高校教学竞赛驱动下的“教师-学生-课程”三位一体守正出新模式

目前,从国家层面的面向全国大型高校教师教学竞赛主要包括全国高校教师教学创新大赛和全国高校青年教师教学竞赛（简称青教赛）,尤其全国高校教师教学创新大赛旨在推动高等教育教学改革创新,提高高校教师教学水平和育人能力,因此可见,教学竞赛对于教师教学水平的提升、教学改革的实施能够起到直接的作用。该文在深入探究教学竞赛对教师教学能力和教学创新改革推动的基础上,从教师、学生、课程这3个层面详细分析高校教学竞赛驱动下的积极作用和相互影响,同时在三位一体的基础上,提出守正出新模式。     

基于WIKI的网络教学探讨

WIKI技术具有简易方便性、开放共创性、协作共享性和安全性等特点。将WIKI技术与网络教学相结合,可起到提高课堂教学质量,解决教学资源短缺,加强教学互动的作用。     

改进粒子群优化XGBoost模型的高速公路服务区交通量预测

为了科学有效地评估高速公路服务区交通通行服务能力和进行基础设施优化配置,提出一种基于改进粒子群算法(Improved Particle Swarm Optimization,IPSO)和XGBoost融合的高速公路服务区交通量预测模型.首先对粒子群算法的拓扑关系结构进行改进,将粒子群划分为主粒子和从粒子,获得多个改进粒子组,并给出改进后主从粒子速度和位置的更新方法;其次利用线性递增和递减函数对粒子的迭代寻优速度进行自适应调整;最后在模型训练过程中,引入交通量调查数据这一重要特征,并利用IPSO算法对XGBoost模型的主要超参数进行优化选择,建立了交通量调查数据和服务区各交通量之间的IPSO_XGBoost预测模型.结果表明:提出的改进粒子群算法具有更强的参数寻优能力,迭代收敛速度更快,能够搜索出XGBoost模型的理想超参数,实现对服务区交通量的有效预测.同时,提出模型的预测性能明显优于LSTM、XGBoost、CNN-LSTM和PSO_XGBoost,对小型车、大型车、货车、车当量和人当量数据的预测精度分别达到了0.913、0.815、0.872、0.931和0.924.     

GPS与单片机实时控制线扫描摄像机的研究

采用GPS和单片机串行通信技术,设计了单片机控制算法,实现了对线扫描摄像机工作频率的实时的外触发控制工作方式的要求,着重论述了GPS和单片机的串口通信问题和单片机的程序控制问题.通过采用该控制系统进行的大量野外试验和对获得的车辆在高速行驶状态下实时拍摄连续图像效果进行的比较与分析,证明该部分设计较好的完成了路面检测系统要求的由外部信号触发实时控制线扫描摄像机工作的目的,从而获得了较为清晰的车辆在高速行驶状态下实时拍摄的连续图像.     

基于快速峰值聚类的高速公路异常事件识别方法

为准确全面感知高速公路交通运行状况,根据高速公路海量收费数据,提出一种高速公路通行异常事件识别的数据挖掘方法。首先,选取贵州省2017年1月的高速公路收费数据,筛选指定的进站、出站数据并去除多余字段,利用车辆进入和驶出收费站时间计算其在该路段的通行时长。然后,使用快速峰值聚类算法对通行时长和车辆总重进行聚类分析,计算数据间欧式距离,将此距离矩阵作为算法输入,计算各数据点的局部密度ρ及与密度更高点的距离δ两项指标;这两项指标均以较高的点为聚类中心,进而对非中心点进行分类及优化,输出聚类结果;聚类结果中除被分为若干类的正常数据外,还存在一些数据点明显异于大部分正常数据的噪声点,即异常数据,对这些异常数据进行具体分析。接着,采用孤立点检测法对筛选出的数据进行清洗处理,提取异常数据,检测出通行时间过长、过短及车辆总重过高、过低等异常事件。最后,将孤立点检测法得到的异常数据与快速峰值聚类算法的异常数据进行对比。研究结果表明:快速峰值聚类识别异常事件的准确率高于孤立点检测法约20%,验证了提出算法的有效性和准确性;提出的算法能有效准确识别收费数据中隐藏的公路拥堵、长时间停留、疑似逃费和网络设备故障等异常事件,进而为高速公路运营服务和管理决策提供数据支持。     

基于改进Faster R-CNN的路面灌封裂缝检测方法

路面灌封裂缝对路面使用寿命的影响较为突出,为了解决目前灌封裂缝检测技术匮乏的问题,文中提出了一种基于改进Faster R-CNN的路面灌封裂缝检测方法。首先,建立灌封裂缝图像集,对采集到的图像进行增广处理,构建路面灌封裂缝标注样本数据集,并将图像集按6∶2∶2的比例划分为训练集、验证集和测试集;接着,采用Faster R-CNN模型对灌封裂缝进行检测,针对Faster R-CNN检测灌封裂缝存在漏检、定位效果不够理想的问题,文中分别将VGG16、ZFNet和Resnet50网络的特征提取层与Faster R-CNN模型进行结合,结果表明,VGG16和Faster R-CNN结合的模型检测精度最高,达到0. 9031;然后,通过增加灌封裂缝候选框宽高比的方法继续改进模型,检测精度达到0. 907 3,且原先被漏检的目标能被检测出来;最后,对改进Faster R-CNN与YOLOv2模型的检测精度及定位效果进行对比,结果表明,文中提出的改进Faster RCNN能够明显提高对灌封裂缝的检测准确率和定位精度。