基于4C/ID模型与慕课引导的新型混合式教学模式研究——以“集装箱配载”模块为例

通过运用4C/ID模型并结合慕课教学创建新型的混合式教学模式,将模块化的任务目标引入整体的学习任务中,解决了当前船舶原理与货运课程中存在的学习内容碎片化、学生动手能力弱、学生学习态度被动等问题。以“集装箱配载”模块为例,基于4C/ID模型进行教学设计,提高学生的学习效率,加深学生的学习效果。     

深度学习的车道线检测方法

随着人工智能技术的不断发展,无人驾驶技术已经成为当下社会发展的热门,车道线检测是无人驾驶技术的关键一环,但传统的基于视觉的车道线检测方法处理时间较长、过程繁琐、需要人为干预。基于深度学习的车道线检测可大大减少此类问题。文章设计了一个完成双任务的Enet网络,分别解决目标区域分割问题和不同车道区分问题,以实现端到端的检测。与主流车道线检测网络模型deeplab v3和YOLO v3进行对比。实验验证表明,网络模型的最终训练准确率为99.8%,相对于deeplab v3和YOLO v3网络分别提升1.2%和0.8%。     

研究性学习在英语教学中的探索

研究性学习是一种新的学习方式,它鼓励学生在学习过程中运用所学知识和技能亲自去体验和实践,进行创造性、发现性的学习,从而提高综合运用所学知识解决实际问题的能力．文章提出在大学美语教学中,更要充分发挥研究性学习的特点,提高学生的英语综合运用能力．     

基于相机与激光雷达融合多目标检测算法研究

准确的多目标感知系统是自动驾驶技术的关键。本文提出了一种基于相机与激光雷达融合的多目标检测算法。针对相机传感器无法获得准确的目标距离等深度信息,激光雷达无法获得准确的目标类别信息的问题,首先采用嵌入自适应特征融合模块的YOLOv7网络处理相机数据,同时对激光雷达数据进行点云预处理以消除无用的噪声点;其次,利用坐标变换将激光点云数据和相机数据转换到像素坐标系中;最后,采用基于ROI感兴趣区域的方法对点云进行聚类处理,以参数加权的方式融合两种传感器的检测结果。实验结果表明,嵌入改进YOLOv7网络的融合算法能够检测出更加准确的目标信息。     

深度学习在激光熔覆领域的发展与应用

介绍激光熔覆的基本原理、应用领域和深度学习模型的发展状况,阐述深度学习在激光熔覆领域的应用。深度学习利用神经网络模型监控激光熔覆过程,在熔覆工艺参数优化和熔覆过程质量控制等方面具有较好优势,可有效提升激光熔覆过程的精度和稳定性。     

高度重视 强化管理 落实责任 切实把中央企业档案工作做细做好——在中央企业档案工作视频会议上的讲话

今天召开中央企业档案工作视频会议,以今天的会议为标志,中央企业档案工作正式进入了由国资委履行指导职能的新阶段,同时也进入整体性、系统化、标准化的新阶段。为什么这么讲,党的十六大以来两次机构改革,国资委“三定”规定都没有对中央企业档案工作的指导职能。2009年,在深入学习实践科学发展观活动期间,国家档案局主动提出,请国资委履行对中央企业档案工作指导职能。经过研究,我们认为,中央企业档案是中央企业国有资产的重要组成部分,由国资委履行指导职能从管理体制上更顺畅,更有利于工作开展。     

意大利船舶工业协会主席Albertoni谈中国游艇业现状：好好学习，天天向上

正如Anton Francesco Albertoni所说,“重要的是营造买船的意愿”,若有朝一日,“游艇”真正成为了人们心中实现愿望和梦想的工具,中国游艇业的腾飞也就指日可待了。     

基于舰载雷达小样本的低慢小目标识别方法

本文针对舰载雷达低、慢、小目标探测面临的小样本识别问题,提出一种基于小样本学习的低慢小目标分类识别方法。该方法将低慢小目标雷达回波数据转换到小波变换域,利用多头注意力机制和双向长短记忆人工神经网络相结合的方式,解决了小样本目标分类识别的问题。在低慢小目标雷达回波仿真数据集上,开展模型训练和算法验证,分析任务差异性与识别准确率的关系,实验结果表明该方法对典型低慢小目标识别精度可达90%以上,在雷达目标识别领域具有较好的应用价值。     

改进神经网络的船舶红外图像边缘检测方法

研究改进神经网络的船舶红外图像边缘检测方法,提升边缘检测抗噪声干扰能力。采用块匹配的主成分分析方法对船舶红外图像实施去噪处理后,经梯度算子将降噪后船舶红外图像转换为二值图像;以BP神经网络为基础,通过附加动量法-自适应学习速率调整BP神经网络权值,提高网络训练鲁棒性;将转换后舰船二值图像作为改进神经网络的输入,在实施网络训练后得出输出值,依据输出值和设置阈值的对比结果,获取船舶红外图像边缘点,实现船舶红外图像边缘检测。实验结果表明：该方法降噪后船舶红外图像的PSNR值全部高于40 dB,降噪效果较好;可有效提取船舶红外图像边缘特征且边缘检测结果清晰、连贯,能够达到船舶红外图像边缘检测标准。     

“党建+水上红旅”大学生党史学习教育实践路径浅析

大学生作为年轻有活力一族的代表,是社会进步的主要推动力,而党史教育是大学生增强对党的认同感和归属感、树立正确价值观的主要方式。本文通过调查分析大学生党史学习教育现状,重视实践,突出实践,从全新红旅融合出发,探索符合新时代需求的党史学习教育新模式,焕发高校学生党建新活力。