摘要：“跨学科实践”是义务教育物理课程内容的一级主题之一,具有明确的内容要求、学业要求和教学提示.项目式学习是实施跨学科实践的有效教学方式之一.本文以生活中的桥梁为研究对象,基于项目式学习,从项目设计、项目细化、项目实施和评价反思等方面,融合科学、人文和艺术对跨学科实践教学进行探索,为跨学科实践教学提供了有参考价值的教学案例.

摘要：为解决行人重识别研究领域中行人标注图像获取困难的问题,提出一种多因素引导的行人数据增广方法。首先,在生成器网络中设计了一种局部多尺度引导机制,通过特征融合抑制生成图像的局部伪影;其次,提出了长距离相关性引导机制,通过外注意力引导生成图像的长距离依赖,提高生成行人图像的整体视感质量;最后,提出一种抗博弈判别网络,通过嵌入到生成对抗网络,从而构建一种三网络稳定博弈架构模型,增加生成对抗网络训练的稳定性。通过VIPeR、Market-1501、DukeMTMC-reID这3种不同规模数据集的仿真实验,结果表明该方法与目前主流方法相比,mAP与Rank-1精度上均有不同程度的提升,在小规模数据集上的提升较为显著。

摘要：针对传统的通用型同轴线产品设计、制造基础理论缺陷和目前微波采油现场利用地下石油管构建超长、功率容量大及能量损耗小的井筒同轴线工程需求，进行通用型同轴线结构优化理论和设计方法研究；突破经典的单因素优化方法约束，基于同轴线上传输功率、能量损耗与衰减系数三者之间固有的物理关系，构造兼顾最大传输功率和最小衰减系数双重因素影响的目标函数数学模型；提出同轴线半径比优化设计方法。结果表明：通用型同轴线的外、内导体半径比最优值为2.11,特性阻抗标称值为45Ω;同轴线传输特性对其导体半径比的变化很敏感，应用经典的单因素优化结果不能满足使用要求，只有兼顾最大传输功率和最小衰减系数双重因素影响才能使通用型同轴线具有通用性功能，本文的理论结果与同轴线单模传输公式相结合，构成了完整的通用型同轴线结构优化设计理论体系。

摘要：针对合同中实体表达形式复杂多变、识别粒度细的特点,及合同文本中实体较长问题,提出一种融合词汇边界信息的合同实体识别方法。利用预训练语言模型动态生成语义向量作为模型输入;运用相对位置编码对Transformer结构进行改进,使其在编码过程中融合词汇信息,进一步丰富语义特征;通过条件随机场(CRF)结构进行解码,得到输入序列的标签预测。实验结果表明,该方法可以有效确定合同文本中的实体边界,具有良好的泛化性能。

摘要：阐述Python教学模式,采用多元化评估方式,实现课程中的教学合作和项目管理能力提升。探讨实践项目中的模块应用,包括数据分析、Web开发,使学生能够运用Python解决真实问题。

摘要：挖掘工业大数据的隐含价值是智能制造的一个重要研究方向,针对工业大数据特点开展异常点检测是实现数据分析的前提。首先,介绍了工业大数据异常点检测解决的主要问题,提出相关定义。其次,基于多目标粒子群算法(MOPSO),提出一种工业大数据异常点检测的改进DBSCAN模型,介绍了模型的算法设计思想、算法步骤,完成了算法伪代码的编写,并提出了算法时间复杂度的计算方法。最后,通过某电芯工厂制造数据,进行了模型仿真与实验,经实验验证,所提模型提高了工业大数据异常点检测的准确率,为数据挖掘在工业异常点检测中的应用提供了参考。

摘要：图神经网络通过对图中节点的递归采样与聚合以学习节点嵌入,而现有方法中节点采样与聚合的模式较固定,对局部模式的多样性捕获存在不足,从而降低模型性能.因此,文中提出节点级自适应图卷积神经网络(Node-Level Adaptive Graph Convolutional Neural Network,NA-GCN).设计基于节点重要性的采样策略,自适应地确定各节点的邻域规模.同时,提出基于自注意力机制的聚合策略,自适应地融合给定邻域内的节点信息.在多个基准图数据集上的实验表明,NA-GCN在节点分类任务上具有较优性能.

摘要：为贯彻国务院印发的《新一代人工智能发展规划》和教育部印发的《高等学校人工智能创新行动计划》精神,针对高职院校“数字图像处理”课程的教学现状,提出基于Python结合OpenCV的数字图像处理教学方案。以边缘检测为例,介绍OpenCV在教学方案中的作用(理论性强、内容抽象、算法较多的数字图像处理知识深入浅出,通俗易懂)。教学实践表明,通过Python结合OpenCV教学方案的应用有效提高高职学生的综合实践和创新能力,保证高职学生在人工智能领域的就业竞争力。

摘要：本文旨在完成对系统整体架构和各功能模块的详细分析,确定考勤系统的设计方案。使用Python编程语言、MYSQL数据库、面向对象编程方法设计智能考勤系统。该系统集实时展示、历史查询、统计分析于一体,让教师能够提高对班级学生考勤管理的效率,方便及时发现问题和制定相应的教学计划,提高教学质量和教学效果。

摘要：针对传统地层油性质测试实验教学存在的不足，结合新工科和双一流建设对提升实验课程广度与深度的需求，开展了双碳背景下化学剂与CO2改变地层油性质综合实验设计。开发了“实验基础”“实验操作”和“实验安全”等数字教学资源，并以此为基础设计了方案制定、线下实操、结果分析等3个层次的实验内容。实践表明，学生能够在有限的学时内熟悉地层油性质测试全流程，开展CO2改变原油性质规律探索，评价化学剂的作用效果。实验加深了学生对专业知识的理解，提升了学生解决复杂工程问题的实践能力，同时可以激发学生对CO2利用和封存的研究兴趣，在高校碳中和人才培养体系构建中发挥积极作用。