基于语料库数据驱动学习模式的外语教学

数据驱动学习(DDL)是一种基于语料库的发现式学习方法,是语言学习者自身在对大量真实语料观察和分析的基础上将问题解决的自主式学习,它是语料库在外语教学与学习中运用的产物,开辟了英语教学的新视野。本文浅析了语料库DLL在外语教学中的具体运用,希望能引起更多学者的探讨,丰富和改善外语教学的内容和质量。     

第二语言学习的认知策略分析

成功的外语学习者在学习中善于使用必要的认知策略。外语教师在外语教学中,应利用学生的主观能动性,培养学生认知策略能力,提高他们分析解决问题的能力,从而有效地促进了学生学习的内在动力,使学习主体的建构成为可能。     

一种融合ST-GCN算法的高速公路节假日流量预测模型

为高效准确地预测节假日期间高速公路重要路段的交通流量,提出一种融合时空图卷积网络(Spatio-Temporal Graph Convolutional Network, ST-GCN)的高速公路节假日流量预测模型。该模型采用平均速度、交通流量等重要的交通指标作为交通状态评价体系要素,对节假日期间高速公路的交通态势进行综合预测;融合ST-GCN算法模型,综合考虑时空特性,得到准确度较高的预测结果。以宁夏回族自治区高速公路的节假日交通信息为研究对象,对该模型的有效性进行验证,结果表明,该模型相比其他常用预测模型准确度更高,具有更好的稳定性和鲁棒性,预测结果可供高速公路的管理和运营参考。     

基于SSI-PSO的汽车碰撞试验时序数据处理与分类方法

为实现汽车碰撞试验假人响应曲线数据集的类别辨识,研究了面向智能优化算法的问题转换与构造方法。针对假人曲线数据的特征处理与分类过程,提出了一种基于社会蜘蛛粒子群优化算法（SSI-PSO）的碰撞试验多变量时序数据特征选择与分类方法;利用汽车碰撞试验采集的假人曲线数据,测试和验证了该方法。结果表明：本文方法可获得面向假人曲线数据分类的最佳特征组合方式与较小规模的神经网络结构;该方法的假人曲线分类模型性能提升17.5%、分类精度达到96.5%。因而,实现了对碰撞试验假人响应曲线标注信息的有效分类。     

基于改进的YOLOv3模型的焊缝缺陷检测方法研究

文章针对目前汽车生产线中焊接检测自动化程度较低、检测鲁棒性较差等问题,利用深度学习算法的特征提取能力,提出了一种基于改进的YOLOv3模型的焊缝缺陷检测方法.该方法基于连通域提取工件上的焊缝图像,并将提取到的焊缝图像输入到改进的深度学习模型中进行训练,通过融合大、中、小3个尺度的感受野,实现不同尺度焊缝缺陷的高精度识别...     

湖北石首长江公路大桥结构健康监测系统设计研究

介绍了湖北石首长江公路大桥结构健康监测系统的总体构架与各子系统。详细介绍了自动化传感子系统的测点总体布置及数据采集传输控制的具体功能实现,提出了基于电子化信息化的巡检养护软件系统,建立移动端巡检APP用以巡检,在结构预警及安全评估系统中以钢箱梁疲劳和动力分析为例提出了具体的评估内容及算法。与其他国内外监测系统相比,石首大桥监测系统整合了电子化人工巡检系统,进行了标准化知识库的建立,并基于此开发了移动端巡检APP,是该系统的创新性成果,为日后大跨度桥梁监测系统的构建提供了经验。     

强化"三种意识"不断提高依法管装治装层次和质量

强化条例法规意识，确保部队装备管理工作正规有序 一是要学条例法规，提高依法办事的自觉性。要把对条例法规的学习纳入部队政治教育计划，做到学习时间、学习内容、学习人员、学习效果等“四落实”。通过宣讲辅导、智力竞赛、讨论交流等形式，逐条逐款地弄清条例标准，使各级、各类人员学懂弄通装备管理的基本制度，掌握装备管理的各项规定，提高依法管理的能力，形成依法管装、依法洽装的良好氛围。二是要对照条例，治理装备管理的重点和难点问题。要建立、健全装备管理机制，对照条例要求，严格落实装备动用、使用、保养、保管、封存、登记、统计等规定，杜绝管理漏洞。对重点和难点问题，要集中力量进行治理，认真查找原因，深入剖析根源，制定相应的整改措施，确保整治效果。三是要加大检查督导力度。落实装备管理检查制度，在经常化、制度化上下功夫，将经常检查与定期检查、随机抽查与普遍检查相结合，以检查促管理。督促装备管理工作落实。     

基于Q-learning和BP神经元网络的交叉口信号灯控制

解决单交叉口信号灯最优控制问题。提出了基于强化学习的信号灯控制系统结构,应用强化学习中Q学习,将信号灯最优控制问题转变成是否切换运行相位的决策问题,提出了采用BP神经元网络实现Q学习的信号灯控制系统。应用微观交通仿真软件PARAMICS进行仿真分析,结果表明该系统能够感知交通流变化,并能够自适应地调整信号灯切换策略,以达到最优的控制效果,该方法是可行的,与定时控制相比具有明显的优势。