“电工学实验”混合教学模式的探索与实践

在大类培养改革背景下,基于“电工学实验”开放式实践教学体系现状进行了“电工学实验”混合教学模式的研究,建立了“微课”资源并通过新型教学平台进行推送,确立了完备的混合教学模式应用机制并在部分专业进行了试点,通过分析试点调查数据得出混合教学模式具有在实验教学中提高学生学习效率、激发学生学习动力、促进学生个性发展、培养学生实践应用能力的优势,是落实创新应用型人才培养目标的重要举措。     

一种基于FCOS神经网络的小建筑物目标检测方法北大核心

提出了一种基于FCOS神经网络的小建筑物目标检测算法,针对FCOS模型在特征提取阶段提取到的小建筑物目标特征较少问题,引入多尺度检测和可变形卷积方式,加强网络对小建筑物目标的特征提取能力,并通过改进后的SGE注意力机制降低特征图中的干扰噪声权重。改进后的网络可以提取到更多的小建筑物目标特征,对环境干扰噪声的鲁棒性更强。在自己搭建的数据集上进行了实验测试,结果表明,在相同环境下网络改进后建筑物的整体检测准确率提升了1.7%,其中对小建筑物目标提升了3.6%,减少了小建筑物目标漏检、误检的问题。     

安徽：出台“两强一增”行动方案

<正>近期，安徽省出台《科技强农机械强农促进农民增收行动方案（2022-2025年）》（以下简称“方案”），对一产“两强一增”行动计划中的各项内容细化具体目标要求。这将是今年和今后一段时期安徽省“三农”工作的牵引和抓手。方案提出，到2025年，力争农业劳动生产率达4.8万元/人、农业亩均产出率达10760元/亩，均较2020年翻一番；农业科技进步贡献率达67.5%，提高2.5个百分点；主要农作物耕种收综合机械化率达85%，提高4个百分点；农民收入超过全国平均水平。     

基于多尺度特征校准的图像协调化方法

图像组合是图像处理中一个重要操作，然而组合图像中前景区域与背景区域的外观不协调使得组合图像看起来不真实。图像协调化是图像组合中极其重要的一个环节，其目的是调整组合图像前景区域的外观使其与背景区域一致，从而让组合图像在视觉上看起来真实。然而，现有方法只考虑了组合图像前景与背景之间的外观差异，忽略了图像局部的亮度变化差异，这使得图像整体的光照不协调。为此，该文提出一个新的多尺度特征校准模块(MFCM)学习不同尺度的感受野之间细微的特征差异。基于所提模块，该文进一步设计了一个新的编码器学习组合图像中前景与背景的外观差异和局部亮度变化，然后利用解码器重构出图像，并通过一个对前景区域归一化的回归损失指导网络学习调整前景区域的外观。在广泛使用的iHarmony4数据集上进行实验验证，结果表明该方法的效果超过了目前最优的方法，验证了该方法的有效性。     

基于Massive MIMO及频谱叠加的5G SA网络上行优化方法

大规模多输入多输出(Multiple-Input Multiple-Output, MIMO)可以有效提升5G SA网络的上行链路数据传输速率以及可靠性。针对5G SA网络上行链路速率和覆盖不均衡的情况,提出了基于大规模MIMO的分组算法,将发送信号矢量进行分组,组内采用最大似然检测,组外采用基于正交三角分解(QR分解)的干扰消除检测,并且结合5G频谱的叠加策略,在降低算法复杂度的同时,有效提升网络覆盖和速率。通过5G SA现网实测,通过MIMO降低分组数量能够提升分组检测性能,结合上行低频段频谱叠加策略能够有效提升5G SA网络上行覆盖30%,提升5G SA网络上行平均速率40%~80%,特别是弱覆盖边缘的网络速率,最高可达600%。