人工智能项目式综合实验教学平台设计与实践 被引量：2

1

作者 覃阳 谢慧明 +2 位作者 李玉洁 谭本英 孙邵华 《实验室研究与探索》 CAS 北大核心 2024年第9期135-141,共7页

为满足人工智能领域对高级工程实践人才的需求,基于OBE的教学理念构建了以项目为驱动的人工智能综合实验教学平台。该平台通过“验证性实验→设计性实验→综合实践性实验”的递进式教学,强化学生的人工智能专业理论知识,培养学生主动学... 为满足人工智能领域对高级工程实践人才的需求,基于OBE的教学理念构建了以项目为驱动的人工智能综合实验教学平台。该平台通过“验证性实验→设计性实验→综合实践性实验”的递进式教学,强化学生的人工智能专业理论知识,培养学生主动学习能力和在真实应用情境中的实践技能。平台设计了人工智能算法仿真实验,嵌入式及AI边缘计算实验,人工智能综合创新实验的教学案例,覆盖了从基础理论到高级应用的全方位教学内容。教学实践表明,该平台有效地促进了学生在人工智能领域的专业成长,提高了学生解决实际问题的能力和创新思维,帮助学生更好地适应人工智能产业的快速发展和不断升级的需求。 展开更多

关键词 OBE理念 人工智能 项目式教学 综合实验教学平台

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认知相对论——通向强人工智能之路 被引量：1

2

作者 李玉鑑 《电子与信息学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第2期408-427,共20页

人工智能(AI)的发展如火如荼,大有超越人类之势,以致很多人认为奇点就要来临,强人工智能即将实现。这是一种对强人工智能的误解,因为强人工智能的核心并不在于其功能是否强大,而在于它是否具有意识。该文首先解释了强人工智能的内涵,讨... 人工智能(AI)的发展如火如荼,大有超越人类之势,以致很多人认为奇点就要来临,强人工智能即将实现。这是一种对强人工智能的误解,因为强人工智能的核心并不在于其功能是否强大,而在于它是否具有意识。该文首先解释了强人工智能的内涵,讨论了与之相关的意识问题;然后,阐述了旨在揭开意识奥秘的认知相对论思想,包括:世界的相对性原理和符号的相对性原理,以及世界、语言和心灵的关系。接着,提出了另一条新原理,即意识的等效原理,用以说明意识从物质产生所需要的物理条件,解决主观体验或现象意识的困难问题,推导意识能力受限于感觉能力且以感觉容量为上界的认知基本定理,并分析意识在哪里和自我是什么的可能性。最后,在认知相对论的框架下,给出了研究意识问题的新纲领和实现机器意识的新思路,并展望了强人工智能的未来。 展开更多

关键词 人工智能 强人工智能 意识 机器意识 认知相对论

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视觉Transformer(ViT)发展综述

3

作者 李玉洁 马子航 +2 位作者 王艺甫 王星河 谭本英 《计算机科学》 北大核心 2025年第1期194-209,共16页

视觉Transformer(Vision Transformer,ViT)是基于编码器-解码器结构的Transformer改进模型,已经被成功应用于计算机视觉领域。近几年基于ViT的研究层出不穷且效果显著,基于该模型的工作已经成为计算机视觉任务的重要研究方向,因此针对... 视觉Transformer(Vision Transformer,ViT)是基于编码器-解码器结构的Transformer改进模型,已经被成功应用于计算机视觉领域。近几年基于ViT的研究层出不穷且效果显著,基于该模型的工作已经成为计算机视觉任务的重要研究方向,因此针对近年来ViT的发展进行概述。首先,简要回顾了ViT的基本原理及迁移过程,并分析了ViT模型的结构特点和优势;然后,根据各ViT变体模型的改进特点,归纳和梳理了基于ViT的主要骨干网络变体改进方向及其代表性改进模型,包括局部性改进、结构改进、自监督、轻量化及效率改进等改进方向,并对其进行分析比较;最后,讨论了当前ViT及其改进模型仍存在的不足,对ViT未来的研究方向进行了展望。可以作为研究人员进行基于ViT骨干网络的研究时选择深度学习相关方法的一个权衡和参考。 展开更多

关键词 计算机视觉 模式识别 Vision Transformer(ViT) 深度学习 自注意力

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基于PreScan/CarSim/Simulink/ROS的路径跟随控制仿真

4

作者 周婷婷 王刚 +1 位作者 邓嘉钒 冯子睿 《时代汽车》 2024年第10期4-7,14,共5页

路径跟随可控制AGV沿着参考轨迹行驶,提高行驶过程中的可行性和稳定性,是智能驾驶核心技术之一。文章主要研究使用Prescan、Carsim、Simulink和ROS系统搭建AGV路径跟随控制模型,运用基于几何模型的Stanley算法来实现路径跟随的联合仿真... 路径跟随可控制AGV沿着参考轨迹行驶,提高行驶过程中的可行性和稳定性,是智能驾驶核心技术之一。文章主要研究使用Prescan、Carsim、Simulink和ROS系统搭建AGV路径跟随控制模型,运用基于几何模型的Stanley算法来实现路径跟随的联合仿真测试。最后使用树莓派搭建硬件在环的仿真模型,联合仿真验证了Stanley算法的可行性,该方法可快速验证和部署基于ROS系统的路径跟随控制方法,为后续研究奠定技术基础。 展开更多

关键词 AGV 路径跟随 Stanley算法 联合仿真

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基于OBE理念的计算机组成原理课程教学改革探究 被引量：3

5

作者 刘彩华 《西部素质教育》 2024年第13期123-127,共5页

文章首先分析了计算机组成原理课程教学面临的挑战,然后从教学目标、教学内容、教学组织、考核评价四个方面阐述了基于OBE理念的计算机组成原理课程教学改革,最后说明了基于OBE理念的计算机组成原理课程教学改革成效。

关键词 计算机组成原理课程教学 OBE理念 工程教育专业认证

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喇叭状结构和抛物面结构对声压放大的仿真

6

作者 潘靖 张军 梁姗姗 《电声技术》 2024年第3期60-65,共6页

在声波探测领域,放大声压具有重要意义。为了放大声压,设计喇叭状结构和抛物面结构模型,使用基于COMSOL Multiphysics软件的有限元分析法建立两种结构的声压放大模型。首先,计算两种结构对声压的增益倍数。仿真结果表明,喇叭状结构能够... 在声波探测领域,放大声压具有重要意义。为了放大声压,设计喇叭状结构和抛物面结构模型,使用基于COMSOL Multiphysics软件的有限元分析法建立两种结构的声压放大模型。首先,计算两种结构对声压的增益倍数。仿真结果表明,喇叭状结构能够对声压实现最大20倍的放大,抛物面结构能够对声压实现最大30倍的放大。其次,研究不同结构的尺寸对声压的放大效果。结果表明,喇叭状结构尺寸与波长相当时的放大效果最显著,抛物面结构开口直径在几个特定数值处的放大效果最显著。最后,对声波造成的膜振动幅度进行仿真。结果表明,喇叭状结构使振膜振动幅度提高2.7~6倍,抛物面结构使振膜的振动幅度提高2~3.3倍。 展开更多

关键词 声压放大结构 有限元法 COMSOL 膜片振动

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基于OBE理念的人工智能专业项目式教学探究 被引量：2

7

作者 李玉洁 覃阳 +2 位作者 石奎 马玉婕 谭本英 《创新创业理论研究与实践》 2023年第22期176-178,192,共4页

对于发展迅速的人工智能专业,项目式教学可以有效地培养学生的工程能力。现阶段,各领域亟需人工智能相关人才,但现有研究中尚缺乏对人工智能专业项目式教学科学内涵及逻辑结构的深刻揭示,这显然不利于人工智能专业教师更多地了解项目式... 对于发展迅速的人工智能专业,项目式教学可以有效地培养学生的工程能力。现阶段,各领域亟需人工智能相关人才,但现有研究中尚缺乏对人工智能专业项目式教学科学内涵及逻辑结构的深刻揭示,这显然不利于人工智能专业教师更多地了解项目式教学。OBE是以学习成果为目标导向的教育理念,基于OBE理念,剖析目前人工智能专业教学中存在的问题,以“OBE+项目式教学”理念为指导,探讨利用多元化的教学方法进行项目式教学,为高校积极推进人工智能专业课程改革提供参考。 展开更多

关键词 项目式教学 OBE 人工智能专业 课程育人 多元化教学 新工科

原文传递

基于显著性导引孪生网络的红外船目标跟踪

8

作者 李想 张婷 +2 位作者 刘兆英 刘波 李玉鑑 《智能系统学报》 CSCD 北大核心 2024年第6期1428-1437,共10页

由于红外图像特征判别力低,现有方法很难从背景中分割目标。而受到红外成像机制的影响,红外目标通常具有较高的局部显著性,因此本文提出一种基于显著性导引孪生网络的跟踪方法,以目标的显著性信息为先验知识,引导跟踪模型准确地定位目... 由于红外图像特征判别力低,现有方法很难从背景中分割目标。而受到红外成像机制的影响,红外目标通常具有较高的局部显著性,因此本文提出一种基于显著性导引孪生网络的跟踪方法,以目标的显著性信息为先验知识,引导跟踪模型准确地定位目标。本文提出显著性预测网络和显著性增强网络。显著性预测网络用于获得搜索区域的全局显著性图,并将其输入到显著性增强网络以增强目标,提高模型的判别能力;设计了一个共享互相关结构来计算模板图像特征与显著性增强后的搜索区域特征之间的相似度,通过分类和回归两个任务共享互相关特征图,同时提升模型的效率和性能;由于目前缺少公开的红外船跟踪数据集,本文构建了一个新的红外船目标跟踪数据集(infrared ship dataset,ISD),共包括16种不同类型的船,7800幅带有标签的视频帧。在ISD上的实验结果显示,与其他18个常用跟踪模型相比,本模型达到了最高的准确率和最高的期望平均交并比。 展开更多

关键词 红外船跟踪 孪生网络 显著性目标检测 特征融合 共享互相关 多任务学习 卷积神经网络 深度学习

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新工科背景下“最优化理论”课程教学改革

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作者 邹水中 高原 李国志 《西部素质教育》 2024年第17期171-175,共5页

文章首先阐述了新工科背景下“最优化理论”课程教学目标,然后分析了新工科背景下“最优化理论”课程教学现状,最后论述了新工科背景下“最优化理论”课程教学改革措施,包括更新教学内容,反映学科前沿;改革教学模式,坚持“学生为主”的... 文章首先阐述了新工科背景下“最优化理论”课程教学目标,然后分析了新工科背景下“最优化理论”课程教学现状,最后论述了新工科背景下“最优化理论”课程教学改革措施,包括更新教学内容,反映学科前沿;改革教学模式,坚持“学生为主”的教学理念;加强教师队伍建设;等等。 展开更多

关键词 “最优化理论”课程教学 教师队伍 新工科

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基于特征边界欠采样的不平衡数据处理方法 被引量：8

10

作者 孟东霞 李玉鑑 《统计与决策》 CSSCI 北大核心 2021年第11期30-33,共4页

针对实际应用中不平衡数据集分类效果较差的问题,文章提出一种基于特征边界信息进行欠采样的数据处理方法。所提方法根据特征边界点的定义获得多数类样本中可构造特征边界的数据点,其分布在最优非线性分类决策面附近,通常包含重要的分... 针对实际应用中不平衡数据集分类效果较差的问题,文章提出一种基于特征边界信息进行欠采样的数据处理方法。所提方法根据特征边界点的定义获得多数类样本中可构造特征边界的数据点,其分布在最优非线性分类决策面附近,通常包含重要的分类信息,在欠采样时应进行保留,其他多数类样本远离分类决策面,在分类中易于识别,可在聚类后选取部分样本和少数类样本构成平衡数据集。该方法保留了多数类样本的几何分布特征,降低了样本的信息流失率。对比实验利用支持向量机进行分类,实验结果表明该方法有利于提高不平衡数据中少数类的分类精度,验证了算法的有效性。 展开更多

关键词 平衡数据集 欠采样 特征边界 聚类

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利用自然最近邻的不平衡数据过采样方法 被引量：2

11

作者 孟东霞 李玉鑑 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2021年第2期91-96,共6页

针对现有过采样方法存在的易引入噪声点、合成样本重叠的问题,提出一种基于自然最近邻的不平衡数据过采样方法。确定少数类样本的自然最近邻,每个样本的近邻个数由算法自适应计算生成,反映了样本分布的疏密程度。基于自然近邻关系对少... 针对现有过采样方法存在的易引入噪声点、合成样本重叠的问题,提出一种基于自然最近邻的不平衡数据过采样方法。确定少数类样本的自然最近邻,每个样本的近邻个数由算法自适应计算生成,反映了样本分布的疏密程度。基于自然近邻关系对少数类样本聚类,由位于同一类簇中密集区域的核心点和稀疏区域的非核心点生成新样本。在二维合成数据集和UCI数据集上的对比实验验证了该方法的可行性和有效性,提高了不平衡数据的分类精度。 展开更多

关键词 不平衡数据集 过采样 自然最近邻 聚类

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储供基地支援保障能力评估混合算法

12

作者 周文明 崔德康 +2 位作者 周婧怡 张明明 朱安石 《系统工程与电子技术》 EI CSCD 北大核心 2022年第9期2832-2839,共8页

针对战时物资储供能力评估缺少有效模型算法的问题,分析了储供基地战时物资供应保障的主要影响因素和关键环节,建立了储供基地支援保障能力评估指标体系,提出综合运用定义量化、考核评价、模糊算法、层次分析、排队网络和指数综合等算法... 针对战时物资储供能力评估缺少有效模型算法的问题,分析了储供基地战时物资供应保障的主要影响因素和关键环节,建立了储供基地支援保障能力评估指标体系,提出综合运用定义量化、考核评价、模糊算法、层次分析、排队网络和指数综合等算法,计算其人员素质、仓储、装卸、投送、指挥控制、信息保障等指标的值,最后给出了综合保障能力评估模型算法。实例分析验证了所提算法的有效性,为战时作战物资仓储供应保障辅助决策和信息系统设计提供依据。 展开更多

关键词 仓储供应 层次分析法 排队论 模糊算法 指数综合法 能力评估

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深度学习在细粒度图像识别中的应用综述 被引量：15

13

作者 张志林 李玉鑑 +1 位作者 刘兆英 张婷 《北京工业大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2021年第8期942-953,共12页

深度学习技术在多种视觉任务中表现出优异的性能,特别是深度学习技术的发展大大促进了细粒度图像识别任务的进步.细粒度图像识别的目的在于正确识别子对象类别,例如鸟类中的不同子类别.由于细粒度图像数据通常需要具有专家知识才能够进... 深度学习技术在多种视觉任务中表现出优异的性能,特别是深度学习技术的发展大大促进了细粒度图像识别任务的进步.细粒度图像识别的目的在于正确识别子对象类别,例如鸟类中的不同子类别.由于细粒度图像数据通常需要具有专家知识才能够进行有效识别与标注,获取难度比较高,同时,由于细粒度类别直接具有小的类间差异性和大的类内差异性特点,需要模型能够捕捉到细微的有区分性的局部特征,这两方面原因导致这项任务极具挑战性.首先,介绍了深度学习技术的重要发展历程、细粒度图像识别任务的特点和挑战.随后,介绍了基于深度学习的细粒度识别方法的3种类型,包括基于定位-分类子网络的方法、基于端到端的特征编码方法和利用外部辅助信息的细粒度图像识别方法,并选择有代表性的工作给予了详细的介绍.最后,在常用数据集上比较了相关工作的性能,对细粒度图像识别任务进行了总结和展望. 展开更多

关键词 细粒度图像识别 定位-分类 局部特征 端到端 特征编码 辅助信息

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生成对抗网络及其文本图像合成综述 被引量：8

14

作者 王威 李玉洁 +2 位作者 郭富林 刘岩 何俊霖 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2022年第19期14-36,共23页

随着深度学习的快速发展,基于生成对抗网络的文本图像合成领域成为了当下计算机视觉研究的热点。生成对抗网络同时包含生成器和鉴别器,通过两者的博弈来实现逼真数据的生成。受生成对抗网络的启发,近几年提出了一系列的文本图像合成模型... 随着深度学习的快速发展,基于生成对抗网络的文本图像合成领域成为了当下计算机视觉研究的热点。生成对抗网络同时包含生成器和鉴别器,通过两者的博弈来实现逼真数据的生成。受生成对抗网络的启发,近几年提出了一系列的文本图像合成模型,从图像质量、多样性、语义一致性方面不断取得突破。为推动文本图像合成领域的研究发展,对现有文本图像合成技术进行了全面概述。从文本编码、文本直接合成图像、文本引导图像合成方面对文本图像合成模型进行了分类整理,并详细探讨了各类基于生成对抗网络的代表性模型的模型框架和关键性贡献。分析了现有的评估指标和常用的数据集,提出了现有方法在复杂场景和文本、多模态、轻量化模型、模型评价方法等方面的不足和未来的发展趋势。总结了目前生成对抗网络在各领域的发展,重点关注了在文本图像合成领域的应用,可以作为一个研究人员进行图像合成研究时选择深度学习相关方法的权衡和参考。 展开更多

关键词 文本图像合成 生成对抗网络 文本编码 深度学习

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基于元分析的网络用户个人信息披露意愿影响因素研究 被引量：6

15

作者 彭国超 程晓 刘彩华 《现代情报》 CSSCI 2022年第11期111-120,共10页

[目的/意义]随着互联网技术逐渐渗入人们的生活,网络用户个人信息披露也引起了社会的广泛关注。近年来关于网络用户个人信息披露意愿的研究成果较为丰富,但研究结论存在较大差异。本研究旨在探究各影响因素与披露意愿间的关系以及导致... [目的/意义]随着互联网技术逐渐渗入人们的生活,网络用户个人信息披露也引起了社会的广泛关注。近年来关于网络用户个人信息披露意愿的研究成果较为丰富,但研究结论存在较大差异。本研究旨在探究各影响因素与披露意愿间的关系以及导致各研究间差异的原因,以期为后续实证研究提供参考,为相关平台运营提供理论指导。[方法/过程]通过对已有实证文献进行筛选编码,共纳入7个影响因素,对57个独立研究的20243个样本进行了元分析。[结果/结论]研究发现,隐私关注和感知风险与披露意愿呈显著负相关关系,感知控制、感知收益、信任、主观规范和个性化服务与披露意愿间均呈显著正相关关系;其中感知收益对披露意愿的影响最强,感知风险与披露意愿间的相关性最弱。平台类型在感知控制、感知风险、感知收益、主观规范等与披露意愿间的调节作用显著,在隐私关注、信任和个性化服务与披露意愿间不存在调节作用;性别对各变量与披露意愿间的作用关系均起显著调节作用。 展开更多

关键词 个人信息 披露意愿 元分析 影响因素

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神经网络模型中灾难性遗忘研究的综述 被引量：3

16

作者 韩纪东 李玉鑑 《北京工业大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2021年第5期551-564,共14页

近年来,神经网络模型在图像分割、目标识别、自然语言处理等诸多领域都取得了巨大的成功.但是,神经网络模型仍有很多关键性的问题尚未得到解决,其中就包括灾难性遗忘问题.人类在学习新知识后不会对旧知识发生灾难性遗忘,神经网络模型则... 近年来,神经网络模型在图像分割、目标识别、自然语言处理等诸多领域都取得了巨大的成功.但是,神经网络模型仍有很多关键性的问题尚未得到解决,其中就包括灾难性遗忘问题.人类在学习新知识后不会对旧知识发生灾难性遗忘,神经网络模型则与之相反.神经网络模型在适应新任务之后,几乎完全忘记之前学习过的任务.为了解决这一问题,很多相应的减缓神经网络模型灾难性遗忘的方法被提出.对这些方法进行了归纳总结,以促进对该问题的进一步研究.主要贡献包括3个方面:对现有的减缓神经网络模型灾难性遗忘的方法进行了详细的介绍,并将不同方法分为4类,即基于样本的方法、基于模型参数的方法、基于知识蒸馏的方法和其他方法.介绍了不同的评估方案,以评估不同方法对减缓神经网络模型灾难性遗忘的效果.对神经网络模型中的灾难性遗忘问题进行了开放性的讨论,并给出了一些研究建议. 展开更多

关键词 神经网络模型 灾难性遗忘 样例 模型参数 知识蒸馏 增量学习

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基于对抗域适应的红外舰船目标分割 被引量：3

17

作者 高子航 刘兆英 +1 位作者 张婷 李玉鑑 《数据采集与处理》 CSCD 北大核心 2023年第3期598-607,共10页

为了提高红外舰船目标的分割准确率,提出一种基于对抗域适应的红外舰船目标分割方法,其中有标注的可见光舰船图像为源域,没有标注的红外舰船图像为目标域。为了解决两个域之间的风格差异问题,本文依次对源域的可见光图像进行灰度化和白... 为了提高红外舰船目标的分割准确率,提出一种基于对抗域适应的红外舰船目标分割方法,其中有标注的可见光舰船图像为源域,没有标注的红外舰船图像为目标域。为了解决两个域之间的风格差异问题,本文依次对源域的可见光图像进行灰度化和白化预处理,将其转换为具有目标域风格的图像。对于目标域的红外图像,使用去噪网络进行优化;接着,为了解决判别网络视野受限问题,设计基于空洞卷积的判别网络;最后,针对目标域预测图像置信度低问题,将目标域预测图像的信息熵加入到对抗损失中。在可见光和红外舰船图像组成的数据集上的实验结果高于现有方法,证明了本文方法的有效性。 展开更多

关键词 域适应 目标分割 生成对抗学习 红外舰船图像 信息熵

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混沌线程池与GPU优化的批量图像加密算法 被引量：1

18

作者 潘明华 王一涵 +1 位作者 谷盛民 孙绍华 《科学技术与工程》 北大核心 2023年第34期14618-14626,共9页

数据量大且冗余度高是数字图像显著的特征,这对大批量图像快速实时加密提出了挑战。为了解决此问题,基于Lorenz混沌加密技术,设计了一种采用线程池与图形处理器(graphics processing unit,GPU)组合优化的批量图像加密算法。该算法通过... 数据量大且冗余度高是数字图像显著的特征,这对大批量图像快速实时加密提出了挑战。为了解决此问题,基于Lorenz混沌加密技术,设计了一种采用线程池与图形处理器(graphics processing unit,GPU)组合优化的批量图像加密算法。该算法通过线程池改进图像的读写,并进行图像镜像变换;利用Lorenz混沌系统生成加密序列,结合图像分块混沌序列进行加密;然后对批量图像数据进行打包,通过GPU进行大批量的异步计算;最后重组图像矩阵得到批量加密图像。实验测试表明,该算法能够有效抵御常见的攻击手段,经过性能优化后的批量数字图像加密算法,可以保证图像安全性;同时,在批量图像读取速率和加解密处理效率方面有显著的提高。 展开更多

关键词 图像加密 混沌系统 并行计算 线程池 图形处理器(graphics processing unit GPU)

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贵州少数民族非遗文化德育价值及实现路径研究——以黎平县侗族琵琶歌为例

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作者 张志刚 杨窕 《中国民族博览》 2023年第24期35-37,共3页

生活在侗族地区的侗族人民把弹唱琵琶歌曲作为生活生产的重要一部分,至今已有几百年的历史,在侗族人民日常生活中流传着“饭养身,歌养心”“丢歌不唱,真可惜”“一天不唱歌,浑身不舒服”等广泛而深远的谚语。由此可见,弹唱琵琶歌曲的社... 生活在侗族地区的侗族人民把弹唱琵琶歌曲作为生活生产的重要一部分,至今已有几百年的历史,在侗族人民日常生活中流传着“饭养身,歌养心”“丢歌不唱,真可惜”“一天不唱歌,浑身不舒服”等广泛而深远的谚语。由此可见,弹唱琵琶歌曲的社会功能已经不仅仅是简单地消遣娱乐、行歌坐夜、信息传导的载体,而是已经上升到修身养性、抚慰心灵、情感表达的精神层面,且在教育认知、个人追求、价值导向等方面具有不可替代的作用。深入挖掘侗族琵琶歌的德育资源,发挥其德育价值势在必行,对拓宽侗族地区思想道德教育渠道,提高地方德育工作能力水平,持续巩固拓展脱贫攻坚成果推进乡村振兴具有重要的现实意义。 展开更多

关键词 非遗文化 侗族琵琶歌 德育价值

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一种基于预测的多式联运集装箱运输路径选择方法 被引量：1

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作者 陈庆佳 徐磊 +1 位作者 徐硕江 曾芳莉 《供应链管理》 2023年第5期87-96,共10页

当今世界经济全球化高速发展,贸易和物流活动在全球范围内活跃。集装箱多式联运作为一种高效的运输方式,已经成为全球物流运输业中不可或缺的一部分。然而,由于运输节点和线路的复杂性,如何选择最佳的运输路径一直是一个挑战。在过去的... 当今世界经济全球化高速发展,贸易和物流活动在全球范围内活跃。集装箱多式联运作为一种高效的运输方式,已经成为全球物流运输业中不可或缺的一部分。然而,由于运输节点和线路的复杂性,如何选择最佳的运输路径一直是一个挑战。在过去的研究中,已经有学者提出了一些路径选择优化方法。但这些方法往往依赖于固定的历史数据,不能很好地应对未来不确定性的变化。因此,文章提出了一种集装箱多式联运路径选择优化方法,通过引入预测节点和线路的概念,改进了已有方法的局限性,以更准确和可靠的方式确定最佳运输路径。最后通过海铁联运路径查询系统验证所提方法的有效性。 展开更多

关键词 多式联运运输集装箱路径选择 海铁联运路径查询系统 运输节点和路线的预测概念

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