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关键词： 高校图书馆   网络时代   传统文化   阅读推广   主题阅读  

摘要： 文章首先阐述网络时代高校图书馆基于传统文化的阅读推广的意义以及推广原则,然后通过深入调查和研究,揭示网络时代高校图书馆传统文化阅读推广中存在的问题,并在此基础上提出一系列的创新策略,旨在强化数字资源建设、革新推广手法、深化主题阅读活动、构建专业团队和完善评估体系,以期提升高校图书馆传统文化阅读推广方面的效果,持续推动传统文化的传承与创新。

关键词： 复杂电路网络   优化方法   性能评估   基础理论  

摘要： 本论文主要研究复杂的电路网络的设计与优化问题。首先,论文介绍了复杂电路网络的基础理论,包括其概念、特性、数学描述和分析方法。基于该模型,本文论述了如何选择最优方法,确定目标,并给出了具体的流程。基于该模型,本文研究了复杂电路网络的性能评估问题,包括评估指标的选择、方法的比较以及结果的解读。研究结果将为复杂电路网络的性能分析与优化提供理论依据与技术支撑。

关键词： 网络信贷消费   高职生   现状   风险   对策建议  

摘要： 随着互联网时代发展,高职生的消费行为与生活习惯发生了巨大变化。网络信贷门槛低、审批快捷,不仅可以很大程度上缓解高职生的财务压力,而且还可以满足他们的消费需求,但同时存在的身份信息泄露、信息不对称、网络信贷法治不健全等问题,也会给一些没有正确消费观的高职生带来风险。鉴于此,对高职生信贷消费现状进行调查分析,提出加大高职生信贷风险防范意识教育力度,引导高职生树立理性的消费观,加强高职生的诚信教育,培养维权意识等对策,以期在一定程度上降低高职生网络信贷消费的风险。

关键词： 全色锐化   跨阶段局部网络   无参数注意力   可学习作差参数  

摘要： 针对遥感图像全色锐化中存在光谱分布不均、空间细节缺失的问题,提出一种融合跨阶段局部网络(CSPNet)与无参数注意力(SimAM)的遥感图像锐化方法。首先,在主干结构中引入CSPNet,利用普通卷积加跳连的方式替代特征提取中的残差块,以缓解梯度冗余,提升模型学习力。其次,添加SimAM块,直接从特征中推导出三维权重,而后反向优化提取到的特征,使得模型能提取到更深层次的特征信息。最后,设计一种可学习作差参数来控制相减权重,以便突出融合图像的边缘信息。实验结果表明,所提方法不仅能改善模型的梯度冗余,还能进一步提升融合图像的空谱分辨率。

关键词： 金属检测   卷积神经网络   产品效应  

摘要： 为了解决传统金属检测系统受产品效应影响下误报率高、检测灵敏度低,检测失效等问题,本文通过参考经典卷积神经网络,提出一种专用于金属检测的MD-net卷积神经网络二分类模型,并设计了基于该分类模型的金属检测系统。该系统的下位机以FPGA为核心,实现了金属信号的测量和预处理。PC上位机在Windows系统环境下,实现了金属信号的特征提取和卷积神经网络的二分类识别。试验结果表明,即使在较强产品效应影响下,对于铁颗粒的最小检测精度为1.2 mm,检测准确率可达98.92%,该系统对金属异物具有较高的检测灵敏度和良好的检测性能。

关键词： 钢筋混凝土框架   通信机楼   卷积神经网络   震害调查   损伤评定  

摘要： 为解决震后大量钢筋混凝土框架通信机楼损伤评定需求,基于卷积神经网络研究从构件层次至整体结构的损伤评定方法。首先对汶川地震、鲁甸地震、芦山地震等多次地震后大量钢筋混凝土框架结构损伤调查图片筛选处理,建立了钢筋混凝土框架梁、柱损伤评定数据集。然后通过对3个关键问题的研究建立了钢筋混凝土框架基于卷积神经网络的震损评定方法:训练和建立YOLOv5网络模型完成从结构震害照片中检测识别出梁、柱构件的任务,并改进优化了YOLOv5网络模型的检测性能;优选比较3种网络模型(ResNet50、MobileNetV2和AlexNet模型)对梁、柱构件损伤水平评定的精确性,最终建立了基于ResNet50的梁、柱构件损伤评定模型;给出了从构件层次到整体结构的损伤水平确定方法,并通过对一栋实际震损框架进行损伤评定验证了文中方法的可用性。结果表明,文中方法与专家的损伤评定结论一致性高,优化后的卷积神经网络模型精确度和稳定性好,对震后钢筋混凝土框架结构损伤评定具有良好的适用性。

关键词： 高性能混凝土   抗压强度   遗传算法   BP神经网络   灰色关联分析   敏感性  

摘要： 抗压强度是衡量高性能混凝土(HPC)性能的关键指标。为精准预测其抗压强度,将BP神经网络与遗传算法(GA)相结合,利用181组数据对模型进行训练,并通过灰色关联分析(GRA)进行敏感性评估,构建了一种新型的GA-BP-GRA模型。研究表明:神经网络可以快速准确地预测HPC的抗压强度;与单一的神经网络模型相比,经过重组优化的新模型在预测抗压强度时具有更高的精准度,且预测结果的离散度更小;GRA能够有效分析HPC主要组成成分的敏感性。提出的GA-BP-GRA模型可以快速且精准地预测混凝土的抗压强度,从而节省试验时间、降低设计成本。

关键词： 课程思政   金课建设   微波网络  

摘要： 本文探索了基于课程思政的《微波网络》课程的金课建设方案,首先分析了在《微波网络》课程教学中存在的系列问题,如课程思政元素和专业知识的融合度不够高,教师队伍的思政素养和教学能力有待提高、考核评价体系相对单一等。针对这些问题本文提出了在金课建设中进行教学改革所采取的各项措施,通过加强思政内容与专业知识的融合,创新教学方法和手段,提升教师队伍的思政素养和教学能力,完善考核评价体系等,旨在全面提升课堂教学质量,同时强化学生的思想政治素养,实现专业教育和思政教育的协同效应。

关键词： 平均脉冲区间   平均脉冲时滞   Lur’e网络   同步  

摘要： 研究了具有非线性耦合的脉冲时滞Lur’e网络的同步问题.借助于极限意义下的平均脉冲区间和平均脉冲时滞的技巧,得到了关于脉冲时滞Lur’e网络在平均脉冲区间T_(a)<∞和T_(a)=∞情形下全局指数同步的某些充分条件.

关键词： 图神经网络   图分类   自注意力池化   图卷积神经网络  

摘要： 针对图神经网络在大规模图上的分类表现不佳,无法快速形成未知节点和边的嵌入,并且容易丢失图重要特征等问题。提出一种基于归纳学习和自注意力池化相结合的图分类网络模型,一方面采用改进聚合函数后的归纳式学习方法对图的节点特征形成快速地嵌入,另一方面采用自注意力池化方法保留图的重要特征,最终采用适于提取大规模图信息的层次化结构框架进行下游图分类任务。实验结果表明,该网络模型在相同的公共数据集下,对比其他图分类模型有2%~10%左右精度的提高。