摘要：高等教育分类发展为高职院校生源增长创造了条件,多样化的招生渠道使更多适龄青年获得了接受高等教育的机会,但学生职业素养参差不齐给高职院校人才培养增加了难度。为应对生源变化对人才培养效果的影响,课题组根据相关法规文件确定了高职大学生职业素养相关指标并设计了量表,通过问卷调查和数据分析发现学生的“奉献精神”令人担忧,学生的“创新创业能力”较低,实践经历对学生职业素养有促进,家庭条件对学生职业素养影响甚微,据此提出“完善志愿服务育人体系、优化创新创业教育机制、打造产教融合实践基地、构建家校协同育人模式”的应对举措。

摘要：针对人体姿态估计中多分辨率特征融合时出现的特征信息丢失的问题,基于Lite-HRNet引入多谱注意力机制,设计了一个轻量级的结合多谱注意力机制的高分辨率人体姿态估计网络LiteMSA-HRNet.将多谱注意力机制融入Lite-HRNet,利用多个频率分量,提取更丰富的特征信息,获得更优的多分辨率特征重复融合的效果;在主体网络后利用一个反卷积模块,将其生成的更高分辨率特征和主体网络生成的高分辨率特征进行融合;引入通道置换、逐点分组卷积和深度可分离卷积,轻量化反卷积模块中的残差块,提升网络定位关键点的速度.在COCO2017数据集上的实验结果表明,与其他网络相比,Lite MSA-HRNet在人体姿态估计精度和复杂度之间取得了较好的平衡结果.

摘要：针对人体姿态估计中人体与背景区分度不高,基于HRNet网络的人体姿态估计中重要特征信息利用不完全的问题,利用通道与空间注意力机制,提出了一种基于多尺度双注意力(Multiscale Dual Attention,MDA)的人体姿态估计方法MDAHRNet。该方法从通道域和空间域出发,分别设计了结合通道注意力的Ca-Neck,Ca-Block模块和结合空间注意力的Sa-Block模块,将其融入到高分辨率网络结构中,使网络能够重点关注图像中的人体区域。在Sa-Block模块中采用3×3和7×7的卷积核推导两种不同尺度的空间注意力映射,使网络区分人体特征和背景特征的能力更加显著,从而对人体及其关键点进行准确定位。该方法在MPII数据集上进行了实验验证,结果表明MDA-HRNet能有效地提高人体姿态估计关节点定位的准确度。

摘要：随着人们生活水平的提高,越来越多的人开始关注对生活品质的追求,从一开始只满足于最基本的功能需求,到现如今开始对艺术魅力有了向往。而光影,则是能够创造并强化艺术的基本要素。光与影极具张力及震撼力,无论是白天的自然光影还是夜晚的月光影、人工光影,光与影的交融、光与影的艺术表现力都是无限的。同时,园林植物丰富多样,不同的造型、色彩、质地在光影的作用下将更能展现其特有的魅力。将光影这一艺术手段纳入植物景观的设计体系中,对其效果及作用进行初步挖掘与探讨,无疑对今后的景观设计体系有着一定的引导与现实意义。