检索结果-内蒙古大学图书馆

紧抓大学生党支部建设,推进学生思想政治教育工作——以广东工业大学计算机学院为例

学园 2018年第16期11卷 40-41页

作者：周彬广东工业大学计算机学院

高校学生党支部作为党的基层战斗堡垒,是大学生思想政治教育不可或缺的参与者。在实际工作中,我院以'三个坚持''三个引领'为学生党组织建设方向,夯实高校学生基层党建工作,积极探索健全全员育人、全过程育人、全方位育... 详细信息

高校学生党支部作为党的基层战斗堡垒,是大学生思想政治教育不可或缺的参与者。在实际工作中,我院以'三个坚持''三个引领'为学生党组织建设方向,夯实高校学生基层党建工作,积极探索健全全员育人、全过程育人、全方位育人的机制,推进大学生思想政治教育工作。

关键词：党支部思想政治教育育人

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借助创新创业平台,培养少数民族学生创新创业能力——以广东工业大学计算机学院为例

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科技创业月刊 2016年第15期29卷 63-65页

作者：骆祥添广东工业大学计算机学院广东广州510006

培养少数民族学生人才,是进一步落实党和国家少数民族发展政策的重要举措。响应国家创新创业号召,利用创新创业平台对于培养少数民族学生创新创业能力具有重要意义。广东工业大学计算机学院创新创业平台整合各方资源,组建一支专家教授... 详细信息

培养少数民族学生人才,是进一步落实党和国家少数民族发展政策的重要举措。响应国家创新创业号召,利用创新创业平台对于培养少数民族学生创新创业能力具有重要意义。广东工业大学计算机学院创新创业平台整合各方资源,组建一支专家教授指导团队,设立专项培育资金,提供孵化场地,以培养创新型人才为目标,吸引有意愿有能力参与创新创业项目的少数民族学生参加,借助实践项目,切实提高专业技术能力。文章结合具体实践,对少数民族学生创新创业进行探讨。

关键词：少数民族创新创业人才培养平台

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扎实知校教育、激发爱校共鸣、树立荣校担当——广东工业大学计算机学院新生知校爱校荣校教育案例

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科教导刊（电子版） 2024年第20期 260-262页

作者：骆文君余乐广东工业大学计算机学院广东广州 510000

高校开展知校爱校荣校教育能够让初入大学的新生了解学校的厚重历史、灿烂文化,提高他们对学校的认同感、归属感、荣誉感和自豪感,并将该情感内化为精神追求,外化为实际行动.文章以广东工业大学计算机学院为例,详细介绍其开展知校爱校... 详细信息

高校开展知校爱校荣校教育能够让初入大学的新生了解学校的厚重历史、灿烂文化,提高他们对学校的认同感、归属感、荣誉感和自豪感,并将该情感内化为精神追求,外化为实际行动.文章以广东工业大学计算机学院为例,详细介绍其开展知校爱校荣校教育的三个阶段、"九个一"项目,并结合"00后"大学生思想行为特点提出了做好知校爱校荣校教育工作的针对性建议.

关键词：知校爱校荣校教育思想政治教育 "00后"大学生

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朋辈榜样教育促进高校学风建设的实践探索——以广东工业大学计算机学院“IT榜样”领航计划为例

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中国科技经济新闻数据库教育 2024年第10期 0168-0171页

作者：骆文君广东工业大学计算机学院广东广州510000

朋辈榜样教育能够发挥榜样示范引领作用,缓解大体量与个性化矛盾,实现学风良性循环,是高校加强学风建设的有效途径和重要抓手。但当前朋辈榜样教育存在朋辈榜样选树的片面性与局限性较为突出、教育的持续性与深度不足、互动性与参与度... 详细信息

朋辈榜样教育能够发挥榜样示范引领作用,缓解大体量与个性化矛盾,实现学风良性循环,是高校加强学风建设的有效途径和重要抓手。但当前朋辈榜样教育存在朋辈榜样选树的片面性与局限性较为突出、教育的持续性与深度不足、互动性与参与度有待提升等问题。对此,本文阐述了广东工业大学计算机学院“IT榜样”领航计划的实施路径、特色亮点和取得成效,以其为高校朋辈榜样教育提供可借鉴参考。

关键词：朋辈榜样高校学风建设

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物联网发展需要政府、市场、社会的广泛协作广东工业大学计算机学院教授战荫伟

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计算机光盘软件与应用 2013年第11期16卷 70-70页

作者：战荫伟广东工业大学计算机学院

物联网产业的健康发展,需要政府宏观决策和指导、行业大胆探索和实践,更离不开公众的积极应用和支持。物联网产业要想获得快速发展,当务之急,应该是围绕核心技术培育、应用模式创新、标准规范制定、产业规模集聚,从本地区、本行业的实... 详细信息

物联网产业的健康发展,需要政府宏观决策和指导、行业大胆探索和实践,更离不开公众的积极应用和支持。物联网产业要想获得快速发展,当务之急,应该是围绕核心技术培育、应用模式创新、标准规范制定、产业规模集聚,从本地区、本行业的实际情况出发,进行顶层设计,制定出科学的、可行的发展战略和行动计划。根据2005年国际电联的年度报告和我国对物联网的定义,

关键词：物联网政府市场协作社会产业规模宏观决策标准规范

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学生党员线上学业帮扶工作创新案例——以广东工业大学计算机学院为例

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南北桥 2020年第20期 175-175页

作者：王文兵广东工业大学计算机学院广东广州 510006

为深入学习贯彻党的十九大精神,落实立德树人根本任务,进一步实现以党建促学风的工作目标,发挥支部学生党员的先锋模范和学习表率作用,改善预警学生的学业情况,有效推动学院的学风建设,本文通过分析所带支部开展学业帮扶的成功案例,总... 详细信息

为深入学习贯彻党的十九大精神,落实立德树人根本任务,进一步实现以党建促学风的工作目标,发挥支部学生党员的先锋模范和学习表率作用,改善预警学生的学业情况,有效推动学院的学风建设,本文通过分析所带支部开展学业帮扶的成功案例,总结工作规律和经验,对支部党建工作进一步深入创新实践具有重要指导意义.

关键词：学生党员线上学业帮扶

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基于GAN的无数据黑盒对抗攻击方法

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计算机工程与应用 2025年第7期61卷 204-212页

作者：赵恩浩凌捷广东工业大学计算机学院广州510006

对抗样本能够使深度神经网络以高置信度输出错误的结果。在黑盒攻击中,现有的替代模型训练方法需要目标模型全部或部分训练数据才能取得较好的攻击效果,但实际应用中目标模型的训练数据难以获取。因此,提出一种基于GAN的无数据黑盒对抗... 详细信息

对抗样本能够使深度神经网络以高置信度输出错误的结果。在黑盒攻击中,现有的替代模型训练方法需要目标模型全部或部分训练数据才能取得较好的攻击效果,但实际应用中目标模型的训练数据难以获取。因此,提出一种基于GAN的无数据黑盒对抗攻击方法。无需目标模型的训练数据,使用混合标签信息的噪声生成替代模型所需的训练样本,通过目标模型的标记信息以及多样化损失函数使训练样本分布均匀且包含更多特征信息,进而使替代模型高效学习目标模型的分类功能。对比DaST和MAZE,该方法在降低35%~60%的对抗扰动和查询次数的同时对CIFAR-100、CIFAR-10、SVHN、FMNIST、MNIST五个数据集的FGSM、BIM、PGD三种攻击的成功率平均提高6~10个百分点,并且在实际应用中的黑盒模型场景Microsoft Azure取得78%以上的攻击成功率。

关键词：黑盒对抗攻击生成对抗网络替代训练迁移攻击深度神经网络

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基于路径签名的时间序列领域自适应方法

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软件学报 2025年第2期36卷 570-589页

作者：蔡瑞初颜嘉文陈道鑫李梓健郝志峰广东工业大学计算机学院广东广州510006 汕头大学工学院广东汕头515063

近年来深度学习因其在各个场景下的优异性能而受到越来越多研究者的重视,但是这些方法通常依赖独立同分布假设.领域自适应则是为了缓解分布偏移带来的影响而提出的问题,它利用带标签的源域数据和不带标签的目标域数据能够训练得到在目... 详细信息

近年来深度学习因其在各个场景下的优异性能而受到越来越多研究者的重视,但是这些方法通常依赖独立同分布假设.领域自适应则是为了缓解分布偏移带来的影响而提出的问题,它利用带标签的源域数据和不带标签的目标域数据能够训练得到在目标域数据上性能较好的模型.现有的领域自适应方法大多针对静态数据,而时间序列数据的方法需要捕捉变量之间的依赖关系.现有的方法虽然采用针对时间序列数据的特征提取器,例如递归神经网络,以学习变量间的依赖关系,但是往往将冗余的信息也一同提取.这些冗余信息容易和语义信息耦合,进而影响模型的预测性能.基于上述问题,提出一种基于路径签名的时间序列领域自适应方法(path-signaturebased time-series domain adaptation,PSDA).该方法一方面利用路径签名变换来捕捉变量间的稀疏依赖关系,排除冗余相关关系的同时保留语义相关关系,从而有利于提取时序数据中具有判别力的特征;另一方面通过约束源域和目标域之间的依赖关系一致性来保留领域之间不变的依赖关系,排除领域变化的依赖关系,从而有利于提取时序数据中具有泛化性的特征.基于以上方法,进一步提出一个距离度量标准和泛化性边界理论,并且在多个时间序列领域自适应标准数据集上获得了最好的实验效果.

关键词：迁移学习时间序列领域自适应路径签名

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基于速率编码的极低延迟深度脉冲神经网络研究

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控制理论与应用 2025年第3期42卷 531-540页

作者：熊志民陈云华冯忍陈平华广东工业大学计算机学院广东广州510006 苏州酷珈科技有限公司江苏苏州215000

脉冲神经网络(SNN)具有强大的时空信息表征、异步事件处理能力,但由于脉冲发放过程不具有连续可微性,其训练是一个难题.人工神经网络(ANN)转SNN的方法,能够获得较高推理精度的深度SNN,但却存在SNN网络延迟和功耗过高的问题.为了降低网... 详细信息

脉冲神经网络(SNN)具有强大的时空信息表征、异步事件处理能力,但由于脉冲发放过程不具有连续可微性,其训练是一个难题.人工神经网络(ANN)转SNN的方法,能够获得较高推理精度的深度SNN,但却存在SNN网络延迟和功耗过高的问题.为了降低网络延迟和功耗,本文从脉冲信息传递的异步特性入手,分析了极低延迟下SNN精度损失的主要原因,提出残余膜电位误差(RMPE)的概念,并对其进行分析与推导,建立残余膜电位与初始膜电位和权重之间的关系模型.基于所建立的残余膜电位模型,提出一种初始膜电位和权重的分层校准算法,减少残余膜电位误差,从而解决脉冲输入序列均匀分布假设与真实分布不一致的问题.提出一种ANN-SNN的双阶段转化框架,在第1阶段,采用带有可训练分层阈值的量化截断激活函数对ANN进行二次训练,以实现量化误差与截断误差的最优化;在第2阶段,对SNN进行微调训练,以进一步缩小残余膜电位误差,使得在极低延迟下的ANN-SNN转化也能获得较高的精度.实验结果表明,本文方法在推理延迟和功耗方面都优于现有的方法.

关键词：脉冲神经网络 ANN-SNN转化速率编码

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面向序列推荐的深度化指数移动平均学习方法

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计算机科学与探索 2025年第3期19卷 774-786页

作者：温雯胡智鑫郝志峰广东工业大学计算机学院广州510006 汕头大学广东汕头515000

序列推荐是对用户历史交互序列进行建模,以预测用户所偏好的下一项目的推荐范式。由于用户交互历史的多样性和复杂性,交互序列常包含嘈杂和不相关的噪声项,从而影响模型捕捉稳定的序列模式;同时,交互序列中存在多样的序列信号,如趋势信... 详细信息

序列推荐是对用户历史交互序列进行建模,以预测用户所偏好的下一项目的推荐范式。由于用户交互历史的多样性和复杂性,交互序列常包含嘈杂和不相关的噪声项,从而影响模型捕捉稳定的序列模式;同时,交互序列中存在多样的序列信号,如趋势信号、语义信号和残差信号等,依赖单一模式进行建模无法得到精确的表达。针对上述两个问题,提出了一种基于深度化指数移动平均的序列推荐模型(DeepEMA)。为了解决用户交互序列中的噪音问题,DeepEMA使用时间序列领域的指数移动平均法对序列进行平滑处理,过滤噪音并初步提取序列趋势;为了捕捉交互序列中复杂多样的序列信号,DeepEMA通过包括序列趋势模块、维度语义模块及残差提取模块在内的多模块架构,分别建模序列的趋势信号、维度的语义信号以及残差信号。在四个公开的数据集上进行了验证,实验结果表明,该模型的推荐准确性在命中率(HR)和归一化折损累计增益(NDCG)指标上均优于最先进的基线算法。在HR@5指标上,比最先进的基线平均提高了5.67%;在NDCG@5指标上,比最先进的基线平均提高了4.88%。序列的噪音问题得到了明显改善,消融实验也验证了各模块的有效性。

关键词：序列推荐移动平均噪音序列信号

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