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691.
692.
案例导学与任务督学相结合的"程序设计"课程教学模式探讨 总被引:5,自引:0,他引:5
刘琦 《电气电子教学学报》2006,28(4):108-111
计算机程序设计是一门较为难教难学的课程。本文针对该课程特点及教学中存在的问题,从教案设计和学习组织人手,以同步提高学生的语法知识与算法能力为着眼点,提出了一种“案例导学,语、算同步;任务督学,分层促进”的教学模式。实践证明,该模式有利于调动学生的学习积极性,消除传统教学中语法和算法分离传授带来的不利因素,能帮助学生在有限的学时内较快掌握该门课程,迅速培养和提高学生实际的程序设计能力。 相似文献
693.
针对K公司汽车总装生产线中多AGV(Automated Guided Vehicle)电量分配不均、路径冲突、AGV利用率低等物流调度问题,为了提高K公司生产线中多AGV物流调度的效率,设计了一种多AGV物流调度仿真系统;利用WebGL(Web Graphics Library) 技术建立了整个生产线场景的三维模型;系统能够自动给AGV分配任务,在AGV执行任务时,将AGV的电池电量和AGV路径规划问题考虑到物流调度系统中;该系统实现了对物流调度系统中AGV运输任务的合理分配,提高了物流调度的效率;经实际应用满足了K公司汽车总装生产线多AGV物流调度工程上的应用。 相似文献
694.
Connection of nonlinear model predictive controllers for smooth task switching in autonomous driving
Motion planning, decision making, and control are vital functions in autonomous driving for accomplishing the desired driving task while considering passenger comfort, road infrastructure, and surrounding traffic participants. Model predictive control (MPC) is a promising method for simultaneously realizing these functions. However, formulating a single MPC that can run through all driving scenarios is difficult, and previous research has often been conducted to design an MPC for a specific driving task. To extend the availability of MPC for all driving tasks, smooth switching between different MPCs designed for each driving task must be addressed. One of the difficulties in switching between MPCs is guiding the state to a feasible set of optimization problems after switching. In this paper, we present a new framework to realize the smooth connection of MPCs, that is, to reduce the optimization infeasibility at the time of MPC switching. In our proposed method, two general nonlinear MPCs with different state spaces, cost functions, constraints, and formulations can be systematically switched via automatically generated intermediate-MPCs without requiring any particular alterations. This can help reduce the system complexity of the hybrid MPC system. 相似文献
695.
This study presents a new method for recognizing complex human activities within the logistics domain, such as packaging operations, using acceleration data from a body-worn sensor. The recognition of packaging tasks using standard supervised machine learning is complex because the observed data vary considerably depending on the number of items to be packed, the size of the items, and other parameters. In this study, we focused on the characteristics and necessary key actions (motions) that occur during a specific operation. For instance, when the packaging tape is stretched while assembling the shipping boxes. To focus on these characteristic actions when recognizing data, we propose the use of an attention-based neural network. With our method, the attention-based neural network’s training is guided such that its focus is on the motifs. In addition, this method was designed to accurately recognize short operations by leveraging data augmentation techniques. We tested our method on two logistics datasets and achieved a 3.9% improvement over the previous MGA-Net approach. 相似文献