检索结果-内蒙古大学图书馆

中国教育技术装备 2025年第6期 150-152页

作者：董敏毕盛华南理工大学计算机科学与工程学院广州510000

针对教学过程中存在的“课程知识难理解、学生学习主动性差、视野受局限”等痛点问题,构建“专业知识—创新创造能力—创业素质价值”三位一体、双专三创融合的课程教学模式,将思政教育融入育人全过程,以立德树人为根本,以学生发展为中... 详细信息

针对教学过程中存在的“课程知识难理解、学生学习主动性差、视野受局限”等痛点问题,构建“专业知识—创新创造能力—创业素质价值”三位一体、双专三创融合的课程教学模式,将思政教育融入育人全过程,以立德树人为根本,以学生发展为中心,以产出为导向,通过线上教学与线下教学相混合、教学与科研实践相融合、产教融合、竞教结合,实现优势互补和深度对话,全方位推进课程改革,多维评价,取得显著效果。

关键词：编译原理课程思政课程改革

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基于计算机网络教材建设的深度融合混合式教学设计与实践

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计算机教育 2025年第2期 19-23,26页

作者：袁华杜广龙黄敏华南理工大学计算机科学与工程学院广东广州510640 华南理工大学软件学院广东广州510006

以“101计划”核心课程教材建设为契机,以建设计算机网络教材为核心,提出一套作为混合式教学基础资源的生态资源体系,设计深度融合的混合式教学活动并说明实施方法,最后通过2024年春季学期4个教学班的教学成绩对比说明教学效果。

关键词：混合式教学生态资源体系 101计划计算机网络教材建设

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居民消费价格指数、工业增加率与股票指数波动关系分析——基于GARCH-MIDAS模型

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数学的实践与认识 2025年第3期55卷 1-12页

作者：谢贤芬何亦琛毛宜军古万荣张子烨黄天睿暨南大学经济学院广东广州510632 华南理工大学计算机科学与工程学院广东广州510641 华南农业大学数学与信息学院广东广州510642 广东第二师范学院计算机学院广东广州510303

为探究宏观经济因素与股市波动之间的关系,选取上证180指数与中证100指数为研究对象,将居民消费价格指数和工业增加率作为研究变量,基于多因子GARCH-MIDAS模型,研究宏观经济变量对股票价格长短期波动的影响.结果表明:模型能够很好地拟... 详细信息

为探究宏观经济因素与股市波动之间的关系,选取上证180指数与中证100指数为研究对象,将居民消费价格指数和工业增加率作为研究变量,基于多因子GARCH-MIDAS模型,研究宏观经济变量对股票价格长短期波动的影响.结果表明:模型能够很好地拟合股市的波动性,能较好地反映宏观经济变量与股市波动性之间的相关性;两个变量均对股市长期波动产生正向影响,均能显著影响未来股票市场波动.两者对股市波动短期影响则各有不同,工业增加率的影响不明显,而股市短期波动对居民消费价格指数的波动非常敏感。

关键词：股市波动率 GARCH-MIDAS 混频数据长短期波动

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基于产学融合的编译原理课程教学改革

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计算机教育 2025年第4期 151-155页

作者：董敏毕盛唐洁汪秀敏华南理工大学计算机科学与工程学院广东广州510000

分析编译原理课程教学现状和存在问题,提出基于产学融合的编译原理课程改革框架,基于教育部—华为产学合作协同育人项目,从重塑教学目标、更新教学内容、改革实践教学、改变教学方法、变更考核方式几方面介绍产学融合的编译原理课程教... 详细信息

分析编译原理课程教学现状和存在问题,提出基于产学融合的编译原理课程改革框架,基于教育部—华为产学合作协同育人项目,从重塑教学目标、更新教学内容、改革实践教学、改变教学方法、变更考核方式几方面介绍产学融合的编译原理课程教学改革,最后说明教改效果。

关键词：产学融合编译原理实践能力创新意识教学改革 OBE

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“通专融合”的人工智能通识课建设

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计算机教育 2025年第3期 266-270页

作者：李粤陈建斌徐红云徐雪妙张通华南理工大学计算机科学与工程学院广东广州510006

针对当前人工智能通识课教育面临的问题和挑战,提出一套旨在打破人工智能通识教育与“+X”专业教育之间界限的教学体系,介绍教学思路、教学目标、教学模式、课程内容建设等,最后说明课程建设成果。

关键词：通专融合人工智能通识课复合型人才培养通识教育专业教育

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构网型虚拟同步化光储并网系统的频率支撑策略

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电源学报 2025年

作者：刘洋林英明余达李丰能环加飞朱红路广东电网有限责任公司电力调度控制中心华南理工大学广东省绿色能源技术重点实验室国家电网有限公司华北分部华北电力大学控制与计算机工程学院

准确评估系统调频需求，缓解光储并网机组的稳态输出与动态调节矛盾，是构网型虚拟同步化光储并网系统实现快速频率支撑的关键。本文首先建立构网型虚拟同步化光储并网系统模型，分析其多控制目标间耦合特性。其次，基于阻尼补偿原理改... 详细信息

准确评估系统调频需求，缓解光储并网机组的稳态输出与动态调节矛盾，是构网型虚拟同步化光储并网系统实现快速频率支撑的关键。本文首先建立构网型虚拟同步化光储并网系统模型，分析其多控制目标间耦合特性。其次，基于阻尼补偿原理改进传统构网控制，提高光储机组的稳态控制精度。在此基础上，利用频率安全预警与控制器动态性能约束量化评估构网控制参数，提出构网型虚拟同步化光储并网系统的频率支撑策略。最后，搭建仿真系统，验证光储并网机组在所提控制策略下可快速支撑系统频率，可显著提升系统频率安全。

关键词：频率支撑虚拟同步阻尼补偿协调控制

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基于多粒度时空注意力机制的说话人识别模型

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声学技术 2025年第1期44卷 93-101页

作者：朱文博吴靖金浩叶维彰朱珍佛山科学技术学院机电工程与自动化学院广东佛山528000 佛山科学技术学院机电子信息工程学院广东佛山528000 华南理工大学计算机科学与工程学院广东广州510000 台湾清华大学工业工程与工程管理系台湾新竹300044

深度学习已广泛应用在说话人识别领域,但当前模型存在识别率低和模型参数复杂度高的问题,难以进行轻量化语音识别。针对此问题,文章提出一种基于多粒度时空注意力机制的说话人识别模型,该模型由多粒度混合模块、时空注意力机制模块、通... 详细信息

深度学习已广泛应用在说话人识别领域,但当前模型存在识别率低和模型参数复杂度高的问题,难以进行轻量化语音识别。针对此问题,文章提出一种基于多粒度时空注意力机制的说话人识别模型,该模型由多粒度混合模块、时空注意力机制模块、通道压缩模块组成。其中多粒度混合模块和时空注意力机制模块以多尺度建模角度来捕捉局部时序上下文特征和空间关联特征信息,并通过多粒度方式耦合不同时空信息的关联特征以提高全局时空建模能力。同时,通道压缩模块通过聚合不同说话人信道以及上下文语境依赖表征以减少整体模型参数数量。在多组公开数据集上进行五重交叉验证实验,结果表明:对比主流模型,所提方法能够有效地提高说话人识别准确率、降低参数量,并达到最优的表现,在轻量化说话人识别模型方面具有重要的应用价值。

关键词：深度学习卷积神经网络说话人识别注意力机制轻量化模型

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省级混合式一流课程建设探索与实践——以编译原理课程为例

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高教学刊 2025年第12期11卷 36-39页

作者：吴昱应伟勤汤茂斌余法红田灿广州大学计算机科学与网络工程学院广州510006 华南理工大学软件学院广州510006 汕尾职业技术学院智能计算及安全技术研究中心广东汕尾516600

编译原理是广州大学计算机学科的专业核心课程,2022年被认定为广东省一流本科课程。关于编译原理一流课程的建设,教学团队在线上线下教学活动中从教学模式、实验设计和测评练习等方面进行探索和实践,将“三疑三探”教学模式中的环节融合... 详细信息

编译原理是广州大学计算机学科的专业核心课程,2022年被认定为广东省一流本科课程。关于编译原理一流课程的建设,教学团队在线上线下教学活动中从教学模式、实验设计和测评练习等方面进行探索和实践,将“三疑三探”教学模式中的环节融合进BOPPPS模式中,设计多个螺旋分层的探索性实验项目,开发过程管控的智能交互式主观综合题线上练习系统。注重以学生为中心,以问题为导向,引导学生加深对知识点的理解,提高对专业知识难点的剖析深度,锻炼学生对专业知识的自主逻辑思辨能力,充分发挥多模式的优势。多期混合式教学实践说明该课程教学改革取得良好效果。

关键词：编译原理一流课程混合式教学多模式过程管控的练习系统

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具源隐藏特性的IB-PRE方案分析

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华南理工大学学报（自然科学版） 2015年第1期43卷 118-125页

作者：郑郁林蔡沂华南理工大学计算机科学与工程学院广东广州510640 华南理工大学广州学院计算机工程学院广东广州510800

Emura等提出的基于身份标识的代理重加密(Emura-IB-PRE)方案具有源隐藏特性,且在随机喻示模型下具有抗选择密文攻击安全性.文中提出了一种攻破Emura-IB-PRE方案的选择密文安全性方法,证明了Emura-IB-PRE不能抵抗选择密文攻击,进而提出... 详细信息

Emura等提出的基于身份标识的代理重加密(Emura-IB-PRE)方案具有源隐藏特性,且在随机喻示模型下具有抗选择密文攻击安全性.文中提出了一种攻破Emura-IB-PRE方案的选择密文安全性方法,证明了Emura-IB-PRE不能抵抗选择密文攻击,进而提出了改进的E-SH-IB-PRE方案,并进行了相关安全性证明.结果表明,文中提出的方案在随机喻示模型下具有抗选择密文攻击安全性和源隐藏特性,一级密文可公开验证的原则对代理重加密方案的设计具有重要的作用.

关键词：代理重加密加密算法源隐藏特性选择密文攻击

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基于多网络深度学习图像分类模型的进境木材常见害虫鉴定识别系统研究

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植物检疫 2025年第2期39卷 24-31页

作者：夏来群翁伟钊王新国蔡文天谭思明周琳中国电子口岸数据中心黄埔分中心/广东省口岸安全智能化检测重点实验室广东广州510700 华南理工大学计算机科学与工程学院黄埔海关技术中心

进境原木和木材常会携带大量林木害虫,为提升进境木材常见害虫快速鉴别能力以及海关初筛实验室对进境木材中害虫的智能精准识别、快速处理能力,本研究采用多网络深度学习图像分类训练方法,综合利用卷积网络(CNN)、注意力机制(Transform... 详细信息

进境原木和木材常会携带大量林木害虫,为提升进境木材常见害虫快速鉴别能力以及海关初筛实验室对进境木材中害虫的智能精准识别、快速处理能力,本研究采用多网络深度学习图像分类训练方法,综合利用卷积网络(CNN)、注意力机制(Transformer)网络、生成对抗网络(GAN)、特征复制器对抗训练网络,选取进境木材中截获的7种常见害虫,拍摄1200多张图像进行训练实验,构建了昆虫鉴定模型。实验研究表明,本模型对7种害虫的鉴定识别准确率达到99.17%,并基于该方法,设计了一套以人工智能模型为“大脑”的进境木材常见害虫智能鉴定识别系统。

关键词：进境木材害虫多网络深度学习图像分类方法开集图像分类鉴定识别

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