最新刊期
      2023 年 第 22 卷 2 期

        图形图像处理

      • 周婷,杜建强,朱彦陈,冯振乾
        2023, 22(2): 1-7. DOI: 10.11907/rjdk.221181
        摘要：针对民族药植物图像数据集稀缺、样本量少、图像背景复杂以致图像特征提取困难的问题，构建TibetanMP数据集，提出一种嵌入压缩—激励机制ResNet并结合迁移学习的图像识别方法。该方法对ResNet34在ImageNet上的预训练模型进行迁移学习，以减少过拟合现象，同时在网络浅层中引入SE机制，使网络聚焦图像中的关键特征，最后对模型进行微调。为了评估所提方法的性能，在TibetanMP、Oxford 102 flowers和CIFAR-10数据集上进行实验，模型分别取得96.33%、98.81%和91.92%的识别准确率。与其他主流CNN图像识别模型进行比较，发现该模型具有更高的识别精度，具有一定的工程实用性。  
        关键词：图像识别;民族药植物图像;Resnet;压缩激励;迁移学习   
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        发布时间：2023-03-01
      • 安帅帅,李庆忠
        2023, 22(2): 8-14. DOI: 10.11907/rjdk.221066
        摘要：彩色图像边缘在计算机视觉中起着至关重要的作用，但现存的彩色图像边缘检测算法存在对混合噪声抵抗性差、检测出的边缘连续性差和边缘漏检等问题。通过对彩色图像边缘检测算法的研究，提出一种改进的彩色图像边缘检测算法。该算法首先采用改进小波变换滤波方法在保持图像边缘的同时滤除图像的混合噪声；然后将滤波处理后的彩色图像由RGB颜色空间转换到CLElab颜色空间，并用提出的多方向色差计算公式计算色差幅值和方向，以提高边缘检测的完整性；最后，将以上处理方法与Canny的非极大值抑制和双阈值边缘处理相结合，从而完成彩色图像的边缘检测。实验结果表明，该算法查全率、查准率和整体精度均较高，分别达到了85.9%、96.7%和96.3%，比目前的色差边缘检测算法、亮度与颜色特征融合的边缘检测算法以及基于改进蚁群算法的边缘检测算法分别提高了3.8%~14.8%、1.6%~8%和1.3%~3.7%。基于改进Canny的彩色图像边缘检测算法可以有效去除混合噪声，并能检测出连续性和完整性较高的彩色边缘，有效提高了边缘检测率。  
        关键词：彩色图像边缘检测;Canny;小波变换;边缘保持滤波;色差计算   
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      • 钟经纬
        2023, 22(2): 15-20. DOI: 10.11907/rjdk.221218
        摘要：器官损伤死亡率高，严重威胁着人类的生命安全。人体内脏形态多样，解剖结构复杂，因此器官图像的准确分割有助于医生进行诊断。医学图像对高精度分割模型的需求很大，然而，大多数医学图像分割模型都是直接从一般的图像分割模型迁移过来的，常常忽略了浅层特征信息以及边界的重要性。为解决该问题，提出使用注意力门和点采样方法获得高质量分割边界的图像分割模型。在常用的肝脏医学图像数据集 CHAOS 上对该模型进行评估，平均Dice达到0.946 7，平均IoU 达到0.962 3，平均F1 Score 达到0.935 1，证明该模型可同时学习图像细节特征和全局结构特征，能更好地对肝脏图像进行分割。  
        关键词：医学图像分割;U-Net;注意力门;点采样技术   
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      • 沈恺涛,闵天悦,胡德敏
        2023, 22(2): 21-27. DOI: 10.11907/rjdk.221167
        摘要：卷积神经网络的注意力机制模型重建波长范围广的红外图像时只能聚焦于局部特征、感受野小，为此提出一种适用于重建广范围红外图像的融合轻量级视觉Transformer（ViT）与卷积神经网络的模型。该模型采用改进的轻量级残差块结合轻量级ViT块构建全局自注意力机制模型，学习不同特征图区域之间的长距离注意力依赖关系以辅助重建，约束解空间，采用Huber损失函数使模型稳定收敛，通过迭代上下采样的方式挖掘高低分辨率图像对的深层变换关系。使用近红外图像和远红外图像数据集进行实验，该模型以1 031K的参数量在峰值信噪比和结构相似度比较中超越了参数量为1 518K的轻量级模型SRResNet和1 592K的CARN，接近于参数量为4 543K的重量级模型EDSR，表明该模型可以有效重建不同波长的红外图像。  
        关键词：红外图像;轻量;视觉Transformer;超分辨率;自注意力   
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      • 苟洪山,杨圆,张远,吴磊,谭棉
        2023, 22(2): 28-34. DOI: 10.11907/rjdk.222403
        摘要：抠图作为图像处理领域的热点难题，已广泛应用于目标识别、虚拟现实和前景提取等方面。然而，图像高质量像素较少时难以获取高质量像素对的问题一直存在，鉴于此，提出基于多准则采样的抠图算法。该算法通过多准则采样策略从全局相似性到局部相似性的角度获取高质量的候选子集，从而解决高质量像素对较少时易丢失等问题。在此基础上，设计多评价联合的最优像素对选取策略，该策略通过联合多个像素对评价函数，以避免单一评价函数估计的解不是当前最优解。为了验证该算法优越性，选用Alpha matting基准数据集作为实验数据。实验结果表明，在图像高质量像素较少时难以获取高质量像素对的问题上，该算法估计前景透明度遮罩优于目前典型的抠图算法。  
        关键词：多准则采样;联合评价函数;采样抠图算法;图像处理   
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      • 林雅婷,侯开虎,张冀武,盖小雷,龙杰,孙浩巍,张轲,张晓伟
        2023, 22(2): 35-40. DOI: 10.11907/rjdk.221116
        摘要：针对采用二维图像处理测量烟叶表面褶皱面积不精确，从而影响烟叶智能分级准确度的问题，提出一种基于双目视觉的烟叶表面积三维测量方法。首先使用双目立体视觉系统采集烟叶图片并进行预处理，通过SGBM立体匹配算法求出视差图，采用形态学处理对视差图进行后处理；然后运用三角测量原理得到三维点云，并将点云数据导入Meshlab软件，利用Ball Pivoting算法进行烟叶表面三维重建；最后通过VTK统计网格数量计算得到烟叶表面积。通过对上、中、下3个部位共90片烟叶进行表面积测量实验比较，发现所提方法在烟叶面积测量准确度方面比二维图像法平均提高约30%，可为后续烟叶智能分级过程中褶皱特征的分析提供相应依据。  
        关键词：双目视觉;立体匹配;三维点云;三维重建;烟叶褶皱面积   
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      • 董跃华,彭辉林
        2023, 22(2): 41-46. DOI: 10.11907/rjdk.221304
        摘要：为解决图像分类中Inception结构复杂且在深度网络中存在参数冗余的问题，提出一种改进的Inception结构。该结构整合了传统Inception结构中繁杂的1×1卷积操作，通过引入深度卷积增加Inception结构的特征多样性，降低模型参数量，并结合残差结构防止梯度爆炸及梯度消失。同时引入注意力机制，获取关键特征权重信息，优化资源分配方式，并在此基础上设计了一个基于标准卷积与非对称卷积的轻量化网络模型。实验对象选择苹果叶病害数据集与CIFAR-10数据集，通过与经典卷积神经网络VGG16、Inception-V3与MobileNet进行比较后发现，改进Inception结构的轻量化模型具有参数量少、训练时间短、分类效果好的优势。同时，通过比较改进前后Inception结构在所提网络模型中的训练结果，证明了改进Inception结构较传统Inception结构分类性能更好。  
        关键词：图像分类;Inception;深度卷积;苹果叶病害;卷积神经网络   
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        人工智能

      • 饶东宁,李冉
        2023, 22(2): 47-52. DOI: 10.11907/rjdk.221225
        摘要：针对中文实体关系抽取任务中的实体边界切分错误和实体关系重叠，以及不同数据集的关系种类不能很好地迁移的问题，提出一种基于Schema增强的实体关系抽取方法。首先，采用字词混合嵌入的方式融合字与词的语义信息，避免中文分词时边界切分出错所造成的歧义问题；其次，利用指针标注的方式解决关系重叠问题；最后，提取出每个数据集的Schema进行合并作为先验特征传入模型中，以解决实体冗余及关系种类迁移问题。在三大中文实体关系抽取数据集DuIE、FinRE、SanWen上进行实验，相较于先前的模型，该方法分别取得10%、18%、11%的F1提升，且表现出更高的稳定性。  
        关键词：命名实体识别;关系抽取;Schema增强;字词混合嵌入;指针标注   
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      • 张敏,黄钢
        2023, 22(2): 53-59. DOI: 10.11907/rjdk.221279
        摘要：使用基于变分自编码器神经网络的深度学习模型，学习并可视化质谱图像的低维嵌入表示能够揭示隐藏的组织结构。通过利用深度学习网络框架，对小鼠肾脏组织MSI原始数据进行无监督分析和峰值学习。这种msiPL方法在底层非线性谱流形的可视化下，成功揭示了小鼠肾脏组织解剖学的生物学相关簇和小鼠胃癌模型中的肿瘤异质性，识别了潜在的特定m/z峰。该方法可快速、高效分析MSI原始数据集，且无需进行峰值拾取。  
        关键词：质谱成像;无监督分析;峰值学习   
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      • 岳云飞,孙抗
        2023, 22(2): 60-66. DOI: 10.11907/rjdk.221354
        摘要：针对电缆局部放电灰度图数目过少，难以训练基于大规模数据集的深度残差网络模型的问题，从数据增广与模型简化两方面入手，提出一种基于少样本的电缆局部放电模式识别方法。选择深度卷积生成对抗网络（DCGAN）对局部放电灰度图进行扩充，构造基于盒维数的生成样本评价指标以验证生成样本的有效性；对比分析残差模块、网络深度对深度残差网络（ResNet）分类性能的影响，在此基础上提出一种简化的残差网络模型来匹配小规模局部放电数据集。经实验测试，简化后的残差网络模型平均迭代时间为7.3s，识别准确率达98.5%。与直接使用少量样本训练深度残差网络的方法相比，所提方法具有较快的模型训练速度与较高的识别精度。  
        关键词：生成对抗网络;残差网络;局部放电;模式识别;深度学习   
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      • 王俊丰,曾碧,郭植星
        2023, 22(2): 67-74. DOI: 10.11907/rjdk.221228
        摘要：近年来，以视觉传感器为主导的同时定位与建图（SLAM）方法得到广泛关注与研究，但因定位的实时性和精度需保证一定的视觉计算和地图刷新频率，对计算及存储的需求高，导致资源有限的平台随着工程的迭代更新而失去支持。因此，研究一种面向ARM同构处理器的单目视觉SLAM方法。该方法首先基于纯视觉构建无尺度的初始地图，通过对齐带有绝对尺度的IMU测量数据，求解出视觉尺度因子；然后提出一种快速跟踪策略，通过减少特征提取与描述子的计算量来提升运行速度；最后通过滑动窗口算法对后端优化问题规模进行限制，同时对历史数据及时进行边缘推送与数据整合，有效地避免了长时间运行下本地计算量与存储量的激增。在TUM视觉惯导数据集上的实验表明，相比ORB-SLAM3方法，该方法在树莓派上的平均运算速度提升了69.29%，且绝对轨迹误差更低，支持地图数据实时推送与离线保存，是视觉SLAM在嵌入式系统平台落地应用的一种有效方法。  
        关键词：同时定位与建图;单目视觉;嵌入式设备;ARM;树莓派   
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      • 高倩,诸德宏,封浩
        2023, 22(2): 75-80. DOI: 10.11907/rjdk.221276
        摘要：目前番茄采摘主要依靠人工，实现番茄产业机械化和智能化刻不容缓，而番茄检测是最基础也最重要的一步。针对该问题，提出一种基于改进Mask RCNN的番茄检测算法。该算法选择ResNet50和FPN作为主干网络，提出一种新型RoI提取器，并在算法模型中使用空洞卷积（Atrous）。通过Labelme自制番茄数据集，将改进算法在自制数据集上进行训练和测试。结果表明，与Faster RCNN和Mask RCNN模型相比，改进后的模型AP值分别提高了5.5%和4.7%，AR值分别提升了6.8%和4.6%。该算法不仅提高了番茄的识别准确率，还更好地实现了实例分割。  
        关键词：番茄检测;Mask RCNN;新型RoI提取器;空洞卷积;实例分割   
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      • 郑伟
        2023, 22(2): 81-86. DOI: 10.11907/rjdk.221242
        摘要：面部表情识别是人机交互研究领域的核心之一，现有的基于传统手工特征的面部表情识别方法难以应用在复杂多变的应用场景中。基于此，提出一种多尺度注意力机制的密集连接网络（DenseNet）表情识别方法。该网络模型对DenseNet121网络层数进行了简化，并引入多尺度结构和通道注意力模块MECANet，使得网络提取的面部表情特征更具判别性，有利于后续网络的表情分类。网络模型采用随机梯度下降算法进行训练，在CK+和FER2013数据集上取得了较高的识别率，分别达到96.2%和85.5%，与DenseNet121网络相比提高了8.4%和8.6%。  
        关键词：面部表情识别;密集连接网络;多尺度结构;MECANet   
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        发布时间：2023-03-01

        计算机软件与理论

      • 马新娜,刘心茹,牛天云,赵尚军,栾浩楠
        2023, 22(2): 87-94. DOI: 10.11907/rjdk.221673
        摘要：通过对多个实验室不同工况下的轴承全寿命数据进行特征提取，分析一阶差分绝对和与0.1分位数之间存在的协整关系，提出基于协整理论的滚动轴承一致性退化特征提取方法。该方法可将不同的滚动轴承全寿命数据统一起来，得到不同工况下、不同轴承的一致性退化特征。对多个实验室不同工况下的全寿命数据进行实验，分析所提特征具有一致性的原因，进一步通过动态时间规整（DTW）方法计算特征序列之间的相似度，验证了该方法所提特征在一致性方面的优势。计算结果表明，根据相似度均值来衡量，所提协整特征的一致性为一阶差分绝对和的2.024倍，为0.1分位数的3.799倍。通过对比协整融合与其他常见的多种融合算法，结果表明，所提特征可有效减少来自工况等因素的影响，具有较好的两段性。  
        关键词：滚动轴承;协整理论;退化特征;两段性;一致性   
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      • 张建伟,崔梦梦,蔡增玉
        2023, 22(2): 95-99. DOI: 10.11907/rjdk.221303
        摘要：内容中心网络（CCN）的内容检索过程存在低效冗余问题，为提升其性能，提出一种基于节点相似度和影响力的CCN社区划分方案（SI-LPA）。首先提出基于特征向量中心性和改进标签传播算法的社区划分方案，以帮助内容检索；随后利用节点与邻居节点间相似性和影响力提出一种更新标签值的方法；最后在每一个划分好的社区上选择竞争力最大的节点部署SDN控制器，以帮助实现更好的管理社区功能以及进行社区间路由。实验表明，引入SDN控制器和社区划分可以加快内容检索和路由分发的速度，从而提高CCN路由的性能。  
        关键词：内容中心网络;社区划分;节点相似度;节点影响力;软件定义网络   
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      • 顾特
        2023, 22(2): 100-107. DOI: 10.11907/rjdk.221239
        摘要：曲线和曲面的参数化与重新参数化是计算机辅助几何设计研究中的基本问题。针对一类角速度函数在单位区间上存在零点的有理曲线参数表示，研究其近似弧角重新参数化，通过分段根式变换复合分段Möbius变换并结合C1连续的弧角新参数化算法，提出一种基于C1分段根式变换的重新参数化算法。实验表明，该算法能极大提升有理参数表示的角速度均匀度。  
        关键词：有理曲线参数表示;近似弧角重新参数化;C1分段根式变换   
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      • 陈静怡,袁鹏程
        2023, 22(2): 108-114. DOI: 10.11907/rjdk.221064
        摘要：当前我国新型冠状病毒疫情防控已经进入到常态化管理阶段，但由于境外输入和冷链传播等因素影响，仍有疫情在局部地区突然扩散的情况，造成城市部分区域的风险等级提高，在此区域内活动过的乘客风险等级也随之发生改变。在已知乘客风险等级的前提下，针对如何降低乘客在拼车途中感染病毒的风险并实现车辆总社会效益最大的网约车调度问题，增加拼车乘客之间的约束条件，建立考虑乘客风险等级的网约车拼车调度优化模型。基于模型设计小规模算例并利用Lingo软件进行求解，通过算例分析与验证模型的有效性。研究发现，算例结果表明模型能够根据乘客风险等级提供不同的拼车方案，在对运送高风险乘客的车辆进行不同额度的补贴实验后发现，随着补贴金额增加，车辆运送高风险乘客数量也有明显增加。该研究对于疫情下的网约车拼车调度优化问题具有一定参考价值。  
        关键词：网约车拼车;乘客风险等级;新冠疫情;调度优化模型;应急管理;智慧交通   
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        软件设计、开发与应用

      • 金安
        2023, 22(2): 115-120. DOI: 10.11907/rjdk.221191
        摘要：通过对云游戏业务活动各个阶段和业务延时的分析，设计了一种基于WebRTC协议的云游戏平台系统。该系统在建立体验评估模型的基础上，为降低延时，对帧率拥塞控制算法（CCA）进行了深入研究，并采用代码实现了帧率发送的动态策略调整。实验数据表明，该算法能够解决帧率拥塞引起的业务延时、卡顿等问题，使平台的端到端延时与卡顿比分别降低为100ms和4.13%左右，能够给用户带来低网络延时与高流媒体质量的云游戏服务。  
        关键词：云游戏;WebRTC;低延迟流化;每秒显示帧数;卡顿比   
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      • 平欣,宋育斌,孔维宾,方忠庆,陈希
        2023, 22(2): 121-126. DOI: 10.11907/rjdk.221531
        摘要：为解决饲养宠物过程中繁琐的管理问题，提出基于GPS与微信小程序的智能宠物管理系统。该系统基于MINA框架，使用MySQL数据库进行设计，包括首页、生活记录、预约、宠物档案、导航、电子围栏等模块，具备记录宠物生活习性、存储宠物档案信息、预约安排、定位宠物位置等功能。用户可在电子围栏模块中标记若干点生成多边形围栏设置宠物安全活动范围，防止宠物丢失。实践结果表明，系统减少了宠物饲养者的工作量，提升了宠物管理的科学性和安全性，以期为宠物管理领域提供新的思路。  
        关键词：宠物管理;微信小程序;数据库;数据交互   
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        发布时间：2023-03-01
      • 徐美蝶,宋华玲,麦智强,祖恩东
        2023, 22(2): 127-131. DOI: 10.11907/rjdk.221267
        摘要：以中国贵州罗甸、青海、新疆及韩国青色软玉（简称青玉）为主要研究对象，利用近红外光谱测试技术结合化学计量学方法，分析不同产地青玉的近红外光谱特征并选取近红外光谱4 900～7 300cm-1波段的吸收峰，多峰拟合获取峰面积数据，利用SPSS 25.0统计软件处理数据并建立鉴别模型，目的在于探求青玉不同产地快速有效的溯源方法。结果表明：罗甸青玉近红外光谱在5 100cm-1、6 831cm-1位置的吸收与其他产地青玉有明显区别；系统聚类分析法的鉴别效果不理想；主成分分析结合非参数检验方法，建立的鉴别模型存在误差隐患；基于人工神经网络、Fisher判别分析法建模鉴别效果理想，训练集与验证集的判别准确率均达100%，两种方法均能准确对青玉产地进行鉴别，为青玉产地的定性分析提供了一种技术手段。  
        关键词：青色软玉;产地识别;近红外光谱;鉴别模型;化学计量学   
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        发布时间：2023-03-01

        大数据与信息处理

      • 董东
        2023, 22(2): 132-135. DOI: 10.11907/rjdk.221193
        摘要：持续改进是工程教育认证的基本理念。以某计算机类本科课程软件工程项目实践为案例，基于学生在项目实践教学过程中在线提交的结项报告，通过综合运用关键词语境查询、特征排名、话题识别等文本分析技术识别学生在前驱课程Java面向对象程序设计胜任力目标上的达成状态，发现了持续改进目标。该案例研究为识别程序设计类课程持续改进目标提供了一种基于文本分析的方法、过程和实现工具。  
        关键词：数据驱动的教改;持续改进;文本分析   
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        发布时间：2023-03-01
      • 王欢,李民,焦宇,余开朝
        2023, 22(2): 136-141. DOI: 10.11907/rjdk.221269
        摘要：在汽车行业，企业需要对汽车的销量进行准确预测，以制定科学合理的生产计划。为此，以新能源汽车为例，利用历史销量数据构建基于传统时间序列理论的ARIMA预测模型和基于深度学习的LSTM预测模型，并利用Stacking方法对以上两种模型进行集成。实验结果表明，组合模型的平均绝对百分比误差为3.65%，相较于ARIMA（0，1，1）模型和LSTM模型分别降低2.57%和1.86%。该方法可为新能源汽车生产计划提供数据参考，并适用于其他类型汽车。  
        关键词：新能源汽车;销量预测;组合预测模型   
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      • 张怡,谢晓金
        2023, 22(2): 142-147. DOI: 10.11907/rjdk.221099
        摘要：针对个人信用数据大多数据类型杂糅以及传统K-means聚类初始簇中心和个数难以确定的问题，提出一种改进的K-means聚类与粗糙集相结合的个人信用集成分类模型。首先，基于样本空间密度衡量样本点的聚集程度，以确定初始簇中心，并引入改进的自适应思想动态调整簇中心个数进行K-means聚类，从而实现对连续型数据的离散化；其次，运用粗糙集进行属性约简，获得特征子集；最后，结合代价敏感构建以L1-逻辑回归、弹性网-逻辑回归、贝叶斯、决策树和神经网络为基模型的集成模型，实现对个人信用数据的有效分类。实验结果表明，本文提出的集成分类模型在UCI数据集上，较已有模型的G-means平均提高约2.96%，最大提高约5.35%，F-value平均提高约3.42%，最大提高约6.83%。  
        关键词：个人信用;K-means聚类;粗糙集;样本空间密度;自适应;不平衡数据   
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        发布时间：2023-03-01

        计算机人才与教育

      • 李贺,齐庆磊,刘泉,刘金江,杨杨,苑启文
        2023, 22(2): 148-153. DOI: 10.11907/rjdk.221149
        摘要：智能科学与技术作为计算机科学的一个重要分支，是一个多学科交叉专业。智能科学与技术专业沿用传统计算机学科的人才培养模式已经不合时宜。新工科提出要对传统工科专业改造升级，快速为专业发展提供机遇。以南阳师范学院为研究对象，针对智能科学与技术专业师资、课程体系、人才培养目标和人才培养模式不协调的问题，根据智能科学与技术对新工科人才的要求，提出地方政府、学校和企业多方协调的智能科学与技术专业人才培养模式，从教学资源、教学模式、课程体系和实践教学等多方面进行初探。从探索成效来看，新工科多方协调的创新人才培养模式具有一定的理论和现实意义，可为地方高校智能科学与技术专业创新人才培养提供参考。  
        关键词：新工科;多方协调;智能科学与技术;地方高校;人才培养   
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        发布时间：2023-03-01
      • 张烨,刘妍喆,张晓辉,邹丽
        2023, 22(2): 154-159. DOI: 10.11907/rjdk.222029
        摘要：受新冠疫情影响，在线教学成为一种常态化的教学方式，因此建立合理的在线教学能力评估模型，对保障在线教学质量有着重要作用。为更贴近现实生活中人们的评价习惯，基于形式概念分析理论，结合犹豫模糊语言术语集，提出犹豫模糊语言形式背景并讨论其相关性质。在犹豫模糊语言决策形式背景下，用犹豫模糊语言概念格处理专家给出的语言评价信息，并定义犹豫模糊语言术语集间的加权相似度，讨论犹豫模糊语言概念格间的细于关系，建立犹豫模糊语言规则提取应用模型，最后将该方法应用到线上教学评价中。结果表明，该线上教学评价方法更简洁，具有更高的实用价值。  
        关键词：犹豫模糊语言;概念格;规则提取;线上教学评价;加权相似度   
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      • 李盼盼,张维,曾鑫耀,宋玲玲,刘建芳
        2023, 22(2): 160-165. DOI: 10.11907/rjdk.221718
        摘要：近年来，计算思维教育越来越重视学生培养效果，测评成为计算思维教育中不可或缺的关键环节。然而，我国目前缺少一个合理有效的测评框架以支持计算思维教学实践的有效推进。鉴于此，借鉴计算思维三维框架，依据布鲁姆教育目标分类理论提出计算思维核心要素测评框架，从概念知识、算法思维、问题探究和价值观念4个维度分析梳理测评策略，并对测评框架提出具体实施建议，以期为计算思维教育的深入研究和应用实践提供参考。  
        关键词：计算思维;三维框架;核心要素;布鲁姆教育目标分类理论;测评框架   
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      • 王健,刘惠子
        2023, 22(2): 166-171. DOI: 10.11907/rjdk.221313
        摘要：随着开源文化的不断发展以及数字化进程的不断深入，开源创新理念结合线上教学平台的新信息化教学模式成为高校为培养创新型专业人才进行教学改革的新趋势。通过分析Python程序设计课堂现状，结合开源项目在实际教学中的应用情况，初步构建出基于开源项目的Python程序设计课程混合式教学模式。该模式致力于学生自主学习、团队协作、融合创新等综合能力的培养，有效提升了课程教学质量。  
        关键词：混合模式;开源项目;Python程序设计   
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      • 杨桂芝,潘家辉
        2023, 22(2): 172-177. DOI: 10.11907/rjdk.221090
        摘要：随着“互联网+”以及5G时代的到来，传统的面授教学模式已经不能完全满足学生学习的需要。根据数据结构与算法课程抽象性强的特点，通过教学设计、教学改革实现了以学生为主体、以教师为主导、课堂内外相结合的SPOC线上线下混合教学模式。该混合教学模式丰富了教学手段和方法，并根据课程特点融入了思政教育元素，使学生的课堂表现积极性显著提高，学习效果明显提升。  
        关键词：数据结构与算法;混合式教学;SPOC;思政教育   
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      • 高广谓,李佳雯
        2023, 22(2): 178-183. DOI: 10.11907/rjdk.222308
        摘要：当前人工智能相关课程通常以教师为主体，根据课程大纲统一授课，忽略了不同教育背景学生对课程知识掌握的差异性。针对该不足之处，提出基于学生能力导向的人工智能课程改革方案，强调以学生掌握知识能力为导向，围绕工程教育核心理念，融合分组课堂讨论、实验训练环节、教研融合等多种教学方法，采用线上线下相结合的混合式教学模式，实现因材施教的教学目标。学生可根据自身工程实践能力选择合适的学习通道，有助于教师针对性地培养学生的创新、实践能力。研究表明，基于学生能力导向的人工智能课程教学改革能最大程度调动学生积极性，达到预期教学改革效果，以期为其他课程改革提供参考与借鉴。  
        关键词：人工智能;学生能力导向;课程改革;实践案例;混合式教学   
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      • 聂黎生
        2023, 22(2): 184-187. DOI: 10.11907/rjdk.221120
        摘要：线上线下深度融合的混合式教学以其灵活、及时和持续的学习形式受到了广泛关注。混合式教学是高校教学的发展趋势，必将成为未来教育的新常态。以C语言程序设计公共课为例，梳理混合式教学的优势以及目前课程的教学现状。为进一步提高教学效果，提出教材内容体系化、网络平台个性化、学习资源立体化、教学评价精准化4个原则，保证了混合式教学的顺利开展。经过两年的教学探索，学生成绩大幅提高，人才培养成效明显，团队建设稳步推进。未来还需要动态更新教学内容，通过融入课程思政元素实现混合式教学常态下知识传授与育人效果的有机融合。  
        关键词：C语言程序设计;教学改革;混合式教学;评价体系   
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      • 李家春,冼进,熊冬青
        2023, 22(2): 188-192. DOI: 10.11907/rjdk.221782
        摘要：针对学生在学习C++程序设计课程中展现出的个体化差异及由此产生的个性化学习需求，结合混合式教学中过程性评价数据对教学实施的动态反馈作用，分析混合式教学中分层教学设计的必要性，设计混合式教学分层教学策略，并在一线教学活动中进行应用实践。实践结果表明，混合式分层教学方式能有效提高学生学习能力、编程能力和课程平均成绩、提升教学满意度和学习兴趣，验证了该方法的有效性。  
        关键词：混合式教学;分层教学;过程性评价;教学模式   
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      • 陈逸菲,袁加伟,宋莹,孙宁
        2023, 22(2): 193-198. DOI: 10.11907/rjdk.221107
        摘要：分析智慧教学平台记录的学生学习行为数据，有利于实现数据驱动的混合式教学。为此，通过超星平台获取课程访问数据，从课内、课外多项指标中分析造成平行班学习效果差异的主要原因。研究发现，平时持续学习相较于考前突击更容易获得好成绩，课堂气氛的活跃程度与学习效果没有必然联系，并且由于霍桑效应的影响，学生可能会刻意美化学习数据，因此教师在教学过程中应从章节访问次数、视频观看反刍比、随堂测验得分等方面综合分析学生的真实学习状态。此外，教师应结合教学班特点采用具有针对性的教学方法来取得更好的教学效果，研究表明可为采用混合式教学方法的教师提供参考与借鉴。  
        关键词：混合式教学;学习行为数据;数据分析;平行班   
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      • 贾玉祥,昝红英
        2023, 22(2): 199-203. DOI: 10.11907/rjdk.221127
        摘要：针对软件体系结构课程内容抽象、落地难的问题，提出基于开源框架的“案例+开源+框架”教学法，引入产业界主流技术，选择实践性强、有案例支撑的内容进行教学，在架构分析与设计的基础上进一步考虑了架构在系统实现中的应用。以软件质量属性策略及软件架构风格为纲组织教学内容，二者在主题选择上具有很好的弹性，便于根据不同学时灵活剪裁。采用开源案例和公开教学资料，使学生在理解相关知识点的同时，具备基于源码分析软件体系结构的能力，也能掌握基于框架的构件式软件开发方法。学生评教结果显示，该教学法取得了较好的教学效果。  
        关键词：软件体系结构;开源框架;软件质量属性;软件架构风格;多视图模型   
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        发布时间：2023-03-01
      • 陈广智,王永庆,车葵,余建国,薛绍华
        2023, 22(2): 204-207. DOI: 10.11907/rjdk.221005
        摘要：针对软件工程课程思政案例库构建方法不得当、课程思政案例突兀生硬等问题，提出一种软件工程课程思政案例库构建方法，该方法分为预备、构建和优化3个阶段。首先，详细讨论该方法中“提高专业课教师思政素养”“挖掘或整理思政案例素材”“确定思政元素融入点、不同分类的思政元素比例”和“构建课程思政案例库”这4个核心活动。然后，构建软件工程课程思政案例库。实践结果表明，该方法所构建的思政案例库能够提升学生的学习积极性，以期为同类院校将课程思政融入软件工程教学提供启发。  
        关键词：课程思政;思政元素融入点;软件工程;案例库;构建研究   
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      • 纪鑫琰,李鸿科,赵瑞
        2023, 22(2): 208-211. DOI: 10.11907/rjdk.221142
        摘要：新一轮义务教育课程标准提出要大力发展学生核心素养，其中计算思维既是智能化时代学生的必备素养，又是学生必备的能力。为此，基于游戏化编程探究合适的教学模式以提升中低年龄段学生的计算思维。首先，分析编程教学对提升学生计算思维的作用。然后，讨论游戏化编程的特点及提升学生计算思维的可行性。最后，对游戏化编程的教学实践策略进行研究。实践表明，所提方法能提升学生编程教学体验和计算思维能力。以期为各高校进行针对性教学提供参考。  
        关键词：游戏化编程;计算思维;教学实践;计算机教学   
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        发布时间：2023-03-01

        研究综述

      • 柯盼盼,陈胜,李珂然
        2023, 22(2): 212-217. DOI: 10.11907/rjdk.221196
        摘要：急性冠状动脉综合征是由冠状动脉血流减少引起的一种急性严重综合征，是造成全球范围内患者死亡和长期严重残疾的重要原因，因此预测不良心血管事件对患者的风险排查、早期诊断和治疗等有着重要价值。机器学习可以探索新的可能性，揭示患者信息统计大数据中的隐藏关系，将对心血管疾病的辅助诊断和预后分析产生积极影响。阐述临床常用的风险评分工具，介绍其主要依赖患者的各项生理健康指标、既往病史等因素以及采用Cox回归模型进行高风险因素快速筛选的能力。回顾不同机器学习模型在急性冠脉综合征患者风险评估中的应用及其在预测长短期不良心血管事件中的特点和能力，并对机器学习算法在医学数据中应用的广阔前景进行展望。  
        关键词：急性冠脉综合征;不良心血管事件;机器学习;大数据;辅助诊断   
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      • 肖乐,岳思雯
        2023, 22(2): 218-224. DOI: 10.11907/rjdk.221362
        摘要：事件抽取是信息抽取的主要任务之一，也是构建知识图谱的关键技术。事件抽取旨在从非结构化的自然语言中抽取出特定类型的事件信息，在监控监测、风险分析、决策支持等领域有重要应用价值。根据不同方法，将事件抽取相关研究分为基于数据驱动、基于知识驱动和混合抽取3类并进行比较分析。以基于飞行器维修知识图谱的决策支持系统为例，对事件抽取技术在飞行器维修领域的应用进行详细阐述，并指出当前存在的问题及未来发展方向。  
        关键词：事件抽取;知识图谱;自然语言处理;飞行器维修   
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      • 钟昕妤,李燕
        2023, 22(2): 225-230. DOI: 10.11907/rjdk.221438
        摘要：中文分词作为实现机器处理中文的一项基础任务，是近几年的研究热点之一。其结果对后续处理任务具有深远影响，具备充分的研究意义。通过对近5年分词技术研究文献的综合分析，明晰后续研究将以基于神经网络模型的融合方法为主导，进一步追求更精准高效的分词表现。而在分词技术的发展与普及应用中，亦存在着制约其性能的各项瓶颈。除传统的歧义和未登录词问题外，分词还面临着语料规模质量依赖和多领域分词等新难题，针对这些新问题的突破研究将成为后续研究的重点之一。  
        关键词：中文分词;深度学习;语料依赖;多领域分词   
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      • 李钊光,卢锋
        2023, 22(2): 231-238. DOI: 10.11907/rjdk.221252
        摘要：随着新基建的提出，教育新基建已成为教育领域研究热点。为更好地了解教育新基建研究现状，对国内教育新基建相关研究进行综述。采用内容分析和社会网络分析方法，对2018-2021年发表的教育新基建相关文献进行分析，筛选出58篇相关文献，运用Ucinet6、NVivo12对其进行可视化分析。利用Ucinet制作可视化社会网络，对作者合作研究团体、关键词网络、文献互引进行整理和可视化。内容分析从历程、文献来源、研究内容和研究趋势4个方面进行，得出目前教育新基建研究热点为政策解读、内涵要义、功能特征、推进策略和人才培养等，且目前领域作者网络联系度不高，尚未形成完整研究体系。以《关于推进教育新型基础设施建设构建高质量教育支撑体系的指导意见》为风向标聚焦于6个“新”方向，指出相关标准与规则制定、资源平台探索、教育教学模式改革、教育技术资源创新等将成为主要研究趋势。  
        关键词：教育新基建;内容分析;社会网络分析;研究综述   
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        发布时间：2023-03-01
      • 李玉斌,连洪俪,姚巧红
        2023, 22(2): 239-245. DOI: 10.11907/rjdk.221126
        摘要：随着创新成为驱动社会经济发展的重要引擎，培养学生批判性思维被国内外教育研究者高度重视。该研究利用元分析方法，从在线学习工具、在线教学方法、在线交互活动、实验周期、学科性质、教育水平等多个角度，对国内外有关在线教育方式中促进学生批判性思维发展的31份实验报告与准实验报告数据进行分析。结果显示，在线教育是促进学生批判性思维发展的有效方式，但不同类型的在线学习工具在促进学生批判性思维发展上存在显著差异；不同类型的在线交互活动和教学方法对学生批判性思维发展的影响不存在显著差异，但在线教学方法存在使用偏好；引导类活动不具有元分析意义上的统计显著性。最后对分析结果进行深入讨论，并对未来研究给出建议。  
        关键词：批判性思维;在线教育;元分析   
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        发布时间：2023-03-01
      • 毛丹玲,惠恭健
        2023, 22(2): 246-252. DOI: 10.11907/rjdk.221133
        摘要：机器人作为人工智能在教育领域的典型应用，受到众多学者的关注。机器人课程的创新性、综合性、实践性以及学科的交叉融合性与STEM教育理念相似，被认为是提升学生STEM学科素养、实现STEM教育目标的有效途径。国外已经开展了整合STEM的机器人相关研究，而国内的实证类研究仍较为欠缺。基于此，立足于STEM整合视角，从教学价值、教学设计、教学模式三个方面对国际上的机器人教育研究进行梳理；随后从教学效果、课程设计、教学模式分析机器人教育实践过程中存在的问题；最后探索其对我国机器人教育发展的启示，以期为我国机器人教育的实践与应用提供参考。  
        关键词：机器人教育;STEM;实证研究;教学实践;科学研究   
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