摘要：针对在遥感图像中进行小目标检测时,由于目标尺寸小、视觉信息不明显以及背景复杂多变等因素,导致传统的检测方法在精度和鲁棒性方面存在局限性,容易造成漏检、误检的问题,文章提出了一种改进YOLOv7的目标检测算法,采用SIoU作为损失函数,改善目标检测框的定位精度,从而提高检测的准确性和鲁棒性。同时,通过将CNeB模块应用于特征融合过程,增强了特征之间的空间交互能力,进一步提升了小目标的检测性能。此外,为了更好地捕捉遥感图像中小目标的细节特征,利用CA注意力机制,设计了MPCA模块,实现了对特征图的自适应调整,以提高表征能力。在实验部分,使用了经典的遥感图像数据集进行了大量的实验评估。实验结果表明,所提出的基于SIoU、CNeB模块和CA注意力机制的改进方法在RSOD数据集上四分类均值平均精度达到了96.8%,比原版YOLOv7提升了2.5%,有效提高了遥感图像小目标检测精度。

摘要：利用三维建模软件MultiGen creato、r仿真软件MultiGen Vega及VC++6.0平台开发虚拟校园视景仿真漫游系统.提出'文字模型'双向交互访问技术,将外部数据库与视景仿真系统相连,设计了按所选模型提取对应文字信息以及根据关键词切入到对应模型的交互访问功能.试验结果表明,该'文字模型'双向交互访问模式可为视景仿真系统提供良好的人机交互效果.

摘要：地理教学设计是将先进的教学理论指导转换为地理教学实践的过程。系统科学为有效整合地理教学因素提供指导；地理教学理论是地理教学设计最直接的理论来源；应用学习理论，引领学生的主体性发挥；应用传播理论，提高教学效率；在具体方法上，地理教学目标设计体现准确性、可量性；教学策略设计具有选择性、开放性；教学媒体设计凸显先进性、组合性。

摘要：目的了解湖北西部地区准老年人的养老意愿与老年护理需求,为未来实现健康老龄化及培养专业老年护理人才提供参考。方法于2013年1—3月,采用方便抽样法抽取湖北西部荆门、宜昌、恩施、十堰地区,然后以城乡、性别为特征,采用分层抽样方法抽取40周岁及以上至未满60周岁年龄段的准老年人进行问卷式调查。自行设计问卷,问卷内容主要包括一般资料、养老意愿及护理需求三部分。发放问卷800份,回收800份,有效问卷771份,有效回收率为96.4%。结果 771人中,有617人(占80.0%)打算家庭养老;如经济条件允许,希望年老后由专业护理人员照顾的仅有131人(占17.0%);有443人(57.5%)认为专业老年护理人员的职业道德需要加强;有368人(占47.7%)认为职业道德是其最重要的素质;有540人(占70.0%)认为老年护理人员需要学历教育。结论湖北西部地区准老年人的传统养老思想根深蒂固,对老年护理工作缺乏正确认知。应建立健全并推广社区-居家养老模式,加大养老知识政策宣传力度;提高老年护理人员的地位待遇,培养高素质老年护理专业人才。

摘要：VRML可用于构建基于Web的虚拟工厂。以一虚拟炼油厂为例,探讨了虚拟工厂复杂大场景构造的相关优化技术。提出的具有工业特征的原型节点可避免典型场景单元的重复开发;提出的管头定位法有利于各种复杂要求的管线铺设。设计了一视点跟踪节点,解决了复杂大场景的浏览定位问题。

摘要：为测量λ/4波长以下位移,研制了激光干涉条纹锁定系统。将干涉仪的工作点稳定在暗点,使其具有线性好和灵敏度高等优点。该系统由激光器及稳频装置、干涉系统、检测及控制电路、位移反馈执行机构(压电陶瓷),以及数据采集系统组成。实验结果表明,所研制的干涉条纹锁定系统在0～0.5 Hz的频带内,其干涉仪的分辨度达到λ/1 500水平;而在0～50 Hz的频带内,其干涉仪的分辨度达到λ/400水平。频谱分析表明,在0.1 Hz和5 Hz时的分辨度分别为7×10-11 m/Hz^(1/2)和1×10-11 m/Hz^(1/2)。

摘要：在实际教学质量评价中,不同学校不同时期的评教专家和评价指标体系是不同的,专家信任值和各层指标权重也不尽相同.提出专家遴选和指标体系由上层管理人员根据学校的具体情况指定,专家信任值和各层指标权重则用层次分析法确定,并根据该方法设计了一个网上教学质量评价系统.实践表明,这个系统具有伸缩性强,适用范围广的特点,体现了定性分析与定量计算相结合的原则.

摘要：根据高校机械类专业教学的实践,分析了国内高校机械类专业相关教学模式的研究现状,针对机械工程类专业的人才培养,将工程设计的各教学环节联系起来,形成一个"五位一体"的能力培养模式,提高学生的设计和就业竞争能力,以适应行业转型的社会变革。

摘要：网络学习中,异常学习行为不易及时被察觉和纠正,可能会导致严重的学习问题.网络异常学习行为具有多样性和不确定性,难以通过规则直接界定.借鉴生物免疫系统识别病原体的原理设计的反向选择算法,能自适应识别未知异常,并具有实时性、动态性、多样性、鲁棒性等特征.借助主成分分析法从网络学习行为日志数据中抽取行为特征,构成多维空间的学习行为向量,通过优化训练集改进了反向选择算法并设计了基于该算法的网络异常学习行为识别方法.在真实数据集上的实验结果表明:该方法的识别率优于朴素高斯贝叶斯、决策树、支持向量机等常用算法,能够及时对异常学习行为进行早期预警,为干预和改进学习效果提供客观依据.该方法不需要人工干预,能识别未知的异常行为,具有多样性和较高的自适应性.

摘要：论述了编译系统中数据流分析的理论基础,在此基础上系统阐述了基于格理论的通用分析框架,为常见数据流问题提供了统一的解决方案。针对"到达定值"数据流问题,给出其基于格的分析框架,并以探测变量未定值先使用为例,给出了解决该数据流问题的算法。这种方法在试图解决不同的数据流问题时,利用一个分析框架只需给出相应的数据流问题定义所具有的特性即可,也有助于在软件设计中确定求解算法的可复用组件。