《大学体验英语》教学中分级教学的必要性

扩招以来,我校学生人数不断增加,生源地不断扩大。学生英语水平参差不齐,原先统一的教学模式和教学设计已不能适应当前的大学英语教学形势。为有针对性地迅速提高英语学习成绩,完成大学英语基础教学目标,进行大学英语教学改革,《大学体验英语》的教学适宜采用分级教学法。本文结合我校实施大学英语分级教学的实践,从教学目标、教学内容、教务管理等方面对分级教学进行了初步的探讨和分析。     

面向自动驾驶的驾驶环境视觉感知复杂度量化评估方法

为优选自动驾驶汽车开放测试、示范道路并支撑其驾驶环境的优化,提出面向自动驾驶的驾驶环境视觉感知复杂度量化评估方法。以百度街景地图作为驾驶环境数据源,运用脚本文件以及截图工具PicPick搭建自动化街景图像数据提取平台,并在不同区域、不同道路等级下采集上海市50条典型道路的驾驶环境数据;从行人、交通标志、交通标线、红绿灯、车辆5方面出发,构建驾驶环境要素感知平台,并开展感知精度的量化评估;在单要素感知准确率的基础上,采用熵权法确定多维感知要素权重,计算各道路综合感知准确率,并应用轮廓系数法与K-means++聚类算法进行视觉感知复杂度分级。结果表明,上海市典型道路的驾驶环境视觉感知复杂度分为三级,大部分道路的视觉感知复杂度属于2级;对比不同等级道路发现,支路的视觉感知复杂度总体上低于主干路。     

基于MRI的肝硬化程度的计算机辅助诊断

提出了将肝脏纹理特征与形状特征相结合以实现计算机辅助诊断肝硬化程度的新方法.首先利用图像分割技术从腹部MRI中分割肝脏区域,并提取肝脏区域的纹理特征与形状特征;然后用共轭梯度算法改进BP神经网络,基于该网络与纹理特征计算肝脏纤维化的程度,并利用形状特征计算肝左叶钝化的程度;最后结合肝脏纤维化程度与肝左叶钝化程度进行肝硬化程度的诊断.将该方法应用于实际的腹部MRI图像,证明了其对肝硬化程度诊断的准确率显著高于单一神经网络的方法.     

基于有理函数的路面不平度时域模型研究

研究了基于有理函数的路面不平度时域模型. 采用Matlab/Simulink软件建立了基于有理函数的路面不平度时域模型,并进行了仿真. 求取了仿真输出的路面不平度时域数据的功率谱和均方根值. 对比国际标准化组织提出的路面分级标准,确定了正确的模型参数,验证了基于有理函数的路面不平度时域模型. 并导出仅需路面不平度系数表达的路面不平度时域模型. 此模型可方便、准确地对路面分级标准规定的路面进行仿真.     

区域尺度上草原植被覆盖变化与碳增汇潜力的遥感分级评价方法研究

草原植被覆盖状况是研究草原生态环境状况、草原生产力和草原植被碳固持能力的重要指标.应用遥感与GIS技术,利用长时间系列遥感数据,采用最大值合成法,将每个像元曾经出现的最大NDVI值合成到一个图层,构建了相当于未退化最佳状态图层,将该图层与不同时期的平均状态或某一个具体年份的实际情况作对比分析,有效地揭示了植被覆盖状况与未退化最佳状态的差距以及变化规律,以此对不同区域的碳增汇潜力做出估测.呼伦贝尔草原的实例研究表明,20世纪八九十年代,呼伦贝尔草原与未退化最佳状态相近的未退化草原面积在91%以上,进入21世纪,草原退化程度明显提高,植被覆盖度降低15%-50%的中轻度退化草原面积增加到接近50%,同时还出现了一定比例的覆盖度降低50%以上的区域.这些区域可以通过草原保护与植被建设提高生产力和碳固持能力.     

基于Hurst系数与Bartels检验的水文变异联合分析方法

针对Hurst系数法对水文序列周期性及相依性诊断灵敏性弱的问题,新增Bartels检验法予以增强.采用蒙特卡洛方法生成试验序列,依次通过Hurst系数法和Bartels检验法得到了各自的检测性能:Hurst系数法对于序列的趋势性及跳跃性检测效果较强,Bartels检验法对于序列的周期性及相依性检测效果较强.提出了基于Hurst系数与Bartels检验的水文变异联合分级方法:两种方法测出均无变异则可确定为整体无变异;至少一种方法测出强变异则可确定为整体强变异;其它情况一律视为弱变异.对长江中上游重要控制站点寸滩、宜昌和汉口站年径流序列进行变异分析,结果表明寸滩站、宜昌站和汉口站年径流变异显著,变异程度分别为强变异、强变异和弱变异,变异形式可能为周期或相依变异.     

隧道监控量测在围岩动态分级中的应用

研究了隧道监控量测结果在围岩动态分级中的应用.通过对隧道监测数据的统计分析,得出了对围岩动态分级具有意义的指标和各级围岩所对应的各指标的数值范围,用以指导施工阶段的隧道围岩动态分级、隧道的反馈设计和施工过程中的预测预报.实例证明,准确的隧道监测数据可以进一步完善和优化围岩分级,提高围岩分级的可靠性,为隧道围岩动态分级提供了一条新的途径.     

一种面向Web服务的动态分级角色访问控制模型

在回顾了目前关于面向服务以及面向Web服务的访问控制研究状况和进展的基础上,提出了一个全新的面向Web服务的动态分级角色访问控制模型.在该模型中,引入了授权组概念和分级访问控制机制,有效增强了Web服务访问控制的灵活性、独立性和扩展性,完善了Web服务权限管理,提高了Web服务应用的安全性,为Web服务提供了更为全面的访问控制机制.     

无线传感器网络中基于能量的分级簇算法

针对无线传感器网络中传感器一次性电源供电的特点,提出用极大权中继集的根树模拟虚拟骨干网,构成高效能多级簇树;通过优先选择剩余能量高、与所有邻居交换信息耗能少的传感器节点为簇头的策略和定期更换簇头及移动基站的机制,减小和均衡每个传感器耗能,从而延长全网寿命．仿真结果表明了算法的有效性．     

联合信源信道编码的分级编码视频网络传输

提出了在丢包网络传输过程中,针对精细粒度分级编码(FGS)视频流存在的数据重要性差异,利用前向纠错编码(FEC)对视频流提供非均匀保护.考虑采用一致的信源信道联合统计率失真模型作为约束,根据信道的传输带宽和平均丢包率,联合优化信源编码码率和非均匀FEC编码码率的分配.该方法应用于丢包网络的视频传输,可以根据网络传输条件的变化,自适应地分配信道编码码率,提高信道带宽利用率,增强视频的传输质量.仿真结果表明,所提方法对不同的信道条件具有较好的适应性,并且能够有效地提高视频传输的鲁棒性.