摘要：文章首先分析了基于翻转课堂的“软件过程与项目管理”课程混合式教学改革的可行性,然后阐述了基于翻转课堂的“软件过程与项目管理”课程混合式教学改革的框架设计,最后论述了基于翻转课堂的“软件过程与项目管理”课程混合式教学的实施过程。

摘要：2014年11月15—16日,由美国计算机协会(ACM)主办、北京师范大学承办的第39届ACM国际大学生程序设计竞赛北京站赛事在北京师范大学邱季端体育馆举行.比赛吸引了来自全国110所高校的180支队伍参赛.参加比赛的每支队伍由3名大学生组成,使用1台计算机在5小时内现场完成11道试题.试题全部为英文题面,考查内容为利用计算机求解自然科学中的问题,旨在展示大学生创新能力。

摘要：针对现有图像拼接方法存在拼接处伪影以及非重叠区域内容失真,导致较低的准确性和鲁棒性的问题,提出一种基于U-Net++消除伪影的青花瓷碎片图像拼接方法.首先估计待拼接图像单应性矩阵;然后将单应性矩阵应用于结构拼接阶段,得到图像粗拼接结果;最后以图像粗拼接结果作为先验信息,在内容校正阶段改进现有的U-Net,利用U-Net++细化粗拼接结果,得到最终图像精确拼接.以青花瓷碎片图像数据集与相关经典方法进行实验的结果表明,在3个评价指标中,所提方法的峰值信噪比提高约13%,均方根误差降低约33%,均方误差降低57%左右;该方法具有较小的误差比,不仅能够提高图像拼接质量,而且表现出较好的鲁棒性.

摘要：基于深度学习的图像超分辨率重建通过网络加深提升图像重建性能,但复杂网络会导致参数量急剧增加,限制其在资源受限设备上的应用.针对此问题,文中提出基于特征聚合和传播网络的图像超分辨率重建方法,采用逐步提取融合特征的方式获取图像丰富的内部信息.首先,提出上下文交互注意力模块,使网络学习到特征图丰富的上下文信息,提高特征的利用率.然后,设计多维注意力增强模块,提高网络对关键特征的判别能力,分别在通道和空间两个维度提取高频信息.最后,提出特征聚合传播模块,有效聚合深层细节信息,去除冗余信息,并促进有效信息在网络中传播.在Set5、Set14、BSD100、Urban100等基准数据集上的测试实验表明,文中方法性能较优,重建后的图像细节纹理较清晰.

摘要：针对自然场景下的枣品种识别问题,以枣果为研究对象的机器视觉技术已成为枣品种精准识别的主流方法之一。针对枣品种存在类间差异小、类内差异大的问题,提出了一种基于多器官特征融合的枣品种识别方法。首先利用YOLO v3检测算法将采集的自然场景图像中的枣果和叶片器官分割提取,提出了基于笛卡尔乘积构建两器官组合对的枣品种多样本数据集,然后基于EfficientNetV2网络模型,设计了能够充分学习两器官特征相关性的融合策略来提升模型性能,引入了逐步迁移训练方式以提升枣品种识别效率。最后,在构建的包含20个枣品种数据集上进行了大量实验,得到97.04%的识别准确率,明显优于现有研究结果,并且在训练时间和收敛速度上,本方法也有一定提升。结果表明该方法能够有效融合枣品种枣果和叶片器官的特征信息,可为其他品种识别研究提供参考。

摘要：本文设计了一款机械性能优异和具有独特防伪功能的液晶柔性显示薄膜。首先,基于光控取向技术设计了一款具备双通道显示功能的液晶显示器件,通过光场调控实现两个通道的独立显示。其次,以液晶盒厚度作为对照组确定了最佳厚度,使两个独立图案形成主副显示效果,从而隐藏防伪信息。最后,通过在液晶-聚合物复合材料中掺杂银纳米线(AgNWs)改善了液晶显示薄膜的机械拉伸性能。实验结果表明,在液晶柔性显示薄膜厚度为60μm时,其呈现令人满意的图案显示效果。同时,与未掺杂AgNWs的液晶显示薄膜相比,掺杂了AgNWs的液晶柔性薄膜的模量参数提高了30%以上,具备更大的应力承受能力和应变范围。本研究对于制备信息丰富且稳定性强的液晶防伪商标具有积极意义。

摘要：结构脑网络(Structural brain network,SC)和功能脑网络(Functional brain network,FC)能从不同角度反映癫痫对大脑结构信息的改变。目前,融合两类脑网络信息进行癫痫的辅助诊断已成为领域内的重要研究之一。然而,常见的融合模型仅在单一粒度上融合两类脑网络信息,忽略了脑网络的多粒度属性。本文提出一种基于多模态多粒度融合网络(Multi-modal multi-grained fusion network,MMFN)的癫痫识别方法,从全局和局部两个粒度对多模态脑网络特征进行融合,充分利用两类脑网络信息。局部粒度上,设计了连接边特征融合和节点特征融合,用以重构两类脑网络的连接边层和节点层的特征图,使两个模态交互式地学习特征;全局粒度上,设计了多模态分解双线性池化模块,学习两类脑网络的联合表示。实验结果表明,相比主流方法,所提方法可以显著提高对癫痫识别的准确率,辅助医生进行癫痫诊断。

摘要：在空地协同场景下车辆与无人机频繁通信存在异构认证效率低、隐私容易泄露、计算开销较大等问题，为此提出高效的异构认证方案.设计基于Schnorr签名和物理不可克隆函数的高效异构认证协议以抵抗克隆攻击、物理攻击和重放攻击等安全威胁；设计基于模糊提取器和身份令牌的车辆假名生成方法，在保护用户隐私的同时准确追溯恶意车辆的身份信息，实现有条件的隐私保护；设计基于密钥共享的切换认证协议，减少认证过程中的计算量，降低认证过程中无人机的能量消耗.实验结果表明，所提方案有效提高了车辆与无人机认证效率，与现有方案相比，平均降低了54.8%的计算开销.

摘要：实现自主学习、高质量学习、教育公平是中国教育教学数字化转型的重要目标。然而受限于教学方法、智能教学环境限制,距离教学智能化依然有较大差距。为解决上述问题,针对化工背景自动化专业实践类课程的特点,提出了基于探究式学习与知识剧情的教学方法,设计开发了智能化教学系统。引导学生主动思考、解决问题,充分调动学生的学习积极性、主动性,并对学习过程全流程自动分析、精准辅导以及评分。基于“化工过程与控制仿真实习”课程进行了实践,为实现自主学习、主动学习,提升教学学习质量,实现教育公平提供了很好的解决思路。

摘要：蒸汽再压缩热泵(VRHP)可以提升隔离壁蒸馏塔(DWDC)的稳态性能,但也加剧了被控变量间的相互耦合,给蒸汽再压缩隔离壁蒸馏塔(VRHP-DWDC)的平稳操作带来困难。针对分离中间组分(甲苯)绝对占优的苯/甲苯/二甲苯三元物系的VRHP-DWDC,通过非方相对增益矩阵对操纵与被控变量进行配对,并依据闭环响应分析给出了一种新颖的单温度分散控制系统。由于采用塔顶/侧线热泵压缩机分别控制侧线段/公共提馏段的灵敏板温度,不但加快了侧线产品的响应速度,而且降低了塔底产品的峰值偏差。鉴于高度内部耦合以及失真的温度与组分对应关系导致二者存在较大的稳态偏差,采用双温差结构进一步强化系统设计,由此给出了一种非对称温度控制系统,降低了系统内在非线性因素的影响,因而能够减小侧线和塔底产品的稳态偏差。闭环仿真结果显示了该非对称温度控制系统的优越性。研究表明,VRHP的引入虽然加重了VRHP-DWDC的内部耦合,但也提供了压缩机功率这一潜在操作变量,其较好的控制通道特性与双温差结构的有效应用能在一定程度上改善VRHP-DWDC的闭环操作。