基于情境感知工具辅助碎片化学习行为的研究

碎片化学习难以集中记录,存在无法迅速定位到自己需要的学习内容等用户体验问题.传统方法不能采集真实情境下的用户数据,无法满足研究人员的研究需求.基于此,开发一种基于用户行为的捕捉工具——CAUX(Context-Aware User Experience,CAUX),设计了具有情境感知能力的数据采集模块,自动捕捉指定App内的用户行为数据.CAUX对用户干扰性低,可以辅助研究人员捕捉典型的碎片化学习行为.对利用CAUX采集到的数据进行处理,并结合人工方法进行分析,可以发现不同情境下的用户行为和用户体验问题.     

结合结构学习的多头密集连接图池化模型

目的:利用图神经网络，构建带有结构学习的多头密集连接图池化模型并用于图分类任务。方法:首先，用图卷积神经网络提取节点的初始特征。其次，用多头密集连接网络学习节点重要性得分，并根据得分进行节点采样得到池化图。之后，对池化图中的节点进行结构学习，以保证图结构的完整性。最后，将学到的图表示放到分类器中，完成图分类任务。结果:与其他图分类模型在七个广泛使用的数据集上进行实验对比，我们构建的模型在五个数据集上的分类结果达到最优。结论:结合结构学习的多头密集连接图池化模型在图分类任务中具有先进性。     

基于大数据深度学习的输电塔结构抗风易损性评估

为了有效预测输电网系统在强风作用下的响应，并开展高效精准的性能评估，文章提出了基于深度学习模型的风致易损性评估框架。以某具备健康监测系统的输电塔结构为例，首先对监测数据进行清洗和重构，通过大数据深度学习建立荷载输入和响应输出的等效映射模型，然后通过数值模拟生成灾害强度均匀的风场数据并由深度学习模型预测输电塔关键杆件响应，计算不同性能水准的易损性曲线。研究结果表明，经训练的深度学习模型可以涵盖实际工程中存在的各类不确定性因素，有效映射复杂风环境下输电塔结构的动力响应。提出的框架方法可以避免单纯通过数值模型制备大量动态响应数据，更高效地进行输电网系统风致易损性评估。     

提升我国电磁安全能力的战略思考

阐述电磁安全的战略背景,分析电磁兼容到电磁安全的演化过程,剖析"自扰、互扰、敌扰"等现实迫切问题,阐明电磁干扰、电磁兼容等基本概念和相互关系,提出新需求、新技术、新趋势引发电磁兼容与电磁安全的"六大技术挑战",指出只有在认识和思维上系统性地实现"三个转变",才能实现电磁安全整体能力的提升,最后提出"电磁强国"的"五维布局"建议.     

新时期大学英语文化与读写教学研究——评《新时代大学英语教育教学理论与实践研究》

文化是语言表达的核心内涵,读写是语言交流的重要途径,两者在英语语言学习中占据着至关重要的地位。大学作为优秀专业人才培养基地,英语教学发展一直是学术界重点关注和思考的研究课题,面对新时期的教育发展,如何提高英语文化与读写教学成为了大学英语教学研究所面临的重难点问题。在2019年四川工业科技学院教育教学改革项目(cgkjg-19028)资助下,参阅《新时代大学英语教育教学理论与实践研究》一书,深入探讨新时期大学英语文化与读写教学研究。     

基于度量学习的意图识别和槽填充方法

人机对话中小样本学习场景下的意图识别和槽填充,是自然语言处理的一个重要课题.本文采用基于度量学习的方法,通过计算query set中的样本与support set中样本的距离,寻找距离最近的类别样本作为分类标签,同时将两个任务联合进行训练,用以提升模型的效果.从实验结果中可以得出,本文提出的Fine-tune方法,对意图识别和槽填充任务都有一定的帮助和提升.胶囊网络在意图识别中也起到了一定的效果,可以帮助去除一部分无关信息,但对槽填充任务的帮助不明显;而任务自适应的投影网络,可以更好地将不同类的向量分开,提升了两个任务的性能.     

移动学习软件的研究与实现

随着智能终端的普及和在教育领域的应用,将移动学习应用到课堂中变得可行和现实。设计了一款移动学习软件,包括服务器端与手机端,分析了软件功能,描述了软件的核心设计,并对软件的关键技术进行了阐述。验证了移动学习理念及技术应用在课堂教学的可行性。     

威海远航SmartBrew 智能化精酿啤酒成套装备

面对不断分化迭代的食品装备市场,创新和匠心是永恒的主题。2020年,全球液态食品装备的行业盛宴——CBB展会如约而至。威海远航将以SmartBrew智能化精酿啤酒成套装备领衔,围绕原料处理、糖化发酵、在线检测等领域,展出一系列全新设计的高科技产品,愿与海内外各界朋友携手合作,共谋发展。     

扩展稀疏表示稳健HRRP目标特征提取方法

为提高低信噪比下高分辨一维距离像目标识别性能，提出扩展稀疏表示的噪声稳健目标特征提取方法。本方法通过对稀疏表示的扩展，实现对目标高分辨一维距离像局部特征与全局特征的提取。其中，在训练阶段利用支持向量理论与字典学习原理，对特征提取字典进行优化提高特征向量的可分性。在测试阶段，利用因子分析模型匹配方法对去噪声字典进行优化，从而实现对噪声的有效抑制，保证了目标识别系统的噪声稳健性。利用实测数据对本方法性能进行测试，结果表明本方法可在低信噪比条件下有效地恢复目标高分辨一维距离像，并实现较高的识别正确率。