新教改背景下线上线下混合学习模式在高校经济学教学中的运用

在新教改“三全育人”综合素质人才培养背景下,高校经济学基础、产业经济学、贸易经济学等课程的教学开展,要对原有的经济学课程知识体系、课时安排、教学组织方法设置等进行创新。基于此,在高校经济学课程教学中,引入慕课(MOOC)、微课、翻转课堂、SPOC等混合式在线教学平台,以教师为引导、学生为主体,构建混合式在线教育的课内外知识体系,进行课堂问题情境创设、在线展示与演示、在线作业完成与解答、师生问题交互探究等的创新教学,并对最终的课程教学情况、学生学习质量做出客观评价,以完成既定的专业素质、创新型人才培养目标。     

一种基于深度神经网络的停车位检测算法开发

基于车载环视摄像头的自动泊车辅助系统,使用了4个高清鱼眼摄像头,分别安装在整车的左/右外后视镜下方、前/后牌照框上方,该系统基于深度学习图像处理算法可以实现不同类型、不同颜色的地面划线停车位可靠识别和高精度定位,这种基于深度神经网络的停车位检测算法在算法主干网络中创新地引入了残差模块和注意力机制模块,大幅提升了划线停车...     

港口人工智能木材理货系统

为了提升件杂货码头尤其是木材码头在理货作业环节中的货物识别、数量清点和残损确认、货物分票的作业效率和准确率,提高木材理货质量,提升木材理货业务效率,降低安全风险,实现作业可追溯,通过视频流的采集和实时回传,实现木材理货各个业务场景实时的视频监控和数据采集,采用深度学习、机器视觉技术,以镇江港木材理货流程为主线,建立一套...     

车联网环境下连续信号交叉口协同控制模型

智能交通信号控制技术是缓解交通拥堵的重要手段.为解决传统强化学习算法应用到连续多交叉口的局限性问题,提出了1种基于上下层神经网络的连续交叉口交通信号控制模型.控制模型由下层神经网络选择当前状态下可能的最优控制策略,再由上层神经网络根据各路口车均延误进行二次调整,将最终控制策略应用到多交叉口的相位配时中.以典型连续3个交...     

深度迁移学习下的船舶焊接表面缺陷智能检测系统

为提升船舶焊接表面缺陷检测的智能化水平、更好地适应智能制造需求,设计船舶焊接表面缺陷智能检测系统.通过采集船舶焊接表面图像,对图像进行预处理,结合深度迁移学习方法,根据缺陷特征对船舶焊接表面缺陷进行分析,建立检测模型,对图像进行缺陷目标检测,从而得到一种船舶焊接表面缺陷智能检测的高效手段,为船舶制造智能化水平和先进性的...     

光流法在集卡防吊起上的应用

为提升集装箱码头堆场作业中场桥和集卡运行的安全性,采用光流法对集卡防吊起技术开展研究.分别测试基于传统预测和深度学习2种算法用于拖车和箱体运动估计的准确性,选定利用基于深度学习的光流预测,判断是否发生集卡被吊起的异常情况;开展实车试验,在场桥作业车道侧安装视频采集相机,吊具提箱时自动开始检测算法,对比检测区域内的视频流...     

学习隐喻视阈下基于TPACK的高职教师信息素养构建研究

学习隐喻理论与TPACK知识框架为高职教师信息素养的发展提供了创新的构建思路和实现方法.本文从获得隐喻、参与隐喻、知识创造隐喻3个方面,提出构建高职教师信息素养的自觉模式、应用模式、创新模式,增强教师信息素养构建的系统性和创新性.     

一种基于多尺度特征融合的人头计数检测方法研究

通过摄像机等设备在特定场景下的人群计数在智能安防领域具有重大的研究意义.由于场景中人尺度变化大,背景杂乱,人群遮挡严重,传统的方法在这种场景中往往精度不高.对此提出了一种基于改进的Faster-RCNN人头检测模型,可以对场景中的人进行准确计数.该模型使用ResNet101作为特征提取网络,使用多尺度特征融合模块将提取...     

速度协调的Q学习模型研究

为平滑高速公路瓶颈区域上、下游车流速度,基于单位距离速度变化量和多项式SG卷积平滑处理的2个奖励函数,分别建立了2个速度协调的Q学习模型.利用Excel-VBA、VISSIM和MATLAB的集成仿真平台,对奖励函数的性能进行了仿真分析.研究结果表明:基于SG卷积平滑的奖励函数,可以有效地缓解瓶颈上游"走走停停"的现象,...     

基于PSO的小样本特征选择优化算法研究

针对神经网络进行小样本数据训练时出现文本表征精确度低及特征过拟合,易造成权值全局最优和局部最优的不平衡现象,提出一种基于粒子群的双向长短期记忆网络(Bi-PSO)算法,利用Bi-LSTM对序列数据中长短期距离依赖信息的能力,对文本特征矩阵进行最小残差化处理得到降维矩阵,并通过粒子群算法获取降维矩阵中特征向量的全局最优和...