摘要:针对当前烧结工序在线水分检测的实时性、稳定性和成本难题,文章提出了一种异构加权集成融合网络。该网络创新性地设计了并行的知识驱动与数据驱动双分支架构。知识驱动分支基于专家先验知识,提取图像宏观特征并采用随机森林建模,以保证预测的稳定性和可解释性;数据驱动分支则通过引入SE注意力机制改进ResNet18,从原始图像中自适应学习深层视觉表征。最终,两分支预测结果在决策层通过线性加权进行融合。检测结果在 ±0.2 工程容许区间内合格率达 98.4% ,相较于随机森林与改进ResNet18,RMSE分别降低 3.03% 和 0.98% 。该方法实现了机理先验与深层数据表征的有效协同,可满足企业在线水分检测需求。
摘要:网络空间安全数学基础是信息安全、密码科学与技术、网络空间安全等本科专业的基础核心课程,能为相关专业学生学习后续课程,特别是学习密码学相关课程(如可证明安全理论、密码协议分析等),提供坚实的数学基础。然而,当前网络空间安全数学基础教学存在理论知识与实用算法结合少、教学手段单一落后、学生学习积极性低等问题。为此,文章探索网络空间安全数学基础课程的案例式教学模式,将网络空间安全数学基础理论知识与实用密码算法案例相结合,以密码算法案例生动讲解网络空间安全数学基础知识,旨在通过具象化的工程应用降低抽象理论的认知负荷,实现“理实一体化”的深度融合,从而充分调动学生的学习积极性,让其深入理解网络空间安全数学基础理论知识。
摘要:针对计算机专业实践教学中存在的场景封闭、创新形式化及评价单一等痛点,文章基于OBE成果导向理念,构建了“三阶四维”专创融合教学模式。该模式通过“方法论引领+AI工具赋能”的双轨驱动路径,重构了从创新孵化到技术实现再到价值拓展的全链条。实践表明,该模式有效提升了学生的复杂工程问题解决能力与创新创业素养,为新工科背景下的实践教学改革提供了范式参考。
摘要:文章针对深度学习驱动的人工智能图像处理技术进行系统性综述,阐述图像处理的核心概念,明确模拟图像与数字图像的区别及图像处理核心流程。同时深入分析基于深度学习的人工智能图像处理核心技术,通过实验对比明确不同技术在特定任务上的性能优势,并据此提出该技术在医学影像诊断、智能交通管理、安防监控等领域的实践应用成效,旨在为相关领域人工智能图像处理技术的发展提供参考。
摘要:为解决复杂交通场景下,传统监测方法无法实现多车道、多功能区域精细化交通流量统计的难题,该文提出了一种基于YOLO11x模型的交通流量监测方法。该方法设计了一种高效的空间匹配算法,并以YOLO11x作为高性能检测器,能够实时、准确地将检测到的车辆目标关联到用户自定义的任意多边形监测区域(ROI)。首先对视频帧进行预处理,然后利用YOLO11x对车辆目标进行检测,并将检测结果与用户定义的多边形区域进行空间匹配,实现多区域独立统计与对比分析。在真实交通场景数据集上的测试结果表明,该方法在车辆检测任务上取得了 76.3% 的mAP,同时实现了多区域正逆向车流的并行统计。系统平均处理速度达到1.25FPS,处理时延为 0.8s/ 帧,验证了所提方法在精度、功能性和实时性方面的综合优势。实验结果表明,该方法具有较高的精度与稳定性,为智能交通系统提供了可靠的数据支持,并具备可扩展的工程应用基础。
摘要:在应用型高校AI教学改革背景下,教学成效评估须依托数据驱动分析方法。该文以长春工业大学人文信息学院368名学生在学习通平台的行为数据为基础,构建线性回归与决策树两种模型,统一变量结构并设定期末成绩为预测目标,采用训练测试集划分方式进行对比建模与验证。结果显示,线性回归在全局趋势拟合方面具备较高决定系数(0.804),而决策树在处理局部异常与误差控制方面表现更优,平均绝对误差低至4.38,且训练耗时更短。模型分析指出,线性模型适用于线性关系稳定、变量解释需求明确的场景,决策树则更能适应层级路径特征与变量非线性交互的教学数据。研究建议结合任务特性选择模型,并探索融合方法以提升评估准确性与鲁棒性。
摘要:大语言模型为解决高校财务管理中数据处理效率低、决策支持不足等难题提供了新的技术范式。该文聚焦Deep-Seek大语言模型,在剖析高校财务数据特征与管理痛点的基础上,设计并构建了一套涵盖数据预处理、多维智能分析与决策可视化的全流程支持机制。通过对真实财务数据的实证检验,验证了该机制的可行性与应用价值。研究发现,该机制能显著提升数据处理效率(大于 90% 与分析准确率 15%~25%) ,有效赋能高校财务管理的科学化与智能化转型。同时,该文也指出了在数据质量、模型持续优化等方面的挑战与改进路径。
摘要:鉴于医疗机构在传染病防控体系中扮演着“前哨”角色,构建一套高效、标准化的信息系统以实现对公共卫生事件的全流程闭环管理至关重要。文章设计并实现了一套公共卫生事件全流程闭环监控系统。该系统以多源异构数据深度融合为基础,集成了实时监测、智能预警、自动上报、干预反馈、多维统计与移动查房等核心功能模块,构建了从数据采集、风险识别到决策支持的闭环管理路径。系统成功实现了与HIS、LIS、PACS、手术麻醉系统等多源系统的深度融合,提高了医疗机构在公共卫生监测领域的应急响应能力和精细化管理水平。该系统已在大型三级甲等医院成功部署并稳定运行,实践证明,其显著提升了公共卫生事件的早期发现能力、应急响应效率与数据决策质量,为新一代智慧医院的传染病智慧化防控体系建设提供了可行的技术方案与实践范例。
摘要:面向政务、公文与科研档案的海量文档生产场景,文章提出并开源了一款基于Python的高性能XML至Word批量转换工具。工具采用模块化架构,融合流式解析与并行调度方案,在5万份中等复杂度XML测试集上将单文件平均耗时压至 30ms ,性能较传统脚本提升超 70% 。通过“内容控件+占位符”双映射、模板版本继承及插件化扩展,系统兼顾样式一致性与业务可定制性,支持从本地脚本至云函数的全形态部署。该工作为企业级文档自动化(Enterprise DocumentAutomation,EDA)提供了低成本、高可扩展的开源解决方案。
摘要:为应对在线学习的个性化需求并缓解传统推荐系统的冷启动与数据稀疏性问题,该文提出一种基于分层知识图谱的个性化学习模型HKGM(hierarchical knowledge graph model)。该模型创新性地将知识体系解构为知识表示层、知识评估层与学习者能力层,以动态捕捉学习者的能力演进。核心的个性化学习路径推荐算法PLPRA(personalized leamingpath recommendationalgorithm)基于此分层结构,为学习者规划从初始能力到目标能力的最优学习路径。对比实验结果表明,与传统序次学习相比,采用HKGM推荐的路径能显著减少学习者的重复学习次数与时长,并有效提升其测验正确率,验证了该模型在提升个性化学习效率方面的有效性。
摘要:随着智能制造与精益物流的发展,复杂多约束下的物流配送路径优化问题逐渐成为制造业提高供应链效率的核心议题。文章以C汽车技术有限公司天津区域的多客户零部件配送为研究对象,聚焦配送成本控制与客户服务满意度提升的双重目标,构建了融合C-W节约算法与满意度驱动机制的改进型VRPTW(带时间窗车辆路径问题)优化模型。首先,基于节约里程启发式算法建立初始路径结构,并引入客户满意度函数与模糊时间窗,反映现实中客户对服务时效的弹性容忍与感知差异。进一步构建 θ-β 双参数机制以控制客户满意度阈值与服务灵敏度,通过Matlab求解,形成多阶段优化框架。仿真结果表明,改进模型较原方案显著提升了路径效率与车辆利用率,年运输成本节约超27000元;同时,敏感性分析揭示满意度参数对路径结构演化与系统收敛性的显著影响,为多目标决策下的配送调度策略设计提供了理论依据与实践参考。研究结果验证了基于满意度调控的节约算法模型在实际物流系统中的可行性与适应性。
摘要:针对高校基层党建流程规范难、数据保密严、数字化工具适配不足等关键挑战,结合Android开发技术与基层党建工作实际需求,文章提出“轻量化、离线化、安全化”的应用研发方案,完成基于本地化存储与网格化管理、聚焦基层党建高频场景的轻量级开发框架RedGridX高校党务小助手Android应用的设计、开发与实践验证。文章系统阐述应用研发的理论基石与设计准则,重点剖析功能架构搭建与关键技术实现细节,通过场景化测试验证应用在基层党建工作中的实用性与运行稳定性。结果表明,该应用以“本地存储+无云端同步”为核心安全设计,可有效保障党务数据安全、简化工作流程、降低操作门槛,为高校数字党建提供可靠的技术支撑,也为技术推动基层党务工作数字化转型提供可复制的实践范式。
摘要:在复杂真实的噪声环境下,传统去噪算法往往难以在抑制噪声与保留图像细节之间取得平衡。文章针对此问题提出轻量级多尺度特征去噪网络(L-MFDNet),利用浅层特征提取、轻量级残差特征提取以及全局残差回归策略实现高效去除真实噪声、减小计算开销的目标。从实验结果可以看出,与BM3D、FFDNet等方法相比,该模型在提高去噪效果的同时能够保证更高的效率。相较于主流算法,L-MFDNet在保持同等去噪水平的同时,参数量压缩了近 68% ,推理时间为 80.6ms ,参数量仅为1.52M,适合用于实时处理及低配置设备。就真实噪声去除任务而言,L-MFDNet具有较高的性能和效率。
摘要:针对高职专业技术课程中技术实践偏单一、文化融入不足的问题,该研究以四川巴蜀文化为案例,在高职移动互联应用技术专业微信小程序开发课程中构建项目驱动与文化融合的教学模式,融入AI代码辅助教学工具。通过对巴蜀文化资源的梳理和教学实践,建立以巴蜀文化主题为驱动的项目化课程框架,以全周期项目实战组织教学。结果表明,该教学模式显著提升了学生的技术迁移能力与文化解码意识,促进了学生专业技能与文化素养的协调发展,为高职院校传统文化融入专业教学提供了新路径。
摘要:针对传统的Java语言程序设计课程教学存在与前沿技术脱节、实践场景单一、学生工程能力培养不足等问题,研究提出以“应用驱动、数据赋能”为核心的课程改革方案。文章阐述了“项目导向”和“案例驱动”的教学模式,将大数据技术的理念与实践深度融入Java语言教学的全过程,并构建与之匹配的实验环境与过程性考核体系,使学生项目交付率达到 98% 以上。该改革成功地将Java语言从一门孤立的基础编程课,转型为培养学生大数据处理能力与后端开发技能的基石,有效提升学生的职业竞争力和创新实践能力,为应用型本科院校的大数据、人工智能相关专业课程改革提供可借鉴的路径。
摘要:随着高校规模持续扩张,传统教务管理依赖纸质流程与分散软件,导致数据割裂、效率低下。现有教务平台虽引入数字化手段,却在操作体验、功能完整性与安全扩展性等方面仍存短板。为此,该文面向教学治理痛点,设计并实现了一套基于B/S架构的高校教务管理系统。系统采用Vue3、ASP.NETCore、MySQL技术栈,构建学生、教师与管理员三大角色子平台,涵盖选课、成绩、教学档案等10余项核心功能,并通过 RBAC+ Claim细粒度权限模型保障数据安全。经过功能验证与逻辑校验后,系统在两个学期的试运行中表现稳定:教师成绩录入平均耗时降低 42% ,学生选课差错率由2.1% 降至 0.3% ,用户满意度提升至 92.7% 。实验结果表明,该系统可显著提升教务流程效率与数据治理水平,为高校教学信息化与数字化决策提供可复制的实践范式。
摘要:针对数字化环境里用户行为数据急剧增多所引发的预测精度不够、实时性欠佳等状况,文章提出了融合计算机大数据分析与AI的用户行为预测策略。该策略在教学、生活健康及公共服务等场景的应用验证了其在行为趋势预判与资源优化配置中的实际价值。研究显示,该策略可有效发现用户行为的潜在规律,为精准服务以及风险防控提供技术支持。
摘要:应对大数据时代的网络舆情,需要构建鲁棒性强、实时性显著、智能化高的监测系统。该研究以分布式计算为核心,设计“采集一存储—分析—预警”全流程舆情监测系统,采用四层解耦架构保障系统的扩展性与容错性。以微博为数据来源,采用Scrapy-Redis实现多平台高并发数据抓取,融合HDFS与HBase分层进行数据存储,结合BERT与ERNIE识别舆情内容。经67382条真实数据测试,系统情感分析准确率最高可达 81% ,最低可达 78% ,吞吐量超传统方法300% ,端到端处理延迟控制在 75min 以内,有效实现了对突发热点事件的实时追踪与精准研判。
摘要:为应对异构网络融合趋势下智能终端软硬件协同故障定位和修复难度大、干扰因素多的挑战,文章提出一套可精准定位、快速修复故障的策略。文章采用案例分析法,以某医院智慧医疗系统为研究对象,分析发现,在异构环境下,智能终端软硬件协同故障具有多样性、软硬件耦合复杂、跨层传播机制等特征。结合实际应用场景,提出基于多维数据融合、软硬件协同监控、因果推理模型的故障定位方法。针对故障的类型和所在位置,研究提出采用动态补丁与远程修复技术,结合软硬件资源自适应调度机制,建立基于知识库的智能修复方案。研究证明,上述方法可精准定位、快速解决异构网络融合场景下智能终端软硬件的协同故障,形成科学的故障预测、防控体系,满足智能系统稳定、安全运行需求。
摘要:数智赋能支持服务在显著提升在线学习平台个性化体验与教学效率的同时,也对用户数据隐私保护构成了严峻挑战。该服务通过深度数据挖掘与智能分析优化学习路径,但其技术应用亦可能引发用户个人信息的非预期泄露。另外,国家信息安全法规要求平台实施严格的数据匿名化与去标识化处理,以保障学习者的知情权与控制权。文章认为,平台必须综合运用密码学、差分隐私等技术手段,构建完善的数据治理框架。实现数智赋能的价值前提,在于建立技术、管理与法律协同的隐私保护生态,从而在技术创新与用户权益保障之间取得审慎平衡。
摘要:为解决智慧城市物联网建设中信号覆盖、网络拥塞、兼容性等方面的问题,以A市智慧交通系统为研究对象,提出了一种基于5G-Advanced/6G演进技术的云边端协同多层异构网络架构。采用案例分析法,以A市智慧交通管理系统为研究对象展开分析,认为在复杂城市环境下,网络覆盖、资源调度、设备兼容、低功耗广域接入等方面存在各类技术挑战。为此,提出构建多层网络、智能流量调度、统一协议及优化LPWAN部署等方案,以提升城市智能化管理与服务能力,为智慧城市的生态化与可持续发展提供坚实支撑。研究证明,科学利用现代移动通信技术,打造多层次、具备智能调度能力的系统,可提升智慧城市物联网建设水平,显著提升智慧城市物联网系统的覆盖深度、连接密度与服务质量。
摘要:民航通信网作为空中交通管理的核心传输网络,其覆盖范围与业务承载能力直接决定空管运行效率。针对当前部分关键空管节点覆盖不足及业务容量瓶颈问题,结合国家空管体制改革深化对网络安全性与协同运行提出的新挑战,文章构建了一套高可靠、易扩展且具备立体化安全防护能力的扩容方案。该方案在适配空管业务扩容需求的基础上,能够有效化解民航通信网的业务承载风险,为空管网络的安全稳定运行提供有效支撑。
摘要:该研究旨在构建一套面向医院后勤场景的智慧一体化管理平台,解决传统后勤管理中存在的效率低、信息孤岛与监管盲区等问题。该研究设计了基于物联网、大数据与云计算等新兴信息技术,结合能耗管理、设备维保、医废追溯、安全监管等核心模块,构建多系统融合、统一调度的技术架构。平台应用效果显示,系统上线后医院整体电能消耗下降15.42% ,设备故障平均响应时间缩短 60.87% ,医废回收周期缩短 45.16% ,用户满意度提升 21.62% ,在降低能耗、提升设备运行效率与管理透明度方面具有显著优势。研究成果为医院智慧后勤体系建设提供了可复制、可推广的技术路径与管理方式,具有良好的实践价值和推广意义。
摘要:民航湛江空中交通管理站的数字化航站自动情报服务系统(D-ATIS系统)在运行中暴露出语音接口控制器接线稳定性欠佳及由此引发的安全隐患问题。为解决此问题,该研究提出并实施了一项针对D-ATIS系统的接口优化方案。通过分析现有系统接线方式的风险,设计并引入无源切换器以优化D-ATIS语音接口控制器的主备切换机制。该方案旨在通过减少物理接线的插拔操作,提升系统的稳定性和维护效率。文章详细阐述了改造项目的背景、技术方案、实施步骤及测试验证过程。结果表明,改造后的系统切换便捷,信号质量无损,显著降低了操作风险,提高了应急处置能力,为民航空管安全高效运行提供了新技术保障。
摘要:文章提出基于NILM的高效低压台区能量管理系统(EMS)。先用基于多任务循环神经网络的NILM算法,从智能电表总负荷数据中分解出各类电器用电状态与功耗,构建用户用电行为画像;接着将画像作为输入,通过计及运行成本与用户满意度的多目标优化模型,对台区内光伏、储能及可控负荷进行协同调度。仿真显示,相较传统EMS,系统运行成本降低 16.4% 、用户满意度提升 43.0% ○
摘要:该研究聚焦于电能计量互感器二次回路故障检测难题,通过引入自适应惯性权重与收缩因子,提出一种改进的粒子群优化(IPSO)算法,对误差反向传播神经网络(BPNN)进行参数调优,构建了一种IPSO-BPNN故障诊断模型。在深入剖析互感器二次回路组成架构及典型故障模式的基础上,构建以电气参数为输入、故障类别为输出的BPNN模型,并利用IPSO算法对其权值与阈值进行全局优化,以提升模型收敛速度与诊断精度。实验结果表明,该方法对失压、欠压、失流、谐波超标及接线错误五类典型故障的诊断准确率均高于 96% ,平均诊断耗时低于1毫秒,具有较强的工程适用性与实时性,为电能计量系统的故障智能诊断提供了一种高效、可靠的解决方案。
摘要:海底石油管道受洋流冲刷易发生悬空、掩埋及泄漏等灾害,严重威胁海洋环境安全。文章基于多波束测深系统(MBES)的工作原理与设备特性,通过工程实例探讨了其在海底管线检测中的应用效能,论证多波束测深技术应用于海底石油管道检测的可行性。研究结果表明,高分辨率多波束声呐图像能够精准识别管道的悬空与裸露状态,且其水柱影像功能可有效探测气体泄漏羽流。该技术为海底管线的运维管理提供了高精度的量化依据,具有重要的工程推广价值。
摘要:为解决LNG接收站多系统并存导致的“信息孤岛”难题,该研究设计并实现了一套基于分布式微服务架构的工业物联平台。该平台采用私有云部署,具备从数据采集、管理、转发到可视化分析的全链条功能。技术实现上,平台支持OPCUA/DA等百余种工业协议,具备3万测点秒级数据接入与 90% 无损压缩比的高性能;功能上,实现了设备资产的多维分组管理与低代码分析建模。在某LNG接收站的实际应用中,平台成功集成了多源数据,并验证了关键设备温度阈值报警模型的准确性。该平台的成功应用,为LNG接收站的数智化转型提供了坚实的数据底座与技术支撑。
摘要:为解决深度学习目标检测模型在边缘设备部署时面临的算力资源受限、实时性要求高与成本预算有限之间的矛盾,该研究以路面缺陷检测为应用场景,提出了一种基于YOLOvlln的训练后(Post-Training)轻量化模型改进方案。该方案创新性地整合了混合剪枝与静态量化两大技术。首先,通过一种结合了参数剪枝与通道剪枝的混合策略,系统性地移除了模型的冗余结构;随后,利用训练后静态量化技术将模型权重与激活值转换为INT8格式,以加速推理。在公开路面缺陷数据集上的消融与对比实验表明,所提方案能在参数量减少 30.6% 、推理速度提升超 95% 的同时,将检测精度的损失控制在最小范围。该研究为在资源受限的边缘设备上高效部署高精度目标检测模型提供了一套行之有效的技术路径。
摘要:数字图像信息激增使数据存储与传输面临挑战,高效的图像压缩技术成为了研究热点。小波算法在信号处理及图像压缩方面表现出优越性。文章基于小波变换理论,在相同压缩参数下比较了Haar、db4和 Sym4 三种小波基函数的性能。实验结果表明,在设定的阈值下,Sym4小波在峰值信噪比(PSNR)指标上表现最优。该研究结果为特定应用场景下选择最优小波基函数提供实证参考。
摘要:在计算机视觉与数字图像处理领域,特征匹配是实现图像识别、三维重建与视觉SLAM等高级应用的核心预处理步骤。目前多数优秀特征匹配算法(如ORB、LSD)仍以命令行或脚本调用为主,存在交互不直观、参数调整烦琐等问题。该研究基于Qt框架设计了一个处理图像点特征与线特征的可视化系统。该系统通过Qt构建了层次清晰、操作简便的图形用户界面(GUI),并集成了OpenCV计算机视觉库中的点、线特征处理算法。系统不仅实现了图像点特征的快速提取与高精度匹配,还集成了LSD线特征提取与HLM描述算法。该系统引入线特征,以有效丰富特征的种类和数量。测试结果表明,本系统功能模块完整,平均匹配耗时 65ms ,能够稳定输出高质量的特征匹配结果,同时得益于Qt与OpenCV的跨平台特性,该系统具备良好的可移植性与工程应用潜力,为后续嵌入到车载、无人机或机器人等嵌入式视觉系统中奠定了坚实基础。
摘要:遥感图像检测技术是目标检测领域的重要研究内容。针对目前遥感图像目标检测算法中存在的计算复杂度较高、参数量过大等问题,文章优化YOLOv8模型,提出一种改进YOLOv8遥感图像检测算法。首先,引入扩张式残差模块DWR(Dilation-wise Residual),用该模块代替原有算法中主干网络的C2f模块,以增强网络对复杂特征的提取能力,使模型能更高效地获取特征信息。其次,引入轻量级自适应下采样(ADown)卷积模块,实现对遥感图像数据的降维处理。最后,通过使用轻量级CARAFE上采样算子拓宽感受野,提高检测准确度。实验结果表明,该算法在提高目标检测精度的同时,能在一定程度上降低模型参数量并在遥感图像目标检测中体现出优势。
摘要:针对非统计专业本科生在生物统计课程中普遍存在的数理基础薄弱、学习畏难情绪严重以及专业统计软件学习成本高昂等困境,该研究对Excel在生物统计课程入门教学中的适用性与价值进行了系统性重估,反思了当前教学中过度依赖专业软件的“工具主义”倾向。研究论证了Excel凭借其高普适性、低学习门槛与可视化操作界面,在作为培养学生统计思维与数据直觉的第一工具时,相较于R、SPSS等专业软件所具有的不可替代的教学优势。该文系统地梳理了Excel在概率分布计算、假设检验、方差分析和回归分析等核心教学环节的应用场景,并指出了相应的教学注意事项。该研究旨在倡导一种“先有思维,后精工具”的教学理念,为提升非统计专业统计学课程的教学效果与学习体验提供了务实且高效的解决方案。
摘要:人工智能(Artificial Intellgence,,AI)技术已应用于医学教育中的多个领域,并对传统的医学教育模式产生了深远的影响。随着AI技术的不断发展,其为医学教育提供了新的教学方法和工具,并引领了教育模式的深刻变革。文章探讨了AI如何改变医学教育的核心环节,阐述了AI在教学中的实际应用场景以及智能化教育体系对医学人才培养的重要推动作用。未来随着AI技术的不断深入应用,医学教育将迎来更加多元化、自主化、智能化的教学范式,培养适应智能化医疗浪潮的创新型医学专业人才,并在临床能力培养和终身教育中发挥极其重要的作用。
摘要:随着人工智能(AI)的快速发展,高等教育领域正经历着深刻的变革。常微分方程是高等学校数学专业的核心专业课之一,传统的教学模式不足以满足学生的个性化发展,难以适应数字化时代的要求。基于此,该文以常微分方程课程建设为研究对象,细化课程知识点、关联课程知识节点、链接课程多模态资源,构建了课程知识图谱,并进一步探索了AI在辅助课堂教学中的应用,包括个性化路径推荐、智能资源生成、精准学情分析等方面。
摘要:提高学生注意力是课堂效率的重要保障。为破解大数据导论课程中学生注意力易分散、学习主动性不强、学习效果不佳的难题,该研究创新性地将机器学习中的“注意力机制”思想迁移至教学设计,构建了一套“教师—AI平台一学生"三元教学模式。该模式通过AI平台实时采集学生课堂中的多模态行为数据,量化并可视化其注意力状态,从而赋能教师进行动态教学干预,并为学生提供个性化学习支持。结果显示,该模式能显著提升学生的有效注意力时长,为提高课堂教学效果提供有力支撑。
摘要:面向数据科学教学,传统机房在环境一致性、弹性算力与作业评测自动化方面存在不足。该文基于轻量级Kuber-netes(K3s)构建云原生JupyterHub平台,采用容器镜像与水平伸缩策略保证统一环境与弹性资源,结合nbgitpuler、nb-grader等工具完成代码发布、编程实践与自动评分的闭环。经“AI原生应用开发"课程的教学实践验证,该平台显著降低了教师的运维负担,提升了学生的学习体验,为高校构建可扩展、高质量的数据科学教学环境提供了新的实践范式。
摘要:文章聚焦人工智能技术在高校网络思政教育中的应用,在剖析其赋能辅导员工作的必要性与现实挑战(如数据隐私、算法偏见等)的基础上,提出了一套以动态语义理解、多维伦理评估、多模态融合及全链路安全为核心的技术路径。研究旨在通过构建具体的模型架构与机制(如基于Transformer的动态语义分析模型、多模态情感交互系统等),为提升网络思政教育的精准性与实效性提供兼具理论深度与实践指导意义的解决方案。
摘要:生成式人工智能(Artifical Intellgence,AI)的爆发式增长正在重塑高等教育范式。针对计算机组成与体系结构课程存在的概念抽象、理实脱节及反馈滞后等痛点,文章构建了“AI智能体驱动+国际化协同”的双轨制教学新模式。该模式依托生成式AI智能体重构个性化导学路径,引入中外教深度协同机制打通理论与前沿壁垒,并建立全流程数据化评价体系。实践表明,该改革有效提升了学生的系统观与工程创新能力,为计算机专业教育的数智化转型提供了具有推广价值的实证范式。
摘要:在“互联网+”的时代浪潮下,传统UI设计项目课程面临着“千人一面”学用脱节的严峻困境。为有效破解这一难题,该文创新性地提出并积极实践了一种“私人定制式”教学模式。此模式以精准勾勒的学习者画像为基石,充分借助大数据与人工智能技术的强大力量,精心构建起一套完整的教学体系,涵盖分层教学目标设定、线上线下混合式实施路径规划以及多元过程性评价机制。为验证该模式的有效性,研究通过准实验方法,对改革前后两个平行班的学习效果展开了对比分析。结果显示,“私人定制式"教学模式成效显著,在提升学生期末平均分(提高 18.4% 、项目优秀率(增长217%) 以及学习满意度等方面,均大幅超越传统教学模式。该研究为应用型本科UI设计课程的个性化教学改革,成功打造了一个切实可行的范例。
摘要:鉴于传统数字信号处理(DSP)课程与人工智能专业前沿需求脱节,存在知识体系陈旧、数学理论抽象及工程实践匮乏等结构性矛盾,该研究提出并系统构建了一套教学改革方案。该方案从课程内容更新、考核与反馈优化、教学方式改进三大方向,通过强化AI与数字信号处理的交叉融合、构建多元化教学资源体系、采用多维度混合式教学模式及综合性考核评价体系,旨在提升学生的理论理解、实践应用和创新思维能力。效果评估问卷调查结果显示,学生对改革后的课程满意度高,课程的前沿性与实用性显著增强,考核方式也得到了普遍认可。然而,调查实证数据显示,尽管课程满意度显著提升,但“深层学习投入不足”与“理论依赖惯性”仍是当前教改面临的深层次挑战,这些将是未来深化教育改革须重点关注的问题。本次教改探索为同类课程的教学创新提供了有价值的实践借鉴。
摘要:为解决高校课程思政实践中存在的资源适配性低、融合度差等问题,该文以数据结构为例,提出并构建了一个基于多标签协同语言模型的课程思政资源平台。其核心包括采用智能爬虫结合人工筛选,构建了涵盖544条与数据结构知识点紧密关联的高质量思政案例库,同时集成了mT5、BERT、GLM-4模型,实现了思政案例关联知识点的大规模多标签自动化标注,提升了资源的结构化水平。基于此构建的平台,实现了思政案例与专业知识点的高效智能关联检索与可视化探索,为教师精准实施课程思政提供了智能化的工具支撑与高质量的资源保障。
摘要:为应对大数据时代对网络技术人才提出的新要求,文章探究了计算机网络课程的教学改革路径。研究依托华为eNSP仿真平台,构建了以数据传输、网络控制、安全防护为核心的模块化知识体系,并设计了贯穿需求分析、配置调优与故障排查全流程的项目驱动式实践路径。该方案旨在将抽象的理论知识与复杂的行业应用场景相结合,通过仿真环境下的高强度实训,提升学生的系统性思维与工程实践能力。实践表明,该改革路径有效弥合了传统教学与产业需求间的鸿沟,为培养具备大数据网络技术素养的复合型人才提供了可行的教学范式。
摘要:针对计算机专业传统教学中存在的教学内容滞后、与产业及竞赛需求脱节、教学模式固化及评价主观性强等痛点,该研究构建了一种“BOPPPS模型赋能、赛题动态驱动”的教学内容动态优化机制。通过建立“赛题-BOPPPS"标准化映射模型,将学科竞赛真题拆解、重构为结构化的教学模块;设计了基于学生后测数据、赛题热度等多源反馈的动态调优算法,实现教学内容的量化评估与自适应更新。在数据结构、Java程序设计等课程中的实践表明,该机制能有效提升教学内容的时效性与前沿性,显著增强学生的实践能力、创新思维与竞赛表现,形成了“教学实施一数据反馈一内容迭代”的可持续优化闭环,为应用型人才培养模式改革提供实证参考。
摘要:该研究聚焦AIGC技术在中职数据分析与可视化课程中的应用,系统分析当前教学中存在的实际问题,并探索落地可行的融合路径。该研究基于人工智能赋能教育变革的政策背景,通过问卷调研、访谈等方法发现,中职学生存在代码调试、分析报告撰写等实践困境;教师存在课堂时间不足,难以兼顾差异化需求等问题。该研究提出以COZE平台作为技术基础开发课程应用,将AIGC技术融入课程,构建“师-AIGC-生”协同教学模式,用AIGC技术破解学习困境、提升教学效率,同时明确教师主导、AIGC辅助的核心原则,为中职课程数字化转型与教学模式创新提供实证参考,助力培养适配产业需求的技能型人才。
摘要:针对区块链技术原理课程中技术壁垒高、思政元素难融入的痛点,该文构建“技术特性—思政主题—教育场景”动态映射模型,将分布式账本、共识算法等核心技术知识点与诚信协作、国家安全等核心价值观进行有机联结,从课程目标、教学内容、教学方法及评价体系4个方面进行系统性重构。实践表明,该模式显著增强了学生的工程伦理意识与职业责任感,课程思政满意度达到 92% ,可为同类技术课程思政建设提供可操作的实施路径。
摘要:针对民办本科院校数据结构与算法课程“理论抽象、实践脱节、学生基础薄弱、畏难情绪突出”等教学困境,该研究引入PDCA质量管理循环理论,设计并实践了一套旨在实现教学持续改进的定制化方案。结合党的二十届三中全会关于“深化教育改革、强化实践育人”的要求,以江西科技学院计算机专业学生为实践对象,通过“学情适配的教学计划制定、思政融合课程的执行落地、多维度数据评估检查、动态迭代的处理优化"4个阶段的实践,强化理论教学与实践能力培养之间的衔接。教学实践表明,该模式在提升学生学习效果、促进教师专业成长、优化教学资源等方面取得显著成效,为同类民办本科院校计算机专业课程教学改革提供了可复制的系统化参考。
摘要:该文聚焦数智时代职业教育的需求,构建一本《人工智能通识教程》数字教材,以提升职业院校师生的人工智能数字素养,推动职业教育变革与高质量发展。针对现有教材内容滞后、形式单一、缺乏通识性等问题,该文提出组建跨学科师资团队、开发数字教材内容、挖掘教材思政元素、丰富多元学习资源等路径,打造一本内容丰富、形式多样、互动性强的数字教材。
摘要:在国家大力发展RISC-V开源架构以及应对集成电路产业人才紧缺的战略背景下,该研究旨在探索一条高职院校校企协同育人的创新路径。针对当前人才培养与产业需求脱节的困境,该文系统阐述了RISC-V战略发展为高职教育带来的融合机遇。研究核心在于构建并论证了一条涵盖“共建实训基地、协同开发课程、联合培养师资、共同实施项目、协同开展创新”的五位一体校企协同实践路径。该研究通过整合RISC-V产业生态与高职教育资源,旨在实现教育链、产业链、人才链、创新链的精准对接。该研究为高职集成电路专业应对技术变革、培养自主可控技术技能人才提供了系统性的理论框架与可复制的实践方案。
摘要:在以生成式人工智能为代表的新一代信息技术驱动下,教育领域正加速迈入数智时代。教育领域,尤其是高等教育,正经历深刻变革,迫切要求高校教师培育和提升数字素养,使之与数智时代相匹配。回顾数字素养的起源与发展,从数字素养的4个维度出发,论述了高校教师数字素养的内涵,剖析当前高校教师数字素养存在的不足及面临的困境,提出高校教师数字素养提升策略以及实施保障措施,以期为构建高校教师数字素养发展体系提供系统性的理论框架与实践路径。
摘要:为系统揭示“十四五"期间我国人工智能赋能课程教学的研究脉络,该研究基于中国知网(CNKI)数据库,采用文献计量方法对225篇相关文献进行可视化分析。研究发现:该领域发文量呈指数级增长趋势,但高水平研究(核心期刊发文)占比仍显不足;研究力量在地域分布上呈现高度不均衡,以北京为核心的集聚效应显著;研究热点主要聚焦于“教学改革”“生成式人工智能”及“课程思政”等主题;学科分布则呈现以“高等教育”和“计算机科学”为核心,向多学科交叉融入的格局。该研究旨在为该领域的未来发展提供数据驱动的学术地图与前沿洞察,为深化人工智能与课程教学的融合实践提供决策参考。