最新刊期
2023年第22卷第7期
- “在中医脑瘤诊治领域，周仲瑛教授医案知识图谱的构建与链接预测研究取得新进展，为临床经验总结与隐含知识挖掘提供新方案。”摘要：为了帮助中医师诊治脑瘤进行临床经验总结与隐含知识挖掘，基于国医大师周仲瑛教授诊治脑瘤的中医医案构建知识图谱并进行链接预测研究。基于Pandas工具从结构化的医案数据中提取实体和关系，使用Py2neo工具和Cypher查询语言构建知识图谱；使用Neo4j图数据库进行存储和可视化展示；构建一个基于名老中医诊治脑瘤医案的真实世界链接预测数据集，并在该数据集上对三类链接预测模型进行实验对比与研究。实验结果表明，对于小型且具有复杂关系的脑瘤医案知识图谱，张量分解模型可以更准确地预测缺失的实体。关键词：知识图谱;链接预测;脑瘤;中医医案;NEO4J125|105|0更新时间：2023-07-24
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面向社区团购的深度图神经网络推荐系统 AI导读
“在农产品社区团购领域，研究者提出了一种基于深度图神经网络的社交推荐模型GNN-R4A，通过编码用户与农产品特征空间，有效提升了推荐效果，为社区团购推荐系统提供了新思路。”摘要：由于我国农业生产的熟人社会属性与各种社区团购日益普及，基于社交关系的推荐系统已成为农产品社区团购等新兴互联网应用中不可或缺的组成部分。然而，现有研究大多没法探索、量化用户偏好和社会关系间的相关性，忽略了可能影响某些社交关系拓扑的农产品特征间的相关性（同好者交友现象），因此提出一种基于深度图神经网络的社交推荐模型（GNN-R4A）。首先，该模型将用户与农产品特征空间抽象为两个图网络，分别通过图神经网络方法进行编码；然后，将两个编码空间嵌入矩阵分解的两个隐因子中完成用户—农产品评分矩阵中缺失的评分值；最后，在3组数据集上开展实验，使用均方根误差、均方误差、归一化折损累计增益作为评估指标，结合消融实验验证推荐方法的有效性。实验表明，GNN-R4A相较于已有方法推荐效果更优，可为面向社区团购的推荐系统提供参考与借鉴。关键词：推荐系统;图神经网络;深度学习;社区团购89|61|0更新时间：2023-07-24 - “在方面级情感分析领域，研究者提出了HCDC-GCN模型，通过混合编码和双通道图卷积网络，有效融合了语义、词性、物理位置、语法距离和情感极性信息，实验结果表明其在Lap14、Rest14和Twitter数据集上具有显著优势。”摘要：方面级情感分析研究忽略了词性和物理位置的结合，且仅考虑句子语法结构，缺乏对词深层情感极性的挖掘，包括情感极性标签和情感极性值，由此提出基于混合编码与双通道图卷积网络的方面级情感分析模型HCDC-GCN。首先，混合编码部分融合了线性结构上的词性特征和物理位置特征并馈入到每层网络的输出；然后，双通道图卷积网络在树形结构上结合了语法距离和情感极性以获取重要信息；最后，采用注意力机制突出方面词的情感特征。在3个公共数据集Lap14、Rest14和Twitter上进行实验，其准确率分别达85.56%、88.46%和78.37%，表明HCDC-GCN可以更好地融合语义、词性、物理位置、语法距离和情感极性信息，在方面级情感分析领域具有一定优势。关键词：方面级情感分析;图卷积网络;混合编码;语法距离;情感极性63|49|0更新时间：2023-07-24
- 摘要：传统协同过滤算法存在推荐精度不高、用户冷启动的问题。为解决以上问题，提出一种融合改进协同过滤与集成学习算法CatBoost的推荐方法，并讨论不同情况下推荐方法的多样性表现。该方法引入基于相对相似度指数（RSI）的重要最近邻（SNN）方法识别最近邻进行推荐预测；使用原始数据集训练CatBoost模型对改进协同过滤产生的召回集进行二次预测，并使用原始数据集对存在冷启动的用户进行预测，有效缓解冷启动问题；最后使用公开数据集Movie Lens进行比较实验，并讨论了在选择不同最近邻和TopK值时协同过滤算法的多样性表现。实验结果表明，改进协同过滤算法在准确率、召回率、F1 measure上均取得了更好的精度表现；融合CatBoost的改进协同过滤推荐方法虽相较融合随机森林和XGBoost的推荐方法有一定的多样性损失，但获得了更好的推荐精度。关键词：推荐方法;协同过滤;CatBoost;聚合多样性33|73|0更新时间：2023-07-24
- “在海上风电功率预测领域，研究者提出了一种融合双阶段注意力机制与CNN-LSTM-XGBoost的模型，通过贝叶斯优化和模型权重分配，显著提升了预测准确率，为并行预测提供了有效参考。”摘要：为解决单一模型预测海上风电场的风电功率并行效果不稳定、初始参数过分敏感的问题，提出一种基于双阶段注意力机制（DAM）与CNN-LSTM-XGBoost的融合模型。首先，建立一个包含双阶段注意力机制的DAM-CNN-LSTM模型。然后，利用贝叶斯对XGBoost模型超参数进行寻优。最后，基于模型权重分配原理对各模型预测结果进行加权组合，得到最终预测结果。实验表明，所提模型预测准确率相较于传统模型显著增加，MAPE降低至0.26%，RMSE、R2、MAE分别为156.75、0.988、87.47，以期为海上风电功率并行预测提供参考与借鉴。关键词：双阶段注意力机制;长短期记忆网络;XGBoost;并行预测;权重分配25|77|0更新时间：2023-07-24
- “在电机故障检测领域，研究者提出了一种基于改进1D-CNN的智能诊断模型，通过引入残差结构，显著提升了模型的诊断效率和准确率，为电机故障实时检测提供了高效解决方案。”摘要：电机作为生产生活中重要的动力设备，如果出现故障将会造成巨大的损失，所以对电机故障进行实时检测具有重要意义。为此提出一种基于改进1D-CNN的电机轴承故障智能诊断模型。该方法将一维电机振动信号直接作为1D-CNN输入而不进行数据重构等过程，大大提高了模型的诊断效率。同时，在1D-CNN中引入残差结构来提升模型的学习能力，从而弥补1D-CNN特征提取方面的缺陷，实现实时性和高准确率的统一。使用凯斯西储数据库设计仿真实验，对电机轴承的10种工作状态进行识别，取得99.3%的准确率，高于许多基于2D-CNN搭建的模型，且诊断时间也要明显少于2D-CNN。实验结果表明，所提模型在高效和高精度方面具有优异的性能。关键词：残差结构;电机;轴承故障;高准确率;1D-CNN;实时性18|105|0更新时间：2023-07-24
人工智能
- “在可再生能源领域，专家提出了犹豫模糊多属性决策方法，构建评价指标体系，为配电网可再生能源接纳潜力评估提供解决方案。”摘要：随着可再生能源装机容量的增长，配电网作为接纳可再生能源的载体面临着严峻挑战。为解决配电网可再生能源接纳潜力评估问题，提出一个犹豫模糊多属性决策方法。通过构建配电网可再生能源接纳潜力评价指标体系，针对评价指标评估的不确定性问题，采用犹豫模糊集表达评价信息，将基于妥协解的方案选择与排序（MARCOS）的决策方法拓展到犹豫模糊环境，提出犹豫模糊集与MARCOS结合的多属性决策方法。以上海市为例，分析各区配电网可再生能源接纳潜力，对比分析和敏感性分析结果表明所提方法可行、有效和稳定。关键词：配电网;可再生能源;犹豫模糊集;MARCOS21|37|0更新时间：2023-07-24
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基于反向学习与邻域变异的食肉植物优化算法 AI导读
摘要：针对食肉植物算法容易陷入局部最优、收敛速度较慢、收敛精度不高的问题，提出一种基于反向学习与邻域变异的食肉植物优化算法。首先，在种群初始化时加入反向学习策略提升初始种群质量，使种群可更快收敛至全局最优解；然后在种群陷入局部最优时加入邻域变异机制提升种群多样性，达到跳出局部最优的目的。最后，将所提算法与5种群智能优化算法进行比较，并在10种测试函数的10、30和50维上进行相关实验。实验表明，所提算法在求解精度和收敛速度上均具有更好的表现，验证了算法的优越性，以期为食肉植物算法的优化提供参考与借鉴。关键词：食肉植物优化算法;反向学习;邻域变异;群智能优化;混合算法30|26|0更新时间：2023-07-24 -
基于提前终止策略改进的运动估计算法 AI导读
“在视频编码领域，针对TZSearch算法的高计算复杂度问题，专家提出了一种改进算法，通过提前终止策略显著降低运动估计耗时，同时保持视频质量。”摘要：针对HM-16.14中TZSearch标准算法存在的计算复杂度高、耗时相对较长等问题，提出一种基于提前终止策略的改进TZSearch算法。首先，根据编码产生的率失真代价对编码单元、变换单元和预测单元的深度进行划分，有效避免了额外的划分深度；然后，在TZSearch初始网格搜索过程中，采用钻石搜索和六边形搜索两种搜索方式，根据运动矢量分布位置选择一种更为有效的方式，精确找出最佳匹配点；最后，使用OARP栅格搜索和精细搜索完成运动估计。由实验结果可知，该方法与标准算法相比，平均降低了60％以上的TZSearch运动估计耗时，且基本不影响视频质量。关键词：TZSearch算法;提前终止策略;栅格搜索;精细搜索;运动估计16|44|0更新时间：2023-07-24 -
基于马氏距离的半监督近邻传播聚类算法 AI导读
摘要：针对近邻传播（AP）聚类算法距离度量的局限性，以及对于一些结构比较复杂的数据集聚类算法精度不高的问题，提出一种基于马氏距离的半监督近邻传播聚类算法（SAPBM）。考虑到马氏距离不受样本维数的影响，在样本的相似性度量中，SAPBM算法以马氏距离取代了AP算法采用的欧几里得距离，减少因样本维数的影响造成样本间的相互干扰；结合成对约束信息改善数据间的相似度，使相似度矩阵更能准确反映数据间的关系。在UCI标准数据集上进行实验，结果表明，SAPBM算法相比传统的AP聚类算法和仅利用成对约束信息的SAP聚类算法的聚类性能更优。关键词：近邻传播聚类;马氏距离;相似性度量;半监督聚类;成对约束信息18|59|0更新时间：2023-07-24 -
两级三相光伏逆变器并网控制策略研究 AI导读
“在提高三相光伏逆变器并网效率和电流质量方面取得新进展，专家建立了两级三相电路拓扑结构，并通过SVPWM技术实现并网控制，为优化并网电流波形提供解决方案。”摘要：为提高三相光伏逆变器的并网效率和并网电流质量，提出一种光伏逆变器并网控制策略。首先建立两级三相电路拓扑结构，通过对电流电压进行派克变换，将静止坐标系下的交流量转化为同步旋转坐标系下的直流量；然后将电网电压定向矢量控制并网逆变器的有功功率与无功功率作用于SVPWM输出脉冲，得到作用于并网逆变器的驱动信号，实现逆变器的并网控制；最后使用MATLAB/Simulink建立仿真模型，验证电路拓扑结构及控制策略的可行性。实验结果表明，该控制策略能稳定跟踪电网电压相位并输出良好的并网电流波形。关键词：光伏并网;逆变;派克变换;控制策略18|33|0更新时间：2023-07-24 -
基于综合相似度的短文本匹配算法研究 AI导读
摘要：针对基于词袋模型的传统短文本匹配算法存在特征词空间高维稀疏，且相较长文本而言，上下文语义信息薄弱，使得特征词语义信息模糊，从而造成匹配精度较低等问题，提出融合语义相似度和概率相关度的短文本匹配算法。首先采用截断奇异值分解和余弦相似度计算短文本间的语义相似度；然后引入特征词语义维度的信息熵和标准差作为特征词的深层语义区分度，并采用特征词的深层语义区分度改进最佳匹配，从而使用改进最佳匹配计算短文本间的概率相关度；最后使用语义相似度和概率相关度的调和平均进行短文本匹配。实验表明，所提算法相比传统算法在匹配准确率方面提高了11.22%，F1分数提高了10.5%。关键词：TF-IDF;最佳匹配;潜在语义分析;截断奇异值分解;余弦相似度21|48|0更新时间：2023-07-24
计算机软件与理论
- “在工业控制系统云服务领域，专家开发了运行时热点数据收集系统，优化了系统软件运行，为芯片设计和EDA工具提供了重要数据支持。”摘要：承载工业控制系统云服务的计算机及其上运行的系统软件在平台即服务（PaaS）的思想指导下被抽象成为服务。为提高计算效率，降低硬件及运维成本，需要云服务商、芯片设计者、用户共同努力。为此，面向工业控制系统收集云服务商提供的主要业务种类，阐述云服务的优化策略，分析工控系统的运行时热点数据。同时开发运行时热点数据收集系统，收集业务系统调用的接口及其方法的调用频度、规律等数据，利用这些数据辅助专用计算机设计、系统软件运行优化。此外，目前的EDA工具在架构设计、版图制作、工艺选择时也十分依赖于这些运行时数据，系统收集到的热点数据能帮助芯片设计者选择最优算法固化在芯片中。关键词：工业控制云;云服务优化;热点数据;EDA;芯片设计53|32|0更新时间：2023-07-24
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基于微服务容器化的分布式开源社区实现 AI导读
“在软件开发领域，微服务容器化技术通过简化部署过程、降低运维难度，有效解决了传统开发框架的运维、部署、耦合度等问题。通过分析Kubernetes与Docker的优缺点，展示了微服务容器化在服务间通信与自动化运维方面的优势。同时，以开源社区服务应用为例，论述了微服务容器化在移动边缘计算领域的发展前景与应用实例。”摘要：随着计算机软件应用场景的不断增多，软件开发面临诸多问题，各类开发框架也逐渐出现运维、部署、耦合度、框架设计等方面的困难。针对以上问题，提出通过微服务容器化实现开源社区整体架构的高效部署与自动化运维，以简化部署过程、降低运维难度。通过介绍微服务与容器化技术的发展历程、容器化关键技术与开源工具，着重论述微服务及容器编排工具在服务间通信与自动化运维等领域内的互补性，分析并论证Kubernetes的优点与Docker的缺点，以证明微服务容器化的优势。在应用部署方面，以简单开源社区服务应用为例，将传统单体架构应用改造成微服务容器化服务以论述其优势和特点，并论述了微服务容器化在移动边缘计算领域的发展前景与应用实例。最后总结并讨论了微服务容器化的潜在问题及未来挑战。关键词：微服务;开源社区;容器化;移动边缘计算37|51|0更新时间：2023-07-24 - 摘要：为适应新工科背景下复合交叉型人才培养的需求，开展面向自动化和测控专业的物联网控制系统实验平台建设，阐述了平台设计思想和基本功能模块。该平台融合了物联网中端—边—云创新技术，集成并设计了模块化可重构的智能硬件，包括多核心微控制器核心板、物联网网关、DDC控制器、输入输出设备、人机接口等，以加深学生对物联网控制核心关键技术理论知识的理解，并帮助学生掌握Niagara工业物联网软件、嵌入式系统软件和云平台软件等的开发方法。教学实践结果表明，基于该平台开展的相关实验和课程设计，有效支撑了物联网控制系统中智能节点、嵌入式边缘计算终端、智能系统测控技术等的学习和二次开发，提高了学生解决复杂工程问题的能力。关键词：物联网;控制系统;实验平台;端—边—云技术;Niagara23|73|0更新时间：2023-07-24
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基于线性回归的房产分析与展示系统设计 AI导读
“最新研究进展：房地产线上营销平台房源信息分析与房价预测。专家采用Scrapy框架采集数据，基于最小二乘法优化多元线性回归模型，开发Vue框架Web端系统，实现房源信息检索、比较及数据可视化，为购房者提供价格展示、分析及辅助决策服务。”摘要：线上营销平台房源数据离散分布，帮助消费者正确搜集房源信息、预测房价、制定购房决策对于提高购房效率具有重要作用。以房地产线上营销平台的结构化房产信息为研究对象，首先采用网络爬虫技术Scrapy框架采集并处理小区信息、房源信息等数据，选取其中具有代表性的特征，基于最小二乘法建立并优化多元线性回归模型，进行房产价格预测；然后开发一个基于Vue框架的Web端房产信息分析与展示系统，后端采用SpringBoot框架连接关系型数据库MySQL存储数据。最终实现了房源信息检索、比较及数据可视化功能，为购房者提供了房源价格展示、分析以及购房辅助决策服务。关键词：Scrapy;网络爬虫;最小二乘法;多元线性回归;房价预测52|73|0更新时间：2023-07-24 - 摘要：目前，交通管理部门已经积累了大量的交通事故数据，但由于数据分析、可视技术等手段的限制，尚未完全实现对大量事故数据应用及事故产生原因和事故预防决策的进一步研究。因此，采用一种新型的分析挖掘方式，搭建Web交通事故可视分析网站，网站后端采用Django架构开发，将Bootstrap作为系统前端框架。利用Echarts结合百度地图API进行数据多维可视化，实现对时间分析、空间分析、动态分析、事故预测等多维可视分析功能；使用关系型数据库MySQL存储数据，Redis数据库作为系统缓存；基于Logistic算法对历史交通事故数据的碰撞类型、季度、天气、是否周末、路段等字段进行训练建模，实现未来某天、某路段可能发生的交通事故次数预测。结果表明，使用该系统不需要掌握复杂的数据分析方法，只需通过界面上的功能按钮，进行相关选项组合即可实现对数据的可视分析，极大减少交通领域人员在可视分析技术学习上的时间、精力投入。关键词：Django;交通事故;Web网站;可视分析81|39|0更新时间：2023-07-24
软件设计、开发与应用
- “在情感计算领域，针对图像情感分析的不均衡数据问题，研究者改进Focal Loss损失函数，采用加权投票法策略，有效提升了图像情感多分类的准确率。”摘要：目前，基于图像的情感分析已成为情感计算领域的研究热点。针对图像情感分析常用的开放数据集通常表现为多分类的不均衡数据，单一模型存在抽取特征单一、泛化能力不强等问题。首先，改进Focal Loss损失函数，使模型跟随训练进度动态调整聚焦参数。然后，设定概率阈值参数确定困难样本，通过舍弃困难样本避免模型学习错误特征。接下来，选取3个分类性能良好的卷积神经网络模型作为基分类器，分别关注图像的局部、颜色及深度语义特征。最后，采取加权投票法策略，引入信息熵更新多分类器决策的权值。实验表明，所提方法能提升图像情感多分类的准确率，可为基于不平衡数据与集成学习的图像情感分类研究提供参考与借鉴。关键词：图像情感分析;不均衡数据;Focal loss损失函数;困难样本;加权投票法20|20|0更新时间：2023-07-24
- “在医学图像处理领域，研究者提出了一种新的肺结节分割方法DC-CBAM-UNet++，通过结合空洞卷积与注意力机制，显著提高了分割精度，为肺结节图像分析提供了有效解决方案。”摘要：针对肺结节图像存在体积较小、形状不规则、边缘模糊，导致模型特征提取困难及分割精度不高等问题，提出一种基于UNet++结合空洞卷积与注意力机制的肺结节分割方法（DC-CBAM-UNet++）。该方法在传统UNet++网络基础上引入空洞卷积（DC-UNet++），并增加注意力机制加强特征图获得更多加权占比，使特征图获得更大的感受野。在LIDC肺结节公开数据集上的训练与验证结果表明，所提模型精确率、相似系数和交并比分别达到94.98%、90.86%、84.54%，证明了该方法的有效性，为分割肺结节图像提供了一种新方法。关键词：UNet++;空洞卷积;注意力机制;图像分割42|29|0更新时间：2023-07-24
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基于视频自适应采样的快速图像检索算法 AI导读
摘要：为解决智慧农业监控系统目标图像检索计算量较大、耗时较长的问题，提出一种视频自适应采样算法。首先，根据视频相邻帧相似度变化情况自适应调整视频帧的采样率以提取视频关键帧，确保提取的关键帧能替代相邻帧参与目标图像检索计算。然后，将视频关键帧以时间为轴构建视频帧检索算子，代替原视频参与目标图像检索计算，从而减少在视频中检索目标图像时的大量重复计算，达到提升检索效率的目的。实验表明，自适应采样算法相较于固定频率采样、极小值关键帧算法所构建的视频帧检索算子检出率更高、更稳定。在确保图像被全部检出的基础上，使用视频帧检索算子替代原视频参与目标图像检索计算的优化幅度较大，时耗减少了60%以上，对提升智慧农业监控系统中目标图像的检索效率具有重要意义。关键词：自适应采样;图像相似度;目标图像帧;视频帧检索算子23|30|0更新时间：2023-07-24 -
基于注意力机制的遥感船舶图像分类 AI导读
“在遥感船舶图像细粒度分类领域，专家提出了一种基于注意力机制的分类网络，通过CBAM注意力机制和数据增强方法，有效提升了分类精度。”摘要：遥感船舶图像细粒度分类的难点在于类间差异小和类内差异大，并且该领域公开可用的数据集太少，常规的数据增强方法效率低且效果不够好。为了解决上述问题，提出一种基于注意力机制的遥感船舶图像分类网络。首先，利用CBAM注意力机制生成每张训练图的注意力图以突出目标的显著特征部分；其次，通过注意力引导的区域剪裁和区域删除两种方式进行数据增强；最后，将原图和增强后的图片输入进行训练。在数据集FGSCR-42上对该方法进行验证，实验结果表明，该方法超越了其他现有模型，有效提升了遥感船舶图像细粒度分类精度。关键词：遥感图像;船舶细粒度分类;数据增强;CBAM注意力机制31|56|0更新时间：2023-07-24 -
基于可见光图像的介质阻挡放电均匀性评价 AI导读
“介质阻挡放电技术在工业应用中取得新突破，通过可见光图像分析，成功评价放电空间均匀性，为提高工业效率提供新方案。”摘要：介质阻挡放电能够高效产生低温等离子体，其放电模式及程度影响着实际工业应用效率。提出一种基于可见光图像的介质阻挡放电（DBD）空间均匀性评价方法，通过计算不同放电条件以及曝光时间下的放电图像的灰度共生矩阵（GLCM）及其4种特征参数，对DBD放电的空间均匀性进行评价；建立不同均匀程度丝状放电的分布模型，根据放电图像GLCM的特征参数判别3种程度的放电等级：Ⅰ级放电分布均匀、Ⅱ级放电分布欠均匀、Ⅲ级极不均匀。得出如下结论：在拍摄曝光时间及实验条件相同时，放电图像的灰度共生矩阵的特征参数可以用来评价介质阻挡放电的均匀程度，这些参量能够很好地反映放电图像在长时间尺度上的特征性质，并且可用于分类器的输入量以作进一步分类；拍摄放电图像曝光时间不同，特征参数有较大变化，在0.3~1 s能更有效地反映放电在空间上的分布情况；在丝状放电状态下，随着电压等级的提升，放电次数会增多，在长时间尺度上空间均匀性更好。关键词：介质阻挡放电;均匀性评价;丝状放电;灰度共生矩阵;图像分类18|39|0更新时间：2023-07-24
图形图像处理
- “在中小学人工智能教学应用领域，专家构建了基于期望确认理论和信息系统成功模型的持续性采纳影响因素理论模型。研究结果表明，有用性感知是中小学教师对人工智能教学应用持续性采纳最直接也是最主要的影响因素。”摘要：当前，人工智能技术在中小学阶段的应用不断深化，针对人工智能教学应用在中小学教师中的持续性采纳，构建基于期望确认理论和信息系统成功模型的持续性采纳影响因素理论模型。研究结果表明，有用性感知对满意度、持续行为意向有显著的直接影响；期望确认对满意度、有用性感知有显著的直接影响，同时又通过有用性感知对满意度产生了间接影响；内容质量对有用性感知有显著的直接影响，并通过有用性感知对持续行为意向产生了间接影响；系统质量对期望确认有显著的直接影响，并通过期望确认对满意度产生了间接影响；系统质量对有用性感知的影响不显著。通过研究得出，有用性感知是中小学教师对人工智能教学应用持续性采纳最直接也是最主要的影响因素。关键词：期望确认理论;信息系统成功模型;持续性采纳影响因素;教学应用;人工智能19|270|0更新时间：2023-07-24
- “在工程教育领域，专家建立了以动态知识图谱为核心的教学模式，为持续改进教学过程和教育智能化提供解决方案。”摘要：在高校教学过程中应用知识图谱技术，甚至以知识图谱为核心开展教学活动已受到教育界和产业界的认可。时代的飞速发展让工科专业的新技术、新理论不断涌现，在工程教育认证持续改进的理念中，需要对教学内容和教学模式不断更新。静态的知识图谱不能很好地适应持续改进的教学过程，由此提出动态的教学知识图谱，就计算机科学与技术专业开展教学管理实践。研究表明，一套以动态知识图谱为核心的教学模式能够满足工程教育认证以及学科发展带来的持续改进需求，并为教育智能化提供数据支撑。关键词：工程教育认证;知识图谱;教学模式;持续改进;计算机学科24|22|0更新时间：2023-07-24
- 摘要：为了提升学生对计算机组成结构、运行机理和发展动态的认知，提出4个方面的教学内容改革，重点对计算机结构的非封闭性、计算机组成的与时俱进性、原理对现实的关照性和计算机组成与运行的系统性进行阐释，并给出了必要的案例分析。同时，提出要创新教学方法，注重运用案例式教学和翻转课堂教学方法提升教学效果。经过5年多的改革实践，教学改革取得了积极成效，学生的学习成绩、实践能力得到明显提升。关键词：计算机硬件系统;计算机组成原理;系统能力;教学内容改革34|51|0更新时间：2023-07-24
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混合教学模式下程序设计课程思政实践研究 AI导读
“在程序设计课程思政领域，专家通过混合教学模式实践研究，采用PBL教学方法，激发学生学习兴趣，培养自主学习能力、团队协作能力与创新实践能力，实现润物无声的思政教育，提高学生综合素养。”摘要：为坚持贯彻价值塑造、能力培养、知识传授三位一体育人理念，对混合教学模式下程序设计课程思政展开实践研究。在混合式教学过程中，将线上线下教学资源相结合，程序设计教学资源与课程思政资源相结合，采用以问题为中心的PBL教学方法，发挥程序设计在数据计算方面的表现力，充分地让数据说话。通过不断完善教学设计，激发学生学习兴趣，培养学生的自主学习能力、团队协作能力与创新实践能力，在教学中实现了润物无声的思政教育，提高了学生的综合素养。关键词：程序设计课程;课程思政;混合教学模式;PBL37|34|0更新时间：2023-07-24 -
新工科背景下物联网工程专业实践教学改革 AI导读
“安徽理工大学物联网工程专业实践教学改革，通过创新平台建设、课程设计、综合实训等举措，有效提升学生实践创新能力，为新工科建设提供有力支撑。”摘要：针对物联网工程专业实践教学中存在的典型共性问题以及新工科建设背景下对培养创新实践能力的要求，结合安徽理工大学物联工程专业建设实践，提出了提高物联网工程专业实践教学效果的举措和方法，包括建设创新型实践教学平台、构建多层次的课程实验教学内容、融入学科工程问题的课程设计、产教深度融合的综合实训环节、学科竞赛和创新创业驱动的课外创新实践活动等。3年的实践教学改革和实施提升了学生的实践创新能力，提高了实践教学效果，实践教学环节的改革举措可为新工科建设提供有力支撑。关键词：新工科;物联网工程;实践教学;教学改革22|279|0更新时间：2023-07-24 - “在Web程序设计课程中，通过深入探索课程思政建设，实现了全面育人目标，为创新课程育人方式提供了新思路。”摘要：课程是落实立德树人任务的微观载体，一流课程建设本质上承担着全面育人、全过程育人的核心任务。通过阐述Web程序设计课程在一流课程建设过程中对课程思政建设的探索与实践，首先分析一流课程与课程思政之间的密切关系，然后梳理课程的知识、能力和育人目标，设计教学过程中思政元素与课程教学设计的融入点，最后给出课程组的三点具体实践及课程思政实施效果。实践表明，该方式获得大多数学生的认可，实施效果较好，为落实全面立德树人、创新课程育人方式提供了一种新思路。关键词：课程思政;一流课程;项目案例;课程育人26|24|0更新时间：2023-07-24
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大数据管理与应用专业实践课程体系建设实践 AI导读
“北京联合大学大数据管理与应用专业在实践课程体系建设中，针对专业数据素养能力培养，提出实践教学建设整体思路，为提升学生专业核心能力奠定了基础。”摘要：目前，在专业建设中如何向社会输出满足大数据管理与应用能力需求的人才，如何以能力培养为导向提升学生专业核心能力是教师关注的重点。为此，针对专业数据素养能力培养，北京联合大学大数据管理与应用专业在实践课程体系建设中发现能力培养实践教学的问题，提出实践教学建设整体思路，通过梳理专业能力目标明确课程体系与能力目标的关系，确定基于数据素养能力的实践教学体系，并以互联网领域的实践课程教学内容设计为例分层次进行探讨。实践表明，基于数据素养能力的实践教学体系建设，为提升学生专业核心能力奠定了基础，并成为专业能力提升的重要保障。关键词：大数据;管理与应用;能力目标;实践教学;课程体系18|78|0更新时间：2023-07-24 - “在高校教育数字化建设领域，西北工业大学和扬州大学近5年研究生软件测试课程教学探索与实践，提出“混源多模”教学模式。该模式借助人工智能优化教学资源，结合“案例+研讨式”教学方法，实现教学模式的灵活授课。实践结果表明，该模式显著提升了教学效果，课程目标达成度和优秀率均有大幅提升，形成了以10万条开源缺陷报告为核心的教学案例知识库，为软件测试教学提供了新思路和方法。”摘要：为适应高校教育数字化建设的快速发展，基于西北工业大学和扬州大学近5年研究生软件测试课程教学探索与实践，提出“混源多模”教学模式。借助人工智能进行教学资源选择与优化，综合考虑在线教学资源、开源项目数据和学生思想动态，结合“案例+研讨式”教学方法，使授课资源和教学模式实现随“变”应变，灵活授课。同时，借助数字平台进行教学评价反馈，形成课程教学模式迭代优化机制。实践结果表明，“混源多模”教学模式通过融合教学资源和学生思想动态，教学效果提升显著，在2017—2021学年的教学中，课程目标达成度由0.73提升至0.87，优秀率（综合成绩≥90分）达到31%；形成以10万条开源缺陷报告为核心的教学案例知识库，并实现教学案例库自动构建方法和系统；获得省级优秀教材和精品MOOC，指导学生在软件测试大赛中多次获奖，并发表高质量科研论文。关键词：研究生课程教学;软件测试;混源多模;智能辅助23|14|0更新时间：2023-07-24
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课程思政背景下操作系统课程教学改革与实践 AI导读
“在应用型本科院校操作系统课程改革领域，专家提出融入思政元素的教学设计与实践，通过转变观念、融合教学方式等，为提升课程效果提供新思路。”摘要：针对应用型本科院校操作系统课程存在的重知识传授轻价值塑造、内容陈旧、教学方式单调、评价方式不能反映学生学习效果等问题，以课程思政为切入点，提出融入思政元素的操作系统课程改革思路，从转变教学观念、凝练课程思政元素、融合多样教学方式、突出学习效果导向4个方面阐述了课程思政教学设计与实践过程，最后通过问卷调查对课程改革实施效果进行了分析和反思。关键词：课程思政;操作系统;教学改革实践17|40|0更新时间：2023-07-24 - “安徽师范大学计算机专业通过改革教学资源建设与教师能力提升，有效提升了学生的系统能力，成绩显著提高。”摘要：研究部分示范性高校系统能力培养的特点，为解决非示范性高校在系统能力培养过程中普遍存在的师资欠缺、学生基础不牢等问题。并通过问卷调查安徽师范大学计算机专业系统能力培养的薄弱之处，介绍了该校所采取的改革方案，即通过写好书进而教好课，使教学资源建设与教师能力提升互相促进。统计数据表明，其对于学生系统能力培养产生了明显效果，学生成绩提升显著。关键词：系统能力培养;电路设计能力;示范性;教学能力15|23|0更新时间：2023-07-24
- “在计算机网络原理教学领域，专家提出教学建设方案，重构课程目标，创新教学模式，提升教师能力，有效提高学生政治素养和工程能力。”摘要：为更好地发挥计算机网络原理课程在人才培养中的价值引领和对知识、能力、素质方面的支撑作用，面向工程教育认证要求和课程思政理念，结合多年的授课经验，提出一个计算机网络原理课程教学建设方案，并从课程目标重构、课程内容设计、教学模式创新、教师能力提升等几方面对方案进行设计与实践。从实施效果看，课程建设方案可明显提升学生的政治素养和工程能力。关键词：工程教育认证;课程思政;课程建设;教学改革19|40|0更新时间：2023-07-24
计算机人才与教育
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心音智能听诊技术的研究现状与应用展望 AI导读
“心血管疾病诊断领域取得新进展，专家回顾电子听诊器及智能听诊算法研究，为提高诊断准确率提供建议，推动了该领域发展。”摘要：心血管疾病（CVD）已成为人类健康最大的威胁之一，因此准确检测早期病情对降低心血管疾病的死亡率具有至关重要的意义。电子听诊、远程听诊和智能听诊的需求日益增加，通过回顾性研究现阶段电子听诊器及智能听诊算法在心脏疾病诊断的研究和应用，较为全面地列举了现有电子听诊器及心音数据库，归纳了心音智能听诊亟需解决的一些关键技术，在算法方面为提升智能听诊准确率提供建议，还对电子听诊和智能听诊的发展方向提供建议。关键词：心脏疾病;心音;智能听诊;电子听诊器;深度学习;机器学习19|322|0更新时间：2023-07-24 -
基于深度学习的图像修复研究进展 AI导读
“在图像修复领域，基于深度学习的技术快速发展，成为主流。本文全面梳理了卷积神经网络、生成式对抗网络和Transformer网络三大类修复方法，深入分析了它们的特点和不足，并在多个公开数据集上进行了系统的实验验证和分析。这为图像修复技术未来的发展提供了新方向。”摘要：图像修复是利用人工智能等技术自动补全图像中损毁区域的像素信息，现已广泛应用于公安刑侦、文物修复等领域。近几年，基于深度学习的图像修复技术得以快速发展并逐渐成为主流。全面梳理基于深度学习的图像修复方法，包括基于卷积神经网络、基于生成式对抗网络和基于Transformer网络三大类修复方法，深入分析这几类方法的特点和不足，在多个公开数据集上进行系统的实验验证和分析，最后给出图像修复技术未来可能的发展方向。关键词：图像修复;深度学习;卷积神经网络;生成式对抗网络;注意力网络38|65|0更新时间：2023-07-24 -
基于物联网固件的漏洞检测方法综述 AI导读
“最新研究进展显示，固件漏洞检测技术在静态和动态分析领域取得显著成果，为解决安全问题提供新方案。”摘要：固件漏洞检测技术可分为静态检测和动态检测两类，其中静态检测依赖于固件映像的二进制程序，主要有通过提取特征进行漏洞函数相似性比较和通过符号执行检测漏洞两种分析手段；而动态检测需要动态地运行固件，对固件运行环境进行仿真，并结合软件漏洞检测技术检测固件漏洞。对近年来固件漏洞领域先进的静态分析和动态分析方法进行详细解读，同时也分析了现有技术面临的挑战。关键词：物联网;固件;漏洞检测;静态分析;动态分析24|87|0更新时间：2023-07-24 -
数据迁移研究综述 AI导读
“在计算机软件系统更新迭代领域，专家深入分析了数据迁移的热点与难点，建立了高效、高质量的迁移方法体系，为解决数据迁移问题提供了解决方案。”摘要：计算机软件系统更新迭代的速度日益加快，遗留系统中的可用软件模块和数据对目标系统的研发和启动具有重要作用，因此需要进行数据迁移，既可以节省开发时间，又可以降低开发成本。当前数据迁移研究中存在遗留系统开发文档缺失、数据质量不一致、数据迁移效率低下等诸多问题。如何对程序模块和数据进行高效、高质量的迁移成为研究热点与难点。从数据质量对数据迁移的影响、数据迁移基本架构、数据迁移方法3个方面进行梳理，分析当前热点的架构和方法，并对常用架构模型和方法进行综合评价，总结针对不同模型的迁移方法；然后对该领域目前存在的问题及今后研究方向进行总结归纳，为后续研究提供思路。关键词：数据迁移;数据质量;迁移架构;迁移方法31|139|0更新时间：2023-07-24 - “新一代信息技术为教学评价带来新突破，315篇文献揭示研究热点和趋势。大数据、人工智能等技术与教学深度融合，推动教学评价从理论走向应用。”摘要：新一代信息技术快速发展，为教学评价提供了重要技术支持。利用中国知网CNKI数据库收集有关新一代信息技术支持下的教学评价文章315篇，主要采用文献计量法，探究相关研究热点和研究趋势。研究表明，新一代信息技术支持下的教学评价研究形成了教学评价现状反思及应对策略研究、教学评价模型与框架构建、教学评价技术革新三大研究主题；研究热点主要集中在大数据、人工智能、在线教学和形成性评价方面；研究从理论研究逐渐过渡到理论和应用研究并重，各类技术也与教学有了更深度的融合。对研究进行总结，得出新一代信息技术支持下的教学评价研究新发现并进行展望。关键词：新一代信息技术;教学评价;研究热点;研究趋势23|186|0更新时间：2023-07-24
研究综述
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