阜阳师范大学计算机与信息工程学院
- 作品数：168 被引量：318H指数：8
- 相关机构：安徽理工大学计算机科学与工程学院华东师范大学人文社会科学学院复旦大学新闻学院更多>>
- 发文基金：安徽省高校省级自然科学研究项目安徽省高等学校省级质量工程项目国家自然科学基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术文化科学电子电信经济管理更多>>
- 红色文化融入高校辅导员教育的路径探索被引量：2
- 2020年
- 红色文化为高校辅导员教育提供了丰富的教育资源,也是高校辅导员教育的有效载体。红色文化与高校辅导员教育有着密不可分的联系,新时期要充分发挥红色文化在高校辅导教育中的优势和价值,积极探索红色文化在高校辅导教育中的有效路径。
- 杨莉莉
- 关键词：红色文化高校辅导员教育
- 基于特征优化的无参考光场图像质量评价
- 2023年
- 光场图像因其能够捕捉光的方向信息而备受学术界和产业界的广泛关注,然而,光场图像在压缩和重建过程中常会出现不同程度的失真,影响光场图像的后续处理和应用。因此,需要设计一个光场图像质量评估器来估计失真光场图像的质量。传统的光场图像评价方法在提取光场图像的空间特征和角度特征时,未充分考虑人眼视觉的多通道特性以及人眼对角度变化的敏感性,从而影响光场图像的质量评价结果。为此,提出一种无参考光场图像质量评价方法。设计多频带局部二值模式算法,提取光场图像的空间特征并利用优化提取的空间特征测量光场图像的空间质量。提出加权局部相位量化算法,该算法在对微透镜图像单元中提取的角度特征进行相位量化时,根据角度信息变化的强弱赋予不同的权值。在此基础上,将空间和角度纹理特征结合成一维特征向量,输入到已经训练的支持向量回归中,得到光场图像的质量分数。在Win5-LID和NBU-LF1.0数据集上的实验结果表明,该方法的斯皮尔曼等级相关系数分别为0.799 1和0.803 2,相比SSIM、FSIM、BRISQUE等方法,具有更优的质量评估准确性和稳定性。
- 徐正梅刘华明毕学慧王亚
- 基于改进YOLOv8的辣椒检测方法
- 2025年
- 针对自然场景下需要对辣椒进行精确快速识别的问题,提出了一种改进YOLOv8的辣椒检测方法。首先,通过引入EMA(Efficient Multi-Scale Attention)注意力机制,提升小目标物体的特征提取能力;其次,引入一种先进的聚集和分发(Gather-and-Distribute,GD)机制,增强颈部网络的信息融合能力,提升模型的鲁棒性;最后,结合Wise-IoU损失函数,降低低质量示例产生的有害梯度,从而提高模型精度。实验结果显示,改进后得到的YOLOv8n-Pepper模型在m AP50、m AP50-90、精确率和召回率上比原模型分别高出3.0、3.4、2.6和3.3个百分点。
- 史晓凤陈朝政刘梦会陈慧敏
- 关键词：GD
- 基于手写识别的K-means聚类分析被引量：1
- 2022年
- 鉴于手写识别在当今社会的重要性,文章利用加州大学的开放数据集“数据库标题:手写数字的光学识别”进行前瞻性分析,希望为以后的研究提供参考。首先,利用K-means聚类算法建立模型对不同组的手写数字进行聚类,并采用ARI和Silhouette系数等两种聚类质量方法对聚类效果进行评价,验证聚类结果的真实性和可靠性。最终的实验结果也证实了K-means算法在处理此类数据时具有相对稳定的效果。如果样本量能够不断增加,特征点提取并可以形成多维矩阵,则K-means算法会取得更好的效果。
- 蔡鲲鹏
- 关键词：手写识别K-MEANSARI
- 基于深度学习的人工智能图像处理技术研究与应用
- 2025年
- 人工智能图像处理技术依托深度学习模型,在特征提取、图像增强、目标检测等关键环节表现出高精度与高效率,本文通过优化卷积神经网络结构、构建多任务训练机制、引入语义分割与去噪算法,使系统处理性能持续提升。该技术在不同场景中的模型具备较强迁移能力,能够适配医学、安防、工业等图像识别任务,实验评估显示网络在多类数据集上保持较高准确率与稳定性。图像处理已从传统依赖人工经验逐步转向数据驱动与模型智能主导,为高维图像信息挖掘与场景感知提供有效路径。
- 钟卓然
- 关键词：图像处理目标检测
- 创新型人才培养理念下工科专业实践教学改革探索——以阜阳师范大学信息工程专业为例被引量：5
- 2020年
- 实践教学是工科应用型人才培养的重要环节,也是高校创新型人才培养的核心过程。文章根据创新型国家重大战略,结合创新型人才的特点,以阜阳师范大学信息工程专业为例,分析信息工程专业实践教学现状与存在的问题,并从创新意识、健全管理制度、实践内容、质量监控机制等方面提出完善信息工程专业实践教学的策略,以达到专业人才培养的预期目标。
- 赵正平陈静刘红梅
- 关键词：创新型人才实践教学信息工程
- 融合负采样和消息传递的GCN推荐算法
- 2024年
- 近年来,图卷积神经网络(Graph Convolutional Networks,GCN)在推荐领域有广泛的应用,LightGCN通过对传统GCN的简化,省略特征变换和非线性激活的过程,对GCN的研究提供了新思路。为了解决推荐算法负采样问题和消息传递对GCN收敛的影响,提出了SNGCN模型,改变了直接从数据中采样原始负样本的采样策略,利用正例混合和样本混合两个步骤合成硬负样本;其次,SNGCN利用约束损失逼近多层图卷积的极限。最终该模型在4个公开基准数据集上得出的实验结果表明,其Recall和NDCG两项指标均比对比的推荐算法有所提升。
- 何进成王浩刘其刚孙刚
- 关键词：协同过滤
- 流水车间调度中的离散粒子群优化算法
- 2024年
- 针对传统的流水车间调度不能适应存在并行机的工作过程的缺陷,本文提出了求解柔性流水车间调度FFSSP(Flexible Flow Shop Scheduling Problem,FFSSP)的方法。针对无等待阻塞柔性流水车间调度问题中流水车间最大时间最小化的问题,设计了一个优化求解模型,实现了多约束条件下的柔性流水车间调度,实验结果验证了该算法的有效性和可行性。
- 刘冬冬方烁
- 关键词：离散粒子群优化迭代
- 新工科背景下基于CDIO的混合教学研究与应用--以数据库原理与应用课程为例被引量：6
- 2022年
- 新工科建设对大学工科专业的教学提出了新要求。文章以CDIO工程教育模式为指导,融合传统教学和网络学习的优势,利用智慧教学平台构建基于CDIO的混合教学体系。并以数据库原理与应用课程为应用研究对象,详细介绍基于CDIO的混合教学模式的具体实施及其成效。研究结果显示,基于CDIO的混合教学能够有效提高工程教育的教学效率,提升工科专业课的教学效果,满足新工科人才培养的需要。
- 李怀敏陈秀明
- 关键词：CDIO混合教学实践教学
- 基于GRU的特征融合在机器翻译中的应用被引量：1
- 2024年
- 神经机器翻译模型基本都是编码器和解码器结构,在进行编码之前都需要把文字抽象成数学符号,以词向量的形式传入编码器。大多数对词向量内部信息进行处理的方法都需要用到大量的资源进行训练,并不能够简单而快速的提升机器翻译性能。针对此问题,基于Transformer模型,提出了一种利用门控循环单元(gated recurrent unit,GRU)对词向量过滤的技术,直接用训练数据进行操作。首先将词向量和位置向量相加后传入GRU,把GRU对词向量过滤后的输出与词向量进行拼接,然后把拼接后的特征向量经过线性层深度融合在一起,这样得到的词向量就是经过门控单元过滤后的词向量表征,最后再传入编码器和解码器。实验结果表明:在Multi30k和IWSLT2016这2个数据集和不同的模型中,提出的方法都能够使机器翻译的BLEU值得到提升,取得较好的翻译性能。
- 高帅周红志康卫
- 关键词：机器翻译TRANSFORMER
