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适变从宜_人工智能语境下高校思政理论课教学结构的变化

在快速发展的人工智能时代，高校思想政治理论课课程在教学结构上将会出现一些调整和变化。从时间维 度来看，人工智能语境下的高校思想政治理论课的教学模式将会由传统高校思想政治教育整齐划一、“大水漫 灌”转变为充分利用人工智能技术让大学生享受“滴管式”的教育，落实真正意义上的个性化思政教育理念；从目 标维度来看，人工智能语境下的高校思政教育理想将由传统的应试教育为主、素质教育为辅到逐渐落实真正素质 教育的理想，着重培养大学生全面发展的个人素质和能力，培育健全、和谐、圆满的个体的人；从实践维度来看，人 工智能语境下高校思政理论课的教学内容将由传统的思政理论知识的传授和相关人文精神的培养调整为着重强 调对大学生的思维训练，塑造一个真正意义的现代中国人，培养大学生法治意识和创新精神；从价值维度来看，人 工智能语境下的高校思想政治理论课的教学理念将由传统的高度重视集体主义和家国理想的“宏大愿景”转变 为重视具体现实中的个人，重视现实的人际交往和情感体验，塑造大学生坚定成熟的价值观念，实现独特的自我 价值。

  • 2021-06-15
  • 阅读336
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智能建筑论文

以建筑物为平台，以物联网技术为技术支撑，兼备信息设施系统、信息化应用系统、建筑设备管理系统、公共安全系统等，集结构、系统、服务、管理及其优化组合为一体，向人们提供安全、高效、便捷、节能、环保、健康的建筑环境。

  • 2021-04-21
  • 阅读335
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基于大数据的公交专用道周边用地属性和效益表现分析

为更好推动公共交通优先发展，打造上海“后公交都市”时代，提升公交专用道运营效率， 以上海市已建公交专用道为研究对象，基于手机数据、POI 数据、公交 IC 卡数据、公交 GPS 数据、网 约车 GPS 数据、公交企业运营数据，对公交专用道两侧 500？m 范围内的居住、就业、购物休闲和医疗 服务共 4 项用地属性进行了分析。在此基础上，以 4 项用地属性作为聚类因素，将全市公交专用道进 行聚类，分析各类公交专用道的效益表现及其与用地属性的相关性。该项研究填补了利用大数据进行 公交专用道周边用地属性分析的空白，将加深行业管理部门、公交企业等对公交专用道的认识，有助 于精细化管理公交专用道和优化线路服务

  • 2021-06-21
  • 阅读335
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用于可信I_O的安全硬件和软件证明的技术

用于可信I/O证明和验证的技术包括具有加密引擎和一个或多个I/0控制器的计算设备。所述计算设备收集与静态附接的硬件I/O组件相关联的硬件证明信息,所述硬件I/O组件与受所述加密引擎保护的可信I/0用途相关联。所述计算设备验证所述硬件证明信息,并且响应于验证而安全地枚举一个或多个动态附接的硬件组件。所述计算设备收集针对在安全枚举期间加载的可信软件组件的软件证明信息。所述计算设备验证所述软件证明信息.所述计算设备可以收集针对所述I/O控制器中加载的固件的固件证明信息，并且验证所述固件证明信息。所述计算设备可以收集针对使用所述可信I/0用途的可信应用的应用证明信息,并且验证所述应用证明信息。描述并要求保护了其他实施例。

  • 2021-05-07
  • 阅读335
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基于蓝墨云班课的《软件测试技术》课堂教学_改革实践

本文以我院《软件测试技术》应用性课程建设实践为例，论述了使用移动教学平台进行课堂教学改革的实践过程及取得的效果。文中列出以往教学过程中所存在问题，介绍了利用“蓝墨云班课”移动教学平台，有针对性采用的解决途径，介绍了所实施的线上线下混合式教学及翻转课堂的教学方式，总结了应用性教学改革的实施效果，为我院其他应用性课程课堂教学的建设和实践提供参考。

  • 2021-05-07
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基于AI技术的轨道站点影响区土地利用研究

城市轨道中心型影响区的土地利用规划是 TOD 研究中的重要内容。本文根据站点影响区“节点—场所”的双重特性确定土地利用指标因子，设计了基于 GIS 的站点影响区土地利用数据库框架，进而提出了“在较少样本条件基于 BP 人工神经网络的站点影响区土地利用预测模拟”和“在大量样本条件下基于深度神经网络的站点影响区土地利用规划方案生成”两条技术路线，探索了运用人工智能技术进行站点影响区土地利用研究的跨学科方法，为站点影响区土地高效利用和集约发展提供了可行的技术方法和研究思路。

  • 2021-05-12
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人工智能辅助学术同行评议的应用及分类 （1）

【目的】分析人工智能（Artific堪IIltelligenee，AI）作为辅助工具在学术同行评议中的创新应用，提出未来发展建议。【方法】首先通过文献调研法和案例分析法，比较国内外AI辅助学术同行评议的应用实践；其次按功能对其进行分类， 并阐述其主要支撑算法；最后展望AI在学术同行评议领域的未来发展方向。【结果】国内方面，AI推荐审稿人功能被应用于基金评审，但AI学术影响力预测功能尚停留在研发阶段；国外方面，除学术不端检测功能外，其他功能的应用均处于起步阶段。按功能不同，AI辅助同行评议可分为投稿审查、审稿人推荐和学术影响力预测3类。其未来发展方向为：评议流程和文本结构的标准化、智能算法的通用化、评议专家库和已发表学术论文数据库的集成化；最终AI将发挥评议主体功能。【结论】科研机构与学术期刊应积极参与全文文献数据库与全球审稿人数据库等相关数字基础设施建设，加快AJ在学术同行评议中的应用，进一步推进该领域的数字化和智能化。

  • 2021-06-15
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水工建筑物安全监控深度分析模型及其优化研究

随着水工建筑物安全管理自动化技术的发展，以丰富性、多样性、复杂性为特点的大数据逐渐成为水工建筑物安全监控体系的显著特征。常用安全监控数学模型（三大常规模型、浅层学习算法）难以从大量数据中自动提取深层次潜在信息，即浅层模型与大数据挖掘分析不相适应。深度学习算法由多重非线性映射层构成，能够逐层学习输入数据本质特征并完成高级抽象，但也存在工程适用性不佳等问题。为解决这方面的难题，本文总结安全监控大数据特性，引入长短期记忆深层网络（Long Short-Term Memory，LSTM），提出了适用于不同类型水工建筑物的安全监控深度分析模型，并对算法进行了优化。该模型以竞争学习机制为核心，采用数字滤波、限定区间、滚动迭代等策略，从前端处理、网络结构和外延预测三方面对 LSTM 算法进行了改进，并通过随机搜索和步进式验证实现了最优化建模。结合实际工程选取了多组不同效应量实测数据作为典型应用场景，通过仿真对比实验对所提方法的有效性进行了验证评估。结果表明，与常规、浅层模型相比，多数场景下深度模型更适合用于安全监控大数据处理，以期为水工建筑物安全运行提供决策支持。

  • 2021-04-25
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