基于IHDR的自主学习巡检技术研究

针对无人机路径规划存在只适用于静态场景的问题,提出一种自主飞行巡检方法。利用增量分层判别回归(IHDR)树存储无人机飞行经验,通过当前位置矢量搜索IHDR树,得到飞行控制量。根据当前位置与期望位置的偏差调整输出控制量,实现人造目标的巡检。实验结果表明,与IHDR方法相比,该方法学习时间缩短12.2%,且具有较高的准确率,适用于无人机巡检。     

基于深度学习的四旋翼无人机单目视觉避障方法

针对无人机避障问题，提出一种基于深度学习的四旋翼无人机单目视觉避障方法。首先通过目标检测框选出目标在图像中的位置，并通过计算目标选框上下边距的长度，以此来估量出障碍物到无人机之间的距离；然后通过协同计算机判断是否执行避障动作；最后使用基于Pixhawk搭建的飞行实验平台进行实验。实验结果表明，该方法可用于无人机低速飞行条件下避障。该方法所用到的传感器只有一块单目摄像头，而且相对于传统的主动式传感器避障方法，所占用无人机的体积大幅减小。该方法鲁棒性较好，能够准确识别不同姿态的人，实现对人避障。     

工科留学生计算机基础混合学习模式的实践探索

针对工科留学生来华学习在专业课程体系、国际化教育资源、师生教学互动等方面存在的问题,分析计算机基础课程教学在工程技术人才培养过程中的重要作用,提出基于MOOC的计算机基础混合学习模式,从功能定位和演变特征两个方面阐述该模式的建构路径,结合在清华大学开展的工科留学生计算机基础混合学习项目,说明线上学习和线下学习有效结合的效果。     

面向不平衡数据流的自适应加权在线超限学习机算法

一般的在线学习算法对不平衡数据流的分类识别会遇到较大困难,特别是当数据流发生概念漂移时,对其进行分类会变得更困难.文中提出面向不平衡数据流的自适应加权在线超限学习机算法,自动调整实时到达的训练样本的惩罚参数,达到在线学习不平衡数据流的目的.文中算法可以适用于不同偏斜程度的静态数据流的在线学习和发生概念漂移时数据流的在线学习.理论分析和在多个真实数据流上的实验表明文中算法的正确性和有效性.     

基于PU学习的链接预测方法

基于分类的链接预测方法中,由于链接未知节点对的大规模性与不确定性,选择可靠负例成为构造链接预测分类器的难点问题.为此,文中提出基于正例和无标识样本(PU)学习的链接预测方法.首先,提取节点对的拓扑信息以构造样本集.再利用社区结构确定候选负例的分布,基于分布进行多次欠采样,获得多个候选负例子集,集成多个负例集与正例集中构建的分类器选择可靠负例.最后基于正例与可靠负例构造链接预测分类器.在4个网络数据集上的实验表明文中方法预测结果较优.     

以信息技术推进高校学生个性化学习

现今社会人们对未来教育的关注持续增多,学生教育正是未来教育的主体。如何通过信息技术,推进高校学生个性化学习,成为各界人士关注的课题。时代的进步与发展需要创新思维,信息技术改革已经开始影响社会各界,它对教育行业的影响更应受到重视。笔者将讨论使用哪些信息技术以及如何使用这些信息技术,推进高校学生个性化学习。     

大数据背景下教师推进学生主体个性化学习研究

大数据时代,随着社会的快速发展,教育领域强调个性化教育,教师应积极面向全体学生,发现学生的独特性,承认个性差异,鼓励个性发展,因材施教,最大程度展现所有学生的个性和潜力。基于此,通过分析高职院校学生主体的个性化差异,探索研究大数据背景下教师推进学生主体个性化学习的策略,为后续教育改革和促进学生个性化学习提供参考。