摘要：目的针对现有点云语义分割方法对几何与语义特征信息利用不充分,导致分割性能不佳,特别是局部细粒度分割精度不足的问题,提出一种结合双边交叉增强与自注意力补偿的充分融合几何与语义上下文信息的点云语义分割新算法以提升分割性能。方法首先,设计基于双边交叉增强的空间聚合模块,将局部几何与语义上下文信息映射到同一空间进行交叉学习增强后聚合为局部上下文信息。然后,基于自注意力机制提取全局上下文信息与增强后的局部上下文信息进行融合,补偿局部上下文信息的单一性,得到完备特征图。最后,将空间聚合模块各阶段输出的多分辨率特征输入特征融合模块进行多尺度特征融合,得到最终的综合特征图以实现高性能语义分割。结果实验结果表明,在S3DIS(Stanford 3D indoor spaces dataset)数据集上,本文算法的平均交并比(mean intersection over union,mIoU)、平均类别精度(mean class accuracy,mAcc)和总体精度(overall accuracy,OA)分别为70.2%、81.7%和88.3%,与现有优秀算法RandLA-Net相比,分别提高2.4%、2.0%和1.0%。同时,对S3DIS数据集Area 5单独测试,本文算法的mIoU为66.2%,较RandLA-Net提高5.0%。结论空间聚合模块不仅能够充分利用局部几何与语义上下文信息增强局部上下文信息,而且基于自注意力机制融合局部与全局上下文信息,增强了特征的完备性以及局部与全局的关联性,可以有效提升点云局部细粒度的分割精度。在可视化分析中,相较于对比算法,本文算法对点云场景的局部细粒度分割效果明显提升,验证了本文算法的有效性。

摘要：在应用型本科高校,工程教育专业认证被视为一种重要的教育质量保障和提升手段。提升教师的执教能力已经成为工程教育专业认证工作的一个迫切要求。通过分析IT类专任教师目前存在的执教能力不足的表现和挑战,提出了提升教师执教能力的策略和途径。教师要把握工程认证的要求,持续专业发展,提升教学技能;学校要提供多级多类的教师培训和竞赛,加强教学组织团队建设,加强教学评价体系建设及对教师的支持和激励。

摘要：本文首先分析了国内外人工智能素养框架及维度,其次以AI-TPACK理论为基础,构建以AI知识、AI能力和AI伦理为一级维度的师范生人工智能素养框架,最后提出构建多层次人工智能教育课程、开展高质量人工智能教学活动、采用多元化人工智能教学评价的培养策略,以此来推动师范生人工智能素养框架的有效落地。