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  • 一. 课题的研究背景 二. 课题研究目标 三. 课题的开发平台 四. 课题的研究进度安排
  • 根据关于征集2014年省教育科学研究重大课题选题的通知,要求推荐选题限制在300字介绍,内容如下: 选题:高校特殊学生的发现及培养机制研究 简要说明:  特殊学生主要有:A类(有目标,... 研究目标:利用在线综

    根据关于征集2014年省教育科学研究重大课题选题的通知,要求推荐选题限制在300字介绍,内容如下:

    选题:高校特殊学生的发现及培养机制研究

    简要说明:

        特殊学生主要有:A类(有目标,主动学习);B类(无目标,以逃课打游戏等方式度日);C类(认真但学习成绩中等及偏下)。宽松或严格的课堂考勤对学生有不同影响,A类需宽松,B类需严格,C类需单独引导。

        研究目标:利用在线综合考勤平台,及早发现特殊学生,对三类学生做到个性化关怀,因材施教。

        预期成果:学生学习成绩提高10%,学生对大学满意度提高20%。

        研究内容:1)研发在线综合考勤平台,打通教师间对同一班级课堂考勤及管理的藩篱;2)智能化学生抽样考勤算法,及早发现特殊学生并分类;3)在不增加教师工作量下,研究提高教师认识学生比例的方法,研究师生关系对学生满意度的影响;4)研究特殊学生因材施教方法。 


     附自身思考

        目前大家对大学的诟病很多,北京大学郑也夫教授的《吾国教育病理》,揭示了目前中国高校存在的问题,并给出了根本性解决措施。但在目前现状下,无法落地。但教育不能等待体制的改变,学生不能等待学校师资水平的提高,家长不能等待过几年送小孩上大学……即使是对现有教育提出小修小补,也会让部分学生受益,从而利国利民。

        大学新生受高年级在校生的影响(如班主任助理、学生助理、社团与部门学长、乡会会长等),刚进校门就了解到了大学教育的“真谛”:大学学习的内容,到工作中都用不上;应该提高自己的社交能力;部分课程能逃就逃……

        在“枯燥无味被动参与的课堂”与“趣味多样主动参与的社团”之间,大部分大一学生选择了后者,忙得“部门一周要开3次会,周末基本都是社团活动,挤出一点时间做作业”,拼命扩展自己大学人脉,扩大人际圈。

        部分学生过着“大一忙部门,大二茫目标,大三回头看,毕业在眼前”,看着周围的同学一个个在朝着目标奋发,而自己却找不准自身定位:专业课,由于前面落下太多基础课,听不懂;打游戏,想想父母赚钱不容易,也只有将就着。虽然最终能够拿到一纸学位证,但在740万就业大军中没有任何就业优势。

        高校为了破解大家逃课,提高学生培养质量,出台了严格的考勤管理办法及考试办法,但凡是利器,必有杀伤。原来茫然的同学,也必须到教室了;原来有自主学习的,也被迫到了教室(要拿学位证);原来就在那里“听”课的学生,还是继续坐着……校车准点奔驰,老师准点离校,大国空巢,大校无师。学生是有生命的个体,流水线下的生产方式,注定不会有高品质的产品。    

        根据自身的教学经历,大学生茫然(特别是海洋大学,被人戏称为“广东娱乐大学”),主要有以下原因:

    (1)高年级学长的错误引导

        在自身没有工作经历的情况下,让大一新生对专业、对学校、对学习有一个错误的认识。一代传一代,一代错误引导一代。而且是在关心的名义下让学弟学妹走入歧途。

    (2)社团部门的时间侵蚀

        某学生在整个海滨校区,既然找不到一个志同道合的同学学习Java编程(见博文寻找大学目标及行动步骤——记ITAEM团队第二期宣讲会(2014.05.14)),老师计划对社团活动的利弊做一个较为深刻的调查,希望真正了解:大一、大二学生在社团中真正提高了哪些能力?花费了多少时间?对比未加入社团的学生,有哪些优势与劣势?以量化的数据来考察,来帮助大一学生做出自己的选择。(欢迎有兴趣的同学和老师联系,其实是一个非常好的大学生科技创新项目培育-社会调查类,立足学生的疑惑,给予量化数据以引导学生做出自身思考)

        CFuture团队创始人对社团活动用一个词概括“娱乐”,虽有失偏颇,但也许道出了绝大部分加入社团学生最终的收获与苦涩。推荐阅读《不要等到毕业以后》(张志 著),以及《高效能人士的七个习惯》(史蒂芬·柯维),大家会明白,大学真正的目标是什么?进而找到自身定位与努力方向。(感兴趣的同学可以向老师借阅)

    (3)课堂的枯燥无味

        这是被诟病最多的,也是造成(1)(2)能够继续起作用的主要原因。

    (4)老师不认识学生,学生也不主动找老师

        由于居住地与学校之间的遥远距离,中国大部分学校的学生在大学城或者乡下,而老师由于生活需要住在城市。教师来回跑,坐校车(或开车)上下班。下课后多问了两个问题,教师都必须考虑一下是否回答完后有校车坐。在教师没有安全感、学生太多的情况下,教师能够认识并有交流的学生比例很低,可能40课时的课程,能够认识20%的学生已经可以算是好老师。

        另一方面,12年一贯制的应试教育,扼杀了人的创造性与积极性,造就了“等、靠、要”的学生心理。不会主动的寻求教师与已实习毕业班学生(除非在校高年级学长有自身目标,否则尽可能避免咨询此类学长)的帮助,是学生身上存在的最大问题。


    破解之道——从底层小事做起

    (1)教师认识学生,并与学生交流

        可以开发一个“在线认人小游戏”,教师利用碎片化时间,在玩游戏积分过程中,认识班级学生。游戏可以很简单:(a)显示一个学生相片,底下显示三个学生名字,老师选择其中一个,选对则积2分,选错扣1分;(b)根据错误概率,动态调整被显示的学生相片的概率。

        学校既然可以开展全校“拖拉机比赛(扑克牌游戏)”,也应该开始“教师认识学生”技能大比拼,选拔出认识100%学生的老师。相互认识,是教师走进学生心灵的第一步。

    (2)在校生茫然时请教有方

        大学主要任务是学习,在实践中学习。当我们遇到问题时,应该主动寻找身边人的帮助。应该主动靠拢身边优秀的人,同时主动引导身边(同宿舍)迷茫的人,营造一个好的学习氛围与环境。

        请教的人,优先顺序是求学认真的人、老师、已经实习过的毕业班学生、已毕业学生。主动积极,一定可以解决问题。如博文吐糟外包公司

    (3)同伴教育。

        同龄人是最有说服力的伙伴。已经觉醒的同学(不管是大一、大二、还是大三)应该主动的帮助身边的同学、学弟学妹。其实已经有很多人在行动了。见骆宏(第二期宣讲会总结),乡下程序员(开发者协会 可能会无法成立)……

    (4)学生主动争取自身权利,教师主动为学生争取权利。

        今晚和一大三学生交流了近3个小时(下次注意时间,交流最好是在意犹未尽时结束),其中提到如果班级同学住在同一个楼层,集中居住(指男生),那么李梓峰、汪晓航两位同学的影响示范作用会更大(两人分别为两个创新基地社团的负责人之一)。可惜30多个男生,被分配到了两栋楼,4个以上不同的楼层。学生是被见缝插针的安排进去的,这里有2个床位,ok,住两人;那里有4个空的床位,ok,住4人。新生与高年级杂住,弊多于利。

        学生虽然感觉不便,但很难有争取自身权利的活动。但一个不是问题的问题,其实对学生长远的成长有很大影响。这时候应该是教师行动了,如海大的芭芭拉,一个纯粹的老师(见博文芭芭拉:感谢所有人,以及视频广州湾的荣誉居民)。如果有更多的芭芭拉这样的老师,学生的权益会得到更好的维护。


        欢迎大家提出自己对 社团、对翘课、对老师的建议与看法(或发送到邮箱 303727350@qq.com),大家的微小建议,积沙成塔,集腋成裘,关注的人多了,就一定会散发出能量。



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    《物流配送中VRP问题的多目标优化方法研究》个人小结

    物流配送中VRP问题的多目标研究方法,自从去年开始了这项大学生创新创业,就一直围绕在我的身边,时时刻刻会想着她,尽可能地去多学一点相关的VRP问题,多目标算法,听更多的顶尖老师和学者的研究报告,来去为自己获得更多的灵感、更有效的改进方法,书桌上那厚厚的论文文献,QQ上那一页页的聊天记录,都是我们过去一年里最好的见证。繁花落尽,韶华易逝,让我们一起走向魂牵梦绕的光辉岁月。
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    “大家快来看一看,有没有想要加入我们大创小组的?”小杨在群里招呼道。“你们大创是做什么的?”“哪方面的内容?”“指导老师是谁呀?”“准备小组几个人呀?”,大家都纷纷进行了询问。小杨慢条斯理地解释道,“我们的主题是物流配送的多目标问题,主要是对当前市场火爆的物流配送进行相关性优化处理,目的是通过科学的方法,尽可能地在同样的条件下使配送的时间最短、开销最低。通俗点来说,就和我们找最短路径的感觉一样”。小杨看着大家逐渐感兴趣,又稍稍进行了点修饰,“除此之外呢,加入我们小组,大家不光能够从研究和应用中收获到乐趣,甚至还可能碰到这一领域的顶尖级老师和学者,聆听于他们的研究报告,和当前处于研究生阶段的学长学姐们讨论自己以后的人生方向,大大缩短了自己摸索的时间,更早的走向人生巅峰,实现…。”没几天,我们的小组成员就已经结合完毕,时刻准备着。

    “快一点,今天我们小组成员一起去和指导老师见一见,聊一聊我们项目的相关内容”。我们组内四个人忐忑而又略显激动的走向老师的办公楼理工D,很快便走到了门口,“哒哒”,我们轻轻敲敲门,“请进”,我小心翼翼的打开了门,等所有人都进去之后,再轻轻地把门关上。在小杨对我们进行简单的自我介绍之后,老师用他那独特的嗓音微笑的说,“同学们,你们好,我是你们的指导老师,在之后的创新创业方面有什么不懂的问题或相关的都可以来找我,我们一起去克服、去完成、去实现,一起努力,一起进步,一起收获成功的喜悦。现在,你们对我们项目有什么不明白的地方都可以提出来,我先简单帮你们解一下疑惑。”我迫不及待的问道,“老师,我们现在才开始,啥都不知道,应该做些什么呢?”“一开始,大家可以先尝试着读一些相关的英文文献,具体的内容我会发给你们,然后前期可以跟着一起听学长学姐每周的报告,在逐渐进行相关了解之后,再去寻找适合自己小组的,循序渐进。”“老师,…”,那个下午,很快便在我们的一问一答的环节下度过了,而我们也对自己接下来的工作有了较清晰的认识。

    “下午四点理工D*教室报告会。”所谓报告会,就是研究生学长学姐们将自己一周内看的论文做成PPT,进行简单的讲述该文章的主要算法和先进行的思想或技术,然后进行互相的交流沟通,提出自己的困惑,得到老师的解惑,以及指导性的建议,以此达到思想碰撞、融会贯通的效果。我们带着笔记本和学姐准备讲解的论文进入到的教室等待。“本周我看的论文是**,从这几个方面进行表示…”。“学姐,在你所作PPT中的那个图是按照论文里出现的,但我认为这个图中的有个解释不明白,…?”“学姐,这个公式能不能再讲一遍,听的不是很清楚?”“谢谢学姐,嘻嘻。”之后也是如此,每一周的报告会都如期进行,每一次都会有不同的收获,每一次都你自己最终的目标更近了一步。

    “暑假放假前,我们实验组邀请了几个本行业特别棒的老师来给大家进行简单的学术交流,请同学么踊跃参加并能够有所收获。”第一次去听外面邀请来的顶尖教授的讲座,难免有一些好奇和欣喜。那天早早地来到了教室,发现座位都几乎满了,都是研1和研2的学长学姐们,静静等待着老师的到来。老师首先向我们进行简单的自我介绍,然后介绍了一篇当前正在研究的项目,并对当前本领域所处的状况进行了详细的讲解,对本领域的不同方向和前景做了简单的分析,让我们有一个更加清晰明了的认知。
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    每次一闭上眼睛,脑海里都会浮现出自己过去一年的时间里在这方面所遇到的各种问题,一点一点解决,一点一点进步,认识了研究生的学长学姐,帮助他们改进过代码,编写了简单的程序,和学姐一起讨论论文文献的算法设计,和研究生学长学姐们一起在实验室里进行代码编写和DEBUG,和老师讨论论文文献中出现的各种各样的问题,提出的新的思想和方法,根据提出的各种想法进行构建框架,编写程序,进行测试,又是一个简单的测试都会花上好久的时间,测试发现结果并不是那么的优,进行分析总结。然后继续寻找可能的最优解的情况,继续通过论文来获取可能的改进的方法和机会,来想出更棒的改进策略,构建算法框架,设计出代码,测试,对结果进行分析判断比较。循环往复,一直在重复着同样的工作。复杂的事情简单做,简单的事情重复做,重复的事情用心做,只有这个样子,我们才能够在山重水复疑无路时,等到柳暗花明又一村。
    自从进行了大创的项目,我内心最直接、最真实的感受是时间真的是越来越不够用的了。之前每个周末自己都会睡个懒觉,白天则是看看美剧,和同学去打打球,玩一玩,然后一个周末就过去了。然而那样的日子已经一去不复返了,每到周末自己就会和周一到周五一样,每天7点多一些起床,然后被上电脑去食堂吃个饭,再奔赴图书馆,因为自己有好多的论文并没有看,每一篇论文都需要自己花费大量的时间去阅读,因为是英文文献,并且专业性词汇比较多,因此一开始的难度偏大,所以将自己的周末时间都挤出来,带着电脑来到图书馆开始一天的知识旅途,不停的看英文论文,从中汲取有效的信息,阅读作者的思想和观点,汲取其中有用的算法设计思想和先进行的传略部署。当然付出就会有回报,从一开始的每一篇英文论文需要2-3天才能够完整的阅读完,并且对内容只是有简单的了解,还需要时间去完全掌握当中读者的主要思想和设计构思;逐渐地,慢慢对这方面有着一点点的熟悉和理解,不到3天、2天甚至一些稍微简单一点的文献只需要1天的时间就可以理解作者的想法和算法设计。为自己接下来的工作起到了至关重要的作用。书读百遍,其义自见,通过大量的论文文献的阅读,就好像在和他们的作者进行交流,从中汲取有用的信息,加入到自己的知识库当中,大量的积累阅读,将所得到的知识进行分类整理,分析总结,形成自己的一个完整的VRP方面的体系结构,使自己有了一个更棒的提升。
    记得印象较深的一次是为了帮助学长一起完成部分代码的测试,我从一大清早便背着书包来到了实验室,在一个没有人的位置上坐下,打开电脑开始了代码测试,每一次出现结果大概都需要1分钟左右,然后我们从早到晚,一直在讨论可能出现的解的情况,对实验结果进行分析,根据结果进行相应的改进和处理,每出现一次结果,都进行相应的分析比较,中午吃饭都是急匆匆、快速的,想着立马回到实验室观察实验结果是不是比上次的解更好,哪种情况对结果的影响比较大,当前得出的最好的结果哪一个,他的各个约束条件分别是什么。分析,比较,修改,测试。循环往复,直到找出在当前约束条件下的最优的可能解,再接着找到更多的最优解,再接着得出我们最棒的实验结果。
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    科研的道路并不是一帆风顺的,他就好像是探索的过程一样,一步一步地往前走,前面可能是笔直的大道,顺顺利利地通过,但绝大多数情况下都是崎岖、蜿蜒盘曲的泥泞之路,需要我们克服重重困难,以一种不抛弃不放弃的态度,勇往直前,披荆斩棘,方才能够走出那片区域,走的更远。科研就好像我们中国人喝茶的一样,先苦后甜,第一口下去是苦的,喝着喝着就会觉得越来越有味道,越来越好喝。一开始的科研训练是无聊的,无趣的,每天都是再重复地进行测试,看论文,测试,看论文。殊不知,每当我们找到一个特别棒的结果,每当从论文中发现一个特别好的算法时,我们内心的喜悦之情情不自禁的流露了出来,那个时候的我们会发现,所有的困难都不是困难,我们所面临的一起bug都好似妖魔鬼怪,被我们这些意志坚定的孙悟空们给打败。
    时间过的真的很快,如白驹过隙般一瞬即逝。“时间都去哪了?”,一年的时间,从一开始的萌新,到前几天采写完我们的研究报告,进入了课题的结束时间时期。发现自己确实收获了很多,经历了很多,人也长大了更多。真的很感谢这个大创,为自己提供而一个与众不同的平台,在这个平台上不断地汲取、吸收更多有价值、有意义的知识和人生。
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  • *本课题由泰州市水利局和河海大学共同研究,笔者作为主要人员参与研究一、 立项缘由随着经济发展和社会进步,人民群众对政府的服务能力和水平提出了更高的要求。政府信息化建设对于加强转变政府职能,提高工作质量...

     *本课题由泰州市水利局和河海大学共同研究,笔者作为主要人员参与研究

    一、       立项缘由

    随着经济发展和社会进步,人民群众对政府的服务能力和水平提出了更高的要求。政府信息化建设对于加强转变政府职能,提高工作质量和效率,增加各级政务部门的管理能力、决策能力、应急处理能力和公共服务能力,促进社会监督,更好地解决人民群众最关心的问题,具有十分重要的意义。因此,推进政府信息化建设的任务就提上了日程。就水利行业而言,防洪抗旱安全保障的重要性越来越体现出来,对相关的业务水平也提出了更高的要求。

    随着水利信息化建设和防汛决策支持系统的不断深入,我市水利防汛防旱水平不断提高和管理技术手段不断更新,到目前为止已先后完成了省市县三级通讯网络、计算机局域网、防汛会商系统(含异地会商系统)、沿江中型闸和部分城市防洪工程自动化监控系统的建设,具备了部分工程现场、远程自动化监控能力以及防汛防旱信息迅速收集、传递和分析的能力,为防汛防旱、水环境改善和水资源调度起到了有效的支撑。经过多年运行,总的来说,一方面我市的决策支持系统软硬件资源仍然没有得到充分利用,一方面已建软件系统的稳定性、可靠性、安全性和可维护性较差,再一方面软件系统之间兼容性较差、不能实现诸多数据的有效集成和数据共享。为此,目前我市的防汛决策支持系统建设急需从偏重硬件建设向偏重应用软件建设转变、从注重建设向注重管理转变,这在客观上需要加强应用系统的研究、建设和管理。基于这种情况,我市产生了基于WebGIS的水利防汛抗旱空间决策支持系统研究思路。

    近年来,飞速发展的Internet/Intranet已经成为GIS(地理信息系统)新的系统平台,利用Internet技术在 Web上发布空间数据供用户浏览和使用成为GIS发展的必然趋势,因此WebGIS(可以定义为在Web上的GIS)应运而生,也标志着GIS系统集成技术的发展进入了一个崭新的阶段。用户可以浏览 WebGIS站点中的空间和属性数据、制作专题图,进行各种业务所需的空间检索和空间分析;同时WebGISGIS走向杜会化和大众化、实现地理信息资源共享的有效途径。可以说WebGIS成为GIS发展的必由之路。目前, 国外ESRI MapInfo Intergraph AutoDesk等公司已经提供了他们各自的WebGIS解决方案,国内的学校、科研院所和公司也在WebGIS方面做了很多工作,开发出一些商品化WebGIS平台。水利作为一个自然地理特征非常强的行业,自然需要象地理信息系统这样新的方法和技术的支持,但WebGIS在水利防汛抗旱应用方面尚缺乏较为成熟和完整的应用先例。

    本课题正是根据当前社会经济发展、政府转变职能、决策支持系统建设需要提出的,具有行业普遍性,也有相当的应用推广前景。进行WebGIS的研究将有助于提高我市水利地理信息资源的共享水平、数据集成水平和降低管理成本,提高政府管理部门的行政、管理和服务能力,提高我市防汛的决策水平和效能,促进本地区尽早实现水利管理现代化。

     

    二、       研究目标和任务

    基于上述立项情况,本课题研究主要致力于在现有较成熟的WebGIS平台的基础上,紧紧围绕防汛抗旱的业务需要进行二次开发,提高我市水利行业当前的地理信息系统应用水平。为此,通过反复不断研究,确定了水利防汛抗旱WebGIS应用研究目标:

    1)      研究确定经济、技术可行的泰州市防汛抗旱WebGIS解决方案

    2)      评测选择合适的WebGIS软件平台

    3)      防汛抗旱业务相关信息的数据库规范化设计、存储

    4)      与现有系统的兼容、集成和融合等内容

    5)      完成《泰州市防汛抗旱空间决策支持系统》的开发

    6)      熟悉当前先进的软件开发方法

    7)      能对当前的业务流程起到规范和自动化作用

    8)      为以后水利信息化项目的实施积累建设管理经验

    围绕研究目标,要把泰州市防汛抗旱WebGIS系统将设计成为一个实用、经济、易扩展的信息系统;利用计算机强大的信息存储处理功能和计算机网络通信功能,提供多方面内涵的信息共享和集成,包括业务相关的工情、水情、汛情、灾情、防汛预案、社会和经济等各种信息;系统功能上,不仅具有一般信息管理、查询和显示的功能,还具有防汛形势动态更新、各种专题图制作与分析、缓冲区分析、路径分析、空间量算、空间信息查询、图层管理;可以为工程管理、防汛调度、组织抢险、法律法规等提供相应的信息服务。

     

    三、       研究方法和技术路线

    由于本项目实际上是在现有WebGIS软件平台基础上的应用系统研究和开发,在研究过程中主要涉及到包括软件工程管理、数据库技术、计算机网络技术、WebGIS技术和软件开发技术等在内的诸多技术,系统复杂、制约影响因素很多。由于一个软件系统的质量往往取决于软件开发过程,为保证该课题研究工作能够顺利推进,确立了以软件开发过程及其项目管理为主线,其他相关技术围绕该过程实践应用、解决阶段性问题的研究方法,这样一方面,可以实现规范的项目管理、把握总体研究质量和进度,突出系统架构的开发;另一方面便于参与研究的各方面进行交流、沟通,围绕共同目标解决问题,按需求将系统建设成为一个经济实用、技术可行、先进的空间决策支持系统。

    实际过程中,根据软件生存周期理论,以软件开发瀑布模型为蓝本,但考虑到其缺乏灵活性、无法通过开发活动来澄清本来不够明确的需求,又借鉴了Rational统一开发过程的概念(其核心是为软件系统的开发提供指南、文档模板和工具,可以实现迭代地开发软件,容易明确管理需求,充分利用基于组件的架构,实现了可视化建模,方便验证软件质量和控制对软件的变更),形成了本系统开发的核心工作流程:业务建模、需求分析、系统设计、测试、部署(系统维护、运行)。这样允许从时间和职能角度,对整个过程的研究和开发活动进行组织,使软件开发的过程同时也成为政府部门实施建设管理的过程。根据核心工作流程,归纳确定了系统基本建设管理程序和系统建设涉及人员的职能定位(见附表),确保在每一个阶段,有关防汛防旱业务需求、WebGIS技术应用研究、运行环境的构建、软件开发等研究均能够逐步开展,最终实现对需求、软件变更的有效管理。

     

    四、       课题研究工作开展过程和管理

    在课题研究过程中,为保证研究成果的质量,课题组严格按照确定的核心工作流程、建设管理程序和职能分工有效实施了项目管理和过程控制:

    (一)            业务建模(可行性研究阶段)

    本阶段主要工作有确定系统的规模和范围、总体要求、所需的硬件环境和软件环境、根据业务确定对操作的要求,从技术上、经济上、使用上分析需解决的问题,形成可行的WebGIS解决方案。

    2001 11 20 ,经过对我市防汛防旱决策支持系统现状和当前WebGIS实现技术调研,完成了可行性研究报告编制(参见《可行性研究报告》)。之后,根据可研报告,一方面选择ArcInfoMapInfoTopMapSuperMap等国内外四种产品进行综合比选,最后根据科技部发布的评测结果并综合考虑性能、功能、价格等因素,决定选择SuperMap系列软件作为本课题的WebGIS平台,并组织人员进行了培训;另一方面,收集整理了泰州市水系图(1150000)、防汛业务等原始空间和属性数据。最后编制了项目开发计划。

    (二)            需求分析

    本阶段主要通过系统研究开发人员与防汛防旱工作人员之间的交流沟通,不断澄清对系统功能需求,最终形成一个完整、清晰、一致的关于软件性能、功能、数据、界面的需求说明。

    首先,确定了软件系统的综合要求,描述了输入输出数据等外部特征,然后重点通过UML方法分析了系统的功能需求,与此同时确定了安全性、保密性、可靠性、运行要求、系统响应时间、运行数据等方面的要求(参见《需求分析报告》)。为更好的利用SuperMap系列软件进行开发、把握技术重点难点,开发了一个原型系统验证了需求,同时修正了研究开发计划。

    (三)            系统设计

    本阶段确定了软件系统的结构(B/SC/S混合结构),着重进行了软件的模块划分,定义了每个模块的功能、接口,在此基础上完成了输入输出设计、处理过程设计、用户界面设计、安全控制设计,同时根据《水利工程基础信息代码编制规定》、《泰州市防汛手册》以及常用业务报表等资料完成了泰州市防汛抗旱业务数据的规范化设计(参见《系统设计报告》)。最后完成代设计,结束了《泰州市防汛抗旱空间决策支持系统》软件部分的开发。

    (四)            系统测试

    为及时发现和改正系统中存在的功能、性能、使用等方面的问题和缺陷,拟定了测试计划和大纲,组织实施了系统功能、实际运行(硬件、网络测试)、数据录入等多方面的测试。最终保证了整个系统的可靠性、稳定性和易用性。(参见《系统测试报告》)

    (五)            系统部署、运行和维护

    考虑到系统正常运行和发挥效益,构建了《泰州市防汛抗旱空间决策支持系统》的运行环境,对防办工作人员进行了培训确保对系统的理解和正确使用,制定了泰州市防汛抗旱决策支持系统运行管理工作方案征求意见稿,规范了该系统的运行管理工作。同时,继续解决运行过程中发现的问题、完善系统功能和性能、编制了系统开发全过程的文档,便于系统的升级和维护。

     

    五、       主要功能

    《泰州市防汛抗旱空间决策支持系统》为本课题的一个实验系统,主要围绕达到对防汛抗旱业务的空间决策支持这一目标,实现了业务相关的空间数据和属性数据的浏览、查询、维护、共享、空间分析和动态发布等功能。实现了市县乡(镇)社会经济情况、水情、雨情、气象、水闸、河流、圩垸、滞涝圩、湖泊、泵站、堤防、灾害威胁区、防洪物资储备点、抢险路线、撤退路线、灾情统计、工情监测等1850多种信息的浏览、空间检索、模糊查询、更新、修改;实现了在江苏省水利专用广域网内的信息发布,扩大了共享范围,为工程管理、水情分析、防汛调度、组织抢险等业务工作人员提供了相应的信息服务;实现了防汛水情、雨情形势动态更新和发布,以及重要工情的监测;利用软件提供的专题图制作与分析、缓冲区分析、路径分析、空间量算、空间信息查询等工具,实现了对灾情进行专题分析、灾情影响范围估计、抢险路径和撤退路径的最优化选择等空间分析功能。

     

    六、       主要创新点

    课题的创新点主要体现在以下几个方面:技术上实现防汛抗旱空间信息的多源数据集成,软件开发方面充分利用组件(构件)技术进行系统设计和实现,管理上,研究了政府部门在信息化系统建设中如何进行项目管理,完成地级市一级防汛抗旱业务数据库规范化设计和集成,功能上实现防汛防旱形势的空间动态发布和信息空间分析。

     

    七、       获奖情况

    该课题于 2005 1 29 通过专家评审,200511月获得江苏省水利科技优秀成果二等奖,2006年获得泰州市科学技术进步三等奖。

     

    附图:

    u     泰州市防汛防旱WEBGIS系统流程图

    u     泰州市防汛防旱空间决策支持系统主页面

    u     泰州市防汛防旱空间决策支持系统主界面

     


    1:泰州市防汛防旱WEBGIS系统流程图


    2:泰州市防汛防旱空间决策支持系统主页面


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  • 如今,人工智能(artificial intelligence)已经成为一个非常火热的领域,并且具有众多活跃的研究课题以及惠及生活方方面面的实际应用。这个领域目前正在以几何倍的速度增长着,并且未来也将持续健康发展...

    第一章 绪论

    1.1 研究背景与意义

    当人类首次发明计算机时,就已经开始思考如何让计算机变得智能。如今,人工智能(artificial intelligence)已经成为一个非常火热的领域,并且具有众多活跃的研究课题以及惠及生活方方面面的实际应用。这个领域目前正在以几何倍的速度增长着,并且未来也将持续健康发展。人们希望可以借助人工智能自动地处理一些主观的,非规范性的事物,如识别图像等。

    在人工智能发展初期,计算机很容易处理一些人类很难甚至是无法解决的问题,这些问题可以用一种形式化的数学规律来描述。人工智能真正面临的任务是那些很难用形式化符号描述的任务,当然对于人类来说很容易执行。举个例子,人们能够轻松识别对方说的话,也能够轻易识别图像中的物体。对于这类问题,计算机却无法给出自己的判断。

    计算机很擅长助理抽象和形式化的任务,但是人类却觉得这是很困难的脑力劳动。早在上个世纪,计算机就在国际象棋方面战胜了人类选手。但一直到最近几年,计算机才在语音和图像识别任务中达到人类一般水平。通常一个人的思维发育需要海量有关外界的知识。相当一部分领域的知识是主观的,并且很难用形式化的结构表示清楚。同人类一样,计算机也要获得同样数量级的知识才能表现得智能化。因此,对于研究人工智能领域的学者来说,关键的挑战就是如何将这些主观的、非形式化的知识教会计算机来学习。

    早期的研究项目有一些基于知识库方法,这种方法用近似于穷举的方式将知识用结构化的符号进行存储,然后设计相应的逻辑规则让计算机来理解这些符号的声明。可想而知,这样的工程耗时又费力,失败也是意料之中的。究其原因,这些结构化符号和声明是由人类主观选取的,人类尚无法构造出可以精确地描述世界的算法规则。

    近代一些研究学者针对这些比较主观的问题探讨一种解决方案。这种方案是设计一种方法让计算机从海量经验中学习,通过构建层次化的结构来拟合事物,并且层次之间通过相对简单的关系来定义。这种方案让计算机自主从海量知识中捕获经验,好处当然是避免了人类给计算机指定学习内容,因为人类无法完全知晓应学习的特征。科学家破天荒地提出层次化的概念,是借助了人脑工作的方式,从而使计算机借助于构建简单的模型来学习复杂的特征。我们称这种方法为深度学习(deep learning),是因为计算机最终构造出一张“深层次”的图,层与层之间通过简单的规则进行连接。

    人工智能系统需要具备从原始数据中拟合模型的能力,也就是自主学习的能力。我们通常称这种拟合的能力叫机器学习(machine learning)。利用机器学习,计算机能够拟合出关于真实事物的近似模型,并对相似事物做出判断。目前主流的机器学习的工作都是经过两个步骤,首先人工选定一个特征集合,然后将原始数据提交给模型,根据选定特征拟合出决策模型。

    现实中的事物极其复杂,人们很难深入到事物内部看清本质,很难知道哪些特征是重要的,甚至不知道什么才是真正的特征。研究生物神经网络带给我们的启示就是可以让机器自主发掘隐藏在知识中的规律,而不只是简单把知识灌输给计算机,这会让计算机像个顽皮的孩子一样学完就忘了。人类从原始数据中提取高度抽象的特征是极其困难的,而计算机通过模拟人脑就可以用较简单的模型来表示复杂概念,解决了特征提取这一关键问题。深度学习逐渐发展成以人工神经网络(artificial neural network)算法为核心的算法体系。

    人工神经网络为人工智能的研究带来了前所未有的期望。人工神经网络并不是近代的产物,上世纪50年代就验证了其可行性,为什么直到最近几年才被普遍接受?这也是研究深度网络算法的意义之所在。首先日俱增的数据量得以存储,出现了很多专门用于研究神经网络的数据集,这些数据集越来越大并且质量都很高,如图1-1所示。人们迫切希望有一种算法能从海量数据中发现事物的本质。其次是大规模的模型已经出现,经过近几十年的发展,模型中神经元的连接数已经达到了数十亿级,逐渐接近人类大脑的连接数。科学家预计这种增长势头将稳定持续到未来若干年。最后人工神经网络模型做决策的能力一直在提高,各大数据集上的准确率不断被刷新。深度学习发展迅速,但仍然很年轻,还有很多未知领域的研究和实际应用等着人类去发掘。
    在这里插入图片描述
    图1-1 与日俱增的数据量

    1.2 国内外发展现状

    从深度学习诞生以来,就吸引了很多公司和个人加入到这个领域的研究。最近几年关于深度学习方向的著作和应用如雨后春笋般涌现出来。阅读深度学习领域的著作,我们能够快速掌握该领域的热点和趋势。2015年发表在《自然》杂志上一篇名为《Deep Learning》的文章正式将深度学习推向高潮。随后一大批高校和科研单位投入进深度学习的研究中,并且硕果累累,新的观点层出不穷。

    国际上有很多大公司在做深度学习方面的研究。谷歌、微软、苹果、亚马逊等公司都积极投入到深度学习的研究中,大多一方面做研究项目,如“谷歌大脑”,另一方面做实际应用,如微软公司推出的聊天机器人“小冰”、苹果的智能语音助手“siri”等。

    我国关于深度学习的研究属于后起之秀,并且大有追赶国际的势头。一些大型科技公司都开始涉足这个领域。国内的阿里、腾讯、百度、华为等公司也加紧了这方面的研究。另外还有很多初创公司,将这项技术应用于生物、医疗、广告等各行各业。

    1.3 物体识别技术的发展

    1.3.1 传统物体识别的发展

    物体检测一直是计算机视觉领域经久不衰的研究方向。物体检测同样是一个主观的过程,对于人类来说相当简单。就连一个没受过任何训练的孩子通过观察图片中不同的颜色、区域等特征就能轻易定位出目标物体。但计算机收到这些RGB像素矩阵,不会直接得到目标(如行人、车辆等)的抽象概念,更不必说定位其位置了。再加上目标形态千差万别,目标和背景重合等问题,使得目标检测难上加难。

    传统的目标检测算法包括三个阶段,首先生成目标建议框,接着提取每个建议框中的特征,最后根据特征进行分类。以下是这三个阶段的具体过程:

    1,生成目标建议框。当输入一张原始图片时,计算机只认识每一个像素点,想要用方框框出目标的位置以及大小,最先想到的方法就是穷举建议框,具体的做法就是用滑动窗口扫描整个图像,还要通过缩放来进行多尺度滑窗。很显然这种方法计算量很大,很多都是重复的计算,并且效率极低。

    2,提取每个建议框中的特征。在传统的检测中,常见的HOG[20]算法对物体边缘使用直方图统计来进行编码,有较好的表达能力。然而传统特征设计需要人工指定,达不到可靠性的要求。

    3,分类器的设计。传统的分类器在机器学习领域非常多。具有代表性的SVM将分类间隔最大化来获得分类平面的支持向量,在指定特征的数据集上表现良好。

    然而传统的算法在预测精度和速度上都很不理想,随着深度学习算法在计算机视觉领域大放异彩,并逐渐成为霸主,传统识别算法渐渐暗淡。

    1.3.2 基于深度学习的物体识别技术发展

    自从深度神经网络算法首次在ImageNet数据集上大放异彩,物体检测领域逐渐开始利用深度学习来做研究。随后各种结构的深度模型被提出,数据集的准确率一再被刷新。实际上,深度学习模型在分类任务上将传统的方法远远地甩在身后。图像分类上明显的提升也带动了检测领域的快速发展。

    到目前为止,高性能的检测算法都基于深度学习。最早的R-CNN(Region-based CNN)[23]首次使用深度模型提取图像特征,以49.6%的准确率开创了检测算法的新时代。早期的物体检测,都以滑动窗口的方式生成目标建议框,这种方式本质上与穷举法无异。

    实际上,重复计算问题仍然没有得到解决。Fast R-CNN[25]的出现正是为了解决冗余计算这个问题。Fast R-CNN添加了一个简化的SPP[24]层,使得它的训练和测试过程能够合并在一起。

    Fast R-CNN[26]使用Selective Search来生成目标候选框,但是速度依然达不到实时的要求。Faster R-CNN则直接利用RPN(Region Proposal Networks)网络来生成目标候选框。RPN输入任意像素的原始图像,输出一批矩形区域,每个区域对应一个目标坐标信息和置信度。从R-CNN到Faster R-CNN,是一个合并的过程,它把传统检测的三个步骤整合到同一个深度网络模型中。

    基于回归算法的检测模型又将检测领域带到一个新的高度。其中以YOLO[28]和SSD[30]方法为代表的检测方法做到了真正意义上的实时效果。

    R-CNN到Faster R-CNN,再到SSD等是检测方法发展的主要轨迹。实际应用中还有许多特定物体的检测方法,如人脸检测、行人检测等。随着技术的发展,相信未来检测方法也会更加智能。

    1.4 本论文主要工作

    本论文主要研究了深度神经网络,尤其是卷积神经网络在图像物体检测领域的研究与应用。论文首先阐述了深度学习的背景和物体识别领域的国内外研究现状,以及物体识别技术的新旧交替。然后,论文详细介绍了深度网络的相关概念和技术要点。接着,论文研究并实现了基于DenseNet(密集连接网络)改进的卷积神经网络,取得更好的分类效果。之后,论文研究了物体检测算法SSD的结构和原理,并用密集连接策略对其进行改进,取得更好的识别效果。最后,利用前面的研究成果,实现了一个基于神经网络算法的物体识别系统,达到了实际应用的目的。

    1.5 本论文的结构安排

    第一章简要介绍了物体识别算法的研究意义和背景,国内外发展状况,以及从传统方法到基于深度学习算法的变更。研究人员逐渐舍弃了基于人工提取图像特征的传统算法,开始大范围使用卷积网络让网络自己来提取特征。最终提高算法在分类上的准确度,进而提高图像物体检测的准确性。

    第二章详细讲述了深度网络的基本原理(包括其结构形态、基本单元、工作模式等),以及对图像数据敏感的卷积网络。之后又介绍了一些经典的卷积网络结构和它们用到的优化方法。

    第三章详细介绍了基于DenseNet(密集连接网络)改进的卷积网络。论文分析了其结构和原理,实现了代码编写,并证明了与同类方法相比分类效果更优。

    第四章详细介绍了物体识别(也叫目标检测)的策略,即在卷积网络的基础上增加了候选框建议和边框回归的策略,重点介绍了SSD算法。然后将第三章介绍的改进版DenseNet应用到SSD算法上,使得网络的识别率更高,并且对小目标的识别效果更好。

    第五章实现了一个基于深度网络的物体识别系统。首先介绍了系统的详细设计(包括架构,流程等),然后使用已有的数据集训练模型。最后对测试结果进行阐述和分析。

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