关键词： 教学督导   高职   计算机类专业  

摘要： 教学质量是衡量教学活动有效性和成功程度的重要指标,教学督导是保障教学质量的重要手段.以广西机电职业技术学院为例,谈及督导制度的改革;思考了教学督导的内涵,指出督导由督和导构成,督为基础,导为目的;教学督导应抓大而不放小,使得教师传道而不偏,授业而无私;思考了督导和被督导教师之间的关系和自身的定位;指出计算机类专业的教学督导应该遵循专业和课程特点,着眼于实践技能和应用能力的教学成效.

关键词： 隐喻识别   语义网络   对比学习  

摘要： [目的]为充分挖掘隐喻中隐含的语义信息，并准确捕捉隐喻与字面意义间的语义差异，提升隐喻识别效果，本文提出了一种基于语义图表征和对比学习的隐喻识别方法。[方法]首先，利用图卷积神经网络（GCN）提取与依存词对相关的上下文语义信息，实现上下文语义图表征。其次，构建基于隐喻认知的语义网络，采用GraphSage和元路径技术，学习网络中潜在的概念语义关联，实现隐喻认知语义网络的图表征。最后，通过双向交叉注意力机制和多视图融合模块来融合不同方面的特征，并采用监督对比学习从样本相似性和域的不一致性两个角度捕捉隐喻与字面意义之间的相似性和差异性，提高分类器对隐喻的判别性能。[结果]在标记级任务中，MOH和TroFi数据集上的F1值分别提升了0.6%和1.9%。在关系级任务中，MOH、TSV、TroFi三个数据集上的F1值分别提升了0.6%、1.0%、2.7%，达到了目前最优水平。[局限]在生成隐喻认知语义网络的过程中，会受到词语歧义的影响。[结论]该模型能够有效捕捉与隐喻相关的潜在语义特征，并且充分建模隐喻与字面意义之间的语义差异。

摘要： 将遗传算法应用于四维变分资料同化问题,提供一种新的较为有效的数值预报初始场优化方法,给出了相应的理论依据和详细算法,并结合变分问题本身的特点,设计合理的遗传编码、遗传操作和遗传参数.同时,以二维的浅水方程模式为例建立基于遗传算法的变分同化模型,并从多方面与伴随模式变分同化方案进行分析比较.数值试验结果表明,基于遗传算法的变分同化方案取得了比较满意的同化效果.

摘要： 用遗传算法从离散时间序列资料中反演重构了非线性动力模型。首先, 用Lorenz系统的时间积分数据进行模型重构试验，随后，对十年平均的副热带高压形态指数时间序列进行动力模型参数反演和仿真预报试验。结果表明，遗传算法具有的全局搜索和并行计算优势能够较为准确地描述和刻画副热带高压活动，能对副高活动进行较为准确的描述与建模，是诊断和预测副热带高压等复杂天气系统活动的一条有效途径。

关键词： 云计算   物联网   海量信息   运维系统  

摘要： 为实现物联网海量信息的全方面、深入地采集、存储以及分类，设计基于云计算技术物联网海量信息运维智能优化系统。利用信息采集层采集点采集终端层设备信息，将信息传送至接入层，接入层通过连接技术将信息输入至传输承载层，传输承载层将信息输入到云计算基础层后，使用M-Cloud储存模式存储海量信息，这些信息汇总到平台层中的分布式Bigtable信息库、运维规则库等库中，同时使用ORACLE锁加密库中信息，应用层利用加密信息，采用优化KNN算法分类信息，将分类结果发送到现场移动运维层，由运维人员进行移动运维以及现场运维。实验结果表明，该系统可有效提升数据储存速度，具有较强的海量信息加锁性能与海量信息分类性能。

关键词： 大型集中供热管网   管径改造规划   改造潜力   遗传算法   负荷预测  

摘要： 提出了一种基于全网热用户供热负荷预测模型及改进遗传算法的管径改造规划方法。全网热用户供热负荷预测模型通过选取典型住宅和公建用户并将其供热负荷特性推广至全网，被证明可快速准确预测全网热用户供热负荷。改进遗传算法通过改造潜力指标筛选出可通过改造获利的管段作为优化变量，可显著减少遗传算法的优化变量数量，通过与传统遗传算法对比，发现其具有更高的计算效率和更好的寻优能力。将上述方法应用于西安市某大型集中供热管网的管径改造规划，发现可将优化变量从246个降低至13个，且最终优化结果表明仅通过改造3个管段就可获得173万元的年改造利润。

关键词： 无人书店   设施布局与规划   改进遗传算法  

摘要： 为减少不必要的图书搬运和读者等待时间，本文以无人书店为研究对象，设定作业区中心点坐标为决策变量，在作业单元安全距离、作业区面积与整体面积关系、出入闸机通道限制等约束条件下，构建以图书搬运时间最短和作业区综合关系最大为目标的无人书店设施布局优化模型，以SLP法所得布局方案作为遗传算法初始解，在其交叉变异阶段引入模拟退火算法Metropolis接受准则，以此提出一种改进遗传算法进行求解。后以A无人书店为例，对比遗传算法、SLP+遗传方法、遗传模拟退火算法、改进遗传算法四种方法所得布局方案的图书搬运时间最优值、作业区综合关系值及目标函数最优值，结果表明改进遗传算法效果最优，所求得设施布局方案更为科学合理，有效节省读者订单完成时间，提升顾客购书阅读体验。

关键词： 安全管理   数据集成   智能计算   协同感知   知识库   数据-知识双驱动  

摘要： 【目的/意义】为了减小安全管理中的底层数据与人类知识之间、管理决策模型与应用场景之间存在的鸿沟，提出了一种面向安全管理的数据集成与智能计算模型。【方法/过程】以大数据环境下安全管理模式的变革为切入点，从协同感知、知识库构建和决策问题求解三个层面，分析安全管理中数据和知识双驱动的决策问题，构建面向安全管理的数据集成与智能计算模型。【结果/结论】构建了数据、知识、应用场景相互依赖的数据集成和智能计算模型，实现了安全管理中的人、机、物的全面协同和融合。【创新/局限】从理论上为安全管理从数据智能到感知智能再到认知智能的发展提供了新的思路，未来还需要进一步开展实证研究，推动面向安全管理的数据集成和智能计算系统落地。

关键词： 铌矿物   还原焙烧   高阶多元回归   遗传算法  

摘要： 针对白云鄂博铌粗精矿还原焙烧产生富铌矿相过程中，内部反应复杂，耦合因素多，调控成本高等问题。提出了一种基于高阶多元回归和遗传优化的最佳焙烧条件研究方法，通过模拟计算的手段，大大降低了时间和人力成本。对于焙烧结果的评价，构建了迁移率指标，用于探究铌粗精矿中的含铌矿物和焙烧后的富铌矿相之间的元素迁移情况。通过斯皮尔曼相关系数对各元素之间的相关性进行分析，结果表明，Ti、Sr、La、Ce、Nd等元素与铌元素具有较强正相关性，可以作为协调调控的元素。基于四阶多元回归算法建立元素迁移模型，得到了元素迁移率与FeO含量和CaO/SiO2含量之间的四阶线性模型。对于模型准确性的验证，计算均方根误差RMSE为2.638 2；可决系数(R2)为：0.874 92，证明了模型具有较高的精度。针对最佳焙烧试验条件的寻优问题，利用启发式算法—遗传算法，对训练的模型寻找全局最优解；经过200代迭代后，得到最优适应度函数为-13.388 2%，对应的试验条件为：CaO/SiO2含量为1.001，还原Fe的含量为18.396 1。在此最优操作条件下，焙烧后富铌矿相中Nb元素的迁移率提升了30%。该计算方案具有很好的可扩展性，可在更高维度的试验条件下推广，相比传统试验方法具有更好的精度和效率。

关键词： Computer science   artificial intelligence  

ISBN: (数字)9781394214259 ISBN: (纸本)9781394214228

摘要： This book provides a comprehensive exploration of computational intelligence techniques and their applications, offering valuable insights into advanced information processing, machine learning concepts, and their impact on agile manufacturing systems. Computational Intelligence presents a new concept for advanced information processing.