摘要:为解决7T超高场磁共振图像(Magnetic Resonance Image,MRI)中噪声污染与细节丢失问题,特别是在小样本训练条件下的挑战,文章提出一种混合残差动态感知降噪网络(HRDPDN)。该网络以二维切片图像为输入,其核心部分由两大创新模块构成:其一为多层残差感知器(RP)模块,用于增强图像的细节表达与特征传递;其二为多维度动态卷积(ODC)模块,能够根据输入数据动态调整各维度卷积核权重,以实现对边缘和纹理的多维度自适应提取。在自建的7T小动物MRI数据集及公开的BraTS20数据集上的实验结果表明,相较于5种基线算法,所提出的HRDPDN在PSNR、SIM和LPIPS3个量化指标上均表现最优,并在视觉上能更好地保留图像的原始纹理与解剖结构细节。该研究为超高场MRI的后处理提供了一种有效的新范式。
摘要:文章针对高压交流电缆在隧道敷设工况下的过载热安全问题,使用COMSOL电流与流体传热模块建立了 110kV XLPE绝缘电力电缆的电-热双向耦合有限元模型,仿真了正常、额定运行及过载1.2、1.4、1.5、1.6、1.8和2倍时的电缆稳态以及瞬态温度场分布。研究表明:稳态温度场呈现显著空间非对称性,隧道两侧电缆温度明显高于中部;瞬态过程中,过载温度呈现三阶段温升,线芯的最高温度与过载倍数呈二次函数关系;过载倍数的增大使线芯与环境之间的温差扩大;过载致使XLPE绝缘层持续超温,从而有诱发绝缘热老化的风险。
摘要:文章针对动平台下小目标跟踪中存在的误差问题,提出了一种结合核相关滤波(KCF)与卡尔曼滤波(KF)的运动状态估计方法。该研究首先采用KCF算法对运动目标和背景静态参照物进行稳健跟踪,其核心在于通过岭回归、循环矩阵性质及核技巧实现高效跟踪。受背景、遮挡、相似目标干扰等因素影响,原始跟踪结果与实际目标位置存在像素级误差,直接用于运动估计会导致速度和航向估计存在显著偏差。为此,引入KF算法对跟踪结果进行滤波优化,通过建立运动状态模型,融合过程预测与观测值,有效过滤跟踪误差。在动平台场景中,相机运动导致目标绝对坐标失效,无法直接用于运动状态模型,须借助静态参照物,将“目标位置-参照物位置”这一相对位置用于运动状态模型,再进行KF计算,最终实现对跟踪目标运动状态的正确估计。
摘要:A算法在复杂地形寻优过程中,因采用逐点遍历策略易产生大量冗余遍历点,导致计算耗时过长。为此,本文引入搜索空间缩减算法对该类问题进行优化。该策略集成目标导向的动态方向筛选与跳点搜索机制:其中动态方向筛选依据目标方位剔除无效搜索方向,将搜索空间由八方向压缩至五方向;跳点搜索则在地形均匀区域实施跨越式搜索,从而跳过大量无意义的中间节点。实验结果表明,与采用相同地形感知启发函数的基准算法相比,所提算法计算耗时降低 3.24% ,遍历节点数减少 39.37% ,路径长度亦缩短 10.04% 。研究证实,深度优化搜索过程是提升A算法综合性能的有效途径。
摘要:为解决自动文本摘要在短文本、低资源场景下面临的生成质量不高、传统模型计算复杂等难题,本研究提出一种融合液态神经网络(LNN)与双向门控循环单元(Bi-GRU)的混合摘要生成模型。该模型创新性地将LNN作为特征增强层嵌入到经典的编码器-解码器架构中。其核心机制在于:利用LNN的动态时序建模能力捕捉文本的深层动态特征,再通过Bi-GRU进一步学习其前后文的依赖关系,从而实现对文本语义的更精准编码。在公开数据集LCSTS上的实验结果表明,相较于基线模型,本模型在BLEU(0.4370)、ROUGE及词级准确率等关键指标上均表现最优,且收敛速度更快。研究证实,LNN能有效强化RNN的性能,该融合模型为短文本摘要生成提供了一种高效、轻量化的解决方案。
摘要:航空安全作为航空行业的关注重点,其日常运维与维修排故尤为重要。为辅助维修作业员维修排故,减少时间损耗,提高飞机维修排故效率,本文选用了ResNet18模型作为基础模型,在ResNet18骨干网络中引入空洞卷积与多尺度卷积替代传统首层结构,以扩大感受野并保留空间细节;其次,设计空间-通道双重注意力(Spatial-Efcient Channel Atten-tion,SECA)融合模块,自适应增强关键特征权重。实验表明,该方法在自建波音737-700/800数据集上的准确率达到94.85% ,较基线模型提升 4.88% ,且参数量降低 1.3% 。该模型可以实现智能识别面板图像故障,生成对应故障工卡卡号,为通过图像识别技术获取飞机面板的故障现象作铺垫,促进传统维修方式向智能化方向发展。
摘要:随着我国人口老龄化加剧,老年教育需求日益增长。人工智能技术的快速发展为老年教育提供了新的机遇。本文通过对老年教育数字化转型的必要性进行分析,探讨了人工智能在老年教育中的应用路径。研究发现,优化政策支持、推动产品适老化设计、构建个性化课程体系以及赋能师资队伍,是实现老年教育数字化转型的关键路径。
摘要:生成式人工智能作为一种新兴技术,正深刻重塑高校校史编研的工作范式。本研究旨在探讨生成式AI如何通过数据重构、知识关联与叙事创新,推动校史编研从传统静态管理模式向动态智能体系转型。针对当前高校校史编研中存在的原始档案完整性不足、档案利用屏障、数字化程度低及成果形式单一等核心痛点,提出基于生成式AI的资源整合路径,通过自动归档与语义解析打破档案分库壁垒,利用知识图谱构建实现跨模态关联,结合大语言模型生成动态叙事内容。这不仅能实现档案修复、多媒体生成及智能检索,更能通过降低专业门槛、提升编研效率,推动校史编研成果从单一文本向多维立体化表达转型,为高校文化传承与育人实践提供新的方法论支撑。
摘要:糖尿病视网膜病变(DiabeticRetinopathy,DR)作为糖尿病患者常见的微血管并发症,其早期筛查和准确诊断对于预防视力丧失具有重要意义。然而,临床获取的视网膜图像常受噪声、低对比度及模糊等因素影响,其质量不佳严重制约了诊断的精准性。为应对此挑战,本研究创新性地提出了一种基于深度扩散模型的糖尿病视网膜图像质量增强框架。该框架通过学习从噪声中逆向恢复图像的生成过程,能够协同抑制噪声、提升对比度并锐化图像细节,从而实现视网膜图像质量的显著提升。实验结果表明,经过处理后的图像在峰值信噪比(Peak Signal-to-Noise Ratio,PSNR)平均达到 23.15±0.34 ,结构相似性指数(Structural Similarity Index Measure,SSIM)平均达到 0.890±0.062 ,在上述客观评估指标上均取得了显著改善。本研究不仅为DR的精准早期筛查提供了关键技术支撑,也拓展了扩散模型在复杂医学图像增强与复原领域的应用,展示了其巨大的临床转化潜力。
摘要:为解决空管地空通话混合语音的分离难题,本文设计并实现了一种基于双通道信号差分的语音切分算法。该算法利用语音记录仪同时输出的“管制员+机组”混合通道与“单独管制员”通道的语音数据进行语音数据的切分,从而得到单独管制员及单独机组的语音信息。算法首先进行初步的静音/非静音帧判断,对于同步的非静音帧,则进一步通过频谱分析与声纹特征比对,采用时间戳对齐的方式,识别并剔除混合通道中的管制员语音成分,从而精确分离出机组语音。实验结果表明,该算法的切分准确率高达 99.74% ,显著优于传统的基于静音帧的切分方法,为后续的语音识别等应用提供了高质量、分离纯净的数据源。
摘要:在互联网经济蓬勃发展的背景下,电子商务平台积累了海量的用户行为数据。本研究基于电商场景下的用户复购行为预测问题,以Instacart公开数据集为实验基础,通过数据探索性分析和预处理,从用户、商品及其交互维度构建了特征模型。研究采用XGBost和LightGBM两种梯度提升树算法分别建立预测模型,并进行参数调优。结果显示,两模型各有优劣,前者精度略高,而后者训练效率显著占优。本研究验证了机器学习在用户行为预测中的有效性,为电商平台优化推荐与营销策略提供了可行路径。
摘要:高铁车站作为核心交通枢纽,其设施设备管理直接影响运营安全与服务质量,传统的人工管理模式在响应时效性、信息透明度及资源调度效率方面,已难以适配高铁客流高位运行下的精细化管理需求与安全保障诉求。本研究构建基于微信小程序的设备管理平台,设计乘客端与管理端双端协同模块,涵盖设备查询、申领、报修、检测等功能。研究表明,该平台显著提升了高铁车站设备管理的精准性与便捷性,既优化了乘客出行体验,又为管理人员提供了高效管控工具,使设备维修响应时间缩短约 44% 。
摘要:随着国内信息技术领域的快速发展,国产桌面和服务器操作系统正逐步占据市场的重要位置。为验证国产桌面和服务器操作系统应用编程接口(API)的性能与稳定性,设计并实施一套高效的测试程序显得尤为重要。本文针对国产操作系统API测试框架的设计与实现过程,依据应用编程接口规范,设计并实现了一套面向国产操作系统的API自动化测试框架。该框架通过模块化的用例设计,覆盖桌面与服务器环境下的4个核心API模块。其命令行驱动的执行方式与参数化脚本设计相结合,支持对特定功能接口进行灵活、批量测试。实践表明,该框架能够有效提升接口测试效率,为国产操作系统的质量保障提供有力的技术支撑,具有良好的应用前景。
摘要:针对当前软件测试充分性评估依赖主观经验、代码覆盖率等传统指标难以客观表征业务需求覆盖完整性的问题,本文构建了一种客观可量化的测试充分性评估与优化方法。该方法提出需求一场景一用例三层覆盖量化评估与优化模型,通过构建业务需求、测试场景与测试用例间的双层映射,定义三项核心量化指标,实现对需求测试充分性的客观度量。将该模型应用于电商平台购物车模块测试后,核心需求覆盖指数从0.08提升至0.72,额外发现3个高优先级缺陷(包括隐蔽的满减计算边界错误),有效规避线上风险。该模型为测试过程从经验依赖向数据驱动的量化分析转型提供了理论支撑与实践路径,提升了测试效率与效果。
摘要:针对当前计算机课程辅导中存在的专业性不足与个性化互动缺失等问题,本文设计并实现了一款基于大语言模型(Large Language Model,LLM)的智能辅导App。该系统的核心创新在于:1)通过增量预训练与QLoRA微调技术,构建领域知识增强的LLM内核,以提供专业、精准的答疑与指导;2)采用微服务架构与前后端分离模式,将个性化学习路径规划、实时智能问答、编程辅助及自动评估反馈等功能解耦为独立服务,从而确保系统具有较高的内聚性与可扩展性。本研究为利用LLM技术构建高效、可扩展的个性化学习支持系统提供了完整的工程实践范例,旨在推动教育资源优化配置与教学智能化转型。
摘要:在高校数字化转型的背景下,数据孤岛与多头填报已成为制约高校管理效能的障碍。本文以中国医科大学“一张表"数据平台的建设为案例,深入探讨其如何构建统一的数据治理体系。该平台包含数据治理中台、个人数据中心和数据共享门户。本文以“教师个人数据中心”中的科研业绩为核心展开探讨,教师个人数据中心实现了对教职工基本信息、人事信息、教育教学、科研信息、资产信息等数据的规范化录入、流程化审核与高效化利用,落实了“一数一源"原则。该平台有效打通了部门间的数据壁垒,实现了数据的“一次采集、共享复用”,提升了数据质量与管理效能,减轻了师生负担。中国医科大学的实践为高校数据治理提供了可复用的路径与模式,同时也面临着数据质量持续优化与安全保障等长期挑战。
摘要:在教育数字化转型背景下,电子书包作为融合智能技术与教育服务的平台,正逐渐成为赋能大学生个性化学习的重要工具。文章基于建构主义学习理论与人本主义学习理论,分析电子书包赋能个性化学习的理论逻辑,提出以微信小程序为载体的系统设计方案,涵盖电子教材、电子笔记本、实用学习工具及个人中心4个功能模块,并指出电子书包在实践中面临技术、教学与资源等多层面挑战,包括数据壁垒、算法风险、教师角色转型困境、资源质量问题及学科适配失衡等。未来须通过跨学科协作与政策完善,推动技术与教育本质深度融合,为数字时代构建以学习者为中心的个性化学习生态提供理论与设计参考。
摘要:为应对传统数据整编在效率、智能与安全方面的挑战,本研究设计并实现了一个由智能技术驱动的新型数据整编系统。该系统以“云-边一端”协同为顶层架构,其核心创新在于:构建了“规则-机器学习”协同的智能数据清洗模块,实现了对复杂数据质量问题的自适应处理;设计了基于Flink的流批一体化提取、转换、加载流水线,满足了实时与离线处理的双重需求;并集成了基于区块链的安全模块,保障了数据全生命周期的可信与可溯源。系统性能验证表明,该设计在吞吐能力、处理质量与安全性上均表现出色,为构建高质量数据仓库、释放数据要素价值提供了可行的技术方案。
摘要:随着国家教育数字化战略行动的深入推进,职业院校在数据管理中“被动填报”与“主动治理”的矛盾日益凸显。文章以“全国职业教育智慧大脑院校中台"数据上报为切入点,针对信息孤岛、自动化实时性填报支撑不足、数据重复填报等核心问题,通过数据标准统一、流程自动化重构、质量动态监测等技术手段,构建了“全域采集一智能治理一精准上报”于一体的数据治理平台。实践表明,该平台有效破解了数据孤岛,实现了校本数据资产的价值化跃迁,数据质量提升显著,为职业院校从“被动响应”向“主动赋能”转型提供了可复制的理论依据与实践路径,为同类院校数据治理提供了借鉴。
摘要:传统关联规则算法多依赖离散数据且侧重特征关联性挖掘,难以直接应用于连续数据的多目标优化问题。为解决该问题,本文提出一种基于聚类的关联规则优化方法。该方法首先通过数据标准化与离群点剔除进行预处理;进而采用K-means聚类与等宽分箱分别对目标变量与特征变量进行离散化;最终利用Apriori算法挖掘包含所有特征的强关联规则,并将其映射回原始数据空间,以识别兼具高性能与高可解释性的最优方案组合。
摘要:针对传统数据库审计方法在处理海量高度相似日志时存在的效率低下以及未能全覆盖数据安全生命周期等问题,本文提出一种基于分类SNM算法的数据库审计方案与系统。该方案首先引入细粒度的数据安全审计策略,随后采用结合分类机制的改进SNM算法及并行处理架构,实现对海量审计日志的高效去重与风险挖掘。实验结果表明,该系统在保证高准确率的同时,不仅大幅减轻了人工研判的负担,而且去重与处理效率得到显著提升,具备广阔的工程应用前景。
摘要:针对传统厂区监控系统普遍采用GB/T28181协议导致的数据传输安全隐患,本文设计并实现了一套基于GB35114国家标准的厂区安全监控系统。该系统通过整合密码学、物联网及视音频技术,构建了包含厂区前端、接入设备、总部平台及密码安全基础设施的六模块系统架构。核心在于利用GB35114协议,实现了基于数字证书的设备身份认证、基于国密算法的信令与视频流加密传输。本文详细阐述了从不安全的GB/T28181协议到安全协议的改造路径,包括注册认证、信令摘要和加密推流等关键技术实现。系统验证结果表明,该设计有效解决了音视频数据在公网传输中的机密性与完整性问题,为大型厂区构建了安全、可视化的监控环境,具有重要的实践价值。
摘要:共识算法是区块链系统的核心机制,确保在开放且缺乏信任的环境中实现账本数据的一致性和安全性。随着区块链技术的发展,业界提出了多种共识机制以平衡安全性、效率、去中心化和可扩展性。本文将主流共识机制分为四类:证明类、投票类、轮流类和混合类,并从安全性、效率、能耗和去中心化四个维度进行对比。研究揭示了不同算法在区块链“不可行三角”中的权衡与适用场景,阐明了其技术演进的逻辑。结果表明,各类共识机制在设计目标和应用场景上各具优势,为高性能区块链系统的共识研究提供了参考。
摘要:笔记本电脑机壳的质量检测是生产与装配中的关键环节,但人工检测容易出现误判与漏检,从而影响产品质量与生产效率。针对这一问题,本研究基于康耐视VisionPro平台,综合运用特征匹配工具CogPMAlignTol与灰度分析工具CogBlobTool,并结合C#语言设计了一套视觉检测系统,有效提升了检测的准确性与效率,降低了人工成本。此外,本文将该系统的研发过程引入高职机电专业的教学实践,不仅为学生提供了真实的工业应用场景,锻炼其视觉检测系统开发能力,还在项目引导、团队协作与问题解决过程中,帮助学生通过真实项目掌握智能检测的关键技术方法,提升实践能力与创新能力。在此过程中,将教育家精神融入教学,培养学生的专业素养与工匠精神,强化其人文情怀,实现技术教育与人文教育的有机结合。
摘要:针对电力行业数字化转型中电网设备数据管理日益复杂化的挑战,本文围绕构建“全流程、全数据、多层级、多应用"的电网设备数据一张图展开研究,本研究聚焦于电网设备基础数据资源的系统化梳理方法,创新性地应用探针技术解析系统前后端映射关系,并设计了多维可视化展示模型与数据管理一站式工作流程,明确了各项研究内容的预期目标。本研究旨在通过构建五大典型应用场景,显著提升数据资产的业务化应用水平与智能化服务能力,为电网基层业务赋能与精准决策提供坚实支撑。
摘要:为应对大型物流园区车辆管理效率低下、信息孤岛等挑战,本研究提出了一种基于公众号预约平台的货车进厂协同管理模式。本研究以系统化需求分析为基础,设计了分层的模块化系统架构,并重点阐述了其核心集成机制,包括标准化的门禁系统对接流程、基于业务逻辑的地磅数据自动化联动以及跨系统的数据一致性保障策略。该模式的构建与实践,实现了从线上预约、入场核销到自动称重、实时放行的全流程闭环管理,有效缓解了园区交通拥堵,显著提升了管理的数字化与精细化水平,为智慧物流园区建设提供了可行的集成范式。
摘要:为应对复杂地层条件下钻井液管理的数字化与智能化挑战,本研究设计并实现了一套钻井液智能管理系统。该系统基于“边缘采集一云端处理一智能决策一多终端交互”的四层协同架构,通过物联网技术实时采集钻井液多源性能数据。在算法层面,本文提出了一套混合智能优化策略:首先,采用加权贝叶斯与卡尔曼滤波等多源数据融合与清洗技术,保障输入数据的准确性;其次,创新性地构建了XGBoost与LSTM相结合的混合预测模型,实现了对钻井液关键性能的提前6h精准预测;最后,引入基于改进粒子群优化(PSO)的智能调配算法,自动生成最优处理剂投加方案。现场应用数据表明,该系统显著降低了钻井液维护成本 (-16.4% 与钻井周期 (-18.4%) ,同时将井下风险识别准确率提升至 92% ,为钻井工程的安全、高效与降本增效提供了系统性的智能化解决方案。
摘要:针对大宗农产品供应链中存在的数据孤岛、信任缺失及传统溯源系统效率低下的问题,本研究提出一种基于区块链的溯源体系,以实现生产、加工、仓储与销售等全流程的数据可验证与可追溯性。系统采用HyperledgerFabric联盟链架构,辅以链上、链下混合存储策略,提升数据可信性与互通性,并在高并发场景下优化智能合约结构与数据存储、调用机制以提高性能与资源利用率。实验结果表明,优化后的合约调用延迟显著降低,吞吐量大幅提升,在高并发条件下能够实时支撑溯源需求,验证了区块链溯源在大宗农产品领域的可行性。该系统进一步将物联网与人工智能相结合,展现出更高水平的自动化潜力。
摘要:为实现城市应急管理从被动处置向主动防控的根本性变革,文章提出基于多源数据标注体系的智慧城市应急管理创新方案。该方案针对传统模式中响应滞后、决策依赖经验、资源调度粗放等问题,构建了“感知一研判一处置一评估”全流程智能响应机制。研究结果显示,该方法将预警准确率提升至 98.5% ,应急响应时间缩短 66% ,资源调度效率提高 73% ,为现代城市应急管理体系建设提供了有效路径。
摘要:生成式人工智能借助深度神经网络以及多模态生成技术,正全方位融入艺术设计的各个核心领域,促使视觉传达、产品设计、交互体验、时尚服饰以及建筑空间等领域的创意生成与流程重构得以实现。当下的研究表明,技术应用已经从基础元素生成功效延伸到人机协同设计模式的构建。然而,该融合过程仍遭遇技术层面的可控性瓶颈、法律与伦理层面的原创性争议以及行业生态层面的适应性障碍。未来,需要依靠深化语义理解技术、完善人机共创机制以及建立伦理规范体系,达成技术赋能与设计价值的有机统一,推动艺术设计朝着智能化、个性化以及可持续化的方向发展。
摘要:针对川剧脸谱文创设计中素材获取成本高、样式同质化明显以及高职设计教学缺乏真实应用场景支撑等问题,构建了一套基于AI的川剧脸谱文创设计系统。该系统以StyleGAN2模型为核心,通过对生成模型潜在空间的探索,实现多样化脸谱图像生成,为文创设计提供稳定且可扩展的视觉素材。系统采用模块化架构,实现了脸谱图像的生成、管理与文创展示功能。在网页设计课程实践中,学生在素材获取便利性、课堂参与度、页面视觉设计效果和课程整体满意度等方面的均值分别为4.12分、4.05分、3.98分和4.15分;配对样本t检验显示,系统引入前后学生网页设计参与度与页面整体效果关注度差异具有统计显著性 (p<0.01) ,说明该系统在提升课程实践效果与学生学习投入方面具有积极作用。
摘要:数智赋能康复服务有助于提升康复服务的可及性与服务质量,但实践中仍存在诸多问题。本研究基于需求表达机制理论框架,结合数智化应用场景,从需求表达到服务供给、利用的全流程,系统揭示数智赋能残疾人康复服务的现实困境及其成因,并提出系统性的对策建议。研究不仅为分析卫生服务供需匹配问题提供了良好的分析框架,也为促进康复服务高质量发展、改善残疾人健康状况提供了重要的理论参考。
摘要:在智慧医疗与健康中国战略深化推进的背景下,康复疗养中心核心业务系统对机房信息系统的依赖性持续增强。本文基于研究者在医疗信息化领域十余年运维实践积累,深入剖析康复疗养中心相较于大型综合医院在机房安全方面的特殊脆弱性——揭示了其面临的“后勤保障洼地”“业务连续性刚需”与“数据资产回溯性”三重矛盾。本文创新提出以后勤保障为根基的“纵深防护—韧性增强”体系构建思路,形成覆盖物理环境、网络架构、数据资产及运维管理4层防护架构,并依托某省级康复中心机房改造实践验证其有效性。实践表明,该体系可显著提升业务连续性指标至 99.99% 实现从“被动救火”到“主动预警”的运维模式转型,为同类机构提供可复制的机房安全韧性建设范式。
摘要:当前,宠物行业发展迅猛,竞争激烈程度不断攀升,精确预测行业发展态势对企业优化资源配置、制定科学营销策略意义重大。宠物经济涵盖宠物食品、用品、医疗等多个领域,不同领域数据关联复杂,且受经济水平、消费习惯、政策法规等多因素影响。尽管宠物行业近年高速发展,但其多因素动态交互机制的研究仍存在空白,现有模型难以平衡长期趋势与短期波动的预测需求,且尤其缺乏对各因素动态交互影响的深入剖析。本研究为深入探究宠物行业发展规律,提升预测准确性,构建了灰色神经网络组合模型。通过收集多维度数据,运用该模型进行实证分析,结果表明,此模型能有效捕捉宠物行业发展中的复杂规律,显著提高预测精度,为企业战略决策和行业政策制定提供有力支撑。
摘要:为破解离散数学课程长期存在的“高抽象、高门槛、高脱节、高延迟"的教学困境,本研究依托超星泛雅平台,以构建课程知识图谱为核心,引入AI助教作为智能学伴,探索了一套“理论知识图谱+问题场景图谱”双轨并行的教学新模式。两期教学实践表明,该改革有效降低了学生的认知负荷,提升了其离散建模与问题解决能力,并显著改善了学习体验与学习成效,为同类抽象性、理论性课程的智慧教学改革提供了可资借鉴的实证方案。
摘要:针对单片机原理与应用课程普遍存在的理论教学与实践脱节、学生工程能力培养薄弱等核心问题,提出一种以真实问题为驱动的教学改革框架。通过构建覆盖多领域的真实工程问题案例库,促进新工科工程场景向教学案例转化;通过深度融入课程思政,协同培育学生的科学家精神与工匠精神;构建真实问题导向、学科竞赛实战与教学反哺优化三位一体的闭环模式。实践表明,该模式可有效提升学生解决复杂工程问题的系统思维与实践能力,为新工科背景下电子信息类核心课程教学提供了可推广的改革范式。
摘要:针对统一建模语言(Unified ModelingLanguage,UML)课程传统教学中存在的理论与实践衔接不足、知识体系系统性待提升及工程思维训练亟待加强三大核心问题,本研究基于成果导向教育理念与智慧教育理论,构建了“三四五”智慧课堂教学模型。该模型深度融合生成式人工智能(ArtificilIntellgence,AI)助教、云端协作生态与交互式评测工具,实现了通过项目贯穿的教学内容重构、数据驱动的教学过程优化并构建了多元化的教学评价体系,实现了教学全周期的数智化转型。经过两学期的教学实践,学生在复杂软件系统建模能力方面显著提升,期末综合设计题得分率提高 15% 项目成果规范性达标率达 90% 以上,有效培养了学生的系统架构思维与软件工匠精神。本研究为工程教育课程改革提供了可借鉴的实践案例,也为智慧教育背景下技术类课程教学创新提供了理论参考及可推广的范式。
摘要:针对工科教育中“重技能轻素养”的困境,本文以计算机网络原理课程为例,提出研究性教学与思政教育协同育人的教学策略,并以TCP三次握手的教学设计为例,具体阐释价值塑造、能力培养与知识传授深度耦合的教学模式的实现过程,旨在为同类工科课程的教学改革提供可借鉴的范式与路径。
摘要:为应对AI大模型时代的新挑战,针对智能机器人技术课程中存在的个性化支持不足、资源匮乏及评价方式单一等问题,以建构主义学习理论与个性化学习理论为指导,提出一种深度融合AI大模型的“五维”教学新模式。该模式系统整合个性化学习、协作学习、项目驱动、能力培养与过程性评价等内容。本文以陕西理工大学人工智能专业的教学实践为例,详细阐述该模式的实施方案。实践结果表明,该模式能够有效发挥AI大模型的优势,显著提升教学质量与学生学习成效。
摘要:在工程教育认证背景下,为适应“以学生为中心、成果导向、持续改进”的教育理念,本文以模拟电子技术课程为研究对象,针对当前教学中存在的教学内容与工程实践脱节、教学模式固化、评价方式单一等问题,系统提出了以工程教育认证为导向的教学改革路径。通过重构课程目标映射体系、构建思维导图知识框架、实施项目驱动式实践教学、创新混合式教学模式以及建立多元化评价体系,推动课程从知识灌输向能力培养转变。实践表明,改革有效提升了学生解决复杂工程问题的综合能力,为同类工科核心基础课程的教学改革提供了系统性的解决方案,有助于培养符合产业需求的高质量工程技术人才。
摘要:为解决Hadoop大数据技术课程教学中内容迭代滞后、思政融入生硬、实践环节薄弱等问题,本研究构建了“思政引领、混合教学、竞赛驱动”三维融合的育人体系。该体系以BOPPPS教学模式为框架,依托超星平台开展混合式教学,通过融合梯度化思政元素、学科竞赛与真实项目案例,构建了“教一学一赛—创”一体化的闭环育人路径。实践表明,该体系显著提升了学生的实践能力、课堂参与度及思政认同感,为同类大数据核心课程的教学改革提供了兼具理论深度与实践价值的参考范式。
摘要:生成式AI的普及重塑了高校作业生态,作业真实性缺失、评价体系失效等问题日益凸显。平衡AI工具价值与高校育人目标,已成为教育治理的重要课题。该研究旨在从教育生态视角出发,剖析AI对高校作业生态的多重冲击,构建包含动态追踪、多元协同与认知验证的作业真实性评估体系,并从制度、教育、技术、评价、生态五个维度提出针对性的规范对策。研究表明,作业真实性评估需实现逻辑、维度、主体、工具的全方位范式升级。所形成的系统性治理方案,可为高校守护学术诚信、培养学生创新能力提供实践参考,助力构建AI赋能与人类主导的高校作业生态。
摘要:随着人工智能技术的迅猛发展,其在社会各领域中的广泛应用正深刻重塑人才培养的逻辑与教学模式的结构。高校计算机课程体系作为科技人才培养的核心阵地,亟须顺应人工智能所引发的教育变革趋势。鉴于此,文章基于人工智能技术的内涵与特点,剖析其对高校计算机课程体系教学创新的驱动作用与现实需求,指出现阶段高校计算机教学存在的现实问题,提出相应的改革路径与策略,旨在为高校计算机专业课程教学提供理论指导与实践借鉴。
摘要:针对计算机组成原理课程中理论内容与思政元素不易融合的问题,通过在具体教学实践过程中持续对教学内容、教学方法与教学案例进行分析与优化,探讨思政元素与专业知识的系统性融合路径。形成从目标重构、资源建设、内容体系优化、案例融合4个方面实现思政元素与理论知识有机结合的教学改革路径,并创新性地引入人工智能技术辅助教学过程,以保障课程目标的有效实现。实践结果表明,该教学改革在提升教学效果、培育学生家国情怀与科技伦理责任感等方面取得了显著成效。
摘要:针对中职网络安全专业课程结构碎片化、技能衔接不紧密等现状,本文以局域网组建课程为切入点,构建了基于人工智能(Artifial Intellgence,AI)数据驱动的教学内容体系、仿真演练框架及评价模型,对局域网组建课程的内容体系、仿真实训结构与过程评价机制进行了研究。阐述了面向拓扑构建、协议运行与安全策略的教学任务组织方式,介绍了以多源数据为支撑的学习监测方法,并结合典型攻防情境构建案例分析了任务调控逻辑。重构后的课程体系能够形成贯穿规划、配置与防护的连续训练结构,显著提升了学生在复杂拓扑构建与协议安全策略应用中的综合素养。
摘要:针对C语言程序设计课程中学生学习主动性不足与实践能力欠缺的普遍问题,本研究探索了一种BOPPPS模型与对分课堂理念深度融合的教学模式。该模式将对分课堂的“讲授—内化一讨论”嵌入BOPPPS的结构化教学环节中,构建了“教师精讲、学生独学内化、师生互动探究”的线上线下混合式教学闭环。通过在C语言课程中的一学期教学实践,并结合问卷调查与成绩分析,本研究发现,该融合模式在激发学生学习兴趣、提升课堂参与度及培养编程实践能力方面取得了显著成效,为同类课程的教学改革提供了可借鉴的实证方案。
摘要:针对Java实验教学面临的“重语法,轻工程”的困境,本研究依托“人工智能+”行动构建AI场景化任务链,以工程需求为驱动重构教学内容,将语法知识融入“需求分析—代码实现一迭代优化”的闭环实验中,推动教学方法向“教师引导一学生创新"转型,并设计多节点、多维度的考核体系,加重过程性评价,有效提高学生的学习兴趣。依据教学过程中呈现的迹象判断,学生在实验过程中不仅掌握了基础语法知识,改革后的教学对学生工程思维能力与创新意识的培养也具有积极影响,并为增强学生就业竞争力提供助力。课程所作的改革亦可为其他计算机专业课程的实验教学改革提供有益借鉴。本研究属于探索性实践,未来仍需更加严谨地量化实证研究对其效果进行验证。
摘要:为破解民办高校人工智能导论课程知识体系存在的零散化等难题,本研究聚焦于基于知识图谱技术的课程知识体系重构与智能化教学应用,阐述了面向该课程的知识图谱构建全流程,涵盖领域本体设计,明确课程知识结构与概念关系;进行多源知识抽取,从教材、文献等获取知识;采用图数据库存储知识,并建立融合更新机制以保障知识时效性。在此基础上,重点探究了知识图谱在教学中的三大应用路径:基于学习者画像的个性化学习资源与路径推荐,满足学生差异化学习需求;基于学情数据的精准教学诊断与干预,助力教师优化教学策略;以及课程知识体系的交互式可视化,增强学生对知识的理解与掌握。
摘要:微控制器原理课程旨在突破传统技术课程“重技能、轻素养”的局限,将德育、智育、体育、美育和劳育融入教学全过程。课程以德育为核心,依托项目实践融合劳动精神培育、以工程美学塑造美育认知、借团队协作强化体育素养培育,构建五育融合育人机制,将课程思政元素深度贯穿教学各环节。评价体系也相应改革,从德智体美劳五个方面综合考核学生的知识、能力和素养,实现“技术传授”与“价值引领”的同频共振。实践表明,课程改革后,课程满意度达 95% 以上,有效培养了德智体美劳全面发展的高素质应用型人才。
摘要:为解决传统高等职业教育教学资源库存在更新滞后、个性化服务缺失、交互能力单一等问题,本研究对DeepSeek大语言模型的应用模式进行了探讨。该模式深度融合资源智能生成、个性化推荐及智能交互与答疑三大核心功能,并据此提出了基于DeepSeek的职业教育资源库建设框架。实际应用表明,DeepSeek能有效推动教学资源的迭代更新,动态规划学习路径,实现智能交互并提高教学质量。这一结果为构建新一代智能化、个性化的高职教学资源库提供了可行的技术框架和实践参考。
摘要:为破解传统JavaWeb课程中存在的知识传授与产业实践脱节、个性化学习支持不足等系统性难题,该研究基于成果导向教育(Outcome-BasedEducation,OBE)理念与人机协同智能理论,提出并设计了一个“双线三环”的AI增强型混合教学模型。该模型通过自建线上微课资源库与真实项目案例库,重构了“线上自主建构一线下协作内化”的学习路径;并将大型语言模型驱动的“AI学伴"“AI讲伴”与“AI助教”深度融入教学全流程,实现了个性化辅导、智能化评测与数据驱动的教学决策;同时构建了与之匹配的多维度过程性评价体系。文章详细阐释了该模型的构建逻辑、实施策略与评价机制,旨在为新工科背景下同类课程的智能化转型提供可操作的理论模型与实践参照。