检索结果-内蒙古大学图书馆

测绘与空间地理信息 2024年第2期47卷 25-28页

作者：殷宗敏殷宗奇中国地质调查局武汉地质调查中心湖北武汉430205 东北林业大学计算机与控制工程学院黑龙江哈尔滨150040

基于30 m分辨率DEM,利用SWAT划定三峡区域子流域范围,选用起伏比法计算各子流域的面积高程积分,对积分值进行空间分析。结果表明:三峡区域地貌以壮年期和老年期为主,其主要分布趋向于壮年期向老年期发展过程;三峡区域长江两侧流域,上、... 详细信息

基于30 m分辨率DEM,利用SWAT划定三峡区域子流域范围,选用起伏比法计算各子流域的面积高程积分,对积分值进行空间分析。结果表明:三峡区域地貌以壮年期和老年期为主,其主要分布趋向于壮年期向老年期发展过程;三峡区域长江两侧流域,上、下游地貌以老年期为主,中游以壮年期为主,下游演化程度老于上游;三峡区域长江两侧流域平均高程与面积高程积分值成正比,平均海拔越高,地貌发育越年轻;历年灾害点多分布于老年期和壮年期地貌,其中分布于老年期地貌的灾害点多于壮年期,构造线多分布于壮年期地貌。

关键词：三峡区域 SWAT 面积高程积分起伏比法地貌

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一种基于改进的快速扩展随机树的工业机器人路径避障规划算法

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信息与控制 2021年第2期50卷 235-246,256页

作者：刘亚秋赵汉琛刘勋徐妍东北林业大学信息与计算机工程学院黑龙江哈尔滨150040 哈工大机器人(合肥)国际创新研究院安徽合肥230000

针对传统快速扩展随机树(RRT)算法在机械臂的运动规划上缺乏导向性,收敛速度慢等问题,文中在传统RRT的基础上,提出了一种扩展点选择策略和自适应步长策略,并且在算法陷入局部极小值时,采用避免回归机制,快速脱离极小值.然后结合Dijkstr... 详细信息

针对传统快速扩展随机树(RRT)算法在机械臂的运动规划上缺乏导向性,收敛速度慢等问题,文中在传统RRT的基础上,提出了一种扩展点选择策略和自适应步长策略,并且在算法陷入局部极小值时,采用避免回归机制,快速脱离极小值.然后结合Dijkstra算法对改进算法产生的路径进行优化,得到一条优化后的路径.最后,得到的机械臂末端有效路径再通过本文的机械臂规划模块,转化为一条机械臂最优位姿路径.将该改进算法与其他算法在Matlab和ROS中进行仿真实验,实验结果表明,该算法能有效指导RRT树的生长方向,避免陷入极小值,并且提高算法的收敛速度,并且提高了机械臂在仿真中运动规划效率.

关键词：快速扩展随机树机械臂路径规划避障规划碰撞检测机器人操作系统

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跌跤体验驱动的工程类课程创新设计

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黑龙江高教研究 2022年第3期40卷 147-154页

作者：李莉刘俊强刘志光东北林业大学信息与计算机工程学院黑龙江哈尔滨150040 哈尔滨师范大学教育科学学院黑龙江哈尔滨150025 黑龙江教师发展学院黑龙江哈尔滨150080

针对高校工程类专业课程的特点和创新要求,在跌跤体验驱动的教学理念下,以提升核心素养为目标,从痛点出发,对工程类课程的教学方法、教学活动、学习评价机制及教学支架的搭建完成了创新设计。以首批国家一流本科课程"软件工程导论&... 详细信息

针对高校工程类专业课程的特点和创新要求,在跌跤体验驱动的教学理念下,以提升核心素养为目标,从痛点出发,对工程类课程的教学方法、教学活动、学习评价机制及教学支架的搭建完成了创新设计。以首批国家一流本科课程"软件工程导论"为例,对工程类专业课的线上线下混合课程模式进行重构。基于"一个课程定位"、直击"三个教学痛点"、实现"六个关键创新"。同时在课程思政方面关注三个视角,实现三个融合,做到疏密得当、明暗适度。经过教学实践验证,文章所提出的跌跤体验驱动理念下的课程设计中,"评价驱动问题发现"的进阶式教学方法、"低起点—高落点"的教学活动设计、"三维六元"学习评价机制、差异化教学支架搭建等关键创新对提高工程类专业课程教学效果明显,具有推广意义。

关键词：课程设计跌跤体验驱动工程类课程深度学习国家一流本科课程

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信创背景下高校人才培养模式与基础硬件课程改革探究——以计算机系统结构为例

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黑河学院学报 2023年第11期14卷 109-112页

作者：刘亚秋卢洋牛娜邢超军东北林业大学计算机与控制工程学院黑龙江哈尔滨150040 龙芯中科技术股份有限公司北京100089

以东北林业大学为例,解决“信创”背景下计算机基础硬件人才培养中存在的突出问题,深化课程思政、校企协同,改革计算机系统基础硬件的相关课程教学模式、课程内容、实践方法、创新平台,增设“自主空间”平台开发知识,融入“信创+”思想... 详细信息

以东北林业大学为例,解决“信创”背景下计算机基础硬件人才培养中存在的突出问题,深化课程思政、校企协同,改革计算机系统基础硬件的相关课程教学模式、课程内容、实践方法、创新平台,增设“自主空间”平台开发知识,融入“信创+”思想,形成多维度校企融合人才培养新模式和课程方案,并以专业核心课计算机系统结构为例进行成果应用和试点运行,成效显著。

关键词：信创人才信创LoongArch平台自主空间课程改革校企协同

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遗传算法在城市定向赛问题中的应用

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牡丹江师范学院学报（自然科学版） 2024年第1期 5-8页

作者：马妍李惟李淑凤祖培福牡丹江师范学院数学科学学院黑龙江牡丹江157011 东北林业大学计算机与控制工程学院黑龙江哈尔滨150040

以2022年海口城市定向赛路线作为研究对象,选取16个得分地点为路径,利用遗传算法求解建立比赛最优路径TSP分析模型,用轮盘赌注法选取种群适应度值,通过调整种群变异系数对比相同迭代次数的收敛速度,并给出全局最优路线.

关键词： TSP 遗传算法城市定向赛赌轮盘

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视觉词语识别任务下左右脑功能网络局部形态的分化

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北京工业大学学报 2022年第7期48卷 773-782页

作者：张笑非杨阳钟宁北京工业大学信息学部北京100124 江苏科技大学计算机学院江苏镇江212003 磁共振成像脑信息学北京市重点实验室北京100124 北京林业大学人文社会科学学院北京100089 前桥工科大学生命科学与信息学系群马前桥371-0816日本

为研究任务态下视觉词语识别时左右脑功能网络之间的拓扑形态差异,使用OpenfMRI开放项目“词语与对象处理”的45名被试tfMRI数据,分别构造单词条件和辅音字符串条件下基于解剖学脑图自动解剖标记(automated anatomical labelling, AAL)... 详细信息

为研究任务态下视觉词语识别时左右脑功能网络之间的拓扑形态差异,使用OpenfMRI开放项目“词语与对象处理”的45名被试tfMRI数据,分别构造单词条件和辅音字符串条件下基于解剖学脑图自动解剖标记(automated anatomical labelling, AAL)的左右脑功能网络,对2个半脑的度中心性、全局效率、聚类系数和局部效率进行统计对比,并考察AAL的兴趣点(region of interest, ROI)与功能脑图Willard-499语言网络的关系. 2种实验条件下左右脑网络指标在稀疏度定义域差异均有统计学意义,其中辅音字符串实验条件下4个指标统计学差异占比分别为0、0、0、0,单词条件下分别为0、5%、0、44%,单词条件下聚类系数与局部效率差异占比存在反差.左右脑功能网络在进行单词识别时存在局部形态的分化.

关键词：视觉词语识别任务诱发功能磁共振成像脑功能网络局部形态视觉词形区大脑图谱对比

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基于同伦延拓及自调比校正的电容层析成像图像重建

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哈尔滨理工大学学报 2020年第5期25卷 47-53页

作者：陈宇张江涛夏宗基东北林业大学信息与计算机工程学院哈尔滨150040

针对电容层析成像(ECT)图像重建的"软场"效应和病态性问题,提出了基于同伦延拓正则化及自调比校正(HER-SSM)的ECT图像重建算法。该算法在ECT理论的基础上,将同伦延拓思想与正则化方法相结合,而且结合自调比推导出相应的校正公... 详细信息

针对电容层析成像(ECT)图像重建的"软场"效应和病态性问题,提出了基于同伦延拓正则化及自调比校正(HER-SSM)的ECT图像重建算法。该算法在ECT理论的基础上,将同伦延拓思想与正则化方法相结合,而且结合自调比推导出相应的校正公式,最终获得关于ECT图像重建反问题的数学模型。用该算法进行数字仿真模拟实验,通过实验来验证其有效性。仿真实验通过与经典Landweber算法、SD法等其它成像算法结果的比较分析,表明该算法在解决ECT图像重建问题上,具有图像成像质量高、收敛速度快、迭代次数少等优点,是一种解决ECT成像问题的有效算法。

关键词：电容层析成像图像重建同伦延拓自调比校正

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基于注意力机制的DenseNet模型的树种识别应用

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实验室研究与探索 2020年第7期39卷 122-127,173页

作者：宋宇鹏边继龙安翔张锡英东北林业大学信息与计算机工程学院哈尔滨150040

随着图像识别分类技术的发展,该技术被人们应用到工农业生产各个领域,以提高其工作质量和效率。在特殊领域背景复杂数据集分类任务中,为增强神经网络的分类能力,降低参数冗余,提高训练效率,提出一种基于注意力机制的DenseNet模型。该神... 详细信息

随着图像识别分类技术的发展,该技术被人们应用到工农业生产各个领域,以提高其工作质量和效率。在特殊领域背景复杂数据集分类任务中,为增强神经网络的分类能力,降低参数冗余,提高训练效率,提出一种基于注意力机制的DenseNet模型。该神经网络能够通过添加注意力机制获取图像重要信息,以解决数据敏感问题,提高网络整体性能。在复杂树种叶片公开数据集Leafsnap和公共数据集SVHN上分别取得了91.25%和98.27%的分类精确率。实验结果表明,基于注意力机制的DenseNet模型分类效果明显优于其他网络模型。

关键词：图像分类卷积神经网络密集神经网络注意力机制树种识别

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基于混合特征提取的判决预测模型

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智能计算机与应用 2021年第8期11卷 42-46页

作者：刘璐瑶李实东北林业大学信息与计算机工程学院哈尔滨150006

法律判决预测指的是在给定案情描述的情况下,对案件的罪名和刑期进行预测。当前罪名预测主要使用深度神经网络模型,刑期预测主要使用混合深度神经网络模型。现有研究只关注局部特征或全局特征,没有考虑到将二者结合。因此本文使用双向... 详细信息

法律判决预测指的是在给定案情描述的情况下,对案件的罪名和刑期进行预测。当前罪名预测主要使用深度神经网络模型,刑期预测主要使用混合深度神经网络模型。现有研究只关注局部特征或全局特征,没有考虑到将二者结合。因此本文使用双向门控循环单元提取上下文特征,并结合注意力机制学习文本中词的重要性,使用胶囊网络克服卷积神经网络丢失空间信息的缺点,学习文本局部与全局之间的关系特征。同时由于刑期分类时分类粒度较大,导致辅助决策结果不够理想。为实现更加理想的分类效果,将刑期按年进行更加细粒度的分类,分为28类。实验结果表明,该混合模型比基线模型效果更好,在罪名预测和28类刑期预测准确率分别为98.88%和74.32%。

关键词：罪名预测期预测双向门控循环单元注意力机制胶囊网络

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基于MOOC翻转课堂的教学实践与探讨

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沈阳师范大学学报（自然科学版） 2021年第6期39卷 553-556页

作者：彭涛刘子建夏楠东北林业大学信息与计算机工程学院哈尔滨150040

在大数据时代以及教学面向全球化开放的背景下,MOOC的出现,给传统教学模式带来巨大冲击。翻转课堂是现今越来越热的教学新理念,也是最具有前景的教学技术之一。突如其来的新冠肺炎疫情,加速了各个高校基于MOOC已有优质课程资源构建翻转... 详细信息

在大数据时代以及教学面向全球化开放的背景下,MOOC的出现,给传统教学模式带来巨大冲击。翻转课堂是现今越来越热的教学新理念,也是最具有前景的教学技术之一。突如其来的新冠肺炎疫情,加速了各个高校基于MOOC已有优质课程资源构建翻转课堂教学模式的步伐,即师生在“线下”课堂协作与互动,共同讨论,同时借助“线上”信息化教学技术,解决传统课堂互动不足的问题;通过“线上”作业巩固课堂所学,教师利用碎片化时间及时反馈等。从结果来看,虽然基于MOOC翻转课堂的教学模式在实施过程中面临着巨大挑战,但通过实践检验效果良好,具有一定的普适性,可以推广。

关键词：大规模网络开放课程翻转课堂连接主义行为主义学习分析

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