生成式人工智能在汽车理论专业课教学中的应用

生成式人工智能技术对高等教育产生了深刻的影响。文章以车辆工程专业的必修课程汽车理论为例,探索了国内生成式人工智能工具讯飞星火在专业课程教学中的应用。利用讯飞星火平台,教师可以更加快捷地进行教学构思、教学设计、教案编写、作业布置等,提升专业课教学的效率和质量。生成式人工智能工具还可以提供创新的教学方法或教学观点,促进教师结合自身课程进行课堂教学创新。文章对讯飞星火在专业课教学中的探索可为生成式人工智能时代下专业课的教学改革提供一定的参考。     

混合教学模式下《汽车理论》课程思政教学探析

本文以车辆工程专业的必修课程《汽车理论》为例,对线上线下混合教学模式下专业理论课程的思政教学进行了研究。首先分析了汽车理论课程思政教学的现状和存在的主要问题。然后,提出了混合教学模式下汽车理论课程思政教学的总体框架和思路。在此基础上,探讨了汽车理论线上线下思政教学内容、混合式教学模式和基于过程的思政考核方式。本文的研究可为混合教学模式下专业课思政教学提供一定地参考。     

基于VGG-M网络模型的前方车辆跟踪

针对前方运动车辆复杂场景下的跟踪精度较低的问题,文中将庞大的VGG-M网络模型应用到实时跟踪中,并结合在线观测模型,实现对前方车辆稳定精准的跟踪。通过改进样本生成方案,优化网络训练集,提高了网络训练效率。采用自适应更新模型,可根据目标轮廓的高宽比、内部信息熵和跟踪的尺度置信度实时调节网络更新频率。实验结果表明,在线VGG-M跟踪模型比传统的车辆跟踪方法的性能有明显的改善。