基于AI的私人定制交通助手研究与应用

交通拥堵问题已经在中国各大城市日益凸显,解决方法之一是发展智能交通.其中路况信息的实时获取显得尤为重要,对当前道路拥堵状况做出真实、准确地描述,是智能交通系统(ITS)中最基本和最重要的工作.目前各导航软件虽然可以查询线路路况,但其智能化和个性化功能不足,如无法自动为用户提前预判路况和实现检测拥堵主动消息推送等实用功能...     

结合注意力机制的人脸超分辨率重建

因受成像设备限制,得到的人脸图像分辨率通常较低,针对此问题提出了一种将生成对抗网络和注意力机制相结合的方法,来对人脸图像进行多尺度超分辨率重建。将深度残差网络和深度神经网络分别作为生成器和判别器,并将注意力模块与深度残差网络中的残差块相结合,重建出与高分辨率图像高度相似且难以被判别器区分的超分辨率人脸图像。实验结果证明,所提出的方法能够有效地提升人脸图像的分辨率,同时也证明了注意力机制在图像细节信息重建中的重要作用。     

“创客”理念在《Linux操作系统》课程中的应用

《Linux操作系统》是西安思源学院网络工程专业的专业方向课,本课程结合项目驱动进行案例式教学,整个教学过程突出以学生为中心的思想,并建立了“思政+知识+能力”的科学、客观、公正的基于过程化管理的教学效果评价体系。实现了创新与实践的有机结合,提高了学生主动实践、终身学习的能力。该文主要介绍了基于项目式教学的创客教育理念在该课程改革中的应用。     

生成对抗网络用于视频去模糊

针对因拍摄设备抖动或目标运动而产生的视频模糊问题,提出了一种基于生成对抗网络和马尔可夫判别网络的新的视频去模糊方法。文中将基于像素空间的损失函数与基于特征空间的损失函数相结合,并依据马尔可夫判别网络设计了一种新的判别网络,促进了网络对图像纹理细节的学习,使得生成的清晰图像质量得到了显著提升。将文中方法与同类方法分别在测试集和真实数据上进行了定性定量的比较,实验结果表明,经文中方法去模糊后的图像具有更高的峰值信噪比和更丰富的细节信息。     

机器学习实验案例设计——以聚类算法为例

针对新工科人才培养的需求,提出结合人工智能背景以OBE理念改革计算机专业实验课程教学方案,采用案例式教学的原则进行整体实验方案设计,同时将课程思政贯穿教学案例中,探索“立德树人”“全方位育人”的教学模式。结合机器学习课程的课程思政教学改革和实践,以聚类算法为例,介绍计算机专业实验课程中的实验方案设计、实验内容设计和课程思政方案设计等,并对理论教学和实践教学的深度结合进行了探索。实践表明,该课程教学方案为人才培养奠定了基础,具有一定的通用性和推广价值。     

基于"OBE+思政"理念的Java程序设计课程改革与实践

Java程序设计是高等学校计算机类专业的专业核心课程.结合课程的授课经验,分析了目前Java课程教学中存在的问题,采用"OBE+思政"先进理念指导下,对Java课程教学进行了探讨,就课程教学目标、教学内容、教学方法、教学评价等进行了设计.希望对Java授课教师能有所帮助.