检索结果-内蒙古大学图书馆

北京市属高校国际化联合培养项目建设模式、实践与思考--以北京信息科技大学光电学院为例

中国教育技术装备 2019年第24期 64-66,75页

作者：沈度孟浩李响郎晓萍北京信息科技大学光电学院 100192

在扩大高等学校教育开放的背景下,北京市及市属各高校出台一系列举措,以优势专业为依托,开展形式多样的国际化联合培养项目,培养了一批具有较高综合素质的国际型研究人才,高校办学水平得到提升。同时,联合培养项目实施过程中也出现一些... 详细信息

在扩大高等学校教育开放的背景下,北京市及市属各高校出台一系列举措,以优势专业为依托,开展形式多样的国际化联合培养项目,培养了一批具有较高综合素质的国际型研究人才,高校办学水平得到提升。同时,联合培养项目实施过程中也出现一些涉及规划、制度、方案、管理和内化提升等方面的问题,需要引起重视,并着手以体制机制、项目发展、学生管理、教学改革等方面为切入点进行改革和优化。

关键词：中外合作办学国际化人才外培计划

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数字化浪潮席卷下,企业如何顺势而上?——访北京信息科技大学计算机学院院长李宁

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中国经贸 2022年第13期 46-47页

作者：刘晓桦李宁不详北京信息科技大学计算机学院

人类社会正在进入数字化、智能化时代,智能交通、智慧医疗、智能制造、智慧教育、智慧金融等,带来了更加高质、高效的生产和生活体验。数字化变革中,如何证明数字化转型成功?数字经济是否已是新的赛道?数字经济带来了哪些新业态?企业数... 详细信息

人类社会正在进入数字化、智能化时代,智能交通、智慧医疗、智能制造、智慧教育、智慧金融等,带来了更加高质、高效的生产和生活体验。数字化变革中,如何证明数字化转型成功?数字经济是否已是新的赛道?数字经济带来了哪些新业态?企业数字化转型还有哪些痛点?本期“数智百人”栏目专访北京信息科技大学计算机学院院长李宁,探讨真正的数字化转型之道。

关键词：数字化转型智能制造智慧金融智慧教育新业态李宁智能交通智慧医疗

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具有国际视野的应用型人才培养模式的探索与思考——基于北京信息科技大学仪器科学与光电工程学院的案例研究

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教育教学论坛 2018年第16期 207-208页

作者：王晓玲张晓青周哲海北京信息科技大学仪器科学与光电工程学院北京100192

通过确立人才培养目标,从加强国际化视野的师资建设,构建多元的国际化视野培养的平台等出发,确立了具有国际视野的应用型人才培养模式,探索和研究了实施培养模式的内容和方法。

关键词：国际视野应用型人才培养模式

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基于Canny-Franklin矩的亚像素边缘检测方法

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计算机集成制造系统 2025年第3期31卷 903-912页

作者：杜港佟强侯凌燕杨大利梁旭北京信息科技大学计算机学院北京100101

针对现有的矩方法在亚像素边缘检测中存在执行时间较长的问题,提出一种基于Canny-Franklin矩的亚像素边缘检测算法,缩短了执行时间,其时间优势主要在于只需要2个卷积模板。首先,对Franklin矩求解亚像素边缘进行了原理推导,并计算出Frank... 详细信息

针对现有的矩方法在亚像素边缘检测中存在执行时间较长的问题,提出一种基于Canny-Franklin矩的亚像素边缘检测算法,缩短了执行时间,其时间优势主要在于只需要2个卷积模板。首先,对Franklin矩求解亚像素边缘进行了原理推导,并计算出Franklin矩的7×7模板;然后,提出基于Canny-Franklin矩的亚像素边缘检测算法,即先对图像进行Canny边缘检测粗定位,再将粗定位边缘像素与矩模板进行卷积,并利用推导出的相关公式计算出亚像素边缘值。实验结果表明,该算法可以实现对图像边缘的亚像素定位,且在定位精度上相对Zernike矩方法具有一定的优势;经过对实际定位销钉的检测,该算法的定位结果满足实际情况,结果与Canny-Zernike矩方法结果非常接近,但算法运行时间仅为Canny-Zernike矩算法的66%,传统Zernike矩算法的50%,从而证明了所提算法在图像亚像素边缘定位中具有一定的优势。

关键词：亚像素边缘检测 Franklin矩视觉测量

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基于代码可视化的工业互联网恶意代码检测方法

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计算机集成制造系统 2025年第2期31卷 567-578页

作者：龙墨澜康海燕北京信息科技大学计算机学院北京100192

针对工业互联网中不断增加的恶意软件数量和种类,传统恶意代码检测方法存在准确率低、时间开销大、数据预处理过程复杂等问题,结合神经网络在图像分类方向的成熟应用,提出一种基于代码可视化的工业互联网恶意代码检测方法。通过可视化... 详细信息

针对工业互联网中不断增加的恶意软件数量和种类,传统恶意代码检测方法存在准确率低、时间开销大、数据预处理过程复杂等问题,结合神经网络在图像分类方向的成熟应用,提出一种基于代码可视化的工业互联网恶意代码检测方法。通过可视化算法将恶意代码原始文件转化为彩色图像,采用改进GoogLenet检测并识别恶意代码家族;用数据增强扩充原始样本集,并提出适用于多分类任务的带权Focal loss损失函数,通过样本期望体积调整不同恶意代码家族在模型训练过程中的权重参数,缓解模型过拟合的影响。最后在Malimg和Leopard Mobile两个数据集上的实验表明,彩色恶意代码图像在准确性方面优于恶意代码灰度图,该方法在Malimg和Leopard Mobile数据集的准确率分别达到98.26%和97.19%,验证了该方法的优越性。

关键词：恶意代码分类代码可视化深度学习数据增强带权损失函数

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面向创新设计的《机械设计》教学改革与实践——以北京信息科技大学机电工程学院为例

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教育现代化 2020年第11期 42-44页

作者：孙江宏北京信息科技大学机电工程学院

本文总结了北京信息科技大学《机械设计》课程面向创新设计的实践改革成果,结合全国大学生科技创新大赛等实践类活动,优选了一些与课程内容联系紧密的竞赛题目,对教学内容及教学体系进行了改革,改进了教学方法,开展了效果评价分析,取得... 详细信息

本文总结了北京信息科技大学《机械设计》课程面向创新设计的实践改革成果,结合全国大学生科技创新大赛等实践类活动,优选了一些与课程内容联系紧密的竞赛题目,对教学内容及教学体系进行了改革,改进了教学方法,开展了效果评价分析,取得了一定的效果。

关键词：机械设计实践改革创新设计

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构建大学新生适应教育的新模式——以北京信息科技大学机电工程学院为例

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科教文汇 2014年第2期 34-35页

作者：张婧梅李相豸王晗北京信息科技大学机电工程学院北京100192

适应问题是大学新生普遍遇到的问题,影响新生的生活、学习、心理等各个方面,因此,新生适应能力培养成为大一学生教育工作的重中之重。本文通过一年以来对新生教育的实践经验总结,提炼出"一个中心,四个抓手,五位一体"大学新生... 详细信息

适应问题是大学新生普遍遇到的问题,影响新生的生活、学习、心理等各个方面,因此,新生适应能力培养成为大一学生教育工作的重中之重。本文通过一年以来对新生教育的实践经验总结,提炼出"一个中心,四个抓手,五位一体"大学新生适应教育的新模式。

关键词：大学新生适应教育新模式

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创新管理模式提升毕业生党员教育实效性——以北京信息科技大学经济管理学院为例

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活力 2022年第2期 30-32页

作者：孙靳北京信息科技大学经济管理学院北京100192

高校毕业生党员是大学生党员中的特殊群体,毕业生党员教育管理是基层党组织建设的重要环节。如何有效调动毕业生党员的学习热情,提高教育的实效性,是高校学生党建工作中亟待解决的重要问题。本文以北京信息科技大学经济管理学院党史学... 详细信息

高校毕业生党员是大学生党员中的特殊群体,毕业生党员教育管理是基层党组织建设的重要环节。如何有效调动毕业生党员的学习热情,提高教育的实效性,是高校学生党建工作中亟待解决的重要问题。本文以北京信息科技大学经济管理学院党史学习教育中的举措为例,对提升毕业生党员教育实效性进行探索与实践。

关键词：毕业生党员党史学习教育教育管理

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包含机器人-主轴系统耦合效应的铣削颤振稳定性分析

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振动与冲击 2025年第6期44卷 13-27页

作者：籍永建韩启超徐小康北京信息科技大学现代测控技术教育部重点实验室北京100192 北京信息科技大学机电系统测控北京市重点实验室北京100192 北京信息科技大学机电工程学院北京100192

串联式工业机器人(以下简称机器人)刚度低,铣削加工过程极易由于工艺参数或机器人位姿选取不当产生颤振,颤振会降低工件表面质量、损坏机器人装备。针对机器人铣削加工颤振稳定性预测问题,通过构建机器人刚度模型的方式研究了机器人末... 详细信息

串联式工业机器人(以下简称机器人)刚度低,铣削加工过程极易由于工艺参数或机器人位姿选取不当产生颤振,颤振会降低工件表面质量、损坏机器人装备。针对机器人铣削加工颤振稳定性预测问题,通过构建机器人刚度模型的方式研究了机器人末端刚度随空间位姿的变化规律;阐明了主轴系统速度效应对刀尖动力学特性的影响规律,采用数据拟合的方法建立了主轴转速与刀尖固有频率之间的映射函数;构建了综合考虑机器人-主轴系统耦合效应的铣削动力学模型,采用锤击试验方法获得机器人铣削系统刀尖的阻尼比与模态质量,得到了包含不同影响因素的机器人铣削加工稳定性叶瓣图,揭示了机器人-主轴系统耦合作用下铣削颤振稳定性的动态变化规律,进行了试验验证。结果表明,与现有模型相比,考虑机器人-主轴系统耦合效应构建的稳定性叶瓣图更加符合实际铣削状态,可有效提升机器人铣削颤振的预测准确率。

关键词：机器人铣削铣削动力学颤振耦合效应稳定性分析

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融合梯度改进YOLO和KCF模型的无人机目标识别跟踪算法

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仪器仪表学报 2025年第2期46卷 221-233页

作者：王文胜何君尧黄民吴国新北京信息科技大学机电工程学院北京100192 北京信息科技大学现代测控技术教育部重点实验室北京100192

针对无人机目标小、目标不显著的情况以及目标被遮挡后的再跟踪问题,提出一种将改进YOLO和改进KCF模型融合的无人机识别跟踪算法YOLO-G-KCF。该算法在特征处理方面将多通道梯度特征和原图特征通过特征级联的方式进行融合,并将融合特征引... 详细信息

针对无人机目标小、目标不显著的情况以及目标被遮挡后的再跟踪问题,提出一种将改进YOLO和改进KCF模型融合的无人机识别跟踪算法YOLO-G-KCF。该算法在特征处理方面将多通道梯度特征和原图特征通过特征级联的方式进行融合,并将融合特征引入YOLOv10算法之中,使改进算法对强光照、阴影等复杂光照条件下的目标有更好的检测效果;同时将多通道梯度特征信息引入KCF目标跟踪算法之中,通过设计一种多尺度特征检测,使KCF算法具有良好的尺度自适应;在头侧引入KCF跟踪结果,计算得新的损失函数Inner-IoU,更准确的识别跟踪目标。经实验表明,在由多个开源无人机视频目标跟踪组成的数据集上进行测试,YOLO-G-KCF算法取得95.3%的准确率;与YOLOv10原始模型相比,改进模型的mAP@0.5提高了1.37%,平均精度mAP@0.5达到了94.28%,且识别速度达到了112 FPS,能以100 FPS以上的速度运行,满足无人机目标识别跟踪的实时性需求。通过引入识别机制的跟踪并进行改进,在不损失速度的基础上,对比其他算法具有更好地识别跟踪效果。YOLO-G-KCF算法实现了对无人机在目标小、不显著以及遮挡后再跟踪等情况下的识别跟踪,识别准确率高、抗干扰能力强、硬件开发实时性好,具有一定的理论研究和工程应用价值。

关键词：目标跟踪目标识别无人机跟踪 YOLOv10

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