互联网思政课

21世纪是网络时代，人类活动更依赖于网络，同样教学也离不开网络。先进的网络技术改变了教与学的关系，也提高了学生学习的兴趣、效率和能动性。本文在阐述思政课实施网络教学的优势的基础上，重点探讨我院思政课实现网络教学的方式以及网络教学在思政课中的创新模式。

2021-04-25
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49家互联网医疗项目产品优势对比

“互联网诊疗项目纳入医保”，无疑，鼓舞了在行业内潜心多年的互联网医疗企业。那么，国内数千家致力于互联网医疗健康的企业中，有哪些企业将受益于政策的推动?那些可能受益的企业项目又有何特别之处?

2021-04-25
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制造业数字化研发解决方案

随着企业发展，制造业供应链管理的复杂度越来越高，数据也越来越庞杂，大数据技术可用于供应链从需求产生，产品设计到采购、制造、订单、物流以及协同的各个环节，通过大数据分析，实现库存信息、订单信息、配送信息等的数字化、可视化、信息化，最终达到降本增效、提高产品品质的目的。数商云作为一家一站式供应链管理与应用开发平台服务商，具备海量数据管理、敏捷开发、数据分析挖掘能力，结合制造业特点，为制造业赋能，助力工业企业由传统制造到智能制造转型升级。无论是流程型制造业，还是离散型制造业，或者混合型制造业，每天都会产生大量的数据。多个生产制造环节依托数据的产生，数据的变化进行生产流转。但在数据的管理上还存在很多问题。

2021-04-25
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2020年中国互联网护理行业深度分析

伴随着政策逐步落地，近年来市场呈现出快速发展的状态:逐步形成医疗服务、护理服务、健康管理、医药服务等四大类服务，并已积累大量的用户基础。中国互联网医疗市场步入高速发展期，互联网作为技术工具，积极配合医疗体系进行供给侧改革，不断得到政策支持。

2021-04-25
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基于labview的人脸检测与识别系统的研究

在现代社会中，身份验证可以说无处不在，并且与日俱增。而传统的身份认证方法已不能满足人们的需要，生物特征是人的内在属性，因此成为身份验证的最理想依据。人脸识别与指纹、声音等生物特征识别方法相比具有直接、友好、方便的特点，易于被用户接受。木文运用人脸识别技术在LabVIEW.上构建一个人脸检测与识别系统。该系统分为四部分:图像获取、人脸检测、图像预处理、特征提取与识别。人脸检测是人脸识别的第一步工作。本文针对单纯采用肤色检测容易误检出具有肤色特征的非人脸区域，提出了基于肤色模型和模板匹配相结合的人脸检测算法。在YCbCr色彩空间中利用高斯概率肤色模型进行肤色分制，采用模板匹配的方法进行人脸验证，最终确定图像中人脸的位置。实验结果表明，该算法能够提高检测效率，为后续识别提供准确信息。

2021-04-25
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基于改进3D_ESPRIT算法的三维GTD模型参数估计_郑舒予

三维旋转不变子空间（3D-ESPRIT）算法估计三维几何绕射理论（GTD）的散射中心模型时,参数精度不高,噪声鲁棒性较差,为此,提出一种改进的3D-ESPRIT算法.通过构建原始回波数据的共轭矩阵、对协方差矩阵叠加、取平均、平方处理,可提高对目标原始回波数据的利用率,并增大信号特征值与噪声特征值之间的差距,增大了信噪比,从而提高参数的估计精度.基于不同算法估计得到的三维GTD模型参数,比较了不同算法估计的参数均方差.仿真结果表明,改进算法的参数估计性能及噪声鲁棒性均优于经典3D-ESPRIT算法和改进的免配对3D-ESPRIT算法.

2021-04-25
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一种基于融合决策TOPSIS模型的NILM算法评价_王雅倩

由于应用场景不同、负荷设备多样等问题，准确率等单一因素在评价算法时易造成评价结果畸形且不易察觉纠正，从而无法综合有效地评价非侵入式算法性能。为此，文章提出一种基于融合决策的TOPSIS模型，以多种评价指标构建评价体系，采用基于AHP和变异系数法的融合权重，兼顾专家经验、工程需求和数据客观规律，避免单一的主观赋值造成具有明显差异的指标数据被忽略，以及单一的客观赋值夸大数据误差波动，最后利用逼近于理想解的排序方法计算评价对象与正负理想解的接近程度，得到算法综合排序结果。实验结果表明文中所提评价模型能够有效评价算法性能，为非侵入式负荷辨识算法的综合评价提供一种新的解决方案。

2021-04-25
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本科论文答辩中专家_学生匹配分组模型及算法_狄卫民

本科论文答辩是本科教学实践的重要一环。针对本科论文答辩特点,考虑导师和学生的公平性要求,建立了专家-学生匹配分组问题的两阶段序贯决策模型。其中,第一阶段确定最大的最小论文匹配度,第二阶段在保证上述最小论文匹配度的前提下,确定使平均论文匹配度最大化的专家-学生匹配分组方案。为便于模型求解,提出了以染色体库为纽带、嵌入线性整数规划精确算法的混合遗传算法,给出了算法的主要实现步骤。最后通过实例,验证了模型和算法的有效性。

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在国务院《关于深入实施“人工智能+”行动的意见》指导下，众多企业加速推进人工智能应用落地，并积极探索智能体的潜在价值，2025年由此成为智能体发展的元年。2026年5月，中国人民银行等四部门印发《关于“人工智能+金融”的实施意见》，推动人工智能与金融行业广泛融合。为支撑跨模态、跨模型、跨机构、跨行业的复杂任务协同，满足金融业“开放、融合、高效”的发展诉求，智能体正从单一模式朝着多智能体协同与互联互通的方向演进。在此背景下，智能体通信协议迅速发展。