基于语料库的建构主义大学英语写作教学新模式探讨

语料库拥有大量精心采集的真实的语言样本,将其应用在大学英语写作教学中,有助于实现建构主义所倡导的在真实情境中以学生为中心的交互式教学模式,让学生在数据的驱动下积极主动地探索写作的奥妙,从而达到提高写作水平的目的。     

创新校企合作模式，开展全方位教学改革

结合骨干院校重点建设项目——汽车专业（群）建设,广东交通职业技术学院汽车学院开展校企校企合作建设模式的研究与实践,创新“院内国际名企培训中心＋院外品牌汽车4S店”校企合作模式,推动了人才培养模式改革和师资队伍建设等工作,提高了人才培养质量。     

基于网络平台的高职诊断性自主学习模式研究

诊断性测试是教学的重要手段与内容,作为教学改革的一种尝试,本文结合高职学生的英语学习现状,旨在探讨如何构建高职学生基于网络诊断性测试的学习模式.     

基于超限学习机的黄土高路堤预拱超填研究

黄土山区公路建设存在大量V形冲沟,使路基产生过大工后沉降,为解决工后超标准沉降问题,减小工后沉降处治成本,需设计路基预抛高（预留沉降量）,使公路交工验收时高程符合设计要求。现行规范对如何布设预抛高没有明确说明,因此有必要研究黄土高路堤沉降分布规律,提出其预拱超填方法,针对此类问题依托渭武高速公路工程,通过对试验路历时2年多的沉降观测,得到路基施工期、路面施工期及公路通车1年后的路基沉降数据,提出黄土高路堤沉降随时间和空间的分布规律,得到路堤沿时间及纵、横断面的沉降分布特征,为黄土高路堤填筑末期预抛高的布设形式奠定了基础;基于超限学习机算法,建立黄土高路堤工后沉降预测模型,利用实际沉降观测数据与模型预估结果进行对比,采用平均绝对百分误差对预测结果精度进行评定;最后,通过定量分析填土高度、施工速率、路面重力、路基路面验收时间及交通量修正对路堤工后沉降的影响,提出基于可靠度的黄土高路堤预抛高预测模型及公式,据此给出基于超填平衡的试验路纵、横断面预抛高设置方法,并通过工程实例,验证预抛高模型及公式的准确性。研究结果表明：该沉降预测模型精度良好;研究结果可为黄土地区高填方路基填筑末期预抛高的详细布设提供参考。     

Orthogonal discriminant improved local tangent space alignment based feature fusion for face recognition

Improved local tangent space alignment (ILTSA) is a recent nonlinear dimensionality reduction method which can efficiently recover the geometrical structure of sparse or non-uniformly distributed data manifold. In this paper, based on combination of modified maximum margin criterion and ILTSA, a novel feature extraction method named orthogonal discriminant improved local tangent space alignment (ODILTSA) is proposed. ODILTSA can preserve local geometry structure and maximize the margin between different classes simultaneously. Based on ODILTSA, a novel face recognition method which combines augmented complex wavelet features and original image features is developed. Experimental results on Yale, AR and PIE face databases demonstrate the effectiveness of ODILTSA and the feature fusion method.     

高职院校工学结合立体化专业课程建设的研究与实践

文章以船舶柴油机课程为例,论述了高职业院校工学结合立体化专业课程建设的思路和实施办法,并就课程建设中可能出现的问题提出了相应对策,这对于加强高职院校课程体系建设,提高学生的专业技能具有一定的实践指导意义。     

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.     

基于微信公众平台在线练习系统研究与开发

文中主要提出基于微信公众号环境下开发新型在线练习系统,运用微信跨平台特性实现用户在各类网络终端如安卓系统手机、苹果系统手机、PAD等随时随地进行在线学习与练习的目标。     

机器学习置信度机制研究综述

置信的机器学习一直是机器学习领域研究不可或缺的部分与目标.根据置信度形成的机制与方法,将机器学习的置信度机制分为3类.本文分别阐述了3类机制的基本原理、实现方法和最新的研究进展,并在此基础上对3类置信度机制进行了比较分析.最后,讨论了存在的问题,指出了研究的方向.     

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.