最新刊期
      2022 年 第 21 卷 11 期

        人工智能

      • 王树明,吴时清,余菁,陈军,宋伟
        2022, 21(11): 1-6. DOI: 10.11907/rjdk.212483
        摘要：卷烟审计数据记录了卷烟业务平台数据全生命周期加工演化过程，对审计数据进行分析有利于发现其中的潜在风险行为。卷烟审计数据具有强时空关联特性，目前仍缺乏有针对性的数据分析方法。利用总体经验模态分解方法对多源审计数据进行模态分解，强化时序特征，并提出一种改进长短期记忆网络，以提高对卷烟审计数据的长时序特征提取能力。针对湖北省卷烟审计数据库数据的实验结果显示，该方法的预测查全率比现有机器学习方法提高了50%，预测查准率比现有机器学习方法提高了20%。  
        关键词：总体经验模态分解;长短期记忆;卷烟审计数据   
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        发布时间：2022-12-27
      • 杨文丽,燕振刚
        2022, 21(11): 7-11. DOI: 10.11907/rjdk.212612
        摘要：基于RBF神经网络算法，建立农田土壤CO2排放预测模型，以解决农田土壤CO2排放预测较为困难的问题。将土壤含水量、温度、有机碳、铵态氮、硝态氮含量作为输入信号，玉米生长期内土壤CO2排放通量为输出信号，建立基于RBF神经网络算法的农田土壤CO2排放预测模型，并选择多元线性和非线性回归模型，对该预测模型的有效性进行评估。结果表明，5-46-1的RBF神经网络结构能够较好地预测农田土壤CO2排放，其CO2排放通量实测值为0.903（ kg/m2），预测值为0.854（ kg/m2）； RBF神经网络预测模型的相关系数（R2=0.975）高于其他模型（线性和非线性回归模型），其均方误差（RMSE=0.091）、平均绝对误差（MAE=0.048）均低于其他模型。研究表明，RBF神经网络算法预测性能明显优于其他预测模型，且精度较高，能够较好地预测土壤CO2排放通量。  
        关键词：RBF神经网络;预测模型;回归模型;CO2排放;农业信息化   
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        发布时间：2022-12-27
      • 刘逍,龚庆悦,李铁军,王红云
        2022, 21(11): 12-18. DOI: 10.11907/rjdk.221699
        摘要：自然语言处理中，实体与关系抽取是构建知识图谱、设计问答系统、语义分析等任务中不可或缺的环节。中医领域的信息多数以非结构化文本形式储存，中医文本关键信息抽取对挖掘名老中医的经验有重要作用。然而，中医文本往往存在样本不均衡、实体关系多词一义的问题，如多种诊断结果指向同一证候。为解决这些问题，构建半监督学习框架下基于SimBERT的关系抽取模型对中医文本的实体关系进行抽取，利用SimBERT的相似文本生成功能进行文本增强，以解决样本不均衡问题，SimBERT的相似句检索功能较好地解决了多词一义的问题。实验结果证明，半监督学习框架下的SimBERT模型在构建的中医医案数据集上能更精确地抽取中医文本中的实体关系。  
        关键词：关系抽取;SimBERT;中医医案   
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      • 肖亚新,韩斌
        2022, 21(11): 19-23. DOI: 10.11907/rjdk.212449
        摘要：针对知识图谱中存在实体稀疏及实体对数量有限导致知识图谱不完备的问题，提出一种基于小样本的元学习知识图谱补全模型。通过关系元传递重要信息，梯度元提升学习效率，从而快速获取三元组。在链接预测任务上进行验证该方法的有效性。实验结果表明，基于元学习的小样本知识图谱补全算法在数据集FB15K上，MeanRank相较于TransE提高41.4%，Hits＠10相较于FSRL提高7%；在数据集Wordnet18上，MeanRank相较于DistMult提高37.9%，Hits＠10相较于ComplEx提高18.8%；在数据集NELL-995上，MeanRank相较于TransE提高41.4%，Hits＠10相较于FSRL提高18.8%。所提出的方法不仅能更好的进行知识学习，并且显著提升实体和关系的预测效率。  
        关键词：知识图谱;嵌入模型;小样本;链路预测;三元组分类   
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      • 邵必林,饶媛,何欣
        2022, 21(11): 24-30. DOI: 10.11907/rjdk.212729
        摘要：为提高地铁客流预测精度，通过结合不同类型日期的地铁客流量周期性及非线性特点，提出融合季节差分自回归移动平均模型（SARIMA）和支持向量机（SVM）的优化模型。该模型采用SARIMA对地铁客流量的时间序列数据进行线性建模，使用SVM对SARIMA模型输入的残差值进行非线性建模，并分别将SARIMA模型、SVM模型及SARIMA-SVM模型对工作日和双休日地铁客流量的预测效果进行比较。实验结果表明，SARIMA-SVM模型的预测精度高于单一模型，相较于不考虑日期类型的组合模型，精度提高了12.24%。考虑日期类型的SARIMA-SVM组合模型能够捕捉地铁客流规律，满足地铁客流量的预测要求，可为地铁运营提供决策依据。  
        关键词：SARIMA;SVM;ARIMA;MAPE;客流预测;组合模型   
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      • 陈夏阳
        2022, 21(11): 31-37. DOI: 10.11907/rjdk.212542
        摘要：为解决低分辨率及遮挡行人目标难以检测的问题，提出一种基于特征选择的无锚框多光谱行人检测方法。该方法以双通道CenterNet网络为基础网络架构，将特征选择注意网络应用于两个卷积模块之间，对语义信息及细节特征进行筛选，最终获取更有利于检测低分辨率及遮挡行人目标的信息。实验结果表明，相比于传统的通道融合多光谱行人检测算法，该方法降低了3%的行人检测漏检率，对于较小的行人目标以及严重遮挡的行人目标分别降低了15%、9%的漏检率，具有一定的应用价值。  
        关键词：多光谱行人检测;特征选择;无锚框;CenterNet网络   
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        发布时间：2022-12-27

        计算机软件与理论

      • 刘晓燕,许志伟,李文越,翟娜,刘利民
        2022, 21(11): 38-43. DOI: 10.11907/rjdk.212610
        摘要：云中心和终端设备之间的海量数据传输可能会导致网络负载并延迟数据传输。针对该问题，提出了面向高效边缘计算的可分类数据压缩传输机制，利用自编码网络实现高效的同态数据压缩，并为边缘网络节点高效准确的数据分类提供有效保障。此外还提出一种基于编码机制来减少数据规模的数据特征重建机制，以减轻数据压缩导致的分类精度损失，并验证了该数据压缩机制的优良性能。实验表明，提出的压缩机制可以减少数据规模，提高数据处理效率。  
        关键词：边缘计算;特征重构;自编码网络;可分类数据压缩   
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        发布时间：2022-12-27
      • 付天忠,高国琴,方志明
        2022, 21(11): 44-51. DOI: 10.11907/rjdk.212700
        摘要：为同时解决4-R（2-SS）并联机构存在的链间耦合问题，以及随温度变化导致的电机参数漂移、负载变化以及外部干扰等引起的上界未知的模型不确定性问题，提出一种能够克服链间耦合的并联机构双增益自适应滑模运动学控制方法。建立考虑链间耦合的单支链运动学模型，并引入滑模控制策略。为使系统具有较好跟踪性能的同时有效减弱滑模控制抖振，在滑模控制中引入一种双增益项自适应规则，既能在近滑模面迅速有效调整滑模切换增益，又能有效避免滑模切换增益过估引起的滑模控制抖振问题，进而设计一种无需系统不确定上界信息，能克服链间耦合的双增益自适应滑模运动学控制算法。采用Lyapunov理论证明了所提控制方法的稳定性，通过 MATLAB仿真实验和样机系统实验验证了其有效性。  
        关键词：并联机构;惯性矩阵;链间耦合;滑模控制;双增益项;自适应规则   
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      • 袁坤,彭和平
        2022, 21(11): 52-57. DOI: 10.11907/rjdk.212550
        摘要：为改善传统随机圆检测算法精度差、效率低以及可重复性差的问题，提出基于曲线拟合的新检测算法。该算法基于概化算法对图像提取的边缘进行曲线拟合，并结合曲率特征对边缘进行分割并筛选分类，最后利用随机圆检测算法进行圆识别。实验结果表明，相较于传统随机圆检测算法，基于曲线拟合的随机圆检测算法能准确识别图像中的圆轮廓，执行效率提高了59.1%以上。基于曲线拟合的随机圆检测算法不仅能提高图像中圆轮廓的识别准确度，在算法执行效率和抗干扰性方面也有所提升。  
        关键词：边缘提取;曲线拟合;随机算法;圆检测   
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        发布时间：2022-12-27
      • 董艾嘉,邬春学
        2022, 21(11): 58-68. DOI: 10.11907/rjdk.212560
        摘要：针对四川省凉山彝族自治州雷波县的泥石流易发性进行评价，首先考虑雷波县的自然地理和气候特点等因素，通过ArcGIS对获取的数据进行处理，并按照雷波县行政区域绘制相应的评价因子分类图，使用频率比法分析评价因子对泥石流灾害的敏感度；然后采用SMOTE算法增加少数类样本，使正样本与负样本达到均衡；最后提出FNN-SGD模型应用于雷波县的泥石流易发性评价，并根据模型结果绘制泥石流易发性分布图，采用ROC曲线作为评估指标。实验结果表明，与前馈神经网络、逻辑回归、随机森林模型相比，FNN-SGD模型的准确率更高、稳定性更强，更适用于雷波县泥石流易发性评价。  
        关键词：泥石流;GIS;前馈神经网络;逻辑回归;随机森林;FNN-SGD   
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        发布时间：2022-12-27
      • 董建荣,李丕丁,王成
        2022, 21(11): 69-74. DOI: 10.11907/rjdk.221865
        摘要：由于铁磁性物质对核磁共振成像检查具有强大干扰，传统磁异常探测方法无法应对复杂多变的环境背景，甚至对不同特性目标体现不同性能，因此能稳定、准确检测核磁共振检查人员身上的铁磁性物质对医疗安全领域具有重要意义。目前，磁探测技术无法有效在复杂磁场环境噪声中准确提取磁异信号，为此将EMD算法应用于MRI强磁噪声环境中检测微弱磁异信号。该方法既不需要目标信号的任何先验信息，也无需对背景噪声进行任何假设，还能自适应地检测目标信号。首先使用EMD分解检测信号得到若干本征模态分量，然后筛选重组信号利用能量检测器检测重组信号中的磁异信号。通过仿真和实验数据可知，EMD算法能有效去除高频噪声，处理后的信号信噪比达16dB以上，CSEMD方法可抑制EMD方法中的模态混叠问题，提高对铁磁性物质的检测效率，检测复杂环境背景中微弱磁异信号，以期为铁磁性物质检测研究提供新的解决方法。  
        关键词：经验模态分解;微弱信号检测;磁异常探测;能量检测器   
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        发布时间：2022-12-27
      • 刘伟友,吴陈
        2022, 21(11): 75-81. DOI: 10.11907/rjdk.212553
        摘要：针对传统单一推荐算法难以兼顾用户冷启动、数据高维稀疏、算法准确性与可扩展性等方面的问题，提出一种基于多源数据聚类和奇异值分解的混合推荐算法。该算法首先利用TF-IDF公式对用户—项目评分矩阵和项目特征矩阵进行处理，生成用户—项目偏好矩阵；然后结合用户特征矩阵、评分矩阵作为算法输入，利用改进K-means聚类算法划分用户类簇；接着采用融合时间衰减函数的BiasSVD算法对每个用户类簇对应的评分矩阵进行分解降维，并利用随机梯度下降法重新预测评分填充评分矩阵；最后从高到低对用户的预测评分向量进行排序，产生推荐列表。在MovieLens数据集上的实验结果证明，该算法的精确率和召回率相较于传统基于SVD的协同过滤推荐算法分别提升5.4%和6.8%，表现出更好的准确性和推荐性能，改善了用户冷启动问题。所提方法对目前混合推荐算法具有一定的参考与借鉴价值。  
        关键词：混合推荐;聚类;奇异值分解;多源数据;协同过滤;推荐算法   
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      • 张伟娟,韩斌
        2022, 21(11): 82-87. DOI: 10.11907/rjdk.212427
        摘要：针对知识图谱数据规模过大、查询时载入时间过久等问题，从知识图谱的压缩方向提出等价关系的压缩算法CER。该方法先判断知识图谱的边标签是否相同，再判断节点标签的属性值，根据不同情况压缩边标签并划分顶点集。该压缩算法减少了知识图谱的空间规模，从而在一定程度上提高了查询效率。最后，针对3个公开的知识图谱数据集进行4种压缩算法的对比实验，从边和节点的压缩率、压缩时间以及基于PLL索引算法的查询时间进行比较，验证了该算法压缩效果较好。  
        关键词：知识图谱;压缩算法;边标签;节点标签;PLL索引算法   
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        发布时间：2022-12-27

        软件设计、开发与应用

      • 陈龙,储梦贤
        2022, 21(11): 88-92. DOI: 10.11907/rjdk.212678
        摘要：针对影响Buck开关电源系统的外部因素以及数学模型中不确定性对性能的影响，设计一种带有极限学习机观测器的积分终端滑模控制器。系统使用积分终端滑模面，使系统运动点初始状态位于滑模面上，缩短了趋近运动的时间，优化了响应速度。使用极限学习机技术拟合系统的误差项，通过前馈补偿作用到Buck开关电源上，使系统具有强鲁棒性。在PSIM仿真软件中搭建仿真模型，并与传统滑模控制器进行比较，发现所设计的滑模控制器具有一定的抗干扰效果，可在多种环境下使Buck开关电源保持高速响应、较小超调量的性能。  
        关键词：Buck开关电源;滑模控制;极限学习机;观测器   
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      • 蔡庆秋,王双园,白国振,张志强
        2022, 21(11): 93-98. DOI: 10.11907/rjdk.212573
        摘要：为延长电池使用寿命并提升电池安全性能，基于树莓派设计一种集信号采集、自动控制和远程监控功能的电池管理系统。该系统以树莓派为核心组建服务器供用户访问，并采用HTTP协议，结合WiFi、NAT-DDNS技术实现系统远程监测与控制，同时通过信号采集模块实现电池系统的数据采集。该系统与传统的单一系统相比具有多种通讯协议功能，通过对电池的远程管理，增强了电池系统的可控性，满足电池管理的便捷性与功能性要求。  
        关键词：树莓派;电池管理系统;服务器;WiFi;NAT-DDNS   
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        发布时间：2022-12-27
      • 徐伟,王海勇
        2022, 21(11): 99-103. DOI: 10.11907/rjdk.221456
        摘要：为探索新形势下如何科学、合理、有效地提升高校能源使用效率，提出建设基于5G专网的高校智慧能源管理平台。该平台基于云—管—端架构，结合5G技术和高校智慧校园建设方法，对高校能源进行智能化管理。并且，借助5G专网实现平台的反向查询功能，进行全方位、全时段、高精度、高密度地采集与管理所采集的能耗数据，以达到节能减排的最终目标。实验结果表明，该平台通过反向查询功能，能够精确定位平台建设中存在的问题及原因，显著提升了系统的可靠性。所提方法可为即将开展智慧能源管理平台建设的高校提供参考与借鉴。  
        关键词：5G;双域融合;智慧能源;智慧校园   
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        发布时间：2022-12-27

        网络空间安全

      • 张婷婷,唐勇,李云天,许云飞,张卫丰
        2022, 21(11): 104-109. DOI: 10.11907/rjdk.221518
        摘要：应用层DDoS的大流量攻击逐渐呈现高发态势，现有攻击检测方法均在大规模流量进入目标主机时才能根据检测结果进行反应，但以TB为单位的大流量进入主机后可能在检测系统预警前就已经发生宕机。为此，提出一种基于近攻击源部署的应用层DDoS攻击检测方法，将检测节点前向部署于近攻击源处，通过定时和强化学习将正常流量进行信息融合至目标处，在检测攻击的同时拦截攻击流量。实验结果表明，该系统具有良好的检测率和拦截率，能够削弱攻击流量对于目标主机的危害，以期为解决应用层DDoS的大流量攻击提出新的解决方法。  
        关键词：分布式拒绝服务;应用层DDoS攻击;信息融合;定时机制;攻击检测   
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      • 傅继晗,沈炜
        2022, 21(11): 110-115. DOI: 10.11907/rjdk.221609
        摘要：随着整治虚拟货币“挖矿”活动的开展，一些利用显卡、硬盘等主动挖矿的行为已得到有效遏制，但通过网页挖矿劫持攻击达到挖矿目的的被动挖矿行为，由于其具有容易入侵、隐秘性强的特点，用户难以察觉。为了能自动判断这种被动挖矿行为，以一个被植入挖矿程序的网站为例，提出基于Chrome DevTools Protocol的特征分析方法，分别通过抓取websocket流量和CPU导出性能剖析报告进行分析与判断。经过验证，该方法可有效检测与判断网页挖矿劫持攻击行为，具有一定的参考价值。  
        关键词：虚拟货币;挖矿劫持攻击;网页挖矿;特征分析   
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        图形图像处理

      • 邓庆昌,程科
        2022, 21(11): 116-122. DOI: 10.11907/rjdk.212662
        摘要：基于深度学习的目标检测方法应用越来越广泛，对于特定的检测问题，公共数据集已经难以满足要求。为提高自定义目标检测数据集的创建效率，以自定义安全帽佩戴检测数据集为例，基于Scrapy爬虫框架、OpenCV库和YOLOv5目标检测算法设计了一种自定义目标检测数据集的收集与半自动标注方法。该方法通过Scrapy爬取和OpenCV获取视频帧的方式得到图片数据，采用直方图法进行图片去重。使用公共数据集训练YOLOv5s模型，并通过训练好的模型对收集的图片预测目标框和类别生成对应的标注文件，然后通过标注文件筛选高质量数据，并使用LableImg软件人工纠正错误标注，共获取到21 069张图片，去重过滤了5 053张图片，经过生成标注和人工修正后得到10 967个数据。实验结果表明，该方法可以避免人工收集和标注数据效率低的问题，大大节约了创建自定义目标检测数据集的时间，可较快获得拥有大量数据的数据集。  
        关键词：Scrapy;目标检测;数据集;标注;OpenCV   
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        发布时间：2022-12-27
      • 罗群女,闵莉花
        2022, 21(11): 123-129. DOI: 10.11907/rjdk.212523
        摘要：由于不同对象区域之间强度范围的重合，在存在灰度不均匀的情况下很难分割图像。针对这一问题，通过引入模糊隶属度函数，提出一种新的基于Retinex理论的多相图像分割模型。该方法允许每个像素点以不同隶属度同时归属于多个区域，可真实反映出图像的不确定性，并通过极小化能量泛函实现对目标物体的提取。同时在交替极小化方法的框架下，设计一种有效的算法对模型进行数值求解。实验结果表明，该模型对于灰度不均匀的真实图像和医学图像均能有效进行分割，SA指标和Dice指标的平均值分别达到0.950 6和0.914 1。相比于相关的代表性算法，Dice值提升了0.002 7~0.010 7，k值提升了0.002 9~0.011 7。  
        关键词：图像分割;灰度不均匀;模糊隶属度;Retinex理论;交替极小化   
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        发布时间：2022-12-27
      • 刘粉粉,王贺封,张安兵,李家驹,马鹏飞
        2022, 21(11): 130-136. DOI: 10.11907/rjdk.221585
        摘要：针对DeeplabV3+网络在土地分类中存在的分割不完全、边缘细节丢失等问题，以岳城水库附近居民区为研究区，提出一种基于改进的DeeplabV3+无人机影像土地利用分类模型。首先，获取研究区无人机影像数据并建立相应数据集；其次，引入轻量级网络MobileNetV2代替DeeplabV3+的主干特征提取网络，大幅度降低模型参数量，提高模型计算速度；最后，加入CA注意力机制，减少细节丢失，提高分割精度。实验结果表明，改进模型不仅在分割性能方面优于原始DeeplabV3+模型，有效解决了道路断连和分割不完全等问题，提高了地物的分割精度，在分割效率方面也有很大提高。  
        关键词：DeeplabV3+模型;地物分类;MobileNetV2;注意力机制;语义分割网络;无人机   
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        发布时间：2022-12-27
      • 尚皓玺,郭小燕,朱恒宇
        2022, 21(11): 137-143. DOI: 10.11907/rjdk.212520
        摘要：针对农作物害虫图像识别，选取10种常见农作物害虫作为检测目标，样本通过IP102数据集筛选并进行数据增强扩充后，构建一个含3 413张图像的农作物害虫数据集Cron Insect。使用轻量级卷积神经网络GhostNet构建识别模型，并运用迁移学习方法训练GhostNet模型，构建一个轻量级的农作物害虫检测网络。基于迁移学习训练的GhostNet网络识别精度为93.64%，未使用迁移学习的GhostNet网络识别精度为92.33%。实验结果表明，基于迁移学习的GhostNet模型更适合于小样本农作物害虫识别，可进一步应用于农业害虫防治中。  
        关键词：农作物害虫识别;GhostNet;迁移学习;卷积神经网络;深度图像识别   
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        发布时间：2022-12-27
      • 于帅卿,郭小燕
        2022, 21(11): 144-151. DOI: 10.11907/rjdk.212486
        摘要：研究农作物病虫害的自动检测与识别对于促进农业健康可持续发展至关重要。为此，设计一种轻量级识别模型PP-LCNet，应用于苜蓿虫害的识别中，在保证识别正确率良好的情况下对模型结构进行调整，加强其对通道特征的提取能力；然后优化模型激活函数，使其在分类问题上的区分界限更加明显；最后加入深度可分离卷积，有效减少了模型参数量，降低了计算成本。将PP-LCNet模型与MobileNetV2、EfficientNetB0进行性能比较，发现PP-LCNet识别准确率分别提高了2.97%和1.74%，网络时延分别下降了42.25%和91.84%，参数量分别减少了14.28%和43.39%。PP-LCNet模型对苜蓿虫害的识别分类具有良好效果，且更适合部署在移动端和嵌入式设备中，应用范围更广。  
        关键词：卷积神经网络;病虫害分类;深度可分离卷积;SE-layer   
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        发布时间：2022-12-27

        计算机人才与教育

      • 杨静,胡秋琦,朱雪秦,王毅
        2022, 21(11): 152-156. DOI: 10.11907/rjdk.221696
        摘要：疫情常态化防控以来，在线教学发展势头强劲。将嵌入式系统实践类课程结合多种互联网信息化授课平台及口袋实验仪器应用，充分发挥课程优势，借助互联网平台的数据存储、课程回放和课程数据分析功能提升学生的工程素养、软件设计与创新能力。实践结果表明，该方法相较于传统线下教学，在课前预习、课堂互动、课后复习辅导等方面优势更强，值得进一步研究、推广和使用，以期为其他院校开展线上嵌入式系统课程提供参考与借鉴。  
        关键词：在线教学;口袋仪器;嵌入式系统;互联网平台   
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        发布时间：2022-12-27
      • 汪鹏,吕美香,倪庆剑,张祥
        2022, 21(11): 157-161. DOI: 10.11907/rjdk.221800
        摘要：为加快创新型人才培养，经过数十年的探索和实践，总结出一套计算机类创新型人才培养机制。该机制有以下3个方面贡献：①融合教学与竞赛提高专业知识应用能力；②融合教学与科研提高专业研究能力；③利用毕业设计提高解决复杂问题的综合创新能力。该机制已在教学过程中投入使用，在计算机学科竞赛、科研论文发表、国家发明专利申请、本科毕业设计等方面均获得优秀成果。同时，通过该机制已培养超200名优秀本科生，向一流IT企业和国内外知名高校持续输送了一批又一批创新型技术骨干和研究人员。  
        关键词：一流大学;计算机专业;创新型人才;培养机制   
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        发布时间：2022-12-27
      • 叶枫,孙骏,黄倩,李幽铮,李凌
        2022, 21(11): 162-165. DOI: 10.11907/rjdk.221697
        摘要：随着大数据、人工智能时代的到来，NoSQL数据库对工业界和学术界的影响也愈加深入，如何培养学生的NoSQL实践应用能力成为关键问题。但是，受限于学分设定、实验环境等，当前高校对于相关课程的开设和教学力度不够，学生缺少相关的NoSQL数据库实践能力，与业界所需大数据能力的鸿沟越拉越大。针对该问题，介绍所在团队在过去5年中，基于双层学习模式开展NoSQL数据库实践教学的经验。结合Benchmarking方法，根据学生的课程评价和反馈，验证了该教学模式取得了较好的实践教学效果。  
        关键词：NoSQL;实践教学;能力提升;Benchmarking方法   
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        发布时间：2022-12-27
      • 张慧峰,陈竹湘,徐水晶
        2022, 21(11): 166-171. DOI: 10.11907/rjdk.221219
        摘要：大数据和人工智能的蓬勃发展，给人们的生产生活带来了变革。随着人工智能步入第三次浪潮，基于新兴技术的高等教育变革势不可挡。在对人工智能教育现状进行调研的基础上，分析出人工智能教育当前发展仍存在人文环境弱、数据量不足、安全性低的问题。基于当前局限性，结合人工智能未来发展趋势和传统教育模式中的 “教”“学”“评”三方面，分析人工智能赋能高等教育的影响和可行性，提出人工智能赋能精准教学的建议，从而实现人工智能赋能高等教育以优化教学整体质量的目的。  
        关键词：人工智能;高等教育;在线教育;教育模式变革   
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      • 刘斌,彭煜玮,余琍,彭智勇
        2022, 21(11): 172-176. DOI: 10.11907/rjdk.221827
        摘要：数据库产业进入到一个新阶段，国产数据库纷纷替代国外数据库，且用户数据库记录的规模都很大。因此，对数据库原理课程的教学与实践提出了新需求：一是实践环境需要以国产数据库为主；二是必须深入用好国产数据库；三是必须培养一批掌握数据库内核技术的学生，为国产数据库研发作好人才储备。介绍武汉大学计算机学院数据库原理课程教学与实践的具体做法：融合式教学，将部分数据库功能与原理相关联融入到课堂教学中；按照学生特点，有目的地增加教学深度；多渠道挖掘教学案例，提高课堂学生的参与度；多层次的课程实践活动；增加思政元素。通过这些方法的综合应用，可有效提升数据库原理课程教学质量。  
        关键词：融合式教学;多层次教学;数据库内核;课程思政   
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      • 邓松,杨乐婵
        2022, 21(11): 177-181. DOI: 10.11907/rjdk.221300
        摘要：操作系统课程是重要的专业基础课程，然而传统课程教学以教学内容和教学进程为导向，忽视了学生的教学主体地位。为此，提出敏捷式教学，考虑学生的个体性和差异性，注重教学体系的灵活性、整体性和迭代性，以激发学生的学习兴趣。以操作系统课程为例，探讨敏捷式教学理念的内涵，通过具体教学案例、教学实践与课程考核评估对课程进行改革。实践表明，该教学模式能实现学生和教学效果的互动反馈，提高了操作系统教学成效，学生课程目标达成显著提升。所提方法为操作系统课程教学提供了新的教学模式，可供其他院校参考与借鉴。  
        关键词：敏捷教学;教学实践;操作系统课程;追踪和响应;迭代性   
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        发布时间：2022-12-27
      • 冯斌,冯玲,段西强,张国锋,张雷,郇正良
        2022, 21(11): 182-187. DOI: 10.11907/rjdk.221846
        摘要：课程思政是落实立德树人根本任务的重要战略举措。针对网络安全技术课程特点，从“国家—民族—社会—职业—个人”5个层面挖掘思政要点，教学大纲中增加价值塑造目标，如建设“三讲”文化、培养学生“红客”精神等，同时挖掘前沿理论知识和实战技能中的思政要素，重塑课程内容体系，建设课程思政案例库，实现课程思政与课程教学内容的有机融合、课程知识与岗位技能需求的无缝衔接。课程教学中采用“双主体三段式”教学模式组织实施教学过程，并以挖掘的典型思政案例，详细介绍课程思政教学的具体实施过程。最后总结课程思政教学成效并对课程思政持续建设提出改进思路。  
        关键词：网络安全技术;课程思政;教学实践   
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        发布时间：2022-12-27
      • 张瑞阳
        2022, 21(11): 188-195. DOI: 10.11907/rjdk.211755
        摘要：近年来人工智能技术蓬勃发展，教育领域围绕教育信息化、机器人、深度学习等相关主题进行了探索研究。当前机器人的应用给各级教育提供了新途径，机器人与教育的深度融合将有效推动智能时代的教学改革与学生学习效果的提升。探究近10年来教育与机器人结合与发展的概况，采用文献计量法呈现机器人在教育中应用的发展现状与研究热点，发现该领域研究主要围绕特殊教育、医疗教育、多学科交叉融合等热点主题展开；同时思考了教育教学与机器人的融合方式，从多学科融合、教师主体、学生主体3个方向对其发展路径提出了建议。  
        关键词：教育;机器人;人工智能;教学改革   
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        发布时间：2022-12-27
      • 胡靖梅,李玉斌
        2022, 21(11): 196-201. DOI: 10.11907/rjdk.221205
        摘要：为了解在线教育行业主讲教师数字胜任力现状。结合文献研究法、工作分析法和问卷调查法，基于互联网教育企业招聘信息及已有研究成果，编制针对互联网教育企业主讲教师的数字胜任力问卷获取数据。数据显示，教师整体女多男少、年龄结构合理、学历层次较高，但对专业背景和教师资格证的要求并不严格，从业者数字胜任力水平总体一般，虽然在责任心、耐心、团队合作等方面表现良好，但数字环境创设能力不足。同时，将胜任力划分为数字教学能力、数字技术能力、数字学习与创新、数字价值与追求、基本人格特质5个维度进行深度分析，提出发展建议供企业教师选聘、培训和绩效评估进行参考。  
        关键词：数字胜任力;主讲教师;在线教育;初步概念化;工作分析法   
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        发布时间：2022-12-27
      • 刘芝兰,刘永贵
        2022, 21(11): 202-209. DOI: 10.11907/rjdk.221359
        摘要：人工智能等技术的发展驱动“互联网+教育”迈入新时代，加上新冠肺炎疫情的常态化存在，在线开放课程平台作为网络学习形态的典型场所，承载着大规模教学的责任。尽管在线学习课程以大规模开放形式呈现，但学习者的个性化学习仍必不可少，人工智能的发展为其提供了实践可能性。从学习者、教师和机器三者间的关系出发，探索并提出基于人机协同理念的在线开放课程平台在个性化学习目标确定、个性化学习内容生成、个性化动态学习过程干预、促进个性化知识建构的协作学习支持、个性化学业评价与反馈六方面的协同机制，以期使大规模个性化在线学习成为可能。  
        关键词：在线开放课程平台;人机协同;大规模;个性化学习   
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        发布时间：2022-12-27
      • 乔保军,韩道军,杜晓玉
        2022, 21(11): 210-215. DOI: 10.11907/rjdk.212632
        摘要：为培养计算机类本科生解决复杂工程问题的能力，以新工科专业认证毕业要求指标点为抓手，以培养计算机人才解决复杂工程问题的能力为目标，构建大学生创新创业能力培养体系，设计出适合普通本科类学生的创新实践课程体系和实验内容。根据“两贯通六着重”创新实践项目的实践结果，分析普通本科高校培养计算机类本科生解决复杂工程问题能力的方法和实施方案，探索工科类学生学习的长效运行机制和激励机制，以切实提高理工科学生的学习实效。  
        关键词：复杂工程问题;创新实践;计算机类;新工科   
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        发布时间：2022-12-27
      • 周宁宁,顾磊,邓玉龙
        2022, 21(11): 216-220. DOI: 10.11907/rjdk.212653
        摘要：后疫情时代，不少身处境外的留学生暂时无法返校，只能采用以网络平台为载体的在线教学。为提高留学生居家学习的主动性和教学效果，探索了线上直播平台教学+微课录播+社交平台相结合的授课方式，根据面向留学生开设的Microcomputer Principle and Interface Technology课程特点，充分利用现代网络技术支撑的线上教学平台，在课前、课间及课后设计了多维度在线教学环节。多个学期CS和EIE专业教学实践表明，该模式促进了留学生疫情居家期间的自主学习，并获得了良好的实际教学效果，具有较好的实践性和实际应用价值。最后，对留学生在线教学面临的问题提出一些思考。  
        关键词：留学生;在线教育;后疫情时代;授课方式;教学环节   
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      • 白琳,潘晓英,王燕
        2022, 21(11): 221-225. DOI: 10.11907/rjdk.221235
        摘要：为切实提升工科研究生的创新能力和工程实践能力，以计算机视觉课程为例，分析当前研究生计算机类课程教学中存在的问题，实施基于科研赋能、项目驱动的混合式教学改革。通过引入 CDIO工程教育模式，将创新意识、道德素养、职业素质的培养贯穿于教育教学全过程，同时提出基于分级式项目驱动的TP+CDIO混合式教学新方法及其评价机制。经教学实践证明，该方法可有效促进工科研究生技能水平的提升和能力结构的进阶。  
        关键词：研究生教育;创新能力;CDIO;混合式教学   
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        发布时间：2022-12-27

        研究综述

      • 魏旭光,郝晓倩,毕雪燕
        2022, 21(11): 226-231. DOI: 10.11907/rjdk.212517
        摘要：现实背景下，网络复杂性的逐步升级和动态性特征对复杂网络研究的灵活性与适应性提出了更高要求。角色发现是复杂网络分析的核心之一，具有较好的网络适应性。基于图的角色发现方法是最早的角色研究方法，但其计算复杂度高、灵活性差的问题随着网络复杂度增大日益凸显。基于特征的角色发现算法凭借其适应性受到愈多关注，多维特征也逐步取代二维度量成为角色发现的主流方法。首先介绍静态角色发现方法，包括基于图与基于特征两种类型，进而对动态角色研究现状进行综述，最后从研究的理论进展和实际需要两方面提出角色发现研究展望。  
        关键词：复杂网络;网络特征;角色发现算法;动态网络   
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      • 万晓容,朱丽佳,陈俊,席宁丽
        2022, 21(11): 232-238. DOI: 10.11907/rjdk.212116
        摘要：教育评价是教育的重要组成部分，大数据的发展为教育评价提供了新思路。为把握国内教育评价研究在大数据支持下的主要现状和发展趋势，利用Citespace、Bicomb、SPSS软件对中国知网90篇核心期刊论文进行分析，对该领域研究热点及发展趋势的计量分析具有重要意义。评述了我国教育评价文献研究的类型与数量、研究作者与机构、研究热点与发展趋势，并对每一类别的研究成果进行了梳理与分析，以呈现该领域的整体脉络。分析发现，教育评价领域理论研究数量明显高于实证研究；作者较为分散；主要围绕五个领域展开：教育质量评价研究、思想政治教育评价研究、教育大数据研究、教育评价技术研究以及数据驱动下的学习评价研究。  
        关键词：大数据;教育评价;CiteSpace;聚类分析;多维尺度分析   
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        发布时间：2022-12-27
      • 陈美华,刘畅,陈祥雨
        2022, 21(11): 239-246. DOI: 10.11907/rjdk.221357
        摘要：虚拟助手提供服务需要广泛收集并存储用户的语音数据，存在语言生物信息安全隐患。以2014-2021年6月间发表的国际期刊文献为主体样本，采用叙述性综述方法和编码分析法，从研究主题、主要成果及发展趋势等方面梳理、分析国际虚拟助手与用户语言生物信息安全问题研究，结合我国当前研究状况，预测国内该领域未来关键趋势、核心挑战和研究路径，为虚拟助手语言生物信息安全问题研究提供较为综合的信息参考。  
        关键词：虚拟助手;语言生物信息;语言生物信息安全;信息安全   
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        发布时间：2022-12-27
      • 马子越,彭瑞阳,孙晓晗,王钰泽,李欣悦,孔祥勇
        2022, 21(11): 247-252. DOI: 10.11907/rjdk.212574
        摘要：人体姿态估计技术在计算机视觉研究中热度较高，特别在人机交互、电影制作、医疗健康等领域应用广泛。OpenPose算法对人体姿态估计研究影响深远，在实际应用中基于该算法的改进层出不穷。为此，通过列举25种关键算法介绍近5年人体姿态估计的发展历程，从中选取了可行性较高且基于OpenPose算法的12种改进算法进行介绍，并从卷积神经网络和机器学习分类器两个角度对不同对象进行分类，以展望未来人体姿态估计技术的发展路线。  
        关键词：人体姿态估计;OpenPose;卷积神经网络;机器学习分类器   
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        发布时间：2022-12-27
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