摘要：随着社会生活节奏的加快,亚健康人数越来越多,人们对于健康的重视程度越来越高,希望通过积极的锻炼来提高自身的身体素质。健身气功近年能够结合不同体质的人群设计合理的动作和运动方式,进而在提高人们身体素质方面起到了积极的促进作用。本研究详细分析了健身气功运动处方的作用和相关理论基础,并对于健身气功运动处方应用中所面临的问题进行了剖析,旨在为健身气功的普及创设良好的环境。

摘要：为了增强编码系数的判别性能,提出编码系数矩阵行向量(Profiles)的Fisher判别字典(Profiles of fisher discriminative dictionary learning,PFDDL)学习算法。首先,根据Profiles能反映原子在字典学习中的使用情况,提出一种自适应的原子类标构造方法。然后,利用Profiles与原子间的一一对应关系,设计Profiles的Fisher判别准则作为判别式项,使得同类原子对应Profiles的类内散度尽可能小,不同类原子对应Profiles的类间散度尽可能大,促使字典中的同类原子尽量表示同类训练样本,提高编码系数的判别性能。在3个人脸和1个手写字体数据库上的实验结果表明,提出的算法比其他稀疏编码和字典学习算法能取得更高的分类性能。

摘要：在"中国制造2025"背景下,制造业对3D打印技术应用型人才需求非常庞大。从职业教育角度分析了目前3D打印技术应用于实践教学存在的问题,针对这些问题提出将3D打印技术融入传统制造类专业的实训教学,让学生在面向生产、面向制造的职业技能训练中学习3D打印技术并应用于解决生产实际问题。以融入3D打印技术的产品开发与模具设计实训教学为例阐述了上述方案的实施。实践证明实训与企业岗位需求相结合,对于培养具有3D打印技术又能应用于专业制造领域的复合型应用人才具有积极的作用。

摘要：利用编码系数矩阵的行向量(Profiles)与原子的一一对应关系,构造Profiles局部特征约束字典学习算法。利用Profiles构造自适应的拉普拉斯图,使其表示编码系数矩阵的局部特征;利用原子衡量Profiles的相似性,构造基于局部特征约束的判别式模型,该判别式模型提高了编码系数的判别性能,减少了原子间的自相关性。实验结果表明,较5个对比算法,该算法取得了更高的识别率。

摘要："多媒体技术"是一门面向全校学生的公共选修课程,对于提高学生的信息素养、完善学生的知识结构起着重要作用。针对教学过程中存在的问题,提出了课程改革的具体措施,包括优化课程体系和组织方式、采用多元化的教学方式和差异化考核方法等,提高公选课的教学质量。

摘要：针对选修公选课的学生具有不同的学科背景,设计基于科研和教学互动的公选课课程。《人脸检测技术》公选课利用相关科研成果设计教学内容,探索科研与教学互动的公选课教学模式,增强学生的工程实践能力,激发学生的学习兴趣,促使学生主动学习,提高人脸检测技术公选课的教学效果。

摘要：高校普及生物特征识别技术是学生了解和掌握人工智能相关技术的重要方法和手段之一。本文对课程的教学内容进行设计,把最新的研究成果引入到教学中,能够激发学生的学习兴趣和热情,并对公选课的课程考核进行了阐述。

摘要：为了提高字典学习算法的分类性能,提出基于编码系数和原子的双权重约束判别字典学习算法(DWCDL)。利用编码系数矩阵的行向量(Profiles)构造原子权重约束项,促使相似的原子重构同类训练样本,并减少原子间的自相关性。利用训练样本的类标设计编码系数的权重,促使同类的训练样本有相似的编码系数。实验结果表明DWCDL算法比七个稀疏编码和字典学习算法取得更高的分类性能。

摘要：为了提高人脸识别的性能,提出基于局部特征约束的多样本判别字典学习算法。首先,利用人脸的对称性特征设计虚拟样本,并结合原始训练样本构造多样本判别字典学习算法。其次,利用原子间的相似性特征,构造基于原子局部特征约束的判别式模型,促使字典继承训练样本的局部特征,增强字典的判别性能。在LFW和FERET两个人脸数据库中,实验结果表明所提出的算法比5个稀疏编码和字典学习算法取得更高的分类性能。

摘要：为了提高字典学习算法的分类性能,提出基于原子的类标一致和局部特征约束的字典学习算法(LCLCDL)。利用原子和训练样本的类标设计判别稀疏矩阵,并构造类标一致模型作为判别式项,促使同类训练样本对应的编码系数尽可能地相似。利用原子和编码系数矩阵的行向量(Profiles)构造局部特征模型作为判别式项,使其继承训练样本的结构特征。实验结果表明LCLCDL算法比5个稀疏编码和字典学习算法可取得更高的分类性能。