摘要:针对5G、物联网与云计算普及带来的网络拓扑复杂化、流量波动剧烈等问题,提出一种人工智能(AI)与软件定义网络(SDN)融合的网络拓扑优化与智能路由协同方案。该方案集成LSTM、GNN、DQN三类智能算法,构建“数据采集一状态分析—预测建模—决策生成一执行反馈”的动态拓扑优化闭环,及“感知一建模—决策—优化”的智能路由体系,以满足网络动态适应性、资源高效利用、服务质量差异化与高可靠性的需求。以广东文理职业学院智慧校园网为案例,经Mininet仿真对比测试验证:集中考试场景链路拥塞率降低 81.9% 、数据提交延迟降低 68.4% ,在线教学场景平均延迟下降 61.6% 、数据丢包率减少 91.4% ,日常办公场景资源利用率提升 65.8% 。该方案为网络智能化升级提供有效的技术路径,同时为高校相关专业课程改革与复合型人才培养提供实践教学案例。
摘要:针对小样本条件下川剧脸谱图像生成过程中易出现几何结构畸变和多样性不足的问题,提出了一种图像生成方法SASGAN-ADA。通过引入自注意力机制,强化模型对脸谱全局拓扑结构的捕获能力;集成自适应增强(ADA)模块,以抑制小样本训练环境下的判别器过拟合。实验结果表明,该方法在FID、IS及SSIM指标上均优于基线模型,能够有效减少生成脸谱图像中的构图错位与局部结构失真现象,并提升纹理生成的多样性。
摘要:为解决智能叉车在托盘定位中存在位姿误差大、计算复杂的问题,提出一种基于点云处理的智能叉车托盘定位方法。该方法首先基于深度学习识别托盘并将其转换为三维点云;继而,通过引入Huber核函数改进的MSAC算法对托盘点云进行稳健的平面拟合,并结合K-means算法精确分割托盘柱;最终,通过解析点云平面的中心及其在地面投影的朝向,解算出托盘的精确三维位姿。实验表明,当相机与托盘的相对偏转角在设定范围内,且距离处于 1200~2000mm 时,托盘偏转角误差<1、距离误差小于 10mm 。该方法可有效满足工业生产中智能叉车对托盘定位的实际需求。
摘要:针对现有火情预警系统实时性不足、火情识别精度低、模型部署功耗高的问题,设计了一款基于YOLOv5的森林火情预警系统。该系统先通过前端输入森林监控视频图像,再利用后端训练好的YOLOv5模型提取特征,并进行分类识别,从而实现对森林火情的预警。实验结果表明:在open_fire数据集上,召回率和 F1 分别为 87% 和 89% ,该系统具备速度快、火情预测准确性高的特点,可辅助对森林火灾进行准确预测,降低森林管理成本,减少损失。
摘要:人工智能技术正引领基层医疗体系发生一场深刻的范式变革。以“智能赋能、守护健康”为核心视角,全面回顾了人工智能技术在基层医疗中应用发展历程,深入剖析了AI技术在智能诊疗辅助、全生命周期健康管理及医疗资源优化配置三大核心场景的应用范式,系统阐述了人工智能在基层医疗中引发的深度革命及其伴随的现实挑战,并对未来发展进行了展望,指出人机协同与普惠医疗是未来发展的核心方向。
摘要:针对终身教育场景下资源离散、交互体验单一、低算力设备适配难等痛点,文章提出一种基于模型上下文协议(MCP)的“数字人-智能体"集群协同架构。该架构通过终身教育混合专家模型(MoE-LE)与通用大语言模型(Large Lan-guage Model,LLM)的协同机制,破解大模型幻觉、跨平台互操作难等技术难题,结合MCP协议实现集群零配置协同。实验验证表明,系统在500路并发场景下推理延迟低于 100ms ,路由准确率达 92.3% ,在低端终端设备上可实现高保真交互。该架构旨在破解传统助学系统存在的“知识孤岛”与“交互模态单一”等结构性瓶颈,通过协议标准化与算力稀疏化,实现助学服务的普惠性重构,为终身教育数字化转型提供技术支撑。
摘要:大规模决策变量的多目标优化问题是多目标进化算法(Multi-objective EvolutionaryAlgorithm,MOEA)领域的核心难点,高维特性导致变量冗余与依赖复杂,严重制约算法优化效率与求解质量。现有基于决策变量分析的MOEA/DVA算法,存在对混合变量的区分度不足和对变量交互识别时计算效率低下的问题,难以适配大规模场景。针对该问题,文章提出基于间隔分组的MOEA/DVA-IG算法,通过动态变量划分与高效关联性分析,降低高维决策空间的复杂度。在100、200、300、500、1000维的LSMOP1\~LSMOP9测试函数上,与4种经典算法的IGD(Inverted Generational Distance)指标对比实验表明,该算法在各维度下均能获得更优解集性能。该研究为大规模多目标优化提供了高效变量处理新策略,有效降低计算复杂度,对推动算法在复杂工程优化中的实际应用具有重要理论与工程价值。
摘要:该文提出一种基于大规模预训练模型的参数高效微调方法,旨在以有限的计算资源和数据成本实现预训练模型对藏语卫藏方言声学分布与语义特征的领域自适应。研究以多语种端到端预训练模型Whisper-base为基础,并引入低秩自适应(Low-Rank Adaptation,LoRA)技术。该技术通过注入少量可训练的低秩矩阵,在冻结大部分原始参数的前提下,显著降低了对标注数据的依赖,并有效规避了小样本过拟合风险。基于一个约 30h 的卫藏方言语音语料库,所提方法在验证集与测试集上分别取得了 30.24% 和 28.44% 的词错误率(WER)。实验结果证实,该参数高效微调(Parameter-EffcientFine-Tuning,PEFT)方案能够成功地将预训练模型的泛化知识迁移至目标方言,在模型性能与资源开销之间取得了良好的平衡。
摘要:针对传统道路病害检测效率低、精度不足等挑战,该研究旨在设计并项目化实现一套基于人工智能的智能检测系统。该系统以车载高清摄像头与 GPS+ 北斗模块为数据采集前端,构建了覆盖裂缝、网裂、路坑、修补等多种病害类型的图像数据集,并采用CVAT工具进行标准化标注。核心算法采用前沿的YOLOv11目标检测模型,实现了对道路病害的智能识别与精准定位。系统软件采用前后端分离架构,实现了检测结果的车载端实时显示与远端平台的可视化管理。经真实路段测试验证,该系统检测准确率超过 85% ,处理速度达到 30fps ,为道路养护决策提供了高效、智能、低成本的技术解决方案。
摘要:随着数字病理和医学人工智能技术的快速成熟,医生在信息系统辅助下完成阅片已成为趋势。然而,现有系统多聚焦于单一环节,缺乏覆盖全流程的智能化解决方案,难以有效解决病理资源短缺与诊断效率低下的行业痛点。该文提出了一套端到端的全数字智能病理诊断系统架构。该系统通过人工智能技术构建标准化数据集成引擎与PIFE-Net深度学习模型,实现了从多源异构全视野切片图像(Whole SlideImage,WSI)数据采集、病理图像智能化处理、全自动病灶识别到结构化报告生成的全流程智能化闭环,为提高病理辅助诊断的质量和效率、减轻医生工作负担提供参考和借鉴。
摘要:针对市政工程监管面临的人力匮乏、手段单一、信息孤岛及人员经验欠缺等痛点,文章系统探讨了国产大模型DeepSeek的赋能路径。该研究借助DeepSeek大语言模型与多模态理解能力,构建了涵盖任务分配、虚拟监督、风险预测及辅助决策的闭环监管机制,实现了监督力量倍增、方法多元、信息化水平提升及决策科学化。文章从算力、算法、数据来源及数据质量四方面,论证了DepSeek的落地可行性。研究表明,该模式有效提升了监管效能与决策科学性,为市政工程监管数字化转型提供了新范式。
摘要:为提升高校学生在软件项目学习中的资源获取效率,文章设计并实现了一种多策略软件项目推荐系统。系统根据学生用户输入的项目描述进行开源项目的检索与推荐,综合采用3种策略:基于倒排索引的关键词匹配方法、基于支持向量机(SVM)的语义建模方法和神经网络的语义建模方法,并在后两种方法中引入聚类优化策略以解决语义匹配中搜索空间过大的问题,从而在保证精度的同时提升了推荐效率。3种策略在推荐流程上互为补充,能够适应不同输入粒度与语义需求。实验结果表明,语义建模策略结合聚类优化使检索效率提升约 30% ,验证了聚类优化策略的有效性,为高校软件工程课程的项目参考与教学资源推送提供了可行方案。
摘要:随着智能手机的普及与移动互联网技术的快速发展,移动端业务应用呈现爆发式增长态势,其中移动点餐、移动购物等场景已深度融入日常生活。在此背景下,构建高性能、用户体验优良的移动网站成为企业拓展市场、提升竞争力的关键举措。文章系统地探讨了基于Vue3技术生态的移动网站前端开发方案,深入分析Vue3技术生态的优势,并详细阐述了采用Vue3+Vant4+Axios+Pinia技术组合构建移动网站的系统架构设计方法与关键实现技术。该研究进一步以移动点餐网站为具体案例,展示了该技术方案在实际项目中的应用与实施效果。结果表明,基于Vue3技术生态的前端开发方案具有开发效率高、性能优良、可维护性强等显著优势,能够有效支撑企业快速构建符合现代用户体验标准的移动端应用。文章的研究成果为移动网站前端开发提供了切实可行的技术方案参考,对推动前端开发技术的应用创新具有积极意义。
摘要:文章对比分析了TensorFlow与PyTorch在架构特点、开发运维体验、训练与部署能力等方面的差异,并结合具体应用场景与实际案例进行了探讨。研究表明,两大框架在设计哲学、开发范式与部署生态上存在显著差异,形成了各自的优势应用领域。TensorFlow更适用于工业场景的实际项目部署、大规模分布式训练以及完善的机器学习运营(MachineLeaming Operations,MLOps)工具链构建;PyTorch则更适用于学术研究、原型搭建及动态图灵活性需求。文章基于多维度对比与实证分析,构建了一个差异化选择策略模型,旨在为学术研究与工业应用场景下的深度学习框架选型提供系统性的决策依据。
摘要:互联网技术的快速发展使企业纷纷步入数字化发展转型阶段,传统企业内部协同管理平台已无法适应当前阶段下市场需求及企业发展需求。在此背景下,文章着眼于“互联网+"背景,顺应企业内部协同管理平台的发展趋势——智能化、高效化、可持续化,试图搭建满足企业实时通信、项目管理、资源共享以及移动办公等核心需求的一体化协同管理平台。该平台采用分层式微服务架构设计,构建“基础设施层一核心技术层—业务应用层—用户访问层”的全栈协同体系,以期为企业进一步实现可持续发展提供有力支持。
摘要:针对企业数字化转型中面临的多终端适配困难、系统扩展性差等痛点,文章设计了一种基于前后端分离架构的综合服务平台。该方案采用“1+N"模块化设计理念,融合了微服务治理、分布式任务调度技术,并通过组件化开发模式,构建了高可用、易扩展的企业级应用框架。实践表明,该平台能大幅减少基础开发工作量,显著提升系统联调效率,并确保任务调度具备高可靠性,为构建现代化企业服务系统提供了有效的技术路径。
摘要:当前数据中心的动力环境监控系统存在设备通信状态不正常、信号值不准确等问题。为解决这些问题,该研究设计了一种云服务可信时间戳动环监控系统。通过设计云服务端,以满足更大规模数据中心机房动环监控数据的存储需求;同时,利用可信时间戳服务,确保动环监控系统中各节点时间的一致性以及监控告警信息时间的精确性。实验测试结果表明,基于云服务可信时间戳的动环监控系统在工作运行中出现故障的频率显著降低,有效提升了动环监控系统的工作效率。
摘要:针对云计算环境下资源需求的动态波动与任务负载的高度并发问题,文章提出了一种基于深度强化学习(DeepReinforcementLeaming,DRL)的自适应调度策略。该算法整合了任务提交、资源监测、强化学习调度及云资源调度执行四大模块,将调度问题建模为马尔可夫决策过程(MarkovDecision Process,MDP),设计了综合资源利用率、任务响应时间与能耗的奖励函数,以优化调度策略。测试结果表明,该算法在任务平均响应时间、资源利用率等指标上较传统调度策略分别优化约 46.7% 与 25% ,可有效适配复杂云环境的调度需求。
摘要:数据中心的现有基于静态规则或启发式算法的网络流量调度方式,在高负载和突发流量场景下,容易出现链路拥塞与资源利用失衡的问题。针对这一需求,该研究提出一种基于深度强化学习的网络流量调度优化方法。该方法将网络运行状态建模为可交互环境,通过深度神经网络对调度策略进行自主学习,并在奖励函数中综合考虑链路利用率与业务时延等关键指标,从而实现动态、精细化的流量调度决策。与传统策略相比,所提方法在平均链路利用率、端到端时延等方面均取得了明显改善。研究结果为数据中心网络调度优化提供了一种有效途径。
摘要:在数字化转型的浪潮下,网络空间已成为人类生产生活的新疆域,但随之而来的安全风险日益严峻。信息技术在给人们带来极大便利的同时,也产生了负面的影响,其中信息安全风险最为突出,若缺乏有效的管控机制,将引发不可估量的经济损失与社会风险。基于此,文章从计算机网络信息安全的定义与特征入手展开研究,剖析了影响计算机网络信息安全的主要因素,并针对这些影响因素提出了相应的防护策略,旨在为构建韧性强、防御主动的计算机网络安全体系提供理论支撑与实践范式。
摘要:近年来,电信网络诈骗案件频发,已成为影响社会安全的突出问题,其中高校学生因防范意识薄弱、社会经验不足,日渐成为主要的受害群体。该文从电信诈骗分类、反诈算法及未来展望三个方面展开系统性综述,为电信反诈研究提供参考。归纳梳理出文本、语音、网站、扫码、社交五种诈骗类型,明确各类诈骗的特征与技术难点。详细阐述了特征工程、机器学习、深度学习及大模型等反诈算法的原理、应用效果与优化方向。未来展望结合高校场景需求,提出技术融合、跨平台部署以及隐私安全等研究方向。该综述旨在系统梳理电信反诈领域的研究现状,为该领域构建一个清晰的技术发展框架,从而为提升诈骗识别与拦截效能提供关键技术支撑。
摘要:该研究针对云计算环境下的数据安全存储问题,提出分层防护架构与全生命周期加密策略。通过动态细粒度访问控制、零信任模型及智能审计机制,实现数据机密性、完整性与可用性协同保障。安全性提升方面,分层防护使容器逃逸攻击面缩减 82% ,智能审计引擎将安全事件平均响应时间缩短;性能开销方面,同态加密技术支持密文计算,提高了吞吐量。虽然同态加密引入了约10倍的计算延迟,但通过硬件加速与混合加密策略,实现了安全与效率的帕累托最优。方案有效解决多租户隔离、合规性满足及可信演进等核心挑战,为云存储安全提供系统性实施路径。
摘要:针对无线通信网络安全风险的动态非线性预测难题,文章提出基于粒子群优化(Particle SwarmOptimization,PSO)的最小二乘支持向量机(Least Squares Support Vector Machine,LS-SVM)组合模型。该研究采集多源异构数据(含实时运行指标、历史攻击记录及专家评估),经归一化预处理后,构建融合径向基核函数的LS-SVM预测框架,并通过PSO算法自适应优化正则化参数y与核参数 σ 。实验表明,与逻辑回归、传统支持向量机等基线模型相比,所提PSO-LSSVM模型在准确率 (94.4%) 、召回率 (92.4%) 及AUC值(0.961)等关键指标上显著领先,较传统方法平均提升 5%~8% ,有效突破线性假设与参数经验设定的局限。
摘要:文章针对网络安全通信需求,研究基于国密算法的混合加密技术,通过融合SM2非对称加密、SM4对称加密与SM3杂凑算法,设计并实现了一套兼具高安全性与良好性能的通信系统。该系统利用SM2进行密钥协商与数字签名,SM4高效加密通信数据,SM3保障报文完整性。实验结果表明,该方案在提供全面安全保障(机密性、完整性、认证性)的同时,能够将100KB以下数据包的端到端加密通信延迟控制在8ms以内,相较于纯对称加密方案,其性能开销在可接受范围内,验证了方案在安全与效率间的有效平衡,适用于多种网络应用场景。
摘要:该研究以稻鸭共生系统为对象,围绕野外鸭舍的自动化管理需求,设计并实现了一套集环境感知、自动饲喂、门控与行为引导于一体,同时又保证产品质量、降低饲养成本的智能化系统。该系统通过部署温湿度与光照强度传感器,实现对稻田环境参数的实时采集;利用水位传感器和压力传感器分别监测饮水与饲料状况,在自动模式下实现缺水自动补水、缺料自动投喂,并通过定时控制模块协同自动门与声音引导系统完成鸭群回笼操作。系统支持手动/自动模式切换,手动模式下用户可通过按键完成所有关键操作,同时配备OLED显示屏实时呈现环境及饲喂状态。田间试验表明,该自动化系统显著降低了人工干预频率,提升了饲喂与管理的精准性与一致性,有效促进了稻鸭共生系统中水稻与鸭群的协同生长,提高了稻谷产量与品质,同时降低了饲养成本。研究成果为稻鸭共生模式的规模化与可持续发展提供了技术支撑与实践路径。
摘要:为满足嵌入式系统教学与实验实践对多样化人机交互控制实例的需求,设计了一种基于STM32的智能遥控车系统。系统由车载端与手持端组成,手持端采用MPU6050姿态传感器采集手持姿态信息,并将姿态数据映射为车辆运动控制指令;车载端基于STM32微控制器实现指令解析与电机驱动控制。通过模块化的硬件设计与软件流程,实现了车辆前进、后退及转向等基本功能。实验结果表明,该系统在体感操作过程中响应及时、控制逻辑清晰,能够较好地完成从姿态指令到车辆运动的映射,可为嵌入式系统及相关课程的教学实验提供参考。
摘要:该研究设计并实现了一种用于高速数据采集的全国产FPGA存储系统。该系统基于完全国产化的FPGA、ARM处理器及SSD等核心器件,构建了自主可控的硬件平台与高速存储的技术架构。通过自主开发的FPGA并行存储控制逻辑与上层数据管理软件,经实测验证,系统能够以3GB/s的速率对多路高速数据进行长时间稳定记录,展现其在严苛数据采集场景下的可靠性与广泛应用潜力。
摘要:在工业4.0背景下,传统厂区管理模式在运作效率与安全风险管控方面面临诸多挑战,已难以适应现代化生产需求。针对此种情况,文章设计并实现了一套融合智能门禁、无人值守地磅及微信公众号预约的创新管理系统。该系统通过集成多维身份认证、无人计量、智能调度及车辆轨迹追踪等关键技术,构建了安全、高效、自动化的厂区物流与人员准入一体化解决方案。实践应用表明,该系统显著提升了作业效率与安全管理水平,降低了人力成本。该研究为高风险工业行业的数字化转型与本质安全提升提供了可行的技术范式与实践应用参考。
摘要:针对传统的基于CPU软件解算或FPGA软硬件协同方案在高吞吐和突发流量下难以兼顾微秒级低延迟、低抖动与适航认证复杂度的难题,该文提出一种基于ASIC芯片的全硬件协议卸载端系统设计方案。该方案将ARINC 664Part7协议栈中的数据链路层、网络层和传输层功能下沉至硬件逻辑,实现了数据链路层、网络层和传输层的协议卸载与确定性传输,构建了面向航空电子应用的高确定性端系统架构。实测结果表明,该方案在满载工况下的最大发送延迟控制在 9.6μs 以内,发送抖动低于 3.2μs ,相比传统方案实现了两个数量级的性能提升,为开发符合DO-254DALA级要求的航空电子端系统提供了高确定性、低功耗且易于认证的工程化解决方案。
摘要:该研究为应对中度老龄化社会中适老化健康管理应用功能碎片化、交互复杂的挑战,基于鸿蒙系统设计并实现了一款名为“银杏管家”的应用。该应用以“健康一交互一情感”三维服务闭环为核心,整合了用药管理、安全守护与社交互动等功能。其核心创新在于:第一,充分利用鸿蒙的分布式技术,实现了手机、手表、智慧屏等多终端的无缝协同与数据流转;第二,深度融合了多模态交互与适老化设计,显著降低了老年用户的操作门槛;第三,创新性地采用了基于SHA-256工作量证明(Prof-of-Work,PoW)的人机验证机制,在保障账户安全的同时也保护了用户隐私。实践表明,该系统在功能完整性、用户体验与社会推广价值方面表现优异,为智慧养老提供了有效的技术解决方案。
摘要:虚拟现实(VR)技术作为21世纪的一项前沿科技,正逐步融入并深刻改变着众多领域的发展轨迹,尤其在康复医学领域,其应用潜力与价值日益凸显。计算机辅助康复环境(CAREN)作为一种集成了6-DOF Stewart平台、实时动作捕捉与沉浸式VR的高端康复系统,在神经康复与骨科康复中展现出独特优势。文章系统梳理了CAREN在步态重训练、平衡控制及认知-运动双任务训练等领域的应用现状,剖析了其成本昂贵、晕动症风险及个性化方案匮乏等局限性,并展望了其在远程康复与心理干预领域的未来图景。
摘要:为应对网络传输中数字图像的安全与认证挑战,该研究提出了一种基于二维码与混合变换域的鲁棒数字水印方案。该方案创新性地将包含文字、图像等复杂信息的二维码作为水印载体,利用其固有的高容量与强容错特性。水印嵌入过程采用DWT-DCT-SVD混合算法,通过在覆盖图像离散小波变换(DWT)的高频子带(HH3)中,对离散余弦变换(DCT)系数的奇异值(SVD)进行修改,实现了水印的不可感知嵌入。实验结果表明,该方法在遭受剪切、噪声、滤波等多种常见攻击后,仍能完整地提取二维码水印。量化评估显示,嵌入水印后的载体图像保持了高视觉质量 (PSNR>51 dB,SSIM>0.99) ,提取的水印在多种攻击下仍维持了较高的PSNR和SSIM值。与现有方法相比,本方案在鲁棒性方面,特别是在抗剪切攻击方面表现出显著优势,为图像内容的安全传输与认证提供了一种高效、可靠的新途径。
摘要:在智能制造与产业数字化转型背景下,医疗器械产业智能化升级对专业人才的数字化素养和工程实践能力提出更高要求。CAD制图作为医疗器械维护与管理专业的核心基础课程,其教学质量直接影响人才培养与行业需求的对接。针对课程传统教学中抽象知识难理解、实操机会有限、教学内容与行业实践衔接失衡等教学局限,文章提出将数字孪生技术融入课程教学,以医疗设备零部件装配图绘制为载体,构建“三维建模—虚拟装配—干涉检测—图纸绘制一优化验证”的闭环教学模式,并通过分组对比实验验证应用效果。结果表明,数字李生技术的融入可显著提升学生的学习效率、实操能力与工程创新思维,实现教学内容与行业岗位需求精准对接。最后分析技术应用中的现存问题并提出优化建议,为职业教育课程数字化改革提供实践参考。
摘要:为满足复杂场景下对心理应激的实时精准检测需求,该研究设计并实现了一套融合生理与语言信号的智能检测系统。系统构建了基于特征层与决策层协同的多模态识别框架,并创新性地引入跨模态注意力机制与迁移学习策略以提升模型泛化能力。通过边缘计算部署,系统实现了低延迟响应。在青少年群体中的实证测试表明,其识别准确率达到 92.5% ,获得了良好的用户反馈。研究结果验证了该系统在真实环境中进行心理应激实时感知与干预的工程可行性与重要应用价值。
摘要:针对多代际协同育儿中存在的婴幼儿数据碎片化、共享不便及隐私安全风险等问题,文章研究并分析了家庭内部数据共享协同的需求与挑战,并基于社会技术系统理论,构建了一套面向多代际协同育儿的家庭数据共享机制。该机制以“育儿团队”多角色模型为核心,通过多模态数据融合、动态分级权限控制及前瞻性的抗量子加密等关键技术,设计并实现了一款名为“星芽慧育”的智能育儿平台。实践表明,该平台能有效提高家庭育儿协作效率与照护质量,为智慧育儿服务的数字化发展提供了可行的解决方案。
摘要:在油田勘探开发生产中,数字化透明盆地不仅可以提高石油勘探的效率和准确性,还能降低石油勘探的风险和成本,勘探大模型是透明盆地建设的重要数据支撑。在数字化透明盆地建设过程中,如何将不同研究区块的三维勘探模型拼接在一起,是勘探大模型构建的技术难点。为了解决这个难题,文章提出了一种基于VBM的Depogrid一角点网格转换拼接方法。该方法首先利用VBM方法构建复杂构造模型,并转换为Depogrid网格;然后对Depogrid模型数据进行加密采样并加载到角点网格模型中进行模拟,最终实现勘探大模型的拼接。该技术在胜利油田三个区块的应用中取得了显著效果,有效保证了原始模型数据的真实性,并克服了角点网格难以处理复杂构造的局限性。
摘要:为应对中职信息技术课程教学中因资源匮乏、方法单一而导致的学生学习兴趣与成效双低问题,该研究设计并实践了一种基于任务驱动的混合式教学模式。该模式以“任务驱动”为教学引擎,以“线上线下混合”为实施框架。它通过设置递进式任务,引导学生利用系统化的在线资源进行自主学习与知识“复现”,并通过多样化的线下活动(如项目实践、团队协作等)激发学习动力,促进知识内化。教学实践证明,该模式不仅显著提升了学生的课程成绩与信息技术知识掌握水平,更有效促进了其自主学习、团队协作及分析与解决问题等高阶能力的综合发展,为中职信息技术课程教学改革提供了可资借鉴的实证范例。
摘要:面对民办高校数据库课程普遍存在的前沿内容不足、产教融合不深,以及难以有效培养应用型人才的挑战,该研究提出基于大语言模型的“三段式”智能化教学框架,并通过实证研究验证了该框架的有效性。实践结果表明,大语言模型可以显著减少课件制作时间,提升作业批改效率。此外,学生在SQL设计、建模、系统开发与团队协作四项能力上较对照组均有提升,学习满意度显著增加。研究最后展望了未来的AI优化路径,并对实践中的挑战进行了反思。
摘要:为应对操作系统原理及应用课程概念抽象、知识体系庞杂的教学挑战,并响应教育信息化的发展趋势,文章提出了一种基于知识图谱的创新教学模式。该模式通过系统化构建课程知识图谱,并融合国产麒麟操作系统(KylinOS)案例,对教学内容、教学环节及评价体系进行重构,以提高学生学习该课程的兴趣,提升其专业实践能力。实践结果表明,知识图谱与国产操作系统的结合能够有效提升教学效果,为解决计算机核心课程的教学难题提供了一套行之有效的理论框架与实践范例。
摘要:在数字技术与教育深度融合的数智化背景下,传统教学范式下人才画像与产业数智化需求之间存在着结构性失配的矛盾。SGAVE模式作为德国“双元制”职业教育的本土化实践载体,为专业教育教学改革提供了核心路径。文章从SGAVE模式出发,提出基于SGAVE模式的高职软件技术专业教育教学改革的必要性,并根据当前高职软件技术专业教育教学中存在的问题,针对性地提出数智教育背景下基于SGAVE模式的高职软件技术专业教育教学改革策略,希望能够为职业教育改革提供有益的参考。
摘要:针对土地资源管理行业对复合型人才的迫切需求,文章探索了校企协同育人的新模式,提出了以“政产学研"共生环境为支撑的GIS课程共建实施路径。立足于“四驱一体”共建课程,围绕培养复合型应用人才目标,提出校企合作课程建设的必要性,构建共建课程资源,实施“双师”教育;对应行业需求,提升专业技能;校企师资互通,强化合作能力;共建科教平台,增强产教融合等路径,旨在通过“师资互通、平台共建、项目反馈”的闭环机制,实现课程内涵式发展与行业需求的精准对接,为土地资源管理专业的高质量发展提供人才支撑。
摘要:为应对大健康产业对高素质复合型人才的迫切需求,该研究聚焦于健康大数据管理与服务专业的人才培养体系构建。通过文献研究与案例分析,文章系统剖析了当前该专业在定位模糊、标准滞后、课程与实践脱节等方面的核心瓶颈。基于此,该研究构建了一套“六位一体”的多元培养路径,即以行业需求为导向实现“精准专业定位”,以能力标准为核心制定“科学培养标准”,以“三融入"(整合、强化、新兴技术)为抓手“优化课程体系”,以基地与项目双轮驱动“加强实习实训”,以产教融合为纽带“创新培养模式”,并同步“加强师资队伍建设”。研究旨在为我国健康大数据管理与服务专业的人才培养提供系统性的理论框架与可操作的实施方案。
摘要:计算思维是运用计算机科学的基础概念进行问题求解、系统设计,以及人类行为理解等涵盖计算机科学之广度的一系列思维活动。该研究将计算思维的核心理念应用于高职实践类课程,提出并实践了一种项目拆解教学法。该方法将复杂综合性案例系统性地分解为递进式的子项目,在子项目完成过程中提升了学生对各前导课程知识点掌握及综合运用能力,为高职院校的实践类课程设计提供了新的教学框架与实践范式。
摘要:针对数智时代通识教育的新要求及传统Python教学的痛点,文章提出一种以计算思维为核心导向的递进式案例教学模式。该研究构建了从基础语法到综合应用的“校园生活小助手"贯穿式案例库,并探索了生成式AI在辅助教学资源生成与代码调试中的应用路径,旨在为非计算机专业Python程序设计教学提供有意义的探索视角和实操性参考。
摘要:为应对高职C语言教学中因AI辅助编程工具普及而导致的学生基础能力培养失衡问题,该研究构建并实践了一种“渐进式开放”教学策略。该策略通过分阶段管控AI工具权限,并协同强化手写编码训练与过程性评价体系,旨在构建一条“基础夯实一工具赋能一实践创新”的螺旋式能力提升路径。教学实践的量化与质性数据显示,该策略使学生代码原创率从 62% 提升至 89% ,调试效率提高 38% ,项目完成度提升 19% ,有效平衡了技术赋能与基础培养的关系。未来研究将从深化专业适配、优化评价模型及构建产教融合生态等方面持续探索。
摘要:在教育数字化转型的浪潮下,中职信息技术课程作为培养学生数字素养与信息能力的核心载体,提高教学效率成为教育改革的重要课题。文章围绕数字智能技术在中职信息技术教学效率提升中的应用展开研究,针对技术应用中存在的形式化、师资能力不足、融合不深入等问题,从师资建设、学生素养培养、技术融合深化、支撑体系完善等方面提出优化策略。研究表明,数字智能技术能够实现教学资源智能化配置、教学过程精准化管控,破解传统教学的痛点问题,推动教学模式转型升级。其深度应用需坚持以教学为中心,实现技术与教学的有机融合,如此方能有效提升中职信息技术教学效率,助力数字时代高素质人才培养。
摘要:针对信号与系统课程教学长期存在的概念抽象、理解困难、评价机制单一等难点,如何提升教学质量成为当前亟待解决的问题。该研究围绕人工智能技术赋能课程教学的核心目标,系统探索了AI融入教学全过程的实践路径,改革聚焦于教学形式、内容构建与评价体系三个维度进行系统创新。在教学形式上,借助人工智能教学平台,强化课前、课中、课后各环节的连贯性与互动性,并推行小组协作式探究学习。在教学内容上,依托同一平台拓展知识覆盖面,引入前沿进展与实践案例,着力培养学生理论联系实际的能力。在评价机制上,构建多元综合评价体系,涵盖学习过程动态跟踪、小组项目评定及期末理论考核等多方面。通过对“卷积积分”与“拉普拉斯变换”两个关键章节的教学设计与实施案例进行具体说明,结果表明,该模式能有效提升教学成效与学生综合能力。该研究为电子信息类课程融合人工智能实施教学改革提供了可操作的实践范例,具有一定的推广价值。
摘要:为响应物联网技术发展对高素质技术技能人才的需求,并落实科教融汇的育人导向,ZigBee应用开发课程的教学改革势在必行。文章探索了一种科教融汇驱动的教学设计新模式,以“基于ZigBee的家畜运输车厢环境监测报警系统”这一科研与产业紧密结合的项目为载体,对课程内容、实践环节及考核方式进行了系统性重构。教学实践表明,该模式有效激发了学生的学习主动性,显著提升了其工程实践与协同创新能力。该研究为同类课程实现科教深度融合、培养高素质物联网应用开发人才提供了可借鉴的范例与路径。
摘要:为应对新质生产力对高素质技术技能人才的迫切需求,该研究旨在探索计算机类专业职业教育的系统性转型路径。研究首先剖析了新质生产力对职业教育在培养目标、教学内容及产教融合等方面提出的新要求,并指出现有职业教育体系中存在的关键瓶颈。在此基础上,构建了一个包含技术赋能、课程重构、产教协同、政策保障与社会参与的“五位一体"转型框架。通过对济南幼儿师范高等专科学校信息商务学院的改革实践进行效果评价,结果表明,该转型路径在提升毕业生就业率、优化师资结构及增强学生满意度方面取得了积极成效。该研究为新质生产力背景下职业教育的数字化、实践化转型提供了理论参考与实践范式。
摘要:在新工科时代背景下,各高校计算机专业陆续开设了综合实践类课程,实践教学在计算机专业人才培养体系中占据核心地位。本文以提升学生的实践能力和创新能力为目标,引入企业资源、科研项目和竞赛真题,通过三领域融合多维度指导,改进多元评价体系,构建了一种产研赛三域融合的综合实践课程教学新模式,并详细探讨了该模式的设计、实施及其对教学效果的影响。实践结果表明,该模式显著提升了学生的学习投入度与综合实践能力,教学成效显著。