新时代背景下数据科学与大数据专业人才培养的若干思考

聚焦新时代复合型数据科学与大数据专业人才的培养,提出要围绕育人目标制定人才培养方案,并不断优化;要坚持"引进来,走出去"原则建设师资队伍;要坚持高标准、宽视野的要求进行课程建设;要调用校内外一切资源建设实验室.文章提出要从系统论、控制理论的视角构建数据科学与大数据专业人才培养协同系统.     

基于RISC-V处理器的卷积加速SoC系统设计

为提高卷积神经网络（CNN）的计算效率和能效,以8 bit定点数据作为输入,设计一个支持激活、批标准化以及池化等CNN网络中常见计算类型的卷积加速器,优化循环计算顺序并将其与数据复用技术相结合,以提高卷积计算的效率。基于软硬件协同设计思想,构建包含RISC-V处理器和卷积加速器的SoC系统,RISC-V处理器基于开源的指令集标准,可以根据具体的设计需求扩展指令功能。将该SoC系统部署在Xilinx ZCU102开发板上,RISC-V处理器和卷积加速器分别工作在100 MHz和300 MHz频率下,测试结果表明,该加速器的算力达到153.6 GOP/s,运行VGG16网络进行图片推理计算时加速效果较好。     

装配式建筑自上而下设计信息协同与模型构建

为顺应国家建筑产业化、智能化发展的政策引导,针对当前装配式建筑专业信息缺乏关联、模 型利用不充分、数据传递效率低下等问题,提出基于建筑信息模型(BIM)技术的自上而下设计方法。以装配式 建筑的设计阶段为切入点,详细阐述了基于 BIM 技术的装配式建筑自上而下设计流程。结合装配式建筑的标 准化构件设计和组装特点,提出一种基于自上而下设计的装配模型,并从层级和专业 2 个角度描述了模型的架 构。针对各专业模型传递时的数据信息标准化、一致性问题,通过工业基础类(IFC)标准对装配模型进行实体和 属性集的扩展,提出基于 IFC 标准的各专业、各阶段的自上而下设计信息协同。经实例验证了 IFC 扩展装配模 型的自上而下设计可行性,为装配式建筑的协同设计提供了有益的方法借鉴。     

面向多区域防洪的长江上游水库群协同调度模型

长江上游水库群是长江流域防洪工程体系的重要组成部分,承担着水库所在河流、川渝河段以及长江中下游的防洪任务。长江流域面积广大,水系众多,洪水地区组成与遭遇十分复杂,防洪需求众多,防洪对象分散,且要兼顾发电、航运、供水、生态、库区安全等多种因素,水库群防洪调度面临大规模、多区域、多层次等协同调度技术难题。以长江上游25座控制性水库为研究对象,基于防洪格局和防洪任务将水库群防洪调度划分为核心、骨干和群组水库,阐明了水库群多区域协调防洪的调度节点和角色定位,提出了兼顾"时-空-量-序-效"多维属性的模型功能结构,构建了长江上游水库群多区域协同防洪调度模型,并在长江流域防洪调度形成示范应用,以挖掘长江上游水库群防洪调度潜力,进而提升长江流域防洪调度管理水平。     

基于BIM技术的装配式建筑设计阶段协同度评估

为评估BIM技术对装配式建筑设计阶段协同能力的影响程度,基于协同论序参量原理,把软件协同、专业协同作为协同度测度模型的一级指标,在一级指标下选取22个序参量分量指标构建协同度模型。结合具体案例,以装配式建筑设计阶段为研究对象,运用专家打分法将测量指标进行更明确的量化,并借助功效函数对构建的指标体系的协同能力进行评估计算。结果表明：由于BIM软件之间数据共享与转换格式的不统一,仍出现了信息丢失、传递效率低的现象;专业协同与理想状态有一定的差距,BIM技术有待完善。     

协同育人理念的实践价值及实现途径

协同育人是职业教育人才培养模式的一种创新,是技能型人才培养的必要途径。高职院校通过与社会各方合作,可以提高人才培养质量。要实现协同育人,需从办学基础方面寻求突破,主要包括搭建平台,构建教育内容体系,建立合作机制。     

基于卷积神经网络和语义相关的协同显著性检测

针对目前协同显著性检测方法中存在的语义特征类相差悬殊的物体被误检测为协同对象等问题,提出了一种基于卷积神经网络和语义相关的协同显著性检测算法CSCCD。首先,采用引导超像素滤波方法对SLIC分割出的超像素区域和DSS生成的显著性区域进行处理,清晰地显示了目标边界轮廓;然后使用Mask R-CNN提取语义特征,给出了图像语义特征和语义一致性的定义,并针对提取语义特征过程中出现的同一语义类别的物体在不同形态下被检测为不同语义类别的问题,提出了图像组语义相关类的概念,在此概念的基础上定义了图像组语义关联类,解决了多幅图像的语义关联问题;最后融合显著性检测区域和图像组语义一致性区域得到协同显著性检测结果。在公开基准数据集上的实验结果表明,该算法能够有效凸显目标整体及轮廓,在客观量化方面的综合性能有明显提升。