基于移动学习的生产实习新型教学模式研究

移动学习的新时代正式到来,各高校移动数字教育体系建设不断转型升级,移动学习技术为高校教育教学模式实现转型提供有利条件,移动学习已发展成为高校教育发展的新阶段。文章提出一种基于移动学习的实践——接受式生产实习教学模式,模式充分符合高校教学发展主要特征,更适合生产实习。     

典型化工生产单元操作一体化实训室数字化课程学习系统建设

基于对典型化工生产单元操作一体化实训室数字化课程学习系统建设实践，将复杂且具有高度危险性的化工生产单元操作过程教学、培训等，构建成一个高度信息化的综合平台，利用视频、动画、微课、仿真等软硬件组成数字化的学习系统，即解决了学校资源、资金、场地、安全等的不足，方便学生随时随地学习，又解决了教师枯燥难教的困境，同时也解决了校内学资源碎片化、校际缺少共享等问题，为教学、培训、社会服务等提供便捷途径。     

天然气长输管道的安全隐患及对策

近年来,我国天然气行业的发展速度越来越快,而且它的应用范围也在不断地拓宽,从天然气占据我国能源需求总量的比重来看,也呈现出逐年增长的趋势。因此,我国各城市天然气管网的建设也在进一步逐步扩大。与其他类型的基础设施管道相比,长输天然气管道具有压力高、输量大的特点。而且天然气是一种易燃气体,在运输的过程当中,有可能引发安全事故,从而威胁到公民的生命财产安全。为保障天然气长输管道使用的安全性,本文主要针对其在使用期间的安全隐患进行分析,并提出科学合理的解决对策。     

数字化时代高校档案管理信息化建设分析

本文立足于高校档案管理工作实际经验与现实要求,围绕健全档案信息化管理标准、引入区块链技术支持手段、完善档案综合性服务平台三个层面,探讨数字化时代背景下推进高校档案管理信息化建设的具体措施,以期为档案信息化管理工作提供参考价值。     

基于度量学习的意图识别和槽填充方法

人机对话中小样本学习场景下的意图识别和槽填充,是自然语言处理的一个重要课题.本文采用基于度量学习的方法,通过计算query set中的样本与support set中样本的距离,寻找距离最近的类别样本作为分类标签,同时将两个任务联合进行训练,用以提升模型的效果.从实验结果中可以得出,本文提出的Fine-tune方法,对意图识别和槽填充任务都有一定的帮助和提升.胶囊网络在意图识别中也起到了一定的效果,可以帮助去除一部分无关信息,但对槽填充任务的帮助不明显;而任务自适应的投影网络,可以更好地将不同类的向量分开,提升了两个任务的性能.     

深度元学习在无人驾驶中的应用前景

在无人驾驶发展的初期,科学家们依靠数学方法与计算机视觉领域的相关技术创造出无人驾驶算法,其性能和安全性都不是很理想。近年来,随着深度学习的不断发展,无人驾驶领域出现了越来越多与深度学习相关的优秀算法。与传统算法相比,与深度学习相结合的无人驾驶算法有着更为优秀的性能,无人驾驶技术也随着深度学习的发展不断向商用化推进,其中具有代表性的产品即为近年来美国特斯拉公司生产的车辆,其拥有较为完善的辅助驾驶系统,可以将其看作一款非常典型的无人驾驶产品。本文将从目标检测以及目标跟踪两个领域分析深度元学习在无人驾驶领域中的应用前景。     

基于1D CNN与XGBoost的恶意代码纹理检测

恶意代码数量已经呈现爆炸式增长,对于恶意代码的检测防护显得尤为重要.近几年,基于深度学习的恶意代码检测方法开始出现,基于此,提出一种新的检测方法,将恶意代码二进制文件转化为十进制数组,并利用一维卷积神经网络(1 Dimention Convolutional Neural Networks,1D CNN)对数组进行分类和识别.针对代码家族之间数量不平衡的现象,该算法选择在分类预测上表现良好的XGBoost,并对Vision Research Lab中的25个不同恶意软件家族的9458个恶意软件样本进行了实验.实验结果表明,所提的方法分类预测精度达到了97％.     

基于Matlab的量子激光雷达稳频通信模拟系统设计

传统通信模拟系统设计较为复杂,导致模拟过程消耗能量较大,不能准确模拟稳频通信质量。因此,提出基于Matlab的量子激光雷达稳频通信模拟系统。由于振荡器是雷达形成初始信号源的基础,通过分析振荡电路与相位噪声,获得相位噪声函数与通信频率存在的关系;为确保通信过程的稳定,将准确性与稳定性作为信号质量的评价指标,并采用锁频环稳频技术计算频率偏移程度,根据PID控制算法控制频率,量子激光雷达稳频通信;利用Matlab确定激光器、探测器等硬件组成结构,通过时序与数字阵列的设置完成模拟系统设计。仿真结果表明所提系统结构简便、性能稳定,能够真实模拟出稳频通信的信号质量。