以新发展理念引领高校专业基础课教学改革

以“创新、协调、绿色、开放、共享”为内核的新发展理念，是对马克思主义发展理念的继承和发扬，极具时代精神，富含问题意识，为高校思想政治教育发展、教育教学改革实践提供了强大的理论支撑。本文以“通信原理”为例，阐述了新发展理念在课程改革中的思路和方法，实现了思想政治教育与专业基础课程有机融合，为深化高校教学改革、创新人才培养模式提供了思路。     

基于先验知识的文本实体识别方法

阐述文本实体识别作为医疗相关人工智能应用的关键中间任务，其效果直接决定下游任务表现上限，然而传统方法中通常忽略医学知识的应用，很难取得良好表现。提出一种基于RoBERTa与CRF并融合医学知识的医学文本实体识别方法，将医学知识作为先验引入到CRF最优路径搜索环节，极大程度地提升了标签转换的连贯性，并在相关数据集主指标上取得了改善。     

浅谈高效节能环保性平台建设

我们整个的项目是围绕着倡节能,促环保进行的,将节能环保与现代技术相连接。拯救地球、保护环境、节约能源,是我们共同的责任。该平台可以清楚的看见个人或集体使用水电量的多少与变化,还可以通过记录将个人的使用与官方平均数据相比较,从而根据此来设置一些等级和奖励,来激励学生时刻节约资源的行动。我们进行了生态学,物理学,心理学等方面的了解和探究,但在网络平台搭建的过程中遇到了很棘手的问题,在IC卡的制作方面我们的能力和条件还不足以满足IC卡的制作,经过探讨我们转换思路使问题得到了比较好的解决。最后我们进行了项目的宣传工作,该项目取得了阶段性的良好进展。     

柴油机碳烟颗粒三维形貌特征的研究

采用微孔均匀沉积冲击器(MOUDI)颗粒采样仪从ZS195单缸发动机尾气中采样,并用软X射线显微成像和软X射线三维重建技术从不同角度观察颗粒的形貌,用Amira获得不同工况、不同粒径级下颗粒的三维形貌和形态学参数,通过比较不同负荷工况和不同粒径级下颗粒的形态学参数,如分形维数、单位体积的表面积等,分析了不同工况和粒径级下这些形态学参数的差别.     

张养志教授被评为全国新闻出版行业领军人才

<正>新闻出版领军人才是我国新闻出版行业优秀人才的代表新闻出版业。按照《"十二五"时期人才发展规划》,2014年,国家新闻出版广电总局开展了第四批领军人才评选工作。经过层层选拔和严格评选,确定了284人为全国新闻出版行业第四批领军人才,其中学术类领军人才19名。北京印刷学院张养志教授名列其中,他也是北京市属高校唯一入选第四批全国新闻出版行业领军人才的专家。     

基于深度学习的秀丽隐杆线虫显微图像分割方法

利用计算机实现自动、准确的秀丽隐杆线虫(C.elegans)的各项形态学参数分析,至关重要的是从显微图像上分割出线虫体态,但由于显微镜下的图像噪声较多,线虫边缘像素与周围环境相似,而且线虫的体态具有鞭毛和其他附着物需要分离,多方面因素导致设计一个鲁棒性的C.elegans分割算法仍然面临着挑战。针对这些问题,提出了一种基于深度学习的线虫分割方法,通过训练掩模区域卷积神经网络(Mask R-CNN)学习线虫形态特征实现自动分割。首先,通过改进多级特征池化将高级语义特征与低级边缘特征融合,结合大幅度软最大损失(LMSL)损失算法改进损失计算;然后,改进非极大值抑制;最后,引入全连接融合分支等方法对分割结果进行进一步优化。实验结果表明,相比原始的Mask R-CNN,该方法平均精确率(AP)提升了4.3个百分点,平均交并比(mIOU)提升了4个百分点。表明所提出的深度学习分割方法能够有效提高分割准确率,在显微图像中更加精确地分割出线虫体。