检索结果-内蒙古大学图书馆

创新创业理论研究与实践 2020年第24期3卷 109-111页

作者：沈达满常州大学阿里云大数据学院江苏常州213164

该文从起源和时代意蕴两个方面阐述了中华民族传统文化中的家文化教育对个人、家庭和社会的意义。而后说明了新工科建设背景下对高校工科专业学生提出了德才兼备的更高要求,并指出家文化教育对于培养工科学生社会责任感、树立家国情怀,... 详细信息

该文从起源和时代意蕴两个方面阐述了中华民族传统文化中的家文化教育对个人、家庭和社会的意义。而后说明了新工科建设背景下对高校工科专业学生提出了德才兼备的更高要求,并指出家文化教育对于培养工科学生社会责任感、树立家国情怀,落实高校立德树人根本任务的重要意义。最后从加强社会主义核心价值观引导、完善高校文化通识课程、重视工科文化教育和提升校园文化建设四个方面提出了新工科背景下家文化教育与高校思想政治教育的融合路径。

关键词：家文化新工科德才兼备社会主义核心价值观

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人工智能与公共决策融合研究：趋势·风险·实践路径

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常州大学学报（社会科学版） 2019年第5期20卷 99-107页

作者：刘育猛徐明华常州大学党委组织部常州大学阿里云大数据学院

人工智能与公共决策的融合发展具有充分而迫切的现实环境和问题语境。文章秉持问题意识,突破政治学、信息学、伦理学、社会学、法学的学科壁垒,研究人工智能与公共决策融合发展的趋势、风险,探索更好的实践路径。人工智能与公共决策的融... 详细信息

人工智能与公共决策的融合发展具有充分而迫切的现实环境和问题语境。文章秉持问题意识,突破政治学、信息学、伦理学、社会学、法学的学科壁垒,研究人工智能与公共决策融合发展的趋势、风险,探索更好的实践路径。人工智能与公共决策的融合,使得其决策依据从小数据走向大数据,决策时效从静态数据走向动态数据,决策方式从经验决策走向算法决策,决策参与从单一管制走向民主科学。而人工智能与公共决策融合发展过程中可能遭遇的风险也主要表现在四个方面:决策依据方面的先天不足与智能偏见,决策时效方面的朝令夕改与不稳定性,决策方法方面的权力让渡与数据暴力,决策参与方面的数字腐败与权力寻租。人工智能与公共决策融合发展的实践路径,简要概括就是围绕一个核心关切——公平与正义,朝着两个努力方向——借鉴与贡献,抓好三个关键环节——厘清边界、法律规约、构筑平衡。人工智能与公共决策的融合,不论是其技术问题,抑或是其伦理困惑,又或是其秩序重建,均具有明显的开放性与未完成性。在此现实语境和问题语境下,中国应该秉持大国思维与担当,对这些问题做出更为主动积极的回应,为世界人工智能技术介入社会治理贡献中国智慧。

关键词：人工智能公共决策趋势风险实践路径

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如何提高大学数学课程思政的针对性——以“概率论与数理统计”课为例

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宿州教育学院学报 2022年第5期25卷 50-53,92页

作者：王维王峰常州大学阿里云大数据学院江苏常州213164

大学数学课程覆盖专业广,涉及学生多,是高校课程思政的重要组成部分。常州大学数学教学团队在大学数学课程思政方面做了有益的探索。以大学数学课程中的“概率论与数理统计”为例,从提升课程思政的针对性入手,以案例解析的方式,阐释了... 详细信息

大学数学课程覆盖专业广,涉及学生多,是高校课程思政的重要组成部分。常州大学数学教学团队在大学数学课程思政方面做了有益的探索。以大学数学课程中的“概率论与数理统计”为例,从提升课程思政的针对性入手,以案例解析的方式,阐释了如何将思想观念、道德规范和科学精神等思政元素融入课程,提升大学数学课程思政的教学内容与教育对象的针对性,增强其课程思政育人的实效性。

关键词：课程思政大学数学概率论与数理统计针对性

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基于三元中心引导的弱监督视频异常检测

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计算机应用 2024年第5期44卷 1452-1457页

作者：朱子蒙李志新郇战陈瑛梁久祯常州大学计算机与人工智能学院、阿里云大数据学院、软件学院江苏常州213164 常州大学微电子与控制工程学院江苏常州213164

针对监控视频异常的复杂多样性和短时持续性,引入弱监督视频异常检测方法,旨在仅使用视频级别的标签进行异常检测,并提出了基于变分自编码器(VAE)与长短期记忆(LSTM)网络的异常回归网络VLARNet作为异常检测框架,以捕获时序数据中的时间... 详细信息

针对监控视频异常的复杂多样性和短时持续性,引入弱监督视频异常检测方法,旨在仅使用视频级别的标签进行异常检测,并提出了基于变分自编码器(VAE)与长短期记忆(LSTM)网络的异常回归网络VLARNet作为异常检测框架,以捕获时序数据中的时间依赖关系、去除冗余信息,保留数据的关键信息。该框架将异常检测视为回归问题,为学习检测特征,设计了异常分数回归的三元中心损失(TCLASR),与动态多实例学习损失(DMIL)相结合以进一步提高特征的区分能力。DMIL能够扩大异常实例与正常实例之间的类间距离,但同时也扩大了类内距离,而TCLASR可使来自同类的实例与类中心的距离更接近,与不同类中心的距离更远。对VLARNet在ShanghaiTech与CUHK Avenue数据集上进行了综合实验。实验结果表明,VLARNet能够有效利用视频数据的各种信息,在两个数据集上获得的受试者工作特征曲线下面积(AUC)分别为94.64%和93.00%,明显优于对比算法。

关键词：异常检测弱监督学习多实例学习中心损失受试者工作特征曲线下面积

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基于单标注样本的多损失学习与联合度量视频行人重识别

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计算机应用 2022年第3期42卷 764-769页

作者：殷雨昌王洪元陈莉冯尊登肖宇常州大学计算机与人工智能学院阿里云大数据学院江苏常州213000 常州工程职业技术学院江苏常州213000

为解决行人重识别标注成本巨大的问题,提出了基于单标注样本的多损失学习与联合度量视频行人重识别方法。针对标签样本数量少,得到的模型不够鲁棒的问题,提出了多损失学习(MLL)策略:在每次训练过程中,针对不同的数据,采用不同的损失函... 详细信息

为解决行人重识别标注成本巨大的问题,提出了基于单标注样本的多损失学习与联合度量视频行人重识别方法。针对标签样本数量少,得到的模型不够鲁棒的问题,提出了多损失学习(MLL)策略:在每次训练过程中,针对不同的数据,采用不同的损失函数进行优化,提高模型的判别力。其次,在标签估计时,提出了一个联合距离度量(JDM),该度量将样本距离和近邻距离结合,进一步提升伪标签预测的精度。JDM改善了无标签数据标签估计的准确率低、未标记的数据没有被充分利用导致训练过程不稳定的问题。实验结果表明,和单标注样本渐进学习方法PL相比,当每次迭代增加的伪标签样本的比率为0.10时,在MARS和DukeMTMC-VideoReID两个数据集上的rank-1准确度达到了65.5%和76.2%,分别提升了7.6和5.2个百分点。

关键词：视频行人重识别单标注样本学习半监督学习标签估计距离度量

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基于平衡采样的主动半监督学习人类活动识别研究

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传感器与微系统 2024年第7期43卷 63-66,71页

作者：郇战刘艳李志新董晨辉周帮文秦王盛常州大学微电子与控制工程学院江苏常州213000 常州大学计算机与人工智能学院阿里云大数据学院江苏常州213000

基于可穿戴传感器的人类活动识别研究逐渐受到人们的广泛关注。本文提出了一种基于平衡采样的主动半监督模型,在挑选样本进行标注时,将样本的不确定性和多样性一并考虑在内,挑选出类别平衡的不确定性样本。确保训练后的模型对每个类都... 详细信息

基于可穿戴传感器的人类活动识别研究逐渐受到人们的广泛关注。本文提出了一种基于平衡采样的主动半监督模型,在挑选样本进行标注时,将样本的不确定性和多样性一并考虑在内,挑选出类别平衡的不确定性样本。确保训练后的模型对每个类都有很好的识别性能,从而提升整体分类结果。同时,为了全部利用标记和未标记样本的信息,将主动学习和半监督学习相结合,利用损失项信息不断更新网络参数,提升模型在低注释下的识别性能。该模型在2个公开数据集上得到了验证,在确保获得较优分类准确率的同时,可以大大减少样本的人工标注工作。

关键词：主动学习半监督学习查询策略人类活动识别

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基于图卷积STG-LSTM的京杭运河水质时空预测研究

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中国农村水利水电 2022年第8期 14-22页

作者：宦娟张浩徐宪根杨贝尔史兵蒋建明常州大学计算机与人工智能学院阿里云大数据学院江苏常州213164 常州市环境科学研究院江苏常州213022

快速精准预测河流水质是城市水管理战略的重要任务,而河流水质因子具有时序性、不稳定性和非线性等特点且受多种因素影响,会造成时空维度上分布差异。针对现有水质因子预测方法大多是单监测站点的时间序列预测,无法描述河流水质因子的... 详细信息

快速精准预测河流水质是城市水管理战略的重要任务,而河流水质因子具有时序性、不稳定性和非线性等特点且受多种因素影响,会造成时空维度上分布差异。针对现有水质因子预测方法大多是单监测站点的时间序列预测,无法描述河流水质因子的空间分布,提出一种基于时空图卷积融合长短记忆神经网络的河流水质时空预测模型(STG-LSTM)。以各监测站点地理位置和水质因子历史观测值为依据,构建时空图来表征各监测站点间的时空相关性。将时空图输入到STG-LSTM模型中,采用图卷积(GCN)提取河流水质数据空间依赖关系,并融合长短时记忆神经网络(LSTM)来获取水质因子数据的时空关联性,实现对未来一段时间运河河段不同位置水质状态的时空预测。用京杭运河常州段上8个监测站点4种不同水质因子数据集进行验证,从预测精度和训练时间两方面,将模型和其他6种预测模型进行比较,并对模型进行可靠性测试。实验结果表明,STG-LSTM模型能以较短的训练时间得到较高的预测精度,实现了对河流不同位置水质的快速精准预测,为城市水管理提供技术支撑。

关键词：水质时空预测图卷积神经网络长短时记忆神经网络时空图构建京杭运河

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新工科背景下大学数学分层教学体系构建

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当代教育实践与教学研究 2022年第22期 62-64页

作者：俞亚娟张芳徐明华王峰常州大学计算机与人工智能学院／阿里云大数据学院软件学院常州大学计算机与人工智能学院／阿里云大数据学院软件学院常州大学计算机与人工智能学院／阿里云大数据学院软件学院常州大学计算机与人工智能学院／阿里云大数据学院软件学院

从实际出发，精准设计、精准实施的层次化教学全面提升了常州大学教育教学质量。以常州大学的大学数学课程分层教学的实际构建为中心，提出了分层教学的间架结构，教学实施方案。近5年的教学成果论证了“分层教学”在该校人才培养教学... 详细信息

从实际出发，精准设计、精准实施的层次化教学全面提升了常州大学教育教学质量。以常州大学的大学数学课程分层教学的实际构建为中心，提出了分层教学的间架结构，教学实施方案。近5年的教学成果论证了“分层教学”在该校人才培养教学中起到了积极的重用。

关键词：分层教学多样化创新实践

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高校课程思政中科学精神与人文精神融合研究

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华章 2023年第3期 141-143页

作者：梅颢李雪琪常州大学(微电子与控制工程学院) 常州大学(阿里云大数据学院)

课程思政是高校思想政治工作的重中之重，是我国高等教育必须思考和改进的课程体系。本文立足科学精神与人文精神的关系与内涵，用融合视角审视我国高等教育中面临的问题，讨论了在高校课程思政中二者“为什么要融”和“怎么融”的问题... 详细信息

课程思政是高校思想政治工作的重中之重，是我国高等教育必须思考和改进的课程体系。本文立足科学精神与人文精神的关系与内涵，用融合视角审视我国高等教育中面临的问题，讨论了在高校课程思政中二者“为什么要融”和“怎么融”的问题，以习近平总书记在教育方面重要论述为依据，从课程思政教师主体、课堂载体和内容上，通过纵向时间与横向空间角度提出了有效的多维融合途径，为切实提升高校课程思政教育水平提供新思路。

关键词：科学精神人文精神课程思政融合

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基于时频域特征的人员连续动作分段识别

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重庆邮电大学学报（自然科学版） 2021年第5期33卷 877-884页

作者：李华昊郇战耿宏杨陈瑛高歌李志新周帮文王云良常州大学计算机与人工智能学院阿里云大数据学院江苏常州213164 常州机电职业技术学院信息工程系江苏常州213164

基于惯性传感器的步态识别研究是人工智能应用到实际生活的典型范例,近几年取得满意的成就。针对日常生活中连续动作类型的信号,对其进行精确分割和识别的效果仍略有不足;这些研究局限于传感器信号的时域特征和一些简单的频域特征,且没... 详细信息

基于惯性传感器的步态识别研究是人工智能应用到实际生活的典型范例,近几年取得满意的成就。针对日常生活中连续动作类型的信号,对其进行精确分割和识别的效果仍略有不足;这些研究局限于传感器信号的时域特征和一些简单的频域特征,且没有对不同动静状态的动作进行分类。将人类常见6种连续行为分为3类动态动作和3类静态动作,并对其进行分割和识别。使用滤波器去除原始信号噪声干扰。通过滑动窗口分割法进行分割,对每一个窗口片段提取常用传统特征和梅尔倒谱系数,以及倒谱系数的一二阶delta导数等频域特征。将6类动作的不同特征进行多种组合,使用分类器识别不同动作,将不同特征组合的识别结果进行比较。该模型在UCI公开数据集随机抽取了5组测试样本,整体分割识别准确率最高达到98.19%。

关键词：人类行为识别惯性传感器梅尔倒谱系数滑动窗口分割

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