中国饮食文化概论融合课程思政元素网络教学模式的实践与思考

中国传统饮食文化博大精深、源远流长,蕴含着丰富的道德理念和哲学思想,是思想政治教育的重要资源。在当前经济全球一体化背景下,中西方文化交流、碰撞日益激烈,尤其是信息化和多元文化作用让思想政治教育更应创新教学模式、内容和方法,及时把握网络教育这一新“阵地”以顺应大学生心理和思想发展。     

高层建筑结构优化设计中结构体系优选的探讨

文章简要介绍高层建筑中的几种结构型式及其相应特点。高层建筑结构选型是一个定性因素与定量因素相结合的问题,提出运用遗传神经网络与模糊综合评判相结合的方法进行结构选型,合理全面地考虑了影响高层建筑的定性与定量因素,使选型更加科学、简明,更具有说服力,更好地为结构设计服务。     

基于改进YOLOX的航拍遥感图像检测模型

针对遥感图像中小目标众多，目标尺度变化剧烈，背景复杂所造成的目标检测精度低的问题，提出了一种基于改进YOLOX的目标检测算法，在YOLOX的基础上，首先在主干网络中加入注意力机制提高网络对遥感图像中小目标的感知能力，丰富语义信息；其次在特征融合部分中加入MSCE R多尺度信息融合模块，通过融合不同尺寸的特征图，减少遥感图像因为尺度变化造成的图像细节信息损失；最后通过引入CIoU损失函数加快网络收敛速度，使其满足实时性的需求。本文将提出的检测算法在RSOD遥感数据集进行实验，平均检测准确率为9512%，相比于未做改进的YOLOX，检测精度提高了869%。实验结果证明，所提方法具有更高的检测精度。     

优化SVM模型在泥石流易发性中的应用

泥石流灾害是我国最常发生且危害最大的地质灾害之一，因此实现有效、准确的泥石流灾害预测对于人类的生活和生产具有重大意义。研究以四川省石棉县为研究区域，选取12个泥石流影响因子。同时针对传统支持向量机模型精度不高的问题，采用遗传算法、粒子群算法、秃鹰搜索算法以及新型的群智能优化算法—麻雀搜索算法等4种算法来优化支持向量机的超参数C和gamma。通过优化后的支持向量机模型建立泥石流易发性评价模型，同时对比随机森林模型与人工神经网络模型，最后采用受试者工作特征曲线来评价预测模型。研究结果表明，4种优化算法均能有效提高预测准确度，但麻雀搜索算法优化的支持向量机模型具有更高的准确度和受试者工作特征曲线下面积，分别为0.957 3和0.98,并在泥石流易发性分区图中得到验证。因此，麻雀搜索算法优化的支持向量机模型在泥石流易发性评价研究中更为适用。