摘要:为突破公共检测机构在器具检测与证书处理等业务中的智能化瓶颈,本文设计并实现了一种基于大型语言模型(Large Language Models,LLM)的垂直领域专家应答微模型。针对通用大模型在专业应用中存在的“幻觉”问题以及数据安全风险,本研究以DeepSeek-V3为教师模型,提出了一种结合领域知识库的知识蒸馏方案;通过构建高质量的“问题—上下文—标准答案”三元组数据集,生成轻量级微模型,并结合强化学习(Reinforcement Learning,RL)与Browser-Use自动化工具实现业务流程的自主进化。实验结果表明,该微模型在本地化部署(仅需16 GB显存)的条件下,显著抑制了专业知识的幻觉现象,其在电能表检定等专业考核中的表现优于千亿参数大模型,为公共检测机构提供了一种安全、高效、可扩展的AI应用范式。
摘要:本文提出了一种基于改进YOLOX的超轻量化林火检测算法(F3-YOLO),旨在提升林火检测的精度与速度,并满足边缘计算设备的低算力部署需求。首先,本研究对YOLOX的主干网络在深度、宽度上进行精简,并减少模型检测头的数量;然后,为弥补主干网络精简带来的性能损失,将多尺度特征汇聚(Multi Scale Feature Aggregation, MSFA)引入特征金字塔网络(Feature Pyramid Network, FPN),实现低计算成本的多尺度感受野获取;最后,为进一步提升模型对弱目标的检出能力,在检测头之前引入关联交叉注意力机制(Related Cross Attention Mechanism, RCAM)。实验表明,F3-YOLO的参数量仅有原模型的五分之一,计算量仅有原模型的约六分之一,其检测性能也优于原模型,在自制林火数据集上的平均精度(Average Precision, AP)达到91.21%,优于主流目标检测方法。
摘要: 针对传统 ICP 算法在解决脊柱 CT 影像中解剖结构高度相似的问题时容易陷入局部最优的缺陷, 本文提出了一种基于坐标下降的混合约束配准模型。为克服归一化互相关(NCC)在三维空间定位失准的缺陷, 该模型引入空间像素重叠率(PO)来构建拓扑约束, 以此增强特征匹配的准确性。在求解策略上, 该模型利用坐标下降机制将六自由度变换矩阵的复杂求解过程分解为高效的一维全局搜索。实验数据显示, 本文提出的算法在脊柱点云配准任务中表现优异, NCC与PO值分别达到0.951和0.797, 其收敛速度及抗噪鲁棒性均显著优于现有主流算法, 具有切实的临床推广潜力。
摘要:针对核自适应滤波器在处理大规模数据时因核字典持续扩张而导致的计算复杂度激增问题,本文提出了一种稀疏核递归最大相关熵(Sparse Kernel Recursive Maximum Correntropy, SKRMC)算法。该算法在传统核递归最大相关熵(KRMC)框架中引入近似线性相关(Approximate Linear Dependence, ALD)准则,通过设定阈值对新样本进行线性独立性检验,有效约束了核字典的规模膨胀。本文详细推导了SKRMC算法在字典更新与权值递归过程中的数学模型。在受 α 稳定分布非高斯噪声干扰的Mackey-Glass时间序列仿真实验中,实验结果表明,与传统的KLMS及KRMC算法相比,所提SKRMC算法在维持高预测精度与强鲁棒性的前提下,显著降低了计算时间开销与存储负担,展现出优异的综合性能与工程应用潜力。
摘要: 干旱预测面临时空依赖建模困难与高频细节信息丢失的挑战,制约了现有模型的精度与稳定性。为此,文章提出一种融合频域与多尺度空间特征的深度学习模型,通过引入频域注意力模块和多尺度空间感知单元,实现对干旱演变过程的有效建模。实验结果表明,该模型在真实数据集上的纳什效率系数(Nash-Sutcliffe efficiency, NSE)达到0.987,均方根误差(root mean square error, RMSE)降至0.103,较基准模型有所提升,为高精度干旱预测提供了鲁棒性较强的技术框架,有助于提升极端气候事件的早期预警能力与防灾减灾水平。
摘要: 针对在线学习场景中注意力评估存在单一模态数据片面性、模态异质性融合困难等问题,本研究提出一种基于双阶段注意力融合机制的多模态在线学习注意力评估模型(DSA-MAE)。该模型在数据层整合了视觉、行为及生理(PPG)三类多模态信息。在算法层,通过创新的双阶段注意力机制实现多模态特征的自适应融合与注意力状态精准评估。第一阶段采用模态内注意力增强模块,分别提取各模态内部的关键时序与空间特征;第二阶段设计跨模态时空注意力模块,动态学习不同模态间的关联权重,实现多层次特征融合。实验以60名学习者为研究对象,构建包含1800个样本的多模态数据集,采用准确率、精确率、召回率、F1分数作为评估指标,与单模态模型及传统融合模型进行对比。结果表明,DSA-MAE模型的总体准确率达94.2%,F1分数为94.1%,均显著优于对比模型。此外,消融实验进一步验证了跨模态注意力模块的有效性,其移除可能会导致模型性能下降7.3个百分点。本研究提出的模型能够实现在线学习注意力的实时、精准评估,为个性化教学干预与自适应学习系统建设提供了可靠的技术支持。
摘要: 检索增强生成(Retrieval-Augmented Generation, RAG)技术有效缓解了大语言模型的“幻觉”问题,但传统架构高度依赖云端应用程序接口(Application Programming Interface, API),面临严重的数据隐私泄露与高延迟瓶颈。为突破离线及弱网环境下的应用壁垒,本文设计并实现了一套轻量化、本地部署的RAG系统。该系统基于本地轻量化嵌入模型构建文本向量表示,并结合FAISS向量索引实现高效相似性检索,通过多文档分段与索引融合策略提升语义匹配能力。在系统实现上,构建了集文档处理、向量生成与问答交互于一体的本地化流程。基于实验数据分析,该方法在保证较高检索准确率的同时,有效缩短了响应时间并降低了资源消耗,适用于隐私敏感与弱网络环境下的智能问答应用。
摘要: 游客评论是景区洞察需求、优化服务的核心载体。本文以九华山为研究对象, 利用爬虫技术爬取携程网 6 000 余条游客评论, 引入 DeepSeek 大模型替代传统情感分析工具。研究表明, DeepSeek 在处理模糊情感和隐性语义等方面显著优于传统模型。凭借其强语义理解与上下文分析能力, 本研究实现了评论的精准情感分类, 再通过 matplotlib 模块完成情感分布、高频词等可视化, 并创新性地提出利用 DeepSeek 基于评论直接生成景区服务优化建议。实验结果显示, 九华山景区需重点聚焦“宗教文化”与“交通设施”两大维度开展优化提升。
摘要:针对现有医学图像配准方法多为单向配准、特征提取能力不足且速度与精度难以兼顾的问题,本研究提出一种多注意力驱动的无监督双向配准网络。该方法创新性地将对称微分同胚思想与深度学习框架结合,实现了高效的双向位移场估计。核心在于引入了通道注意力网络与特征加权模块,使模型能够自适应地关注关键解剖结构特征,从而提升配准精度。通过大规模三维脑部MRI图像实验验证,该方法在配准精度(Dice系数)与速度上均优于多种主流传统及深度学习方法,展现了其临床应用潜力。
摘要:为解决复杂军事场景下高机动目标跟踪中异构传感器数据融合存在的异构性难以处理、实时性及抗干扰性不足等问题,提出一种基于CNN特征提取与强化学习(RL)决策的深度融合跟踪框架。该框架通过CNN实现多模态传感器数据的特征级融合,结合图神经网络(GNN)构建时空关联图优化量测-航迹关联,利用RL动态优化融合权重与滤波参数。实验结果表明,在强电磁干扰环境下,该算法较传统JPDA算法多目标跟踪精度(MOTA)提升了20%,漏检率降低了50%,端侧推理延迟控制在10 ms内,可有效满足军事侦察领域高机动目标的高精度跟踪需求。
摘要: 针对手势识别在自然性、智能化与沉浸感方面存在的局限,本研究以多传感器融合数据手套为核心,围绕人机交互创新、资源智能化提升与沉浸式场景构建三个维度,提出软硬件交互框架。通过融合弯曲传感器与惯性测量单元(Inertial Measurement Unit, IMU)实现多源同步感知;构建轻量级卷积神经网络(Lightweight CNN)及语义映射规则库;开发基于虚拟现实的交互原型系统。实验表明,该方案能够提升交互自然性与智能化水平,满足实时交互要求,为虚拟现实等领域提供技术支撑。
摘要:针对智能车辆在复杂障碍物环境下路径规划面临的收敛性差、路径拐点多及易陷入局部最优等问题,本文提出了一种融合快速扩展随机树星(RRT * )与遗传算法(GA)的混合路径规划策略。该策略首先采用连续空间外接圆法对静态障碍物进行高精度建模;其次,利用RRT * 算法快速生成无碰撞初始路径,并将其关键节点转化为遗传算法的优质初始种群,以克服传统GA盲目初始化的弊端;最后,引入非线性约束与动态自适应惩罚函数,对遗传算法的交叉、变异算子进行优化。仿真实验结果表明,与传统遗传算法相比,所提融合算法在路径平滑度、全局最优解精度及收敛速度上均有显著提升,有效避免了局部极小值陷阱。
摘要:本研究聚焦职普融通背景下职业教育平台的智能化重构,提出融合人工智能技术的职普融通智能教育平台设计方案。平台通过构建课程知识图谱、用户画像与多源行为识别机制,实现语义映射、智能推送、能力测评与动态画像的功能闭环。系统架构采用多层异构感知与微服务集成,保障高并发运行;算法层融合图神经网络、序列建模与对比学习等技术,增强模型适应性。试点应用显示平台关键模块推荐准确率超90%,响应时延低于2 s,验证了其有效性与可行性,为职普类型教育贯通与个性化路径生成提供技术支撑与实践参考。
摘要: 针对矿山信息化建设中存在的基础数据缺失、信息孤岛化、可视化程度低等问题,本文提出一种融合三维地理信息系统(3D Geographic Information System, 3D GIS)与虚拟现实(Virtual Reality, VR)全景技术的矿山漫游系统。本研究基于“数据—服务—应用”三层架构,以数字正射影像(Digital Orthophoto Map, DOM)、数字高程模型(Digital Elevation Model, DEM)、Mesh等无人机航测数据与VR全景影像为数据基础,通过SuperMap平台构建二三维一体化空间数据库,并利用组件式GIS技术开发了一套集高保真三维场景动态加载与沉浸式VR交互于一体的应用系统。该系统创新性地建立了真实地理坐标系与VR虚拟场景的精确映射关系,实现了矿山地表环境与关键区域的高保真可视化漫游,为矿山安全生产、应急演练与数字孪生管理提供技术支撑。
摘要:随着数字技术的快速演进,非物质文化遗产的数字化传承正由单一的“展示型”向深度的“体验型”转变。针对传统风筝文化在数字传播中面临的互动性匮乏与受众体验割裂等困境,本文融合叙事设计理论与生成式人工智能技术,探索了风筝文化类App界面交互设计路径。基于问卷调查与深度访谈,本文解构了用户对情境代入与共创体验的需求,进而构建了“发现—探索—共创—留存”的四维叙事框架,将风筝的历史脉络、结构工艺与视觉符号无缝嵌入交互流程。在“鸢博”App的设计实践中,本文提出了一种基于生成式AI的动态交互机制,将图像生成转化为自然语言与参数操作,从而实现了风筝图案个性化生成。该研究打通了“数字创意—实体定制”的闭环,不仅提升了用户沉浸体验与文化参与度,亦为非遗数字化产品的交互创新提供了可借鉴的范式。
摘要:针对传统软件开发中业务逻辑高度同质化导致研发效率低下、编码范式不统一,以及异质化开发背景下的代码健壮性缺失、不同层级程序员因编码差异导致系统健壮性不足等问题,本文设计并实现了一种基于微服务的低代码开发平台。该平台以微服务架构为基础,聚焦重复开发场景的自动化实现,核心包含代码生成与单据设计两大功能模块,支持多种控件类型与数据类型的灵活配置,无须手动编码即可完成常规业务模块的快速开发。研究表明,该平台可将开发效率提升超过70%,有效规避编码差异带来的系统隐患,增强程序健壮性,降低软件开发门槛与成本。本文详细阐述了平台的总体设计、核心模块实现及关键技术应用,通过性能测试验证了平台的实用性与可靠性,可为同类低代码开发平台的设计提供参考。
摘要:个性化教学的关键在于了解学生学情,但在课堂教学中,学生的学习数据仍较少。文章引入教育生态学理论,融合生成式人工智能(GAI)与机器人流程自动化(RPA)技术,构建“师—GAI—生”三元协同学习数据收集模型。依托微信群,通过“数据感知—智能决策—干预执行”三层架构,实现多模态学习行为的无侵入式学习数据采集、DeepSeek-V3.2模型驱动的学情分析,以及拟人化干预执行。最终形成课后细粒度学情数据的自动化采集—分析—干预闭环,为破解个性化教学数据瓶颈提供理论框架与实践路径。
摘要:本研究构建了一套数据驱动的学前教育资源智能推荐系统,基于云原生微服务架构,核心创新包括:通过BERT与图神经网络构建多模态资源语义表示;利用Bi-LSTM与注意力机制建模用户行为序列生成动态画像;并设计融合Wide&Deep、DIN与DQN的混合推荐算法,实现多目标协同优化。系统采用Kafka-Flink流处理框架和GraphX进行实时数据流处理与图结构知识关联,支持教学意图感知与兴趣迁移建模。平台部署在Kubernetes上,实测在高并发环境下,推荐响应延迟低于220 ms,资源覆盖率为91.20%,用户满意度为4.63,验证了系统的工程级实用价值。
摘要: 针对医疗健康大数据处理效率低、多源数据难以融合等难题,采用机器学习优化方法,面向医疗健康大数据应用开展研究,以提高整体医疗服务效率,并分析影响大数据计算速度的因素及多学科协作的应用效果。根据以上问题,深入研究机器学习优化方法、分布式任务处理算法等,以实现智能医疗、大数据、算法三者的深度融合,提高智能医疗的可靠性、实用性。该方法提高了医疗大数据计算速度和算法实用性,为智能化诊疗提供可靠技术支持。
摘要:随着高级持续性威胁(Advanced Persistent Threat, APT)和内部恶意攻击的不断升级演变,传统的基于合规性的被动型安全运维模式已无法应对日趋复杂的网络安全挑战。本文设计了一种基于计算机系统本身的安全运维闭环管理体系,提出了五阶段循环发展模型,并将控制理论中的反馈思想融入其中。另外,提出MTTD/MTTA/MTTC及CCF的安全度量模型,在此基础上,利用SOAR自动化编排能力,给出了一个可以量化评估、不断迭代改进的安全运营模式,并以某银行核心系统的实际场景为背景进行了红蓝对抗测试,证明了其缩短Dwell Time、加快攻击事件处置速度的有效性。本文研究成果可作为指导大型及中型安全运营中心(Security Operations Center, SOC)数字化、智能化建设的方法论与路线图。
摘要:针对局域网中地址解析协议(address resolution protocol, ARP)欺骗攻击隐蔽性强且传统防御手段配置烦琐的问题,设计了基于eNSP仿真平台的ARP欺骗攻击与防御实验方案。通过搭建仿真网络拓扑,复现了ARP欺骗攻击过程,验证了静态ARP绑定、虚拟局域网(virtual local area network, VLAN)划分及访问控制列表(access control list, ACL)等防御措施的有效性。实验结果表明,该方案可精准模拟ARP欺骗攻击行为,防御措施能实现100%攻击拦截率,同时有效降低目标主机的系统资源消耗。研究成果可为高校网络安全课程实践教学提供支撑,也为中小企业局域网ARP攻击防护提供实践方案。
摘要:随着网络应用的广泛普及,网络安全威胁呈现多样化和复杂化特点,传统防护手段在实时威胁识别方面存在局限性。本文提出一种将深度学习技术与聚类分析技术相结合的网络安全态势感知方法。通过设计基于深度特征提取与聚类分析的双通道识别机制,实现对异常行为和潜在攻击的高精度识别。实验结果表明,该方法在算法整体准确率和各类网络攻击识别中均优于传统方法,尤其在低频或隐蔽攻击场景下表现稳定。该方法为网络安全防护提供了有效支撑,并为构建智能化、主动防御的网络安全防御体系提供了可行的技术方案。
摘要: 针对传统短消息异常检测存在的误判率高、泛化能力弱及实时性不足等问题,本文融合文本语义与行为时序特征,构建了一种基于改进BERT与LSTM-GRU混合模型的智能识别方法。通过数据预处理、多维特征工程及模型融合推理,提升垃圾短信、诈骗短信等异常行为的识别精度。设计分层检测系统,实现毫秒级在线处理。实验结果表明,模型准确率达98.2%,F1分数为98.0%,检测延迟低于50 ms。该系统能够有效应对恶意短消息的特征漂移与语义模糊难题,满足海量短消息安全监管的工程应用需求。
摘要:为解决传统硬件原理图到现场可编程门阵列(Field Programmable Gate Array, FPGA)输入/输出(Input/Output, IO)约束转换过程中人工操作引发的高冗余与低可靠性问题,本文提出了一种基于关系数据库表对FPGA管脚的电气属性进行建模的方法。该方法采用SQLite数据库作为管理与存储载体,仅从电子设计自动化(Electronic Design Automation, EDA)工程中提取必要的设计相关信息,并充分利用C#语言集成查询(Language Integrated Query, LINQ)特性,以程序代替人工,自动化生成IO约束,同时开发了相应的工具软件予以验证。本方法实现了准确、高效的IO约束生成,典型IO约束生成效率提升98%以上。
摘要:本研究针对油田运维系统数据安全威胁,提出综合性数据加密技术应用方案。通过分析网络攻击与内部泄密等安全威胁,本研究设计了一套包含实时传输加密、多因子身份认证、安全存储加密及数据完整性验证的四层纵深防护体系。采用 AES-256 加密算法保护生产数据传输,基于 PKI 和 SM2 算法构建身份认证机制,建立分层密钥管理架构确保历史数据安全存储,部署 SHA-256 哈希和 ECDSA 数字签名实现数据完整性验证。测试结果表明,该方案在系统性能开销可控的前提下,显著降低了数据泄露风险,提升了系统的整体安全等级,为同类工业控制系统的数据安全防护提供了可行的技术范本。
摘要: 门户网站是政企发布信息、开展业务的重要平台, 其安全性直接关系到数据安全与业务安全, 依据《中华人民共和国网络安全法》《中华人民共和国数据安全法》及等级保护 2.0 标准, 亟须落实分级分类保护与合规安全设计。本文以网络安全等级保护制度为研究框架, 系统分析等级保护的基本要求和技术管理控制要点, 结合门户网站的系统结构与业务特点, 梳理门户网站网络、应用、数据及管理层面的主要安全风险, 从技术防护与安全管理两个维度提出基于等级保护的门户网站安全设计方案, 构建纵深防御体系。研究表明, 该设计思路有助于提升门户网站整体安全防护能力和合规水平, 可为门户网站安全建设与运维管理提供参考。
摘要: 针对电力设备铭牌样式多样、信息结构复杂,传统OCR方法结构化能力不足及模板匹配通用性差、维护成本高等问题,本文提出了一种自适应的铭牌信息提取与比对方法。该方法引入可由用户图形化配置的模板生成机制,支持用户基于OCR初步识别结果,快速制定字段匹配规则并动态创建模板。系统整合结构化OCR、基于“制造商+设备名称”的组合索引机制、自定义模板生成与字段级自动比对模块,形成闭环处理流程。实验结果表明,该方法在提升提取准确率的同时,显著降低了新模板适配时间与人工参与成本。系统已在主网设备入库核对等场景中得到初步应用,具备良好的工程实用性与推广前景。
摘要:本系统针对农业大棚种植系统设计,以单片机为核心,集成了环境参数检测与显示、声光报警、自动补水补光及降温、蓝牙远程显示等功能。系统以STM32F103为主控制器,搭载多种传感器模块,可实时监测环境参数。当系统检测到土壤湿度不足、光照强度过低或温度过高时,自动触发声光报警并开启水泵灌溉、LED补光或风扇降温。同时,系统引入蓝牙通信模块,支持用户通过手机App实时查看各项环境参数。测试结果表明,该系统能够实时监测周围环境,以此提升植物养护的科学性与便捷性,为植物的健康生长提供有力保障。
摘要:本文提出一种基于激光雷达点云的无人机仿线飞行巡检方法。该方法融合了多视角数据采集、基于通道注意力机制的导地线特征提取以及改进型遗传算法的路径规划,旨在解决山区输电线路巡检效率低、精度不足的问题。实验表明,该方法使巡检路径缩短约9.0%,稳定裕度均值达到9.23,导地线识别精度和巡检效率均优于对比文献方法。研究结果为复杂地形下输电线路无人机巡检提供了可靠的技术支持,并为电网智能化运维和决策提供了数据基础。
摘要:为突破显示产业链核心技术瓶颈,推动全彩LED显示屏关键技术国产化替代,本研究聚焦Mini-LED全彩直显系统架构与核心技术,深入开展关键技术攻关。硬件层面,本系统采用国产GD32F425RGT6微控制器作为控制系统核心,搭配RUC7258D行驱动芯片与RUL6024列驱动芯片协同设计,实现Mini-LED微间距、多分区控光等核心功能,同时系统优化了电源管理和热设计方案,有效解决了传统LED屏拖影及“毛毛虫”现象;软件层面,采用模块化架构,集成图像解码、字体渲染、外设驱动等基础功能,融入网络通信、参数管理等智能模块,支持U盘读写、Wi-Fi远程控制及固件在线升级。系统支持32 px×128 px模组级联,达成6.73 kHz高刷新率、16-bit(65 536级)灰度等级,亮度不均匀性≤0.1%,1080p JPEG图像解码速度180 ms/张,可连续72 h稳定运行。测试结果表明,该系统显示效果清晰、色彩均匀、运行可靠,相较于基于现场的可编程逻辑门阵列(Field Programmable Gate Array,FPGA)或专用集成电路(Application Specific Integrated Circuit,ASIC)的传统方案,具备显著成本优势与明确产业化落地路径,验证了国产微控制器在高性价比Mini-LED显示控制领域的应用可行性,为推动显示产业链自主可控发展提供重要技术支撑与工程化参考。
摘要:为应对数智技术引发的高等教育变革,本研究旨在探索智慧学习平台的构建路径及其对学习者信息体验的重构机制。本文系统性地分析了5G、异步交互、知识图谱、智能推荐及跨平台应用等关键数智技术在智慧学习平台构建中的赋能作用。在此基础上,进一步揭示了这些技术如何通过全景互动、视觉交互及AI大模型的融合,实现对学习者信息感知的全面化、深度化与沉浸式提升。最后,结合诺曼体验层次理论,创新性地阐释了智慧学习平台如何通过“知识感知的综合体验”与“信息互动的意义共建”,实现对学习者心理与思维活动的深度重构。本文为构建智慧学习环境、提升个性化学习体验提供了系统性的理论框架与技术路径。
摘要: 人工智能生成内容(Artificial Intelligence Generated Content, AIGC)技术正深刻重塑数字媒体创作范式。本文以Photoshop与Premiere为实践载体,提出以“工具适配—提示词工程—迭代优化”为核心的人机协同创作方法论,超越单纯的工具应用层面,形成系统化的人机协同创作路径。通过构建AIGC辅助下的电商视觉设计案例,系统验证该方法在提升创意效率和作品质量方面的成效,创意方案初始数量提升3倍以上。本研究为数字媒体教育与实践提供了可复用的创作路径,明确了AIGC时代创作者的核心能力转向,为行业转型与教学改革提供理论支撑与实践范式。
摘要:本文探讨了数字化文献资源平台的搜索引擎优化(SEO)推广策略。在数字时代,数字化文献资源平台作为知识传播与学术交流的关键枢纽,其信息存储与服务功能日益凸显。有效地SEO对于提升平台在搜索引擎中的可见性、可发现性和学术影响力至关重要。通过对内容优化、技术优化和站外策略的全面分析,本文提出了一套针对学术内容特性的系统性优化策略,旨在帮助平台管理者应对当前挑战,实现知识资源的广泛传播和最大化利用。
摘要: 针对医技科室单机设备报告归档困难的问题,本研究构建并评估了一款基于人工智能-光学字符识别(Artificial Intelligence-Optical Character Recognition, AI-OCR)技术的全流程数字化管理平台,以实现单机设备检查报告从采集到归档的智能化处理。平台采用双通道采集机制和AI-OCR技术,关键字段识别准确率达95%以上,实现了报告全生命周期管理。单机报告平台显著提高了医技科室的工作效率和服务质量,为医院信息化建设提供了强有力的支撑。
摘要:面对西部高原地区村庄分散、地形复杂所带来的宅基地管理底数不清、监管乏力等长期难题,本研究开展了一项旨在将空间信息技术深度应用于地方治理实践的探索。本研究的核心是设计一套针对高海拔、弱网络、远距离作业等严苛条件进行针对性优化的专用管理系统。本研究以地理信息系统(Geographic Information System, GIS)为整合框架,将遥感影像、移动采集与业务流程紧密耦合,构建了服务于全域可视化管控的农村宅基地信息化管理平台。实际运行数据证实,该模式不仅将农户的申请审批周期缩短了一半以上,更构建了“天空地一体化”的动态监管体系(结合遥感监测、网络审批、实地巡查等方式),使违规占地行为得到及时预警与处置。项目成果为当地正在推进的宅基地规范管理厘清了产权数据,为同类高原地区乡村数字化转型提供了可借鉴的范式。
摘要: 铝制品生产过程中, 温度控制是决定其最终质量与性能的关键环节。为克服传统人工测温效率低、安全风险高等问题, 本文提出一种基于红外传感的无接触测温方案。针对红外测温易受干扰的问题, 引入一种记忆多项式校正模型, 对采集的温度序列进行处理与预测, 以获取高精度温度值。本文提出的测温算法具有无接触、实时采集的优点, 能够实现在线实时温度检测, 同时显著提高了测温精度。实验结果表明, 该模型显著提升了测量精度, 与原始红外数据相比, 校正后温度的平均绝对误差(MAE) 降至 1°C 以内, 测温精度提升了 1.05 个百分点。此外, 本文设计并实现了一套基于 ARM 与 4G 通信的嵌入式数据采集系统, 用于校正模型并将数据实时上传至云平台, 实现了在线监测与分析。
摘要:大数据时代,数据分析能力成为高职学生亟待提升的能力。在高职院校开设关于数据分析的数学公选课可为提升学生的数据素养奠定基础。本文从数据分析的概念及方法出发,针对高职学生数学基础薄弱但动手能力强的特点,通过操作编程语言简洁的MATLAB软件,构建了基于MATLAB的数据分析教学案例体系。通过鸟类物种预测和 PM2.5 浓度分析等实证案例,展示了从数据拟合、相关分析到回归预测的完整教学流程。实践表明,MATLAB赋能数据分析的教学模式有效降低了数学理论的抽象度,提升了学生运用计算思维解决实际问题的能力,为高职院校培养学生的综合能力提供了参考。
摘要:为破解高职计算机专业“赛课资源转化低效”的难题,本研究设计并实证检验了“赛题阶梯任务包”教学模式的有效性。研究采用准实验法,以程序设计基础课程为载体,通过对比2025级(实验组,n=194)与2024级(对照组,n=196)学生的多维数据,发现实验组在编程能力、学习兴趣、竞赛参与意愿上均显著优于对照组。研究结果表明,“赛题阶梯任务包”教学模式是实现竞赛资源向教学资源高效转化的有效路径,为构建“赛课融通”双向赋能机制提供了可复制的实践范例。
摘要:人工智能的快速发展正深刻重塑教育形态。本文以软件工程专业人机交互课程为依托,采用准实验设计,旨在系统评估人工智能赋能教学模式的实际应用效果。研究结果表明:(1)尽管实验组的总体学业成绩与对照组相比未达到统计学显著差异,但呈现正向提升趋势(Cohen's d=0.29);(2)人工智能赋能教学对学生实践设计与创新能力的促进作用显著优于对理论理解能力的促进作用;(3)学生的初始能力水平对教学干预效果具有显著的调节作用(p=0.038),且低初始能力的学生从中获益更为显著,呈现出典型的“补偿效应”。本研究不仅丰富了人机协同教学的理论框架,也为高校工程类课程的智能化教学改革提供了实证依据。
摘要:针对高职数据存储课程中传统项目式学习导致的“知识碎片化”与“能力发展断层”问题,本研究构建并验证了一种项目链驱动的新教学模式:CDIP-PBL。该模式以能力导向(Competency)、学科融合(Disciplinary Integration)、迭代实践(Iteration)与项目驱动(Practice-Driven)为四大核心原则,将课程内容重构为递进式四级项目链。通过引入Rubric量规进行多维度过程性评价,为期18周的教学实验(n=118)数据显示,与传统项目式教学相比,CDIP-PBL模式能显著提升学生的综合工程能力(Rubric总分平均高出10.6%,p<0.01)和知识迁移能力(前后测增益值差异显著,p<0.01)。研究表明,CDIP-PBL模式能有效实现知识体系与工程能力的协同发展,为新工科背景下的同类技术课程提供了一套可迁移、可度量的教学改革范式。
摘要: 在数字经济推动网络技术人才需求结构性升级的背景下,本研究立足于岗位职业能力调研,逆向推导人才培养目标,以职业资格证书标准驱动课程体系重塑,借助技能竞赛实现教研资源转化,以证书标准引领课程体系重构,借助技能竞赛促进教学资源转化推动教学改革,最终形成一个目标闭环、过程联动的育人新机制。实践表明,该机制提升了学生的职业认同感、华为认证获取率及高质量就业竞争力,为高职院校培养新一代信息技术高素质技术技能人才提供了一套系统且可复制的实践方案。
摘要:针对应用型本科院校专升本层次学生学制短、基础差异大等特点,电子技术课程教学亟须对接社会需求与工程实际。本文以广西科技师范学院电气工程及其自动化专业为研究对象,在分析其培养目标及教学现状的基础上,从转变教学方式、创新教学体系、完善考核机制等方面进行探索。通过构建“虚实结合”的实验体系、实施基于学科竞赛的项目驱动教学法,确立了以学生为中心、以就业为导向的教学模式。实践表明,该改革有效提升了学生的工程实践能力和创新意识。
摘要:为破解传统模拟电子线路课程中存在的理论与实践脱节、学生工程应用能力薄弱等问题,本研究旨在探索并展示一种基于Multisim软件的项目式实践教学案例设计。以“蔬菜大棚温度控制器”为例,本文系统阐述了从系统设计、模块化电路实现到虚拟仿真测试的全流程。该案例引导学生综合运用温度传感器、信号调制电路、比较器及报警电路等核心知识点,通过Multisim平台进行电路设计、参数计算与性能验证。实践表明,将此类综合性仿真项目引入教学,能够有效将抽象的理论知识转化为具体的工程实践,显著提升学生的电路设计能力、复杂问题解决能力与系统思维能力,为增强应用型本科工程教育的实践性与创新性提供了可行的教学范式。
摘要:在开放大学推进混合式教学实践过程中,传统教学模式仍存在显著局限性。其教学目标维持着学科本位的设计思路,评价体系过度依赖终结性评估指标,抑制了混合式教学模式在资源整合与时空灵活性方面的内生优势。鉴于此,亟须引入创新性教育理念以提升混合式教学实效。OBE(Outcome-Based Education)所倡导的三大核心原则——学习成果导向机制、学生中心定位以及质量持续改进原则,恰好为深化教改实践、保障育人质量提供了理论支撑。本研究据此构建基于成果导向的混合教学模式,通过系统化的教学设计与实践验证,探索提升开放教育质量的可行路径。
摘要:针对数字媒体技术专业人才培养中存在的产教脱节、师资匮乏及内容滞后等结构性矛盾,依托教育部现场工程师专项培养计划,以广东建设职业技术学院与华晟经世校企合作为实践载体,创新构建了集真环境、真岗位、真项目(3R)与道场—靶场—战场(三场)于一体的进阶式人才培养模式。该模式通过校企协同重构岗位能力图谱、开发全链条项目化资源、实施生产性实战教学等方式,实现从学校教育到产业需求的无缝衔接。实践表明,该模式下学生工程实践能力与职业素养显著提升,2025届毕业生较2024届毕业生就业率提高4.96%,专业对口率提高23.28%,教学实践项目累计到账经费17.5万元,对推动职业教育数字化转型具有一定参考价值。
摘要: 数据结构课程在智能医学工程专业教学中扮演着基础性角色,但传统教学模式存在知识体系脱离医学实践、学生学习缺乏针对性驱动力等矛盾。本研究立足成果导向教育(OBE),探索构建一套医工深度融合的教学改革体系。该体系以医学真实问题为切入点,将算法工具作为解决方案的支撑,最终落脚于临床应用场景。改革涵盖内容重构、模式创新、实践强化与评价多元四个维度,力图打破抽象数据结构理论与具体医学应用之间的壁垒。理论分析表明,该方案对激发学生跨学科思维兴趣、提升以算法解决医学工程问题的能力具有积极意义,可为相关专业课程改革提供参考借鉴。本文构建的框架不仅为智能医学工程专业提供了理论指导,还为后续的教改和实证评估奠定了基础。
摘要:近年来,为提高工程教育质量,全国各高校均不同程度地开展了工程教育专业认证工作。为应对工程教育专业认证对课程教学提出的新要求,本文以信号与系统课程为例,探索并实践了一套以学生为中心、成果导向(OBE)的教学改革方案。改革聚焦于三个核心环节:首先,遵循“持续改进”原则,精简并重构了课程目标,使其更精准地对接毕业要求指标点;其次,强化实践教学,通过优化设计的层次化实验项目,着重培养学生的工程实践与创新能力;最后,构建了多元化的过程性与终结性相结合的评价体系,并利用信息化工具生成了课程目标的量化达成度分析报告。经过一个完整教学周期的实践,数据显示所有课程目标的平均达成度均超过预设期望值。研究表明,该改革路径能有效提升教学质量,并为课程的下一轮“持续改进”提供可靠的数据驱动依据。
摘要:为破解当前高校信息安全人才培养中理论与实践脱节的困境,本文在产教融合视域下,提出并实践了一套创新的综合实训课程体系。该体系以“校企协同、双导师制”为组织保障,以企业真实项目与前沿科研课题为内容载体,其核心在于构建了“三级能力驱动、虚实结合”的递进式人才培养模式。通过基础验证、综合设计、研究创新三个层次的实验设计,并辅以多元化的评价与持续改进机制,系统性地引导学生实现从基础操作能力到复杂问题解决能力,再到前沿技术创新能力的逐级跃升。实践表明,该模式有效提升了学生的工程实践能力与创新素养。
摘要:为应对大数据与量子信息时代对交叉学科人才的迫切需求,本研究首先分析了数据可视化课程的特点,对数据可视化内容进行归类,通过案例教学对课程授课内容进行重新设计,旨在激发学生学习兴趣,培养学生数据分析与可视化的能力与创新精神,以适应未来大数据行业的发展。在此基础上,提出在数据可视化课程中加入量子计算的教学方式,探索吸纳量子计算的数据可视化课程教学模式,构建了一个以案例教学为驱动、融合课程思政的“三位一体”教学设计框架。该框架通过重构课程内容,将量子比特可视化、量子算法流程可视化等作为核心融入点,并采用理论讲授与案例分析相结合、项目式实践、过程化考核等多元教学策略,以完善计算机学科课程体系。教学实践旨在引导学生利用可视化工具理解抽象的量子概念,培养其跨学科思维与科研创新能力,为国家在新兴科技领域的人才储备提供教学范式参考。
摘要:为破解新能源材料与器件专业电工电子技术实验课程中存在的教学目标与产业需求脱节、实验内容同质化、价值引领与技能培养分离等系统性难题,本研究以成果导向教育(Outcomes-Based Education, OBE)理念为顶层设计,构建了一套“虚实融合、三阶递进”的虚拟仿真实验教学新范式。该范式通过重构“基础—综合—创新”三阶实验内容体系,设计“课前—课中—课后”闭环互动教学模式,并将以地方产业为导向的思政元素无缝融入实践全过程,构建了“过程性+成果性”双轨评价机制。实践表明,该范式在提升学生电路设计能力(平均分提升37.1%)、岗位适配度(达成度提高57.3%)及课程满意度(达95%)方面成效显著。本研究为新工科背景下应用型高校实验课程如何实现“德技并修”、精准对接产业需求,提供了可复制的理论模型与实践方案。
摘要:人工智能与农业的深度融合对涉农高校人工智能专业人才培养提出了新挑战,传统课程体系普遍存在学科交叉不足、实践场景缺失等问题。本文以现代控制工程课程为改革载体,重构教学目标,强化经典理论与智慧农业应用的结合;优化教学内容,融入农业特色案例;构建“验证—设计—综合”三阶递进式实践教学模式,并采用项目驱动与混合式教学协同实施。预期该改革将有效打通控制理论与智慧农业应用场景的壁垒,提升学生解决复杂农业工程问题的能力。本研究为涉农高校人工智能核心课程体系重构提供了可复制的实践范式,对培养兼具人工智能技术能力与知农爱农情怀的复合型人才具有重要现实意义。