中国高等教育试验中提倡自主式学习

Ｉｎｔｒｏｄｕｃｔｉｏｎ：Ｔｒａｄｉｔｉｏｎａｌｇｒａｍｍａｒ＿ｔｒａｎｓｌａｔｉｏｎａｐｐｒｏａｃｈｆｏｃｕｓｉｎｇｏｎｔｈｅｔｅａｃｈｅｒｈａｓｂｅｅｎｄｏｍｉｎａｎｔｆｏｒａｎｕｍｂｅｒｏｆｙｅａｒｓ．Ｉｎｔｈｅｐａｓｔｔｗｏｏｒｔｈｒｅｅｄｅｃａｄｅｓ,ｈｏｗｅｖｅｒ,ｔｈｅｒｅａｒｅｉｎｃｒｅａｓｉｎｇｉｎｔｅｒｅｓｔｓｉｎｆｉｎｄｉｎｇｏｕｔｗｈａｔａｇｏｏｄｌｅａｒｎｅｒｓｈｏｕｌｄｂｅｉｎｔｈｅＳＬＡｄｏｍａｉｎ．Ｍｏｒｅａｎｄｍｏｒｅａｔｔｅｎｔｉｏｎｉｓｂｅｉｎｇｐａｉｄｔｏ…     

基于增量稀疏核极限学习机的发动机状态在线预测

针对发动机状态在线预测中样本累积、预测模型膨胀和在线更新速度慢等问题,提出了基于增量稀疏核极限学习机的在线预测方法.该方法定义了KELM核函数矩阵的稀疏测量矩阵,并根据矩阵原子相干最小化和自信息量最大化的样本信息度量准则实现在线样本前向稀疏与后向删减,提高了样本稀疏化效率.利用有效样本对测量矩阵在最佳阶数内进行在线扩充与修剪,限制了预测模型膨胀.利用改进的增量建模方法对模型的核权重矩阵进行递推更新,从而建立规模有限且结构稀疏的在线预测模型,提高了在线建模速度.仿真数据和发动机状态参数在线预测实验结果表明,与现有在线预测方法相比,ISKELM具有更高的样本稀疏化和在线建模效率.对发动机排气温度进行120步预测时,预测速度分别提高了80.50%和31.72%,预测精度分别提高了48.56%和15.81%.      

一种新的计算机视觉算法

受蚂蚁金服计算机视觉项目组委托,为了提高计算机视觉的识别效率和准确率,利用机器学习的思想开发自动进化图像学习机,将MATHEMATICA Cloud作为改学习机的计算云、搜索云,将学习函数和决策函数嵌入到学习机中,从而实现由学习机录入图像并导入MATHEMATICA Cloud进行计算和搜索的功能,利用搜索结果来锻炼学习机的学习函数,利用计算结果来锻炼学习机的决策函数,从而实现高效率的识别速度与高准确率的识别效果.基于蚂蚁金服提供的验算实例进行仿真实验,并从计算速度、收敛情况、识别精度等方面同现在常用的识别算法进行对比,结果显示:新算法的图像识别能力颇佳,与传统算法相比,新算法具有更快的计算速度、绝对收敛性和远高于传统算法的识别精度.     

基于改进锚候选框的甚高速区域卷积神经网络的端到端地铁行人检测

在地铁监控场景下的行人检测,具有客流量大,遮挡程度高的特点。针对该场景的行人检测,提出基于深度学习甚高速区域卷积神经网络的端到端头肩检测方案。由于甚高速区域卷积神经网络模型对目标检测具有普适性,针对通过地铁监控摄像头采集的真实的客流图像数据,人工标注训练及模型测试数据集进行分析;进而根据头肩特征面积分布较集中,长宽尺度比例可明显分为一类的特性对区域建议网络网络中的锚候选框进行了改进,使其更适应地铁特殊场景中的行人检测。改进后的模型在保证系统检测精度的同时提升了检测实时性,可以精确检测地铁场景下不同姿势的头肩部位;并在不同场景及视角下的检测也取得了较好的效果。     

探究性学习的教与学——“三角形中位线”的教学

探讨“三角形中位线”的教学中探究性学习基本模式的应用.     

基于中期基准面旋回变化的沉积微相精细研究——以松辽盆地扶余油田泉四段为例

 从区域沉积背景出发,以岩心和测井资料分析为基础,对松辽盆地扶余油田泉四段的岩石类型、粒度分布、沉积构造、泥岩颜色及地球化学特征等各类沉积相标志进行分析,确定其为三角洲沉积,包含三角洲平原和前缘亚相。其中,平原亚相可识别出分支河道、决口扇、天然堤、废弃河道、湖泊沼泽微相;前缘亚相可细分为水下分支河道、河口坝、远沙坝、水下天然堤和支流间湾等微相。依据沉积微相与地层格架的成因关系,在中期基准面旋回的控制下应用取心关键井建立了沉积微相的定量识别图板,对非取心井进行沉积微相的定量识别与划分,并在此基础上绘制了沉积微相的平面及剖面图,总结了微相类型的平面和纵向展布规律及其与含油性的关系,指出分支河道砂体发育规模、连续性、储集性、含油性最好,其次为河口坝砂体,为研究区下一步的开发方案提供地质依据。     

超宽带探地雷达探测性能研究

研究了超宽带探地雷达的探测性能问题.在介质品质因子为常数的假设条件下,定义了超宽带信号的平均损耗,对超宽带探地雷达的探测深度和分辨率进行了定量研究,分别指出了其与百分带宽的关系,分析比较了具有相同带宽、不同百分带宽信号的探测深度.研究结果表明,超宽带探地雷达在探测深度及分辨率方面具有一定的优势,其应用将会越来越广泛.     

加强辅导员队伍建设的对策

针对辽宁科技大学专职辅导员队伍现状进行了问卷调查、统计和分析。辅导员队伍人员结构合理,综合素质较高;在人员配备、任务分工、工作量计算、理论研究、保障运行机制等方面有待加强。提出了加强辅导员队伍建设的对策,如提高认识、足额配备,完善考核制度,走职业化、专业化道路等。     

基于隐特征提取和CRF模型的中文词义消歧

传统的中文词义消歧方法是通过观察文本的上下文信息、词性等显性特征建立消歧模型,本文通过对歧义产生原因进行深入的分析,发现词语之间隐含的语法结构、语义信息等也会导致歧义的产生,可以考虑将这些信息加入消歧模型进行消歧。由于《知网》知识库中对词语之间的搭配信息进行了总结,本文借助《知网》提取训练语料库所获取的词语搭配信息的隐性语义特征,结合显性的上下文特征,采用条件随机场的方法进行词义消歧。最后,通过实验进行词义消歧和效果验证,结果表明：本文采用的方法与传统的条件随机场消歧相比,词义消歧的准确率得到了提高。     

冷轧带钢表面缺陷在线监测系统

介绍一套目前已在实验室中开发成功的冷轧带钢表面缺陷在线监测系统,该系统用于在线检测和识别冷轧带钢的表面缺陷.系统采用多个面阵CCD摄像头同步采集带钢表面的图像,并通过并行计算系统对图像进行分析和处理,以得到钢板表面的缺陷情况.系统在软件流程上进行了特殊的设计,以保证实时数据处理功能.经试验,系统对"乳化液斑痕"、"锈痕"、"压入氧化铁皮"、"辊印"、"折印"和"边裂"等6种常见的冷轧带钢表面缺陷类型识别率在90%以上.