疫情下电磁场理论课程的网络教学

本文主要总结了新冠疫情期间作者的电磁场理论课程在线教学经验。对比分析了录播和直播的优缺点后,选择录播教学方式。基于超星网络教学平台,展示了录播网络教学的具体措施,包括网上答疑和学习效果检查以及在线批改作业等。给出了网络教学可以为线下教学继续使用的方法和手段,为疫情结束后的正常教学提供了新的网络教学补充措施。     

个性化学习路径推荐综述

近年来，伴随着现代信息技术的迅猛发展，以人工智能为代表的新兴技术在教育领域得到了广泛应用，引发了学习理念和方式的深刻变革.在这种大背景下，在线学习超越了时空的限制，为学习者“随时随地”学习提供了更多的可能性，从而得到了蓬勃发展.然而，在线学习中师生时间、空间分离的特征，导致教师无法及时掌握学生的学习状态，一定程度上制约了在线学习中教学质量的提升.面对多元化的学习需求及海量学习资源，如何迅速完成学习目标、降低学习成本、合理分配学习资源等问题成为限制个人和时代发展的重大问题.然而，传统的“一刀切”的教育模式已经不能满足人们获取知识的需求了，需要一个更高效、更科学的个性化教育模式，以帮助学习者以最小的学习成本最大限度地完成学习目标.基于以上背景，如何自动高效识别学习者特征，高效地组织和分配学习资源，为每一位学习者规划个性化路径，成为面向个体的精准化教育资源匹配机制研究中亟待解决的问题.系统地综述并分析了当前个性化学习路径推荐的研究现状，并从多学科领域的角度分析了对于同一问题的不同研究思路，同时也归纳总结了当前研究中最为主流的核心推荐算法.最后，强调当前研究存在的主要不足之处.     

液压与气动技术及应用的在线课程教学实践

阐述在线开放课程的特点，液压与气动技术及应用课程的教学实践，在课程结构、教学内容、教学模式进行系统化设计，采用灵活的模块化课程内容设置，满足学生的选课需求。     

公共建筑水系统监测体系的构建

我国公共建筑用水现状动态变化范围大,供水设备综合能效低,并存在漏损难发现、设备选型性能过剩等问题。构建公共建筑用水精细化计量监测体系,可通过收集详尽的供用水数据,形成针对不同工况的供水策略,实现节能降耗,以及对建筑供水系统设计及设备选型优化的数据支撑。阐述公共建筑水系统监测体系,包括监测指标、监测实现方法、监测位置、监测条件的设置等,探讨监测数据的应用价值,指出公共建筑水系统监测体系是实现建筑全面精细化节水的重要技术路径。     

光伏电站电缆温度在线诊断系统的研究

随着新能源光伏电站的兴起,降低光伏电站电缆故障率对于提高光伏发电量具有现实意义.电缆老化和故障都伴随着温升,所以监测电缆的温度,是获取电缆线路运行状态的有效方法.总结对比了目前常用的电缆温度监测方法,然后使用 ANSYS软件对光伏电站电缆进行建模仿真计算,得到不同工况下电缆的温度场数据,为电缆故障诊断提供基础.设计了一种基于ZigBee无线技术的温度在线监测系统,该系统具有可移植性强、成本低、易于扩展的特点。     

低渗油田高压注水井在线酸化技术研究与试验

为实现对注水井的酸化解堵及增注降压的效果，保障低渗油田开发的高效性与安全性，对低渗油田高压注水井在线酸化技术进行研究和试验分析。制备复合酸液体系，确定在线酸化施工中的注酸速度与强度等参数，并设计在线监测装置实时监控在线酸化施工，检验结果表明，该复合酸液具有较高的螯合性与沉淀抑制性，具有较高的岩粉溶蚀率；应用该复合酸液实施在线酸化施工，施工后试验注水井的地层吸液性及注水量显著上升，井口油压及施工压力显著下降，增注降压效果明显，可解除注水井储层的堵塞物，为提升低渗油田开发的安全性与高效性提供保障。实验结果表明，所提技术使井口的油压由9.11MPa降到1.71MPa、泵注压力由9.77MPa降到7.51MPa，说明能有效缓解井口油压以及泵注压力，加大整体的施工排量，实现增注降压的目标。     

人工智能赋能在线实验教学行为分析

教学行为分析作是教学质量分析的重要组成部分，也是教学引导与反馈机制的重要依据。文章阐述了人工智能（AI）的含义及发展历程，重点分析总结了教学行为分析方法及AI在教学行为分析上的应用。文章以东南大学电工电子在线实验为研究平台，探索分析了AI技术在实验教学行为分析上的可行性，梳理了基于专家系统的在线实验分析系统的设计思路，充分探讨了“智能”教育在实验教学中的深刻内涵。     

纸质简谱图像的分割、倾斜校正及音符歌词提取

乐谱图像的自动分割、倾斜校正是乐谱识别过程中的关键技术,各种计算机光学乐谱识别技术在乐谱图像的数字化中有着广泛的应用,但对于乐谱中简谱的识别一直鲜有研究.本文针对人工拍摄条件下光照不理想的简谱图像,提出一种基于PCNN(脉冲耦合神经网络)和DNN(深度神经网络)相结合的分块简谱图像自动分割算法,该方法根据简谱图像灰度分布特征对图像进行自适应分块处理,依据每个分块的灰度特征与PCNN最佳迭代次数之间的关系构造合适的DNN神经网络,从而实现了最优分割图的自适应选取;进一步利用最优分割图像中音符小节线的水平投影,提出一种双尺度下降法实现了简谱图像的倾斜校正;提出去边垂直投影法和连通域距离判断法实现了简谱图像中音符及歌词的提取.实验仿真结果表明:本文算法对复杂光照条件下的简谱图像处理都具有较好的鲁棒性,同时表现出更高的效率.