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。     

线上线下混合"计算机控制技术"教学改革

本文结合"计算机控制技术"课程的授课内容和学校的创新应用型人才培养目标,探索了一种线上线下混合式教学模式,将传统的线下课堂知识点传授与现代线上多媒体、多平台的信息共享、在线视频会议等相互融合,实践表明该教学模式有效调动了学生的学习积极性和主动性,获得了良好的授课效果.     

奉节(古缶皿)子鸡

<正>位于瞿唐峡口的奉节,美食云集,其中最特别的就是竹园镇的(古缶皿)子鸡。因奉节白帝城又名子阳城,(古缶皿)子鸡也被称为子阳鸡和紫阳鸡。这道菜的炊具与食材都与众不同,充斥着浓烈的下川东气息,历史悠久,被列入重庆市第三批非物质文化遗产名录。烹饪(古缶皿)子鸡的炊具叫气(古缶皿)子,2012年出版的第6版《现代汉语词典》中对"(古缶皿)"字的解释是"周围陡直的深锅"。事实上,由土陶烧制而成的子比字面解释要复杂得多,将(古缶皿)子从底部翻转,可以看到(古缶皿)壁为夹层,上部有很多通往(古缶皿)内的气孔。在奉     

GOS+MU:一种查询对象选择新方法

在分析单一MU(Most Uncertainty)采样缺陷的基础上,提出一种"全局最优搜寻"方法 GOS(Global Optimal Search),并结合MU共同完成查询选择。GOS+MU方法中,GOS着眼全局寻找目标,在应用环境能提供的训练样本数量有限、分类器受训不充分时,该方法选择的对象学习价值高,能快速推进分类器学习进程;MU则能够在GOS采样失效情形下,利用分类器当前训练成果,选择查询不确定性最强的样本补充训练集。通过对网络商品的用户评论进行分类仿真,并比较其他采样学习方法的效果,证明了GOS+MU方法在压缩学习成本、提高训练效率方面的有效性。     

王立新 湖南省陶瓷工艺大师

<正>王立新中国艺术研究院研究员,高级工艺美术师、湖南省陶瓷工艺大师、湖南省杰出陶瓷艺术家、中国陶协会员、国家级非物质文化遗产醴陵窑釉下五彩制瓷技艺委托传承人、湖南省工艺美术协会常务理事、新窑陶艺馆馆长、"王大德生"瓷号第四代传人。王立新生于湖南醴陵陶瓷世家。1979年考入湖南省瓷业总公司"艺徒班"学艺,师从邓文科。2007年毕业于中国艺术研究院。从事釉     

混合式教学模式下研究生双语地基处理案例库开发与教学应用

传统的研究生教育偏重理论教学，主要以传统线下教学模式为主，不仅课堂教学效果差，大多数研究生在实践过程中也会感到理论与工程实际的脱节，面对实际工程问题手足无措。而传统的研究生双语教学则侧重词汇讲解和句子翻译，学生专业英语水平得不到很好的提升。针对这些问题，亟待探索新的教学模式以促进该课程教学效果的提高。首先对传统线下双语教学存在的问题和混合式双语教学模式的优势进行了分析，再从课前、课堂及课后三个阶段提出混合式教学模式下研究生双语地基处理案例库开发教学设计方案，并根据已有案例进行混合式教学模式的演示，最后对教学效果提升进行评估。混合式教学模式不仅有助于训练和提高研究生在复杂环境下解决实际工程问题的能力，更能激发学生的学习兴趣，提高学生的专业英语水平，有效检测学生的学习效果和提升课堂教学效果。     

采用八叉树和OSG分页结点的海量点云三维可视化

针对现有海量点云可视化方法存在索引构建时间长、内存占用大等问题，研究一种八叉树索引结合OSG分页结点的快速可视化方法，可在占用较小内存的基础上快速建立点云索引并实时调度。采用八叉树索引结构对海量点云进行数据组织，建立各层级的八叉树结点并以文件映射的方式分块保存，对结点文件重组织转换为支持OSG渲染引擎的多分辨率点云数据。采用基于OSG分页结点的实时调度技术，对海量点云进行高质量可视化。与目前两款主流的点云数据处理商业软件进行实验对比分析，结果表明所提方法具有索引建立速度快、内存占用小等优点，同时可视化交互更加流畅，适用于各种配置计算机下海量点云数据的调度管理与实时可视化。