摘要：北京师范大学珠海分校座落在珠海市唐家湾风景秀丽的凤凰岭和青龙山之间,学校占地5000余亩,东有翠湖国际高尔夫球场,西有百年会同古村落,三面环绕的山群成为珠海分校主要的背景屏障,校园从东南而至西北长约数百米的轴线景观,依山就势,山水交融,文化公园和体育公园依据自然山形开挖成一盆地,长百余米不等。贯通校园东西的斜向绿带和中心绿岛,怡人的自然景观、天然的地形地貌,创建绿色生态校园的“山谷大学”在珠海分校的校园规划中孕育而生。本文从珠海分校校园规划的设计目标、校园规划设计与建设的原则,校园规划的设计思想、校园总体建筑风格、校园规划的设计理念探析珠海分校校园规划设计与建设。

摘要：社会经济变革与发展影响到高校教育体系与高校人才培养方向,环境设计专业在设计学科中命名较晚,大部分高校环境设计专业是从室内设计转变或建筑学科脱离出来的,都存在教学上沿用传统教学模式、培养定位模糊的问题,人才培养与社会需求已产生了诸多矛盾。"课题制"教学紧贴社会发展动态,遵循设计教育规律,增强了高校专业教学的社会实践性,为应用型环境设计人才培养提供了改革新途径。

摘要：大学生思想道德素质是国家和社会关注青年人才素质的一个非常重要的视角。当前我国发展进入新的历史方位,而有着改革开放、互联网、独生子女这些标签的这一代人所生活的社会状况的特殊性造就了他们与以前大学生思想道德素质的很大不同。通过服务学习提升新时代大学生思想道德素质的实践与探索应运而生。密切关注服务学习提升大学生思想道德素质的规律,更要深入研究机制,用科学的理论指导实践,用多维度的创新推动实践。

摘要：习近平总书记在党的十九大中报告中指出,青年兴则国家兴,青年强则国家强。党的十九大以来,大学生党员发展取得了丰硕的成果。但是,在新时代条件下,在面临新的机遇的同时,也面临新的挑战。以大学生党员发展为视角,提高大学生党员培养质量必须把理想信念教育摆在突出地位,必须注重工作模式的创新发展,必须坚持以实际成效作为检验标准。

摘要：前蜀宫廷队舞《折红莲》在继承前代采莲舞的同时亦有新变,道具装饰华丽精巧、舞台构思新颖独妙、场面气势盛大恢弘、技术设备先进高超、致词长歌等程式设计,为宋代队舞《采莲舞》的定型作出了有益的尝试。前蜀后主王衍喜舟戏、崇道教,尤好宏大奢华的聚会及演出,故创制了带有道教情韵的大型队舞《折红莲》,此舞或代表了前蜀乐舞的最高成就。《折红莲》在后蜀宫廷曾多次演出,经雅化后,与《回鹘》队舞等一起,随入宋的官员及乐工传至北宋宫廷,推动了宋代宫廷乐舞的发展。

摘要：人机交互嵌入式图形用户界面容易受到噪声影响,且受传输带宽的限制,处理图像较为复杂,导致视觉增强效果不佳。为此,提出人机交互嵌入式图形用户界面视觉增强方法。利用傅里叶变换方法处理人机交互嵌入式图形用户界面,获得边缘像素集,融合区域特征,分层提取用户界面。采用均值滤波处理方法分析透射率,去模糊处理用户模糊界面。基于此,利用Retinex和小波变换图像增强方法获取去模糊后的视觉图像饱和度,计算亮度分量,增强处理去模糊处理后的视觉图像。由实验结果可知,该方法能够获取清晰用户界面,且噪声振幅在-1.5~0.8 dB范围内波动,说明使用该技术抑噪效果最好。

摘要：目前广泛使用的水样采集设备和流程存在操作员感染病毒的风险,在离岸较远的点位取样效率较低。针对这些问题,设计了一种新型可隔离污染的水样采集无人机系统,提出了无菌采集方案和分电系统设计方案。设计的采样系统在试验中通过对比测试确定了最佳方案,并完成了官厅水库采样试验和采样稳定性试验。该系统工作稳定可靠,能够有效隔离污染、提升效率,适用于水环境研究、环境执法取证、水数据收集、应急污染追踪等多种用途。

摘要：ChatGPT能深度赋能国际中文教育中的教学设计环节。教师对ChatGPT输入教学设计指令,ChatGPT便迅速生成包含教学对象、教学内容、教学目标、教学资源信息,以及热身活动、讲练步骤、总结、评估方法等环节的教案。但ChatGPT的非具身性,使其缺少认知动机,没有精神世界和主观性,这导致ChatGPT生成的教学设计存在教学方法缺乏针对性和有效性、教学内容与教学对象能力不匹配、教学活动难以激发与维持学习者的学习动机、教学评估可实施性不强等问题。教师可利用认知同化、组块记忆等手段优化教学方法,采取多种感官刺激、使用积极语言、设计多样化的教学活动等激发学生求知欲,使用识别提取、书写竞赛、海报设计等方式改进评估方案。通过人机协同最终形成更为完善的教学设计,以提升教学效果。

摘要：随着产业的发展和教育的改革,产教融合已经成为当前教育领域的热点话题之一,全国许多大专院校都迈出了“开放式”的脚步。对学校而言,要实现开放式实践教学,需要有开放的视野、创新的理念、开放式的办学体制和教育机制;对学生而言,他们想成为创新型人才,开放式的教学课堂是最直接的影响因素。从开放式实践教学课堂中的教学关系出发,探讨开放式实践教学的应用对培养创新型人才的实际意义,用超越式的眼光为实践教学添加创新元素,以求积极推进产教融合向纵深发展。

摘要：大部分偏标记学习方法假设所有训练样本都具有候选标记集,然而在许多现实场景下存在大量无标记样本.如何同时利用偏标记和无标记样本所隐含的信息构建学习模型,是偏标记半监督学习研究的关键问题.针对只含有少量标记样本、偏标记样本和大量无标记样本的图像分类问题,运用一致性正则化方法和伪标记方法建立深度学习模型.对于偏标记和无标记样本,基于其弱增强的输出结果生成伪标记,且偏标记样本的伪标记限制于其候选标记集中.研究设计了新的损失函数,包含3个损失项,可以同时利用数据中的监督信息、弱监督信息和无监督信息.为了提高参与训练过程样本的可靠性,只选择高置信度伪标记的样本来计算两种增强后的输出交叉熵损失.实验结果说明,该方法(CR-SSPL)比现有半监督学习SOTA方法FlexMatch和偏标记学习代表方法具有更高的精度和稳定性,收敛速度也有明显提升.