摘要：针对目前探地雷达(Ground Penetrating Radar,GPR)产品单一频段工作所导致的耗时费力、效率低等缺点,文中设计实现了一种中心频率分别为400 MHz、1000 MHz且带宽为200~1500 MHz的双频一体化复合阵列天线,并将其应用于超宽带(Ultra-Wide Band,UWB)探地雷达系统中。阵列天线包含3个中心频率为400 MHz和6个中心频率为1000 MHz的蝶形天线,具备双频段同时探测能力,可实现一条测线含两种不同频段的探测结果,克服了传统探地雷达不同频率的重复探测问题,增强了探地雷达系统的实用性。所提出的双频一体化探地雷达天线具有超宽带、高增益、波束窄等特点,其相对带宽为153%,整个带宽内最高实现17.6 dBi峰值增益,半功率波束宽度最窄为7.6°,为高分辨率、高效率探地雷达应用提供了一种新的天线方案。

摘要：中小学信息科技课程与人工智能课程一般认为是包含与被包含的关系,但新一代人工智能的发展倒逼信息科技课程需要做出必要的改变。事实上,目前有关人工智能课程的研究与实践尚不成熟,在课标层面也缺乏体系化的设计,许多基本问题有待进一步研究与讨论,其中有关人工智能算法和编程的学习是比较关键的两个问题,并催生了计算思维内涵的重构问题,而这又涉及信息科技课程的本质。文章从逻辑与实践的角度对这些问题进行了初步讨论,供同行批评。

摘要：当前,中小学人工智能课程主要依托信息科技课、机器人与创客教育社团等方式开展。一直以来上述课程在内容设计上存在交叉重合,导致人工智能教育的泛化。随着新一代人工智能技术和教育平台的丰富,人工智能课程应当与时俱进,把学生利用人工智能技术解决真实问题的完整过程,并由此理解人工智能技术的本质,作为人工智能教育的底色,体现人工智能课程的独特教育价值和魅力,真正促进学生人工智能素养的培养。

摘要：教师数字画像是助力教师高质量发展的重要手段。结合新时期教师角色的多元综合性和专业能力的多维复合性需求,有必要对教师进行基于多场景融通的数字画像。本文面向精准教研、教师培训、课堂教学、智能研修、绩效评价等教师工作属性相关的关键场景应用,从数据获取、数据融合、画像描摹、画像运用、服务优化五方面建构了多场景融合的教师数字画像模式,以解决画像重复建设、共享困难、利用率不高、针对性不强等问题。基于此,依托多场景需求识别、可视化结果呈现、多主体协同、关注数据安全问题等应用方法,可帮助制定循证的专业发展路径、设计系统智能化评估方案、形成多元贯通的教师发展共同体和营造稳定可持续的画像应用环境,从而优化教师数字画像的多场景应用服务体系。

摘要：针对现有方法未考虑数据的高阶邻域信息而不能完全捕捉数据内在结构的问题,提出一种基于图滤波与自表示的无监督特征选择算法.首先,将高阶图滤波器应用于数据获得其平滑表示,并设计一个正则化器联合高阶图信息进行自表示矩阵学习以捕捉数据的内在结构;其次,应用l_(2,1)范数重建误差项和特征选择矩阵,以增强模型的鲁棒性与稀疏性选择判别的特征;最后,用一个迭代算法有效地求解所提出的目标函数,并进行仿真实验以验证该算法的有效性.

摘要：设计了一种新的可分配的加权轮询负载均衡方法,结合云计算技术通过高效的调度,平衡位于不同的地区、不同用户传入的负载请求,通过使用分布式数据源的数据,可以有效利用云资源和提高任务处理时间。实验证明该方法与轮询调度方法、加权最小连方法相比能够更加高效。

摘要：环境声音分类(Environmental Sound Classification,ESC)是非语音音频分类任务最重要的课题之一。近年来,深度神经网络(Deep Neural Network,DNN)方法在ESC方面取得了许多进展。然而,DNN是计算和存储密集型的,无法直接部署到基于微控制器(Microcontroller Unit,MCU)的物联网设备上。针对这一问题,本文提出一种用于资源高度受限设备的DNN压缩方法。由于DNN模型参数规模较大无法直接部署,因此提出使用剪枝方法进行大幅压缩,并针对该操作带来的精度损失问题,设计一种基于模型中间层特征信息的知识蒸馏方法。基于STM32F746ZG设备在公开的数据集(UrbanSound8K、ESC-50)上进行测试,实验结果表明,本文方法能够获得高达97%的压缩率,同时保持良好的推理精度和速度。

摘要：现有的机器学习和深度学习在解决基于心电信号的情绪识别问题时主要使用全监督的学习方法。这种方法的缺点在于需要大量的有标签数据和计算资源。同时,全监督方法学习到的特征表示通常只能针对特定任务,泛化性较差。针对这些问题,提出了一种基于对比学习的心电信号情绪识别方法,该方法分为预训练和微调两步。预训练的目的是从未标记的心电数据中学习特征表示,具体为:设计了两种简单高效的心电信号增强方式,将原始数据通过这两种数据增强转换成两个相关但不同的视图;接着这两种视图在时间对比模块中学习鲁棒的时间特征表示;最后在上下文对比模块中学习具有判别性的特征表示。微调阶段则使用带标记数据来学习情绪识别任务。在三个公开数据集上的实验表明,该方法在心电信号情绪识别准确率上与现有方法相比提高了0.21%~3.81%。此外,模型在半监督设定场景中表现出高有效性。

摘要：课程思政是高校落实立德树人根本任务的关键。通过深入挖掘数据库技术课程中蕴含的思政元素,科学设计数据库技术“课程思政”教学方法,将思政元素适时适度融入数据库技术教学全过程,提升课程育人质量。

摘要：本文围绕小学教育专业学生信息技术应用能力培养展开研究,突出在信息化教学设计与应用中贯彻执行人才培养方案和课程标准的重要性。首先,强调信息技术应用对小学教育的必要性,其在提升教育质量、适应未来教育趋势方面的作用。其次,分析当前培养现状,包括教学内容与实际需求脱节、缺乏行业实践接轨机会、以及教学手段和资源不足等问题。最后,提出整合人才培养方案与课程标准、强化实践与互动、强调跨学科知识整合的策略,为学生提供更全面的信息技术应用能力培养,旨在使学生更好地适应未来小学教育的需求,为小学教育专业学生在信息时代发挥更大作用奠定基础。