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关键词： 计算机科学家   排列规律   计算思维   信息技术   数学教学   教学融合   问题解决能力   编程语言  

摘要： 在技术引领的时代浪潮中,教育领域正在经历一场由信息技术引领的变革。特别是在编程与数学教学领域,二者的融合正在悄然发生。编程不再仅仅是计算机科学家或工程师独有的专业技能,而且成为培养解决问题能力、发展逻辑思维和计算思维的重要工具。同样,数学以其抽象性和逻辑性,成为训练解决复杂问题能力的重要学科。因此,将编程与数学教学融合,能够为学生营造一个内容更加丰富、互动性更强的学习环境。跨学科项目“逆序输出三位数”旨在通过编程与数学的融合,提升学生的问题解决能力。该项目指导学生运用数学知识理解三位数的逆序排列规律,并运用编程语言实现相关算法。通过这一案例,我们得以见证编程与数学之间的紧密联系,并探索如何在教学中有效地将两者融合。

关键词： 书法虚拟修复   图像修复   深度学习  

摘要： 利用图像和谐化算法虚拟修复破损的书法图像,对于文物保护具有重要意义。现有的图像和谐化方法大多集中于解决前景和背景之间的不和谐问题,针对书法图像虚拟修复过程中出现的前景和背景图像视觉特征差异大、不和谐的问题,提出了一种基于局部光影感知的书法图像和谐化算法LSPNet。LSPNet通过引入参考掩膜和内容掩膜,对需要修复的区域进行精确的定位,从而确保合成的前景与背景在风格上保持一致。为了验证该算法的有效性,在破损的书法图像上进行了实验,经过实验和对比,LSPNet相比于其他算法能够明显降低前景与背景之间的亮度、对比度以及图像结构等方面的差异,使得修复后的书法作品在视觉上更加自然和统一。

关键词： 思想政治教育叙事   思想政治教育方法   推荐算法   算法异化   叙事风险  

摘要： 推荐算法以其强大的筛选和分发技术,深刻影响着思想政治教育叙事实践,成为当下思想政治教育叙事研究的热点问题。推荐算法的设计逻辑、运行机理契合思想政治教育叙事理念和规律,这是推荐算法给思想政治教育叙事带来新思路的可能性所在。引入推荐算法可以优化思想政治教育以人为中心的叙事逻辑,推进双向互动式的叙事方法,发展多维立体化的叙事结构。但是,作为思想政治教育叙事中的新变量和风险催化剂,推荐算法在流量与资本的裹挟下逐渐异化,给思想政治教育的叙事者、叙事对象、叙事内容和叙事场域带来新的风险,具体表现为推荐算法通过“算法把关”“算法茧房”“算法泛滥”“算法圈层”弱化叙事者权威、影响叙事对象认知、加剧低质内容传播、削弱叙事场域影响。为此,在思想政治教育叙事过程中必须主动驾驭推荐算法,通过批判与建构重塑叙事者权威,经过反思与提升打破叙事对象的“茧房”,注重规制与引导以净化叙事内容生态,利用发掘与“破壁”加强叙事场域文化建设,使推荐算法更好地赋能思想政治教育叙事。

关键词： 颌面部   对称参考平面   成像,三维   深度学习   算法  

摘要： 目的:建立一种可实现三维颌面点云数据智能配准的本体-镜像关联深度学习算法,基于颌面动态图结构的配准网络(maxillofacial dynamic graph registration network,MDGR-Net)模型,实现三维颌面对称参考平面的自动化构建,以期为口腔临床数字化设计与分析提供参考。方法:收集2018年10月至2022年10月就诊于北京大学口腔医院无显著颌面畸形临床患者400例,通过数据增强的方式获得2000例三维颌面数据用于MDGR-Net算法训练与测试,其中训练集1600例、验证集200例、内部测试集200例,MDGR-Net模型包含构造本体与镜像点云(X和Y)中关键点的特征向量,基于特征向量获取点云X和Y中关键点的对应关系,以及通过奇异值分解(singular value decomposition,SVD)计算旋转和平移矩阵R,t。基于MDGR-Net模型实现本体点云与镜像点云的智能配准,获得本体-镜像联合点云,并采用主成分分析(principal component analysis,PCA)算法获得MDGR-Net关联法对称参考平面。基于决定系数(coefficient of determination,R 2)指标对内部测试集平移及旋转矩阵进行模型评价,并对200例内部测试集与40例外部测试集临床数据,基于MDGR-Net关联法与“真值”迭代最近点(iterative closest point,ICP)关联法构建的三维颌面对称参考平面进行角度误差评价。结果:基于200例内部测试集三维颌面数据测试MDGR-Net旋转矩阵R 2为0.91,平移矩阵R 2为0.98。在内部与外部测试集上,角度误差平均值分别为0.84°±0.55°、0.58°±0.43°,临床构建40例三维颌面对称参考平面仅需3 s,在正畸骨性Ⅲ类、高角、安氏Ⅲ类错牙合畸形受试者表现最佳。结论:基于点云智能配准的MDGR-Net关联法为口腔临床三维颌面对称参考平面构建提供了新的解决方案,可显著提升诊疗效率和效果,降低专家依赖性。

关键词： 医疗器械   YOLOv5s   注意力机制   α-DIOU   深度学习  

摘要： 针对医疗器械堆叠问题和提升医疗器械识别准确率,提出一种改进YOLOv5s的医疗器械检测方法。首先使用C2f模块优化YOLOv5s网络提升模型识别精度,其次在特征融合网络引入SENet,提升模型对有效信息的关注度,最后在DIOU损失函数的基础上引入Alpha交并比(α-IOU)构成α-DIOU,使边界框回归更加准确,精确定位图像中的医疗器械。实验结果表明,改进后的模型在验证集中对医疗器械的精确率、召回率、平均精度均值分别达到81.8%、93.7%、91.5%,相比于YOLOv5s模型分别提升3.2%、3.4%、4.6%。本研究方法简单有效,有望为医疗器械的检测方法提供新思路。

关键词： 混合遗传算法   多域虚拟网络映射   信息更新模块   网络资源效率  

摘要： 针对多域虚拟网络映射滞后的问题,文中提出一种混合遗传算法,该方法将寻求局部最优的理论引入到常规混合遗传算法中,采用混合遗传算法与虚拟网络映射算法的优化组合来解决互联网中存在的问题,通过建立的算法模型检测数据,为进一步提高互联网的动力提供了支持,并引入具有加速功能的信息更新模块,信息更新模块包括加速器、不间断迭代模块、逻辑模块和数据传输通道,大大提高了数据信息计算能力。实验结果表明,通过该系统技术检测出的数据精准度高达90%以上,表明该算法对于解决如今的互联网问题具有很高的准确性。

关键词： 算法推荐技术   思想政治教育   赋能   可行性  

摘要： 第四次工业革命建构了一个全新的弱人工智能时代,算法推荐作为新兴技术,引领信息传播方式的变革。本文基于算法推荐技术与思想政治教育二者间的内在契合性,探讨新技术赋能思想政治教育的可行性,旨在为思想政治教育发展提供借鉴。

关键词： 现代国家治理   新《预算法》   政府回应性   民生财政   预算法治化  

摘要： 及时有效地回应社会成员的公共需求是现代国家治理的内在要求,财政作为国家治理的基础和重要支柱,为提高政府回应性提供了必要保障。本文基于预算法治化视角,以经修订并于2015年开始实施的《中华人民共和国预算法》(以下简称“新《预算法》”)实施为切入点,基于2012—2020年地级市样本数据,采用双重差分法考察了新《预算法》实施对地方政府回应性的影响。研究发现,新《预算法》实施提高了地方政府对民生需求的回应性。机制分析表明,预算执行约束和审计监督力度是新《预算法》实施影响地方政府回应性的重要渠道。异质性分析结果表明,在财政分权程度高的地区和东部沿海地区,新《预算法》实施对地方政府回应性表现更加显著。进一步分析发现,新《预算法》实施能够有效提高地方政府对民生需求的回应质量。此外,以GDP为主的晋升考核机制显著弱化了新《预算法》实施对地方政府回应性的促进作用。本文的研究不仅揭示了新《预算法》实施的效果,为健全现代预算制度提供了新的理论依据,也从现代国家治理的视角,深化了提高地方政府回应性的财政探索。

关键词： 蚁群算法   核电厂   巡检机器人   路径规划  

摘要： 为了使核电厂巡检机器人更加高效地完成巡检任务,本文提出一种改进的蚁群算法进行路径规划。针对基本蚁群算法在路径规划当中存在拐点多、收敛速度慢、易陷入局部最优的问题,首先利用A~*算法构建次优路径并调整初始信息素浓度。然后,构建方向性函数以减少路径的拐弯次数。在搜索过程中,蚂蚁若发生死锁,极易导致算法陷入局部最优。为此,本文提出了防止死锁的策略,并将蚁群算法与遗传算法相结合,以提高算法的全局搜索能力。实验结果表明,本算法能够高效地规划出距离更短、更平滑的路径,对于核电厂巡检机器人高效完成巡检任务、延长单次巡检时间、减少巡检机器人磨损等具有重要意义。

关键词： 可靠度   泊松截断δ冲击模型   联合分布:重积分  

摘要： 泊松截断δ冲击模型是一类特殊的冲击模型,但传统的计算泊松截断δ冲击模型可靠度的方法仅有顺序统计量法和无记忆法两种.在已有的两种方法的基础上,本文深入研究泊松截断δ冲击模型的机理,采用不同条件下的联合分布——重积分,提出了多种计算泊松截断δ冲击模型可靠度的方法.