路面裂缝图像自动识别算法综述

路面裂缝自动检测对于路面养护管理、路面性能评价与预测、路面材料和结构设计具有重要的实用价值,但快速、准确、全面且稳定地识别路面裂缝一直是个难题.为此,对路面裂缝自动检测研究现状进行综述,包括以图像增强和去噪为目的的预处理方法,基于阈值分割、边缘检测和种子生长的空间域识别算法,以小波变换为代表的频域识别算法,基于有监督学习的识别算法及其他裂缝识别方法;指出既有裂缝识别算法存在易受光照和油污等因素的影响、裂缝识别图像连续性差和识别速度和精度较低等不足.最后,提出综合考虑边界和区域特征消除纹理和噪声干扰、基于局部和全局信息设计优化识别算法和基于三维图像进行裂缝识别等研究展望,为裂缝自动识别算法的改进提供参考.     

大学生智能手机辅助语言学习(SALL)的实证研究

通过抽样问卷调查、个别深度访谈的方式,发现大多学生较为认同智能手机在一定程度上便捷了外语学习,尤其是在查寻生词、提高单词量及检测口语质量方面。综合讨论了智能手机辅助学习的理论依据及现状,探讨智能手机辅助外语学习的优势及弊端,同时提出了合理引导学生使用手机以便捷外语学习的政策性需求以及数字鸿沟所造成的可能性地区差异。     

基于局部线性重构的全景高光谱影像低维可视化

论文提出一种基于局部线性重构的半监督学习全景高光谱影像扩散坐标系延拓方法.基于半监督学习思想,利用ε-net近似逼近全景高光谱影像的特征空间,并计算出对应的扩散几何坐标,进而基于局部线性性质在ε-net所逼近的特征空间上局部线性重构出外采样点的扩散几何坐标.相对于基于坐标系配准达到大尺度高光谱影像可视化的方法,半监督学习范式能够给出全景高光谱影像更为一致的坐标表示.     

教师在自主学习模式下的角色研究

随着信息技术特别是多媒体及网络技术的飞速发展和教学改革的不断深入,教学的方式已发生了重大的转变。本文讨论了在自主学习模式下教师的角色定位,以期适应教学环境的变化提升教学质量。     

基于YOLOv5的铁路接触网异物检测模型初步研究

接触网上附着的异物是影响铁路列车运行安全的一大隐患,在开行列车前需要检查接触网上是否有异物附着。目前,接触网异物检测主要依靠人工巡检,工作效率低,人力物力消耗大。文章通过建模实验,初步探讨利用基于深度学习的目标检测技术实现铁路接触网异物检测的可行性;构建了3种接触网异物检测模型：YOLO(YouOnlyLookOnce) v5模型、 YOLOv5+坐标注意力（CA,Coordinate Attention）改进模型和YOLOv5+ConvNext Block改进模型,利用包含鸟窝和轻质异物两种常见异物的接触网图像数据集,对这3种模型进行实验分析。实验结果表明,相比YOLOv5算法,对于检测鸟窝和轻质异物两种常见的接触网异物,YOLOv5+CA改进模型和YOLOv5+ConvNext Block改进模型具有更好的效果,且YOLOv5+ConvNext Block改进模型检测小尺寸目标的能力更强。     

网络环境下大学英语学习中的制约因素调查与对策研究

本文基于对"网络环境下大学英语学习中的制约因素调查与对策研究"课题的研究,对制约我院理工科学生英语学习的诸多因素进行了调查与分析,进而提出了相应的问题解决对策。     

高等数学研究性学习中的不和谐现象与反思

在开展高等数学研究性学习的过程中,出现了一些不和谐现象：数学研究与数学学习脱节;高等数学教育与初等数学教育断流;数学研究性学习与数学接受性学习对立等．本文给出避免上述不和谐现象的几点建议．     

基于建构理论的高职电类课程改革与实践

文中按照建构主义理论,提出了适合高职教育特点的、以学生为中心的电类课程教学改革方案和目标,并应用于教学实践,取得了良好效果。     

以工作过程为导向的《汽车发动机电控系统诊断与检修》课程设计研究

根据汽车维修行动领域的具体工作任务和项目对课程进行基于工作过程导向的课程设计,旨在有利于培养学生的职业关键能力。文中重点阐述了课程内容的选择与组织、学习情景的设置、教学方法与教学手段的应用等关键环节的设计方法．为课程工作过程化设计进行了理论探索和分析。     

高职高专英语教学中小组教学与学生自主性学习的研究

通过在课堂施行小组教学这一教学模式,根据对实验组与对比组成绩在实验前与实验后的对比．发现小组教学能显着提高学生成绩水平,并能促进学生自主学习和合作学习。