网络空间安全实训设计

为保障网络空间安全,需要加强网络空间安全人才队伍建设,实训是把学生培养成为高素质复合型人才的重要手段。通过分析我国网络空间安全人才队伍建设现状,构建实训课程体系和实训平台,设计实训大纲和实训竞赛平台,形成了校企合作、教学与竞赛相结合的实训体系。实践证明,此网络空间安全实训设计能有效提高学生的网络空间安全技术能力,具有一定的推广价值,为高校培养应用型、复合型人才提供了新思路。     

A small samples training framework for deep Learning-based automatic information extraction: Case study of construction accident news reports analysis

Knowledge management is crucial for construction safety management. Widely collected and well-organized safety-related documents are recognized to be significant in raising the workers' security awareness and then to prevent hazards and accidents. To improve document processing efficiency, automatic information extraction plays an important role. However, currently, automatic information extraction modeling requires large scale training datasets. It is a big challenge for the engineering industry, especially for the fields which heavily rely on the experts’ knowledge. Limited data sources, and high time and labor costs make it not practical to establish a large-scale dataset. This work proposed a natural language data augmentation-based small samples training framework for automatic information extraction modeling. With the designed cross combination-based text data augmentation algorithm, the deep neural network can be employed to build up automatic information extraction models without large-scale raw data and manual annotations. Characters semantic coding is employed to avoid word segmentation and make sure that the framework can be utilized in different writing language systems. The BiLSTM-CRF model is adopted as the detection core to conduct character classification. Through a case study of two independent accident news report datasets analysis, the proposed framework has been validated. A reliable and robust automatic information extraction model can be established, even though with small samples training.     

对抗样本三元组约束的度量学习算法

针对已有三元组约束的度量学习算法大多利用先验知识构建约束,一定程度上制约了度量学习算法性能的问题,本文借鉴对抗训练中样本扰动的思想,在原始样本附近学习对抗样本以构造对抗三元组约束,基于对抗三元组和原始三元组约束构建了度量学习模型,提出了对抗样本三元组约束的度量学习算法(metric learning algorithm with adversarial sample triples constraints,ASTCML)。实验结果表明,提出的算法既克服了已有固定约束方法受先验知识影响大的问题,也提高了分类精度,说明区分更加难以区分的三元组约束能够提升算法的性能。     

一种基于MPS的图像重建方法

提出了一种利用多点地质统计法实现图像重建的方法.由于传统基于线性降维的多点地质统计法不能有效处理非线性数据,因此引入等距特征映射以实现非线性数据的降维,并利用条件数据以提高重建图像的质量.实验证明,该方法有利于提高图像重建的有效性.     

高职水利类专业人才培养质量提升途径研究

为了提高高职水利类专业的人才培养质量,遵循"专业与产业对接、课程内容与职业标准对接、教学过程与生产过程对接、专业技能与岗位技能对接、学历证书与职业证书对接"的原则,对水利类专业的人才培养模式、课程体系构建等内容进行改革,提出了水利类专业工学结合的"2+1"分段式人才培养模式,构建了项目化课程体系和理实一体化教学模式并进行了实践。     

招生形势逆转期对河南省高职教育影响及对策研究

结合招生形势逆转时期河南省高等职业教育发展的现状,对当前存在的生源质量持续下降、社会对高等职业教育的认可度降低等问题进行探讨,提出加强政府宏观调控和主导作用、探索多种模式人才培养结构的相关对策,以进一步明确河南省高等职业教育发展方向和思路,促进其健康持续发展。     

高职院校移动互联网专业人才需求及人才培养状况调查研究

在湖南省积极推进移动互联网产业发展的背景下,运用现场访谈、问卷调查和文献资料等研究方法,对湖南省移动互联网专业人才的社会需求和培养状况展开了调查研究。研究结果表明：社会对Android开发、软件测试、移动应用等类型高职人才需求意愿旺盛。基于调研结果,提出了移动互联网专业人才培养工作的建议。     

基于岗位职业能力的高职移动通信综合实训课程设计

文章以移动专业高职学生就业岗位工作过程为出发点,以目前较为主流的LTE类基站项目为载体,按照移动通信从业岗位所要求的通用能力与专业能力,设计开发了移动通信综合实训课程,让学生在完成LTE基站相关工作任务的同时,学习移动通信相关知识,训练技能点。     

高校辅导员职业技能培训内容与方法探析

为加强高校辅导员队伍建设,进一步推动辅导员专业化职业化发展,必须从思想政治教育、党团和班级建设、学业指导、日常事务管理、心理健康教育与咨询、网络思想政治教育、危机事件应对、职业规划与就业指导、理论与实践研究等九方面,采取行为示范法、案例分析法、参观考察法、情景模拟法等培训方法与培训内容紧密匹配,才能确保培训目标的实现,提升辅导员职业技能。     

基于应用型人才培养的高职院校校企合作问题研究

经过近十年的发展,随着人才培养目标向市场倾斜,高职教育越发重视校企合作,努力实现产学研结合。但现阶段,高职教育校企合作依然存在着不可忽视的问题,如企业积极性不高、学校对企业服务能力有限、政策支持力度不够等。需要积极探索研究,创新合作思路,校企合作过程中真正实现双方共赢。