低渗透率智能网联环境下高风险事件预警方法

提出一种低渗透率智能网联环境下高风险事件预警方法。具体而言，基于熵能表征系统状态的特点提出交通熵的概念，将个体车辆的微观驾驶行为量化为交通熵，以表征交通流状态；再将交通熵作为长短时记忆网络模型（Long Short-term Memory， LSTM）的输入参数建立预警模型；最后，使用HighD轨迹数据集提取高风险事件，并验证模型有效性。结果显示，使用交通熵的模型误报率和漏报率大幅降低。以智能车渗透率10 %为例，误报率和漏报率分别从6.18 %和11.47 %下降到了1.95 %和3.12 %；在预测模式下，对高风险事件误报率和漏报率为2.28 %和3.82 %。     

生理学课件的研制和教学研究

目的通过研制和应用课件教学,优化教学过程,提高教学质量,发展学生智能.方法采用Authorware7.0作为主体展示软件制作课件,并以课件形式授课,通过考核和问卷调查等方式了解教学效果.结果传统法测验平均分65.68,课件法测验平均分67.24,结合法测验平均分72.53,传统法与课件法间没有明显差别,传统法和课件法与结合法间均有明显差别.结论以课件形式教学有其独特的优势,与传统的讲授法相结合,两者相得益彰,效果更佳.     

生理学课件的研制和教学研究

目的通过研制和应用课件教学,优化教学过程,提高教学质量,发展学生智能。方法采用Author-ware7.0作为主体展示软件制作课件,并以课件形式授课,通过考核和问卷调查等方式了解教学效果。结果传统法测验平均分65.68,课件法测验平均分67.24,结合法测验平均分72.53,传统法与课件法间没有明显差别,传统法和课件法与结合法间均有明显差别。结论以课件形式教学有其独特的优势,与传统的讲授法相结合,两者相得益彰,效果更佳。