“三全育人”视域下高校完善“易班”建设探析

基于马克思关于人的全面发展理论,网络信息技术与高校思政育人融合成为必然。"易班"平台为网络思政育人模式提供了平台,但其现实建设却仍存在与应然效果偏差较大的困境。宏观层面囿于"三全育人"格局尚未完备,"易班"建设主体较窄,队伍配备不齐;"易班"运行缺乏长效机制;全方位育人环境营造不足,缺乏对学生网络素养的培养。微观层面"易班"的功能与操作尚不完善。立足学生全面发展,将完善"三全育人"格局与"易班"的创新优化相结合;逐步深耕"易班"价值内涵,将之贯穿于功能开发与实践过程,方能完善"易班"应用,提升育人实效。     

基于不平衡数据的公司破产预测研究

整合创新数据预处理技术与集成算法利用不平衡数据探讨了公司破产预测问题。首先，运用冗余信息处理方法、不同抽样方法等对不平衡数据进行预处理。其次，以5.0分类器（Classifier 5.0,C5.0）决策树和单隐层前馈神经网络作为基分类器，分别与三类重抽样数据预处理技术结合，择出最优抽样法。再次，结合自助汇聚法提升分类效果，并运用十折交叉验证的受试者操作特征曲线的下方面积进行评价，对比了两基分类器的集成模型。最后，运用加利福尼亚大学尔湾分校数据库中一万多家波兰制造业公司的实际数据进行实验验证。实验结果表明：欠抽样或人工少数类过采样法与神经网络结合的集成模型分类效果最优，为企业实施破产预测提供积极支撑。     

二维材料在人工智能中的应用

二维材料是构建神经形态器件并实现低功耗、微型化和规模化集成的首选材料体系。文章对二维材料在人工智能领域的应用现状、优势和面临的问题进行了简要评述，并对其发展趋势进行了展望。     

具有外部干扰的耦合时滞神经网络固定时间二分同步

针对结构平衡图与结构非平衡图的网络拓扑,考虑了一类具有外部干扰的耦合时滞神经网络模型,分别设计了其固定时间同步控制协议.借助固定时间稳定性理论与不等式技巧,获得了耦合网络在固定时间内达到同步的充分性判据,给出了具体的收敛时间上界,并验证了固定时间同步网络的鲁棒性与抗干扰性.为了扩大网络模型的适用性,考虑的神经网络激活函数为非连续的函数,可借助微分包含与集值李导数理论解释非连续微分方程的动力学行为.最后,分别在结构平衡图和非平衡图下对耦合神经网络的固定时间二分同步进行了数值仿真,验证了控制算法的有效性及理论结果的正确性.     

一类中立型Cohen-Grossberg神经网络的概周期解

研究一类具有混合时滞的中立型Cohen-Grossberg神经网络。通过建立线性辅助方程， 得到该神经网络存在唯一的概周期解的新结果，同时也给出此概周期解的存在范围。     

基于动态卷积的胸部X光片疾病分类算法

胸部疾病严重威胁人类健康，及时并精准地检测胸部疾病对患者的治疗与康复具有重要意义．胸部疾病经常通过胸部X光片进行诊断，但由于胸部疾病的多样性以及病理特征的复杂性，现有的胸部X光片疾病分类算法存在分类准确度较低、模型复杂度较高等问题．针对以上问题，提出一种基于动态卷积的胸部X光片疾病分类算法．将动态卷积模块加入密集连接网络，在不显著增加网络模型尺寸的前提下，增强网络对多尺度信息的特征提取能力，在提升分类准确度的同时保持高效推理；使用Meta-ACON改进ReLU(rectified linear units)激活函数，通过线性-非线性切换因子自适应地选择是否激活以及使用何种激活函数，从而增强网络的泛化能力；提出加权焦点损失函数，在焦点损失函数的基础上加入权重调整因子，使网络依据分类的难易程度为每种疾病合理分配权重，增大较难分类疾病的损失占比以提高其分类准确度，进而优化整体性能；对数据加载方式进行优化，增大批数据处理量以提升批归一化效果；在测试阶段使用测试时数据增强策略，综合分析多个维度的分类结果，提高分类的准确性与鲁棒性．在chestX-ray14数据集上的实验结果表明，在密集连接网络中...     

科技成果全生命周期管理研究 ——基于创新联合体的视角

本文在科技成果管理和创新联合体运作机制研究基础上,阐述了科技成果全生命周期管理的概念及其四个阶段和四种形态,分析了创新联合体在科技创新中发挥的作用,提出了创新联合体在科技成果管理中的双向通道模型和接力模式.     

基于STM32的非侵入式负荷监测系统设计

传统的侵入式负荷监测方法在实际应用中安装复杂,成本高,无法满足日益发展的电力系统需求.为此设计了一种基于STM32的非侵入式负荷监测系统,系统以STM32F103芯片为主控制器,利用AD8629放大器和ADS1256芯片进行高精度电信号采样,通过USB与上位机通信,在Labview界面中进行实时显示,并建立卷积神经网络算法模型进行负荷识别.将嵌入式系统与辨识算法进行结合,通过实验验证了用电负荷监测与识别的可行性,且系统实时性好,测量精度高,成本低,有较强的实用性.     

线性区域数量与PLNN表达能力的相关性

使用分段线性激活函数的神经网络(PLNN)在机器学习中得到广泛应用.本文给出了一种PLNN模型表达能力的度量值——线性区域数量，并给出了线性区域的数学表示.分析了线性区域之间的关系并计算合并后的线性区域数量，同时给出一种基于Z曲线的线性区域数量的计算方法.针对一个任务实例进行分析，计算不同网络结构的线性区域数量及合并后的线性区域数量，分析了线性区域数量与不同网络结构的准确性的关联.结果表明，线性区域数量能够表现PLNN模型的表达能力，对于选择网络超参数及解释模型边界具有研究意义.     

欧洲山杨bHLH转录因子家族全基因组分析

为了研究欧洲山杨中bHLH转录因子家族成员的分类和进化,分析其在干旱胁迫应激中可能行使的功能,本研究利用多种生物信息学手段从全基因组水平鉴定和解析欧洲山杨bHLH转录因子,并对干旱胁迫下的欧洲山杨根部转录组进行分析.结果显示,欧洲山杨的基因组中有167个bHLH转录因子家族蛋白.通过与拟南芥bHLH蛋白序列进行系统发育分析将其分为15个亚家族,并推测出39个PtbHLH的功能,这些功能表明bHLH转录因子家族涉及到欧洲山杨生长发育的多个生理过程.基因结构和motif分析显示,同一亚家族中几乎所有的PtbHLH都有相似的外显子/内含子排布和蛋白质motif结构.此外,利用RNA-seq数据分析干旱胁迫处理下PtbHLH基因的表达情况,筛选出4个潜在的bHLH抗旱蛋白.