摘要: 长短期记忆网络(Long Short-Term Memory, LSTM) 是对循环神经网络(Recurrent Neural Network, RNN) 的改进, 通过引入门控机制有效缓解了梯度消失问题, 显著提升了模型对长时依赖关系的建模能力, 成为序列建模领域的基石。近年来, LSTM 的演进主要围绕两大路径: 一是内部单元结构的优化与简化, 如门控循环单元(Gated Recurrent Unit, GRU) 等变体; 二是引入外部记忆模块或结合注意力机制, 突破自身记忆容量限制。本文系统梳理了两类路径下的典型 LSTM 模型, 解析其核心机制与适用场景。通过在公开数据集上的对比实验, 揭示了 LSTM 从内部门控精细化调控向外部记忆增强架构发展的演进规律。在此基础上, 进一步展望了控制器结构创新与混合式记忆访问机制等未来研究方向。
摘要:随着新能源汽车行业的快速发展,充电场站已广泛配备了多种充电设施,包括超充桩、直流快充桩和交流慢充桩在内的多类型充电桩。由于不同类型充电桩在功率等级、电气结构和运行特性等方面存在差异,其故障模式和运维需求呈现出明显的差异性。传统的“一刀切”式运维策略已无法满足当前对高效、低成本运维的实际需求。针对包含多种类型充电桩的充电场站,本文提出了一种基于运行风险评估的智能运维策略。首先,建立融合多维度风险特征的综合评估指标体系,全面覆盖各类充电桩的特异性风险因素;其次,基于卷积式注意力机制(ConvFormer)构建预测模型,实现对不同类型充电桩风险等级的精准量化评估;最后,以运维总成本(包括直接运维成本与风险损失成本)最小化为目标,开发了基于改进粒子群算法的动态协同调度优化模型。通过某实际充电场站的仿真验证,结果表明该策略较传统运维模式可降低44.12%的运维总成本。
摘要:为破解当前高校研究生学科竞赛中存在的选题同质化、指导局限、管理低效等现实瓶颈,本研究旨在探索一条人工智能(AI)深度赋能的系统性改革路径。文章构建了一个覆盖竞赛全周期的赋能框架,即利用AI技术对竞赛选题、个性化指导、过程管理、评审反馈及赛后复盘五大环节进行智能化重塑。通过引入AI助教、智能管理工具等手段,实现选题的精准推荐、指导的跨域支持、管理的实时监控、反馈的量化分析与复盘的系统化沉淀。通过在“挑战杯”等竞赛中的实践应用,验证了该方案在提升选题创新性、指导专业性与项目管理效率方面的显著成效。本研究为利用AI技术提升学科竞赛育人效能、培养拔尖创新人才提供了系统性的理论框架与实践方案。
摘要: 针对古籍图像因年代久远导致的褪色、对比度低等劣化问题,本文提出改进的灰度变换与直方图均衡化算法。在灰度变换方面,引入自适应阈值确定、局部区域变换及基于文字特征的参数选择方法;在直方图均衡化方面,构建图像分区、边缘保持和噪声抑制的优化模型。实验表明,本文算法在信噪比、对比度增益和结构相似度等指标上均较传统方法有显著提升,有效增强了古籍文字的清晰度。本研究为古籍数字化处理提供了高效图像增强技术,促进了珍贵文化遗产的保护与利用。
摘要: 智能辅助诊断系统的效能优化是人工智能在医疗领域应用的关键问题。为探究算法策略的适配性, 本研究提出一种基于可解释 AI 的信息负载量化新视角。基于 Pima 糖尿病数据集, 利用 SHAP 框架构建了“信息负载”指数, 并以 XGBoost 与逻辑回归模型进行策略对比。分层回归与 Johnson-Neyman 技术检验证实, 该指标对算法绩效具有显著正向调节效应 ( β=0.185,p<0.01 )。结果显示, 低负载时两策略性能无显著差异; 高负载时, XGBoost 优势显著 ( ΔAUC=0.054 )。结论表明, 引入“负载感知—动态适配”机制能突破单一模型的效能瓶颈, 验证了“任务—算法匹配”原则, 并为自适应医疗 AI 系统设计提供了量化依据。
摘要: 针对动物保护与生态监测中的识别需求,本文提出了一种融合YOLOv8目标检测与DeepSeek-R1-14B大语言模型的智能分析系统。该系统采用双层架构:YOLOv8负责视觉感知与多类别动物检测,在包含9类动物的数据集上mAP50达到0.856,相比YOLOv5提升约125%;DeepSeek-R1-14B则基于本地知识库与提示词工程技术,实现对检测结果的语义理解与智能问答。实验表明,模型纯推理速度达344.827 FPS,在保证高精度的同时具备良好的实时处理潜力,为动物保护与生态监测提供了高精度、强交互的一体化解决方案。
摘要:共指消解是篇章级自然语言理解中的关键任务,对于准确识别文本中指代同一实体的指称项的多样化表征具有重要意义。针对藏文文本中跨句依赖强、长距离指代关系复杂且现有方法建模能力有限的问题,本文提出了一种基于自注意力机制的藏文共指消解模型。该模型以 BERT-base-Tibetan 作为基础编码器,在其输出表示之上引入多层自注意力编码结构,以增强对篇章范围内语义依赖关系的建模能力。在此基础上,模型构建跨度级表示,并依次完成候选提及识别、先行项建模与共指链构建等关键步骤。实验在 TiCoref-2025 藏文共指语料库上开展,并从编码结构、注意力层数及预训练模型选择等方面进行对比分析。实验结果表明,所提出模型在 MUC、 B3 和 CEAF?4 三项评估指标上均取得较优表现,综合 F1 值达到 70.18%,验证了多层自注意力结构在提升藏文共指消解性能方面的有效性。该研究为低资源语言的深层语义分析提供了方法借鉴。
摘要: 针对工业铝材表面缺陷检测中环境复杂性与特征多样性的挑战, 提出一种融合多尺度特征与注意力机制的深度网络 AL-DefectNet。该模型以 YOLOv5s 为主干网络, 通过引入空间-通道注意力模块(SCAM) 和多尺度特征融合网络 (MS-FPN) 增强, 实现对划痕、凹坑等多类型缺陷的精细化检测。在自建工业数据集上的实验表明, 该方法 mAP@0.5 达 95.2%, 较原始 YOLOv5s 提升 8.7%, 且在光照突变场景下鲁棒性提升 15.3%。
摘要:本文对多智能体近端策略优化(Multi-Agent Proximal Policy Optimization, MAPPO)、多智能体深度确定性策略梯度(Multi-Agent Deep Deterministic Policy Gradient, MADDPG)与多智能体柔性动作评价(Multi-Agent Soft Actor-Critic, MASAC)三种多智能体强化学习算法进行对比研究,重点探讨MADDPG在多智能体协同控制中的独特优势及与DDPG的差异。首先,分析三种算法的核心思想与理论框架,对比其策略类型、训练模式、动作空间等关键特性。其次,剖析深度确定性策略梯度(Deep Deterministic Policy Gradient, DDPG)在多智能体环境中的局限性,阐述MADDPG通过集中式训练架构与对手策略建模的理论创新,以及在收敛性、协同效率等方面的性能优势。最后,通过引入混合奖励函数与动态注意力机制对MADDPG进行优化,并通过仿真实验验证了改进算法在多智能体路径规划任务中的有效性。研究表明,MADDPG凭借其集中式训练与确定性策略设计,在非平稳环境适应性与控制精度上具有显著优势。结合本研究提出的混合奖励函数,模型能有效平衡个体与集体目标,在多智能体路径规划等协同任务中展现出优越的鲁棒性与收敛性能。
摘要: 针对高校本科教育教学审核评估中资料查找困难、管理效率低下等核心痛点, 本研究设计并实现了一套评估资料智能管理系统。该系统基于Vue与SpringBoot前后端分离架构, 在Ubuntu 22.04 LTS环境下, 创新性地整合了RAGFlow框架与Qwen3:32B大语言模型, 构建了本地化部署的智能知识库。通过对评估资料进行预处理、文本向量化并存入向量数据库, 系统实现了高效的资料归集与存储。当用户通过自然语言提问时, 系统利用检索增强生成(RAG)技术, 结合语义检索与上下文增强, 驱动大语言模型生成精准且可溯源的回答。在西安思源学院的试点应用中, 通过对比实验验证, 该系统将平均资料检索时间从约15 min缩短至30 s以内, 复杂查询的准确率与召回率分别提升了24%与17%, 用户主观满意度评分达到4.5/5.0。实践表明, 该系统能显著提升评估资料的管理效率与智能化水平, 为高校教学评估工作提供了可靠、安全的信息化支撑, 其技术方案对同类知识密集型领域亦具备借鉴价值。
摘要:为应对城市复杂路况对传统交通监控系统提出的挑战,破解现有技术在多目标3D精确检测与实时预警方面的局限,本研究设计并实现了一套基于AeDet多模态3D目标检测模型的智能交通监控系统。该系统以AeDet架构为核心,通过深度融合激光雷达点云与RGB图像的时空特征,并利用其独特的方位等变卷积与相机解耦虚拟深度技术,显著提升了复杂场景下的目标检测精度与鲁棒性。在nuScenes基准数据集上的训练与评估表明,该模型取得了优异的性能(NDS=0.561,mAP=0.449)。基于此模型,系统进一步集成了超速实时预警和行人车辆流量统计两大核心应用模块。本研究为构建新一代智能交通管理平台提供了兼具高精度、高实时性与多功能性的解决方案。
摘要:本研究将软件自动测试路径生成问题重构为强化学习框架下的序贯决策任务。本文提出一种基于图注意力机制的状态表征方法,融合程序的静态拓扑结构与动态执行轨迹。为缓解覆盖率引导中的奖励稀疏难题,设计了一种结合分支距离(branch distance)的复合奖励函数。此外,引入深度策略梯度与符号执行约束求解的协同优化机制,实现了对深层嵌套逻辑的高效穿透。实验结果表明,该方法在分支覆盖率与缺陷发现能力上显著优于AFL++与KLEE等主流工具,为复杂软件的自动化测试提供了有效解决方案。
摘要:传统冒泡排序在处理半有序数据时,存在遍历冗余、排序效率不高的问题。针对嵌入式系统中资源受限且数据常呈半有序特征的场景,本研究提出了一种低开销的自适应冒泡排序优化策略。通过引入状态标志位机制,实时监测数组的有序状态,从而提前结束无效遍历。该改进仅增加1字节内存占用和一次条件判断,保持了轻量化的特点。采用C语言完成传统算法与改进算法的代码编写,设计500、1000、2000三种规模的随机、半有序、逆序数组作为测试用例,从排序耗时和比较次数两个方面开展性能对比实验。实测表明,在半有序数据场景下,优化算法的时间复杂度逼近O(n),执行效率提升显著(耗时降低96.7%以上);随机场景下整体呈现优化效果,仅部分规模因分支预测失败或标志位维护开销出现小幅耗时增加;逆序场景下性能与传统算法基本一致。该改进算法代码改动少、资源消耗低,适合嵌入式系统等轻量级数据处理场景。
摘要: 目前, 各地市书法协会虽已通过公众号发布征稿启事与评比结果, 但中间流程仍依赖大量人工操作, 效率低下。为此, 本文设计并实现了一套基于 Spring Boot 的前后端分离的软件即服务 (Software as a Service, SaaS) 平台, 实现从征稿、投稿、登记、评审到公示的全流程线上管理。平台为每幅作品生成专属二维码, 通过扫码即可关联电子信息与纸质稿件。系统引入的二维码溯源技术, 构建了“一稿一码”的全流程管理闭环。实际应用表明, 该平台使稿件处理效率提升了 68%, 评审差错率降低至 1%。该系统大幅减少了人工核对成本, 显著提升了书法协会的评审效率与管理规范性。系统采用前后端分离架构, 后端基于 Spring Boot 构建 RESTful API, 集成 Spring Security 实现权限控制; 前端采用 Vue.js 实现响应式界面; 并采用关系型数据库与对象关系映射 (Object Relational Mapping, ORM) 框架优化数据持久层性能, 提升数据操作效率。平台支持多租户 SaaS 模式, 具备良好的扩展性与可维护性。
摘要:为解决教师因缺少编程能力难以深入分析成绩数据的问题,本研究设计并实现一套基于DeepSeek大语言模型(Large Language Model,LLM)的自然语言成绩分析系统,采用Streamlit构建Web前端,调用DeepSeek API自动生成可执行的Python代码,集成Pandas、Matplotlib等库完成数据处理及可视化。实验表明,该系统在处理典型分析任务时,端到端平均响应时间控制在3s以内,支持教师通过自然语言完成成绩数据深度分析,有效降低了数据应用技术门槛,为循证教学与个性化指导提供了一定的技术支撑。
摘要:本文基于新疆农业大学图书馆借阅数据,利用K-Means算法对读者借阅行为特征进行行为偏好聚类分析。研究表明,K-Means聚类可将读者划分为四类典型群体,其中主力用户群呈现出“专业需求与人文素养并重”的双重特征,并表现出借阅时间集中、借阅行为随年级增高而衰减的生命周期规律。聚类结果可以为图书馆资源建设、空间优化及数字服务升级提供数据驱动的决策依据,对涉农高校应用型学科服务的优化具有实践参考价值。
摘要:针对高校与中小学智慧教室建设及使用中存在的“资源孤岛效应”与“协同机制缺失”等痛点问题,本研究提出了一个基于云计算的区域共享型智慧教室平台解决方案。该平台采用私有云架构,利用资源弹性伸缩、多租户隔离等关键技术,实现计算、存储及应用资源的跨校级池化与按需分配。基于平台提供的弹性算力供给、统一应用与交互、智能数据分析三大服务能力,提出了“高校算力与优质师资服务辐射至中小学”与“中小学教学实践资源反哺高校师范人才培养及教育科学研究”的双向赋能协同育人模式。本研究为破解教育资源失衡、贯通协同育人路径提供了有效的技术解决方案与实践范式,对打破区域教育资源壁垒、推动其深度融合具有重要参考价值。
摘要:为解决传统图书资源管理中存在的资源错配与服务滞后问题,本文设计并开发了一套基于大数据技术的图书资源精准管理系统。系统采用以Hadoop和Spark为核心的分布式计算架构,并创新性地构建了一个多算法融合的智能决策引擎。该引擎集成了基于矩阵分解与LSTM的个性化推荐模型、结合时间序列与XGBoost的借阅需求预测模型,以及基于聚类算法的异常行为实时监测机制。系统开发采用前后端分离的微服务架构,确保高可用性与可扩展性。集成测试结果表明,该系统推荐准确率达94.5%,预测精度为94.7%,且在高并发下响应迅速。本研究为构建智慧化、精准化的高校图书馆服务体系提供了有效的系统解决方案与技术实现路径。
摘要:近年来城市燃气用户覆盖率逐步提升,其用户侧的安全风险逐渐突出,传统管理方法难以应对海量、多源、动态的燃气用户侧安全风险信息。针对上述问题,本文提出了一种基于大数据平台与机器学习算法的燃气安全风险分级预警模型。该模型首先构建了涵盖智能燃气表、户内泄漏监测装置以及环境参数采集终端构成的物联网感知层,对多源异构数据进行实时采集与边缘预处理。其次,基于Hadoop/Spark分布式计算框架,设计时间序列特征与空间环境特征相结合的风险因子提取算法。最后,在改进XGBoost分级算法的基础上,构建了“注意—预警—报警”的三级风险模型。本文采用Focal Loss权重机制有效改善样本不平衡问题,在算力集群上进行快速迭代训练与实时推理。实验结果表明,该模型在真实用户数据集上的预警准确率达到97.2%,误报率仅为1.8%,显著优于传统逻辑回归与标准XGBoost模型。
摘要:为破解传统电厂设备管理模式中存在的状态感知滞后、故障诊断依赖经验、维护策略被动等系统性瓶颈,本研究构建了一套以大数据为驱动的智慧设备管理平台架构。该架构整合了数据源、数据传输、数据处理与智慧应用四个层次,通过设备数据管理、状态监控预警以及故障诊断与决策支持三大核心系统,旨在实现从事后维修到预测性维护(Predictive Maintenance, PdM)的范式转型。以汽轮机润滑油泵故障为例的实践验证表明,该平台通过多源数据集成、智能分析建模与3D可视化,能够实现设备故障的早期预警与精准定位,显著压缩机组停机时间,提升设备综合可靠性。
摘要: 当前电子出版物呈现高清化、海量分发与低时延传输特征, 对集散平台网络的吞吐量、可靠性与实时性提出严苛要求。台湖会贸中心原有网络采用传统单核心与多生成树协议(Multiple Spanning Tree Protocol, MSTP)+虚拟路由器冗余协议(Virtual Router Redundancy Protocol, VRRP)架构, 存在单点故障风险高、收敛速度慢、核心带宽不足、链路利用率偏低等问题。本文针对电子出版物集散业务需求, 提出一种基于集群交换系统(Cluster Switch System, CSS)的虚拟化网络重构方案, 通过双核心集群、跨设备链路聚合与双主检测(Dual-Active Detect, DAD)机制, 实现网络架构简化与高可用性提升。实际部署与测试表明, 改造后网络故障倒换时间降至毫秒级, 核心链路带宽提升至万兆, 链路利用率由不足50%提升至90%以上, 可为电子出版物大数据流传输与7×24 h连续运营提供稳定支撑 [1-2] 。
摘要:新时期,高职院校大学生在网络环境中面临的意识形态安全教育问题呈现复杂多元演化态势。当前高职院校网络意识形态安全教育工作受限于内容单一、方法传统、载体利用不充分及育人成效有限等多重因素。新形势下,如何突破传统课堂边界,强化高职院校大学生网络意识形态安全教育,构建支撑高质量职业教育发展的精神文化内核,构成本研究的核心议题。本研究基于“大思政课”视域,构建了涵盖环境优化、主体协同、内容供给、阵地拓展及载体创新的立体化教育体系,以期提升高职学生的主流价值认同与网络政治素养,筑牢校园网络安全防线。
摘要:针对新型应急动力系统的多能源适配需求,本文设计了一种全数字式电子控制器。该系统不仅高度集成了传统控制装置、启停控制组件与频率敏感监控器的核心功能,还创新性地引入了燃料冷吹、燃料加热及剩余燃料精准计算等扩展功能。通过重构执行机构的控制策略,提升了系统的安全性与供电品质,同时有效降低了外场维护成本。
摘要: 针对人口老龄化背景下老年人独立出行的安全挑战, 设计了一款融合了边缘计算的云监控拐杖系统。该系统以 STM32 为边缘计算节点, 集成 MPU6050 与 Air780EG 等传感器, 实时监测跌倒事件并进行本地决策。定位数据通过 MQTT 协议上传至阿里云平台, 经由云端处理后推送至 Android App, 实现监护人对老人位置的远程实时查看与历史轨迹追溯。当逻辑判断发生跌倒时, 将触发本地声光报警, 并通过 4G 网络向监护人发送告警短信, 从而实现快速、可靠的紧急响应。
摘要: 针对学科与技能竞赛中参赛选手对赛事规程、节点要求等信息的高频咨询需求, 传统人工客服面临响应迟缓、成本高昂及知识同步滞后等瓶颈。为此, 本文设计并实现了一种基于问题分流与检索增强生成(Retrieval-Augmented Generation, RAG)的竞赛规程智能问答系统。该系统通过多格式文档解析与版面要素识别, 对竞赛规程、附件说明等51份文档进行结构化抽取与向量化索引, 构建“结构化字段库+向量知识库”的双层知识库; 在问答阶段采用问题分流策略, 将规则型、统计型与开放型问题分别映射到字段查询、统计聚合与RAG生成路径, 并通过提示工程与后处理校验降低幻觉输出。本研究基于赛题附件问题集进行对比实验, 其结果表明该系统能够稳定输出赛事关键信息与解释性答案, 并支持规程变更的动态更新与一致性校验, 为竞赛信息服务提供可复用的解决方案。
摘要: 针对传统港口管理中存在的信息孤岛严重、调度决策滞后及数字化管控能力不足等痛点,本文设计并实现了一种基于GIS+BIM的港口三维数字孪生系统。该系统融合GIS的宏观空间管理能力与BIM的微观构件表达能力,并引入七参数坐标转换模型,实现了多源异构数据的精准空间匹配与语义融合。基于融合后的数据底座,构建了具备全景感知与动态交互能力的港口数字孪生架构。应用测试表明:该系统能够对复杂港口场景进行高保真数字映射,实现可靠的港口虚实同步与可视化呈现;系统应用后,各类设施资源分配的合理性数值均超过90%,显著提升了港口的智能化运营管理水平。
摘要:本文针对烟草行业行政执法中存在的简易案件办案效率低、跨部门数据不流通等问题,开展基于低代码平台的简易案件执法监管研究。本研究构建一站式简易案件执法监管平台,形成简易案件办理规定与操作规范,优化了业务流程,实现了跨区域跨部门的数据互通、流程审批和业务协同。实践表明,该平台使案件平均办理时间从3 h缩短至0.5 h,工作时间8 h内能处理的案件数量从2起增长到16起,耗时降低83.3%、办案效率提升5倍、单位时间内办案数量增加7倍,优化了仓库流转,提升了监管精确度和管理对象满意度,已在襄阳市烟草专卖局(公司)推广应用。该研究为烟草专卖领域的数字化转型提供了实践参考,具有重要的推广价值。
摘要:为避免新能源发电设备故障,保障新能源发电安全与效率,本文立足于光伏发电企业的视角,探索了图像增强算法、自适应故障诊断模型等智能化监控管理技术在新能源发电企业中的应用路径。研究表明,新能源发电智能化监控管理系统的构建,能为集成应用各类智能化监控管理技术提供载体,是企业在新能源发电过程中推动传统管理模式向数字化和智能化方向转型的重要举措,有利于企业实时动态掌握新能源发电设备的状态,为制定科学的管理决策提供依据。
摘要:为解决当前K歌评分系统侧重音准评估而无法满足用户对音色相似度评价需求的问题,本研究提出一种演唱者音色相似度匹配方法。该方法首先通过人声分离技术提取高质量干声;其次采用梅尔频率倒谱系数(Mel-Frequency Cepstral Coefficients, MFCC)表征音色特征;再次将通用背景模型(Universal Background Model, UBM)与贝叶斯自适应算法相结合,构建歌手音色模型库;最后通过对数似然比计算,实现演唱者与歌手音色的精准匹配。实验结果表明,该方法能有效区分不同演唱者的音色特征,实现了高精度的音色相似度匹配,为新型K歌娱乐应用的开发提供了可靠的技术支撑。
摘要: 数字化转型对用户与产品、服务间的交互逻辑进行了深刻重塑。由数据驱动的感知机制和智能技术支撑的动态适配能力, 共同构成了用户体验优化的底层基础。用户体验和数字化之间的联动关系跨越了感知、情感、行为与价值四个维度, 呈现出复杂的双向耦合特征。算法个性化、路径依赖效应以及数据权益失衡等问题表明, 数字化对用户体验的影响具有增效与异化的双重面向。构建人本导向的数字体验优化路径, 须在隐私计算、情境感知、全渠道融合与用户赋权这四个层面形成系统性响应, 以技术合规与价值共创作为双轮驱动, 推动数字生态朝着兼顾效能与人本温度的方向持续演进。
摘要:为应对轨道交通装备数字化转型的迫切需求,解决复杂系统数字化建模难题,基于复杂装备系统数字孪生模型构建理论和方法,本文以复兴号CR400AF型动车组为研究对象,提出了一套基于数字孪生理论的数字化模型构建方法。该方法融合了逆向与正向建模策略,综合运用三维扫描、摄影测量等数据采集技术,研究并实践了面向复杂曲面的精细建模、基于QEM算法的模型轻量化、参数化PBR材质渲染等关键技术。结果表明,该方法能显著提升数字模型与物理实体的逼真度与适配性,并将模型数据量减少70%以上,有效支撑了后续的虚拟检修、仿真培训等可视化应用。
摘要: 数字孪生技术为虚拟数字产品功能验证提供了创新方案。该技术通过构建高保真模型,能够在虚拟环境中模拟产品的动态行为与性能表现。它通过整合多层级物理建模、虚实数据双向交互与自动化仿真验证,构建了一套闭环的虚拟验证体系。在工业机器人与航空发动机等典型场景的验证实验表明,基于数字孪生的验证方法在故障检测率、验证效率与研发成本控制方面均展现出显著优势。此技术在智能制造、航空航天等领域展现出重要应用价值,并为产品研发全生命周期管理开辟了新路径。
摘要:信息化技术的普及为高职院校的教育改革和学生综合素质评价体系的优化带来了新的机遇与挑战。本文针对传统评价体系存在的数据孤岛、评价主观及反馈滞后等问题,系统梳理了技术驱动评价的内涵。在此基础上,提出构建“云—边—端”分层融合平台,设计基于事件序列的行为分析算法,建立人机协同的多元评价生态及数据驱动的决策反馈机制。本研究旨在通过全流程的数据闭环,实现从经验判断向精准评价的范式转型。
摘要:为揭示AI虚拟助手用户体验与使用意愿的深层机制,本研究基于依恋理论构建“体验-依恋-行为”模型,引入“情感依恋”为核心中介变量。通过对300名用户的问卷调查,本研究运用SPSS 26.0与AMOS 24.0进行实证分析(含验证性因子分析与路径分析)。结果表明:多维用户体验显著正向影响情感依恋三维度(使用情绪、使用认可、使用依赖)及使用意愿;情感依恋三维度对使用意愿具有显著正向驱动作用,并在两者间发挥部分中介效应(经Bootstrap检验验证);且使用情绪、使用认可与使用依赖呈递进式正向影响。本研究为AI虚拟助手从“功能工具”向“情感伙伴”转型提供了理论支撑与实践路径。
摘要:文章结合“X省地质资料管理信息系统”建设项目实践经验,首先,引入了项目背景并讨论了项目范围管理的重要性;其次,以PMBOK范围管理六大子过程为主线,结合具体实践案例,系统剖析了各子过程在信息系统集成项目中的落地方法与常见问题应对策略,旨在为项目管理理论的实践转化提供清晰指引;最后,文章基于案例实践提炼出优化信息系统项目范围管理的针对性建议,以期为相关信息系统项目管理提供有益借鉴。
摘要: 在产业技术迭代加速与职业教育提质培优的背景下, 产教供需错位问题日益凸显。本文整合层次分析法(Analytic Hierarchy Process, AHP)、一维卷积神经网络(One-Dimensional Convolutional Neural Network, 1D-CNN)与混合数据库技术, 设计并实现产教量化匹配数据库系统。首先, 构建含16项指标的三级量化指标体系。其次, 基于Python完成AHP权重计算与1D-CNN模型训练。最后, 采用MySQL + MongoDB混合存储与Django框架, 开发集数据采集、处理、匹配、分析于一体的数据库系统。测试表明, 系统匹配精度稳定(平均绝对误差≤2.5%), 可为职业院校专业调整、企业人才对接提供数据支持。
摘要:为破解钻井队现场资料管理困境,本文聚焦于电子记录本的应用与推广。文章首先剖析了传统纸质记录模式在效率、安全性和共享性方面存在的固有弊端,详细阐述了电子记录本在数据采集共享、减轻人员负担、标准化建设以及安全环保等方面的优势。进而,构建了以技术保障、人员培训、制度优化与激励引导为核心的“四位一体”推广策略体系,论证其对钻井业务数智化的推动作用,包括促进全流程智能化升级与生产流程再造。研究结果显示,电子记录本是实现钻井资料高效管理以及业务数智化转型的关键工具,可为行业数智化改革提供实践参考。
摘要:为应对高校程序设计课程普遍存在的课时不足、教学与评价方式单一及产教脱节等挑战,本研究按照新工科背景下人才培养OBE模式的要求,依托华为“智能基座”项目,构建并实践了一套以企业真实需求为导向的课程改革方案。该方案深度融合了华为的程序开发流程、编码规范及鲲鹏平台技术实践。经过为期一学期的教学实践,课程考核及问卷调查数据显示,学生的编程思维、代码规范性、工程实践能力与团队协作素养均得到显著提升。研究证实,该“智能基座”课程模式有效衔接了产业需求与课堂教学,为新工科背景下的程序设计课程改革提供了可复制的实证范例。
摘要:为破解当前电子商务专业Python程序设计课程中存在的学生基础异质性强、课程定位模糊、教学内容与产业需求脱节、个性化指导缺失以及考核方式单一等系统性难题,本文构建了一套以人工智能(AI)为核心赋能引擎的教学改革新范式。该范式首先以行业需求或典型岗位工作流为导向重构Python课程知识体系与项目,然后通过学习者画像与K-means聚类技术实现学生的精准分群,在此基础上通过生成式AI为不同群体提供个性化的学习支持与项目辅导,并以多元化的综合项目考核替代传统单一评价,旨在实现从“语法教学”到“电商问题解决能力培养”的根本性转型。本文为新商科背景下的编程类课程如何实现因材施教、产教融合与AI赋能提供了可行的理论框架与实践方案。
摘要:为破解当前专业学位研究生自然语言处理(NLP)课程存在的理论与实践脱节、内容更新滞后、评价机制单一等系统性难题,本研究构建并实践了一套以知识图谱为引领、大语言模型(LLM)为实践核心、多元互评为驱动的教学改革新范式。该范式通过知识图谱重构课程内容体系,提升知识的结构化与前沿性;通过LLM驱动的任务式教学,将课程学习与学生自身科研及产业应用场景深度融合;并通过全员参与式互评机制,激发学生课堂参与度和批判性思维。实践证明,该范式能显著提升学生的工程应用与跨领域创新能力。本研究在生成式AI时代背景下,为重构专业学位研究生高阶课程体系、培养拔尖创新人才提供了可行的理论框架与实践样本。
摘要: 人工智能(Artificial Intelligence, AI) 和项目式学习(Project-Based Learning, PBL) 的结合有助于高校课程教学改革。然而, Python 地理数据处理面临实践场景少及个性化指导不足的教学难题。本研究构建了基于人机协同的 PBL 教学新模式。该模式通过引入人工智能优化项目选题, 并建立基于多元数据的过程性评价机制, 重塑了“师—生—机”三元互动关系。该模式实现了“教师引导—学生主导—AI 辅助评价”的闭环。实证数据显示, 该模式显著提升了学生的计算思维与空间分析能力, 有效破解了教学难题, 为地理信息科学专业教学改革提供了新范式。
摘要:随着大语言模型(LLM)如ChatGPT、DeepSeek、Claude等在自然语言处理领域取得突破性进展,其在教育、企业创新等领域带来的人机协同模式变革备受关注。为应对传统项目式编程教学面临的个性化指导不足、反馈滞后等挑战,本研究提出了一种基于大语言模型(LLM)的人机协同教学模式。该模式以“双轨并行、人机协同”为核心理念,通过重构JavaEE课程的教学内容、方法与评价体系,旨在将LLM深度融入项目开发全过程。实践表明,该模式能有效激发学生的学习主动性与创新能力,提升其解决复杂工程问题的能力,为人工智能时代的软件工程人才培养提供了可行的实践路径。
摘要:伴随生成式人工智能(Artificial Intelligence Generated Content, AIGC)技术的飞速演进,高等教育正加速经历从“知识传递”向“能力素养培育”的范式转变。离散数学作为计算机科学的核心基础课程,其高度的逻辑抽象性与严密的思维体系,为课程思政提供了独特的切入点。本文聚焦AIGC技术赋能教学形态重构,探索离散数学教学内容与价值引领深度融合的路径。研究首先分析了AIGC对教学与思政产生的双重效应;随后,从科技报国、工程伦理、辩证思维等维度重构了思政核心内容;进而提出了基于“人机协同”的实践路径,涵盖预习、课堂及课后全流程。最后,针对技术异化风险提出对策,以期为理工科课程思政的数智化转型提供理论支撑与实践参考。
摘要: 针对传统的编程类教学难以适应学生能力分层的问题,本研究探索基于编程行为数据关联分析的差异化教学策略。首先根据学生编程数据,提取出多项指标特征,采用关联算法进行规则关联,挖掘出重要规则,识别出与学习效果强相关的行为组合。然后结合聚类算法将学生划分为基础待提升型、潜力发展型与能力优秀型三类典型行为模式,并为之设计了以夯实基础、突破瓶颈、拔高创新为导向的差异化教学干预策略。该策略可有效破解能力分层难题,对提升编程教学效果具有实践价值。
摘要: 数据采集与预处理作为数据科学的核心课程, 其教学不仅关乎技术技能, 更涉及数据伦理与社会责任。为应对当前技术教学与价值引领脱节的问题, 本研究构建并实践了一套系统性的课程思政实施策略。该策略以社会需求与岗位伦理为导向, 重塑课程教学目标; 以“双线推进”为原则, 构建了将思政元素深度融入技术知识点的教学设计框架; 通过深度挖掘各章节内容, 凝练出涵盖法治意识、科技报国、数据伦理、文化自信等多维度的思政元素, 并将其融入线上线下混合式教学模式。实践表明, 该策略能有效引导学生树立正确的科技价值观与社会责任感, 实现了专业教育与思政教育的协同效应。
摘要: 数据可视化作为数据科学与大数据技术专业的核心课程, 在传统教学模式下面临理论实践脱节、主体能动性弱及知识体系碎片化等痛点。为破解上述难题, 本研究在成果导向教育(OBE)理念的指导下, 将问题驱动教学法(PBL)深度融入课程设计, 构建了涵盖“问题引导—知识建构—实践探索—反思提升”的四阶递进式混合教学新模式。为此, 本研究在OBE理念指导下, 将问题驱动教学法引入课程, 按照“问题引导→知识建构→实践探索→反思提升”4个阶段, 设计了一套递进式混合教学方案, 将线上自学与线下面授加以整合, 力求顺应学生的认知节奏组织教学内容。经过2021级和2022级两届学生的教学检验, 该方案在提升学生可视化设计水平、数据分析素养和创新实践能力等方面均取得了较好效果, 可为同类课程的教学改革提供一定借鉴。
摘要:随着信息技术的迅猛发展,传统软件工程教育模式已难以满足行业对复合型人才的迫切需求。为培养具备工程实践能力、创新思维与团队协作精神的高素质软件人才,本文将CDIO(构思Conceive、设计Design、实现Implement、运作Operate)工程教育理念引入软件工程核心课程体系。本文详细阐述了将CDIO模式融入项目规划、执行与系统运维的具体策略,探讨了敏捷开发、DevOps及AI辅助编程等现代软件工程范式与CDIO理念的协同应用,并构建了与之匹配的多维评价体系。研究旨在为高校软件工程教学改革提供理论依据与实践参考。
摘要: 针对程序设计基础课程面临的学生基础差异大、实践支持不足、课程思政融入浅等问题,本文构建并实施了“思维建构—实践支撑—价值引领”三维协同育人模式,通过基于布鲁姆认知目标分类学的进阶式翻转课堂强化计算思维培养,借助基于RAG技术的AI智能辅导平台实现个性化教学支持,深度融合课程思政并推动“教学—竞赛—创新”一体化实践体系建设。经过两年教学实践,学生课程平均成绩提升8.6分,省级以上学科竞赛获奖人次增长68.75%,有效提升了学生的计算思维能力、编程实践水平和工程伦理意识,为新工科背景下程序设计类课程改革提供了可推广的实践路径。
摘要:为破解新工科背景下数据结构课程存在的理论抽象、实践脱节、创新能力培养不足等系统性教学痛点,本研究以成果导向教育(Outcome-Based Education, OBE)理念为指导,构建了一套“案例教学—赛课结合—AI算法融合”三层递进式教学新范式,并开展了教学实践。该范式以案例教学激发学习兴趣、夯实基础;以赛课结合驱动实践能力与算法思维发展;以AI算法融合拓展知识边界与前沿视野,形成“基础—应用—创新”的能力培养闭环。本研究为新工科背景下的计算机核心课程改革提供了一套旨在系统性提升学生计算思维与工程创新能力的可行性实践方案。
摘要:为应对数据结构与算法课程传统教学中存在的学情差异显著、知识呈现抽象及实践能力培养不足等挑战,本研究构建并实践了一种“技术工具赋能+实践能力导向”下“双平台驱动、三阶段闭环”的混合式教学新模式。该模式以学习通平台支持课前个性化预习与课后知识巩固,以头歌平台驱动课中项目式实战与课后拓展训练,形成“线上自主学习—线下探究互动—线上实战迁移”的完整教学闭环。江西科技学院的教学实践表明,该模式在提升学生的算法设计与编程实践能力、激发学习主动性方面成效显著,有效弥合了理论与应用之间的鸿沟,为计算机类核心课程的数字化教学改革提供了可复制的范例。
摘要:本研究面向新质生产力发展对人工智能应用型人才的迫切需求,以武汉华夏理工学院为例,剖析了其人才培养模式的创新实践。研究表明,以学生学习成果为导向(OBE)重构课程体系是培养目标达成的基石。在此基础上,进一步阐述了“专劳创思”(专业教育、劳动教育、创新创业教育、思想政治教育)一体化育人内涵的构建,以及“产教科赛”(产业、教学、科研、竞赛)协同实践路径的探索与形成。