多元治理结构的农房盘活协同管理平台。该平台依托前后端分离与微服务架构,核心集成了可灵活配置的BPMN自适应工作流引擎,以适配不同地域的差异化治理模式;同时引入区块链与智能合约技术,实现交易凭证的不可篡改与资金的自动结算,并深度融合虚拟现实(Virtual Reality,VR)全景、产业图谱等功能,从而实现闲置农房的精准对接与全过程透明监管。对比实验的模拟评估结果表明,该平台可使单宗交易周期缩短约三分之二,实现合同标准化率与上链存证率均达100%,显著降低了履约风险与协同成本。本研究为构建规范、高效、透明的乡村闲置资源数字化治理新模式提供了切实可行的技术路径。
交叉与综合 | 人工智能赋能下基于微模块的UML建模能力培养路径研究

交叉与综合 | 人工智能赋能下基于微模块的UML建模能力培养路径研究

摘要: 针对高校 UML 系统建模课程中存在的知识体系零散、建模思维薄弱、实践训练不足以及个性化指导缺失等问题，本文提出人工智能赋能下基于微模块的 UML 建模能力培养路径。本文根据认知规律和软件工程能力要求，将课程内容重构为逻辑独立且梯度递进的微模块；同时，深度融合了智能辅导、自动纠错、案例生成与过程性评价等 AI 技术，创新构建了“微模块分解—AI 赋能—阶梯式实践—多元评价反馈”四维培养框架。教学实践表明，该路径能够有效降低学习门槛，强化建模逻辑思维，提升学生在需求分析、系统设计与模型优化等方面的综合能力，为新工科背景下软件建模类课程教学改革提供可借鉴的实践方案。
信息化与计算机教育 | 基于产业需求镜像的新工科智能科学与技术专业“三阶递进”实践教学体系构建

信息化与计算机教育 | 基于产业需求镜像的新工科智能科学与技术专业“三阶递进”实践教学体系构建

摘要:面对新工科建设与人工智能产业深度融合的发展趋势,本文基于产业需求镜像分析方法,构建了智能科学与技术专业“三阶递进式”实践教学体系。该体系遵循“基础—综合—创新”的逻辑主线,通过精准映射产业技术演进路径与岗位能力图谱,实现人才培养目标与产业需求的高度契合。研究进一步提出了涵盖课程重构、平台协同与动态评价等方面的实施路径,为智能科学类专业实践教学改革提供理论支撑与实践范式。实践表明,该体系有效缩小了人才培养与产业需求之间的适配时差。
信息化与计算机教育 | 核心素养导向的初中信息科技课程学习评价设计

信息化与计算机教育 | 核心素养导向的初中信息科技课程学习评价设计

摘要:随着《义务教育信息科技课程标准(2022年版)》的颁布,核心素养已成为初中信息科技课程的育人导向。然而,如何对内隐、高阶的学科素养进行科学评价,仍是教学实践中的难点。本文提出了以信息科技学科核心素养为导向的评价框架。该框架通过“内容—素养”映射矩阵明确评价指标,借助知识深度模型设计评价任务,并运用SOLO分类理论对学生的思维结构进行质性研判,从而将内隐的素养外显为可解读的外在表现。本文以“个人信息防泄露”一课为例,完整呈现了该框架从目标确立到结果反馈的实践流程。
信息化与计算机教育 | 混合式教学在中职计算机应用基础课程中的应用研究

信息化与计算机教育 | 混合式教学在中职计算机应用基础课程中的应用研究

摘要:随着教育改革的深入和社会发展对人才要求的提升,培养符合社会需求的实用型人才成为中职院校教学改革的重要方向。计算机应用基础课程作为培养学生文字处理、计算机应用操作技能的基本课程,是目前中职院校必修的一门公共基础课程,提升计算机应用基础课程教学成效对培养学生的计算机素质和操作技能具有重要意义。混合式教学则是教育改革的一项主要成果,其融合了线上教学和线下教学的优势,将其应用于中职计算机应用基础课程教学中可以提升课堂教学质量。基于此,本文针对混合式教学模式在中职计算机应用基础课程中的应用策略进行了研究,旨在为中职计算机应用基础课程教学提供参考。
信息化与计算机教育 | 责任驱动下的课程思政教学改革研究

信息化与计算机教育 | 责任驱动下的课程思政教学改革研究

摘要: 在新时代高等教育背景下,课程思政已成为落实立德树人根本任务的关键途径。针对计算机类专业课程如何将专业知识与价值引领深度融合是教学改革面临的难点。本文以面向对象程序设计为例,提出“责任驱动”的课程思政教学理念,将社会责任感、职业使命感与专业技能紧密融合。本文通过重构教学内容与实施路径,深度挖掘代码规范、系统架构背后的职业伦理与工程精神,促使外在的价值规范内化为学生的专业自觉与责任担当,进而提升计算机专业人才的综合素养,增强课程育人实效。
信息化与计算机教育 | 基于 OBE 理念的物联网工程专业实践教学改革与探索

信息化与计算机教育 | 基于 OBE 理念的物联网工程专业实践教学改革与探索

摘要:针对当前物联网工程专业实践教学中存在的重理论轻实践、评价机制单一及产教脱节等痛点,本文引入成果导向教育(OBE)理念,系统重构了物联网工程专业的实践教学体系。通过打造协同并进的教学模式、构建虚实结合的实训平台、设计“基础—综合—工程—创新”四层递进的实践内容,并建立多维分层的评价机制,形成了以学生为中心的闭环教学系统。教学实践初步表明,该改革方案有效提升了学生的工程应用能力与创新思维能力,为物联网工程专业的高质量应用型人才培养提供了可借鉴的范式。
信息化与计算机教育 | AI赋能高职电气自动化技术专业学生技能学习效果追踪与干预研究

信息化与计算机教育 | AI赋能高职电气自动化技术专业学生技能学习效果追踪与干预研究

摘要: 在职业教育数字化转型与产业智能化升级的双重驱动下,高职电气自动化技术专业作为对接智能制造领域的核心专业,其技能培养面临实操过程“黑箱化”、个性化干预缺失及技能与产业需求脱节等痛点。本文以AI技术为赋能手段,聚焦该专业学生技能学习全流程,通过构建“数据采集—效果评估—因素剖析—策略干预—效果验证”的闭环研究框架,综合运用计算机视觉、机器学习及准实验设计等方法,开发适配电气自动化实训场景的AI赋能学习效果评估体系,剖析技术特性、学生个体差异等关键影响因素,设计模块化干预策略并在试点院校验证。研究结果表明,AI赋能可使学生核心技能考核通过率提升23.6个百分点,操作规范度改善31.2%。本研究不仅为高职技术技能人才培养提供了可推广的智能化教学模式,也为“AI+职业教育”的深度融合提供了理论与实证支撑。
信息化与计算机教育 | 产教融合视域下AI赋能自动控制原理实验课程教学改革探索

信息化与计算机教育 | 产教融合视域下AI赋能自动控制原理实验课程教学改革探索

摘要: 自动控制原理作为自动化类专业的核心基础课程, 其理论性与工程实践性较强。针对传统实验教学中存在的脱离产业实际、教学模式同质化及过程评价粗放等问题, 本文提出了一种“产教融合与AI赋能”双轮驱动的实验教学改革新模式。首先, 通过引入行业头部企业的真实工程项目, 重构了“基础—综合—创新”三层递进式实验内容体系; 其次, 构建了“云—边—端”协同的智能化实验平台, 并引入基于大语言模型的AI助教系统, 实现了实验过程的全天候伴学、个性化导学与多维动态评价。连续两轮的教学实践表明, 该模式有效激发了学生的自主探究意识, 使学生复杂工程问题解决能力 (平均分提升15.3分) 与实验资源利用率均得到明显提升。本研究为新工科背景下自动化类专业实验课程的数智化转型提供了可复制的实践路径。
信息化与计算机教育 | 基于模块化教学与案例教学融合的机器人学与仿真课程改革与实践

信息化与计算机教育 | 基于模块化教学与案例教学融合的机器人学与仿真课程改革与实践

摘要:《中华人民共和国国民经济和社会发展第十五个五年规划纲要》将机器人列为战略性新兴产业之一,这对高校相关专业的人才培养提出了更高要求。本研究提出一种基于模块化教学与案例教学融合的机器人学与仿真课程教学方法,重构机器人学的理论知识模块,引入前沿研究成果与工程案例,并深度融入课程思政元素,对传统教学模式进行了系统优化。实证数据表明,该教改方案提升了课程考核优秀率与良好率,为培养兼具扎实专业素养与强烈社会责任感的机器人领域高素质人才提供了新路径。
信息化与计算机教育 | 基于项目实践和双语融合的中外合作办学教学模式改革与实践

信息化与计算机教育 | 基于项目实践和双语融合的中外合作办学教学模式改革与实践

摘要: 针对中外合作办学背景下人工智能及应用课程普遍存在的语言壁垒、理论与实践脱节两大挑战,本研究旨在构建并实践一套基于项目实践与双语融合的创新教学模式。该模式以培养学生的双语应用能力与人工智能专业能力为导向,设计了基础、进阶、拓展三层次的能力目标体系。在实施层面,教学团队通过本土化改造外方实践项目、构建三阶递进的项目任务链以及课前、课中、课后全流程的双语融合支持等措施,有效解决了学生的学习痛点。通过对改革前后两个年级学生的对比分析,结果显示该模式在提升学生课程考核通过率、科技创新竞赛成果等方面取得了显著成效,为中外合作办学背景下的人工智能课程改革提供了参考。
信息化与计算机教育 | 学习者画像驱动的高职AI新形态教材建设与实践

信息化与计算机教育 | 学习者画像驱动的高职AI新形态教材建设与实践

摘要: 在职业教育数字化转型背景下,传统高职教材存在内容固化、个性化适配不足、岗课衔接薄弱等问题,难以满足智能制造类课程的实操教学需求。本文以可编程控制器与组态技术应用课程为载体,构建涵盖认知基础、学习风格、技能水平等维度的学习者画像模型,采用K-Means聚类算法将学生划分为三类群体;基于画像数据,设计“基础模块—实践模块—应用模块”的模块化教材内容体系,开发以画像为驱动的个性化学习路径生成算法,并构建“活页式纸质教材+线上资源+AI答疑”的智能交互平台。本研究为高职工科类新形态教材的智能化升级提供了可复制的实践范式。
信息化与计算机教育 | 社会建构主义视角下AI双轨学习共同体的构建与实证

信息化与计算机教育 | 社会建构主义视角下AI双轨学习共同体的构建与实证

摘要: 针对软件工程教育中需求分析与代码质量意识培养滞后的痛点,本研究基于社会建构主义理论,构建了以人工智能(Artificial Intelligence, AI)作为协作伙伴的双轨交互机制,形成了“提示工程”与“代码审阅”并行的学习共同体。以高职网页开发实训课程为例,通过对79名学生开展的4周对照教学实验发现,该模式能有效提升学生的高阶能力。实证表明,实验组在代码错误数(t=8.42, p<0.001)与警告数(t=9.15, p<0.001)上显著低于对照组,项目性能指标中,首次内容绘制(First Contentful Paint, FCP)、最大内容绘制(Largest Contentful Paint, LCP)更优(t=7.56, p<0.001),且功能完整性盲评得分显著更高。研究证实,AI双轨教学能通过人机社会性互动构建有效的学习共同体,这为高职软件人才培养改革提供了新路径与实证依据。
信息化与计算机教育 | 高职院校信息技术类专业产业学院人才培养模式的创新与实践

信息化与计算机教育 | 高职院校信息技术类专业产业学院人才培养模式的创新与实践

摘要: 针对高职院校信息技术类专业传统教育模式与产业发展需求不匹配的问题,本文探究了依托产业学院构建新型人才培养模式的路径。本文以“山西机电·京东方”产业学院为实践载体,从“技术精湛、应用能力强”的人才培养目标定位出发,重构了对接产业标准与企业项目的模块化课程体系,并探索了混合式教学、项目驱动及企业专家进课堂等多元教学方法。通过实施“校企双聘共培”机制及构建多维度人才质量评价体系,本研究表明,该模式有效提升了学生的复杂工程实践能力与职业素养,促进了专业建设与产业需求的深度融合,为高职院校培养高素质复合型信息技术人才提供了可借鉴的范式。
信息化与计算机教育 | 基于可信知识图谱的高校课程“教—学—评”一体化模型构建

信息化与计算机教育 | 基于可信知识图谱的高校课程“教—学—评”一体化模型构建

摘要: 当前高校教学面临“教、学、评”环节割裂的结构性难题,且现有知识追踪方法因时序与粒度错位,难以生成可信的学生画像。为此,本文提出了一种基于可信知识图谱的“教—学—评”一体化模型。首先,构建了融合静态学科知识图谱与动态认知状态图谱的双层知识架构;进而,设计了一种端到端的深度知识画像模型,该模型通过知识图谱增强的交互表征、双向LSTM序列建模及多头注意力池化机制,实现时序与粒度一致的可信、可解释认知诊断;最后,基于“数据—知识图谱—可信画像—智能应用”框架,阐述了可信画像在三大典型教学场景中驱动“教—学—评”闭环的运行机制。
信息化与计算机教育 | “产教评”融合下传感器技术应用课程改革研究

信息化与计算机教育 | “产教评”融合下传感器技术应用课程改革研究

摘要:本文立足职业教育产教融合政策背景,针对当前产教融合存在的校企合作多停留在“企业供岗、学校送生”的浅层阶段,未形成协同育人机制,且传统评价侧重学业成绩与单一技能考核,难以对人才培养质量进行科学反馈与校准等问题,以传感器技术应用课程为载体,紧扣“产教评技能生态链”核心要求,构建“四步法”产教评融合教学模式,为破解职教与产业需求脱节问题提供实践路径。
信息化与计算机教育 | 产教融合视域下职业教育“金课”建设路径研究

信息化与计算机教育 | 产教融合视域下职业教育“金课”建设路径研究

摘要:本文以 Python 程序设计课程为例,深入剖析了“岗课赛证”的育人内涵与产教融合的赋能机理,构建了“岗课赛证”融通与产教融合协同驱动的“金课”建设框架。在实践层面,通过重构课程目标、创新教学模式及建立多元评价体系,对传统教学与产业需求脱节的问题提出了解决路径。实证数据显示,该模式提升了学生的编程能力、岗位适应力与创新素养。研究旨在为职业教育专业课程改革提供可操作的范式参考。
信息化与计算机教育 | 人工智能赋能应用型高校Java程序设计课程教学改革研究

信息化与计算机教育 | 人工智能赋能应用型高校Java程序设计课程教学改革研究

摘要:为破解新工科背景下应用型高校 Java 程序设计课程存在的内容陈旧、教学模式单一、学生能力培养不足以及智能体素养缺失等系统性难题,本研究构建并实践了一套以人工智能为核心赋能引擎的教学改革范式。该范式以成果导向(OBE)理念为指导,系统性重构课程目标与内容、教学设计与方法以及教学评价。引入人工智能辅助的个性化学习路径、协作式项目开发与多元化过程性评价,旨在构建“师—生—机”三元协同的智慧学习生态,以激发学生学习主动性并强化其工程实践能力。实践成效表明,该范式能够显著提升教学满意度,并提高学生项目实践的复杂度。本研究旨在为新工科背景下计算机编程课程的智能化和个性化改革提供可复制的理论框架和实践方案。
信息化与计算机教育 | 基于 OBE 理念的 Python 程序设计课程案例教学模式研究

信息化与计算机教育 | 基于 OBE 理念的 Python 程序设计课程案例教学模式研究

摘要: 针对当前高校 Python 程序设计课程中教学目标与实践脱节、思政元素融入不足等问题, 本文以 OBE 理念为指导, 构建并实践一种以 CBL 为核心的教学模式, 设计“OBE 目标重构—CBL 案例驱动—课程思政融合”的教学框架。采用准实验设计, 选取两个平行班级 (n=100) 进行教学干预, 并以“蒙特卡罗方法估算 π ”为核心案例。通过独立样本 t 检验、问卷调查与访谈进行多源数据分析。结果表明, 实验班在编程实践能力、计算思维和思政认同感方面均显著优于对照班 (p<0.001) , 效应量高达 1.73 ~ 2.14, 而两组在基础理论知识掌握上无显著差异 (p>0.05) , 实现了高阶能力显著提升与基础知识巩固并重的目标。该教学模式能够有效促进知识、能力与价值的协同发展, 为新工科背景下程序设计课程改革提供了实证路径。

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