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化工院校“四位一体”计算机创新人才培养体系构建与实施 被引量:1
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作者 高敬阳 万静 +1 位作者 卢罡 韩永明 《计算机教育》 2023年第9期1-5,共5页
针对化学工业院校计算机人才培养目前存在的问题,围绕创新人才培养的总目标,提出构建化工行业院校“四位一体”的计算机创新人才培养新体系,以北京化工大学计算机专业为例介绍该体系的实施过程,并通过实施成果说明培养体系的应用效果良... 针对化学工业院校计算机人才培养目前存在的问题,围绕创新人才培养的总目标,提出构建化工行业院校“四位一体”的计算机创新人才培养新体系,以北京化工大学计算机专业为例介绍该体系的实施过程,并通过实施成果说明培养体系的应用效果良好,对化工行业院校计算机专业创新人才培养具有一定的示范作用。 展开更多
关键词 化工类院校 计算机专业 人才培养体系 四位一体 创新
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基于主动学习和U-Net++分割的芯片封装空洞率的研究
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作者 齐选龙 陈弘扬 +2 位作者 赵文兵 赵地 高敬阳 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2023年第S01期332-337,共6页
内焊球空洞是BGA封装芯片的主要缺陷,可能会导致电气故障。目前,常用的检测方法是人工对照芯片X光影像检查,此类方法检测准确率低且时间、人力资源消耗大。因此,基于深度学习的自动化芯片缺陷检测方法越来越受到关注。芯片空洞检测与语... 内焊球空洞是BGA封装芯片的主要缺陷,可能会导致电气故障。目前,常用的检测方法是人工对照芯片X光影像检查,此类方法检测准确率低且时间、人力资源消耗大。因此,基于深度学习的自动化芯片缺陷检测方法越来越受到关注。芯片空洞检测与语义分割任务对应,但受限于数据缺乏高质量标注,模型准确率通常偏低,主动学习框架是潜在的解决方案。文中基于主动学习和U-Net++构建了芯片空洞率检测模型,通过等距划分将数据集分为多个子集,每个子集采用训练-预测-标注-扩展的框架循环优化U-Net++模型。在BGA封装芯片数据集上进行实验,模型分割平均Dice系数达到了80.99%,总体准确率达到了94.89%,达到了预定目标。首次将主动学习引入芯片检测领域,经实验验证可以有效提升芯片数据的标注水平,使得模型的分割准确率有所提高。 展开更多
关键词 内焊球空洞 主动学习 图像分割 目标检测
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基于混合路径HMC的分子树空间采样方法
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作者 李晓鹏 凌诚 高敬阳 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2023年第12期322-329,共8页
随着现代分子序列数据越来越丰富,描述物种间历史关系的树状拓扑空间也急剧扩大,系统发育树的可靠推断仍面临着巨大挑战。近年来,马尔可夫链蒙特卡洛算法(MCMC)家族中最先进的哈密顿马尔可夫蒙特卡洛(HMC)算法被证明可以应用于系统发育... 随着现代分子序列数据越来越丰富,描述物种间历史关系的树状拓扑空间也急剧扩大,系统发育树的可靠推断仍面临着巨大挑战。近年来,马尔可夫链蒙特卡洛算法(MCMC)家族中最先进的哈密顿马尔可夫蒙特卡洛(HMC)算法被证明可以应用于系统发育分析,可以避免传统MCMC算法中存在的大量随机游走行为,加快马氏链的混合。但在更为复杂的多模态发育树空间中,HMC算法无法通过从其他模式中获得提议来逃离局部的高概率区域,为了提升算法的健壮性,文中提出了一种混合路径哈密顿马尔可夫蒙特卡洛(MPHMC)的优化方法。在不增加额外的计算成本的情况下,所提算法采样路径中添加针对离散参数的非HMC更新组件,与HMC确定性更新交替进行,进而在树空间中引入了拓扑变化更大的分支重排策略,能更自由地遍历整个后验分布的树空间。在5组经验数据集上进行实验,结果证明,MPHMC方法能更好地从正确的后验分布中采样;在比较难采样的大数据集上运行时,HMC单一路径的采样算法可能会失效,而MPHMC方法能获得比使用广泛的系统发育分析工具Mrbayes(MCMC)高14%以上的采样效率。 展开更多
关键词 MRBAYES 树空间 哈密顿马尔可夫蒙特卡洛(HMC) 多模态后验分布 混合路径
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基于课程地图的计算机专业本科培养方案的制订 被引量:16
4
作者 高敬阳 朱群雄 +1 位作者 尤枫 胡伟 《中国大学教学》 CSSCI 北大核心 2015年第12期30-35,共6页
高等学校本科培养方案的制订对于人才培养至关重要,通过课程地图推动计算机专业本科培养方案的制订是高校教学改革中尝试的一种新模式,对于教和学双方均起到积极的作用。
关键词 计算机专业 本科培养方案 课程地图 梳理 整合
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化工类院校计算机基础教学中计算思维的培养 被引量:13
5
作者 高敬阳 尚颖 山岚 《中国大学教学》 CSSCI 北大核心 2014年第2期41-44,共4页
针对新时期提出的计算机基础教学中计算思维的培养问题,给出了理解认识和教学实践中的落实。计算思维的培养通过能力培养来实现,在化工类院校,教学内容中把具有化工专业特色的专业案例教学作为学生计算思维培养的有效载体,教学方法上结... 针对新时期提出的计算机基础教学中计算思维的培养问题,给出了理解认识和教学实践中的落实。计算思维的培养通过能力培养来实现,在化工类院校,教学内容中把具有化工专业特色的专业案例教学作为学生计算思维培养的有效载体,教学方法上结合分级分层教学与参加大赛及建设使用资源网站有机结合来具体实施计算思维的培养。 展开更多
关键词 化工类院校 计算机基础教学 计算思维 应用能力
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计算机基础课程的教学改革与实践 被引量:19
6
作者 高敬阳 汪晓男 林少飞 《计算机教育》 2006年第8期41-43,共3页
当前社会信息化的迅速发展,高校培养高素质人才,各专业对学生的计算机应用能力提出了更高和更具体的要求,计算机基础教育得到了普遍重视。本文针对新形式下计算机基础课程知识结构、教学内容和教学模式的改革进行了探讨。
关键词 计算机基础教学 教学改革 改革措施
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北京市精品课程“大学计算机基础”的建设与实践 被引量:8
7
作者 高敬阳 山岚 朱群雄 《计算机教育》 2006年第10期81-82,85,共3页
北京化工大学信息科学与技术学院通过“大学计算机基础”精品课程的建设,形成了一整套适应创新人才培养的建设思路,总结出以教学内容、教学方法的改革为核一心,以教材建设为手段,以提高学生计算机综合应用能力为目标的建设和改革方... 北京化工大学信息科学与技术学院通过“大学计算机基础”精品课程的建设,形成了一整套适应创新人才培养的建设思路,总结出以教学内容、教学方法的改革为核一心,以教材建设为手段,以提高学生计算机综合应用能力为目标的建设和改革方案,强化创新意识,加强实践环节,全面提高教学质量。 展开更多
关键词 精品课程 大学计算机基础 教学改革
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疫情之后教学的思考与设计 被引量:14
8
作者 高敬阳 万静 《计算机教育》 2020年第11期26-29,共4页
对比分析疫情期间线上教学和传统线下课堂教学,探讨后疫情时代新的教学观念和教学理念,提出线上线下融合衔接、优势互补的混合式教学模式,同时给出教学设计和考核评价,引发对未来教育教学新模式的思考。
关键词 疫情后教学 线上教学 传统课堂教学 教学设计
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贯穿在系列课程中的程序设计能力的培养 被引量:4
9
作者 高敬阳 朱群雄 +1 位作者 山岚 李芳 《中国大学教学》 CSSCI 2008年第11期47-48,共2页
本文就培养学生的程序设计能力问题进行了分析,给出了教学实践中的解决方案。对教学理念、教学方法、考核方式进行了探讨。在教学理念上,强调在一系列课程中持续不断的系统化训练。在教学方法上,采用面向专业应用的分类教学,贯彻“... 本文就培养学生的程序设计能力问题进行了分析,给出了教学实践中的解决方案。对教学理念、教学方法、考核方式进行了探讨。在教学理念上,强调在一系列课程中持续不断的系统化训练。在教学方法上,采用面向专业应用的分类教学,贯彻“案例驱动”、强化实训等。本文还就考试方法的改革及资源网站的建设提出了一系列观点,希望能够更好地培养学生的程序设计能力。 展开更多
关键词 程序设计能力 教学理念 教学方法
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基于争议度的Boosting集成网络样本权值调整算法 被引量:2
10
作者 高敬阳 陈程立诏 朱群雄 《中南大学学报(自然科学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2012年第11期4355-4360,共6页
神经网络集成AdaBoost算法权值调整策略对于分类正确或分类错误的样本采用统一的权值调整幅度,随着迭代次数的增加,统一的权值调整幅度将导致困难样本权重的过分积累,针对这一问题,提出基于争议度的权值调整策略,并采用的标准机器学习... 神经网络集成AdaBoost算法权值调整策略对于分类正确或分类错误的样本采用统一的权值调整幅度,随着迭代次数的增加,统一的权值调整幅度将导致困难样本权重的过分积累,针对这一问题,提出基于争议度的权值调整策略,并采用的标准机器学习数据库UCI进行仿真实验。实验结果表明:该策略能够在样本权值修正阶段对各训练样本权值进行有区别的修改,即将多次连续分类错误的样本的权值提高幅度进行抑制,在一定程度上避免了困难样本权值过大而导致集成网络泛化性能下降,从而使得各个体分类器在不损失差异度的前提下获得理想的精度,提升集成网络的泛化性能,并具有良好的稳定性。 展开更多
关键词 神经网络集成 差异度 精度 争议度
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基于样本抽样和权重调整的SWA-Adaboost算法 被引量:2
11
作者 高敬阳 赵彦 《计算机工程》 CAS CSCD 2014年第9期248-251,256,共5页
根据分类算法是依据样本区分度进行分类的原理,提出增加样本属性以提高样本区分度的方法,在样本预处理阶段对所有样本增加一个属性值dmin以加强样本之间的区分度。针对原始Adaboost算法在抽样阶段由于抽样不均而导致对某些类训练不足的... 根据分类算法是依据样本区分度进行分类的原理,提出增加样本属性以提高样本区分度的方法,在样本预处理阶段对所有样本增加一个属性值dmin以加强样本之间的区分度。针对原始Adaboost算法在抽样阶段由于抽样不均而导致对某些类训练不足的问题,采用均衡抽样方法,保证在抽样阶段所抽取的不同类样本的数量比例不变。针对原始算法样本权重增长过快的问题,给出新的权重调整策略,引入样本错分计数量count(n),有效地抑制样本权重增长速度。给出一种改进的Adaboost算法,即SWA-Adaboost算法,并采用美国加州大学机器学习UCI数据库中6种数据集的数据对改进算法与原始算法进行实验对比,结果证明,改进算法SWA-Adaboost在泛化性能上优于Adaboost算法,泛化误差平均降低9.54%。 展开更多
关键词 样本预处理 均衡抽样 权重调整 泛化性能 类中心最小距离 样本区分度
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利用Authorware实现多媒体CAI课件的方法 被引量:1
12
作者 高敬阳 安历辛 程卫东 《辽宁工程技术大学学报(自然科学版)》 CAS 1998年第6期645-647,共3页
给出了制作多媒体CAI课件的方法与过程.阐述了利用Authorware制作课件的一些使用技巧及超文本的扩展层次结构和导航方式的实现方法.
关键词 多媒体CAI课件 超文本 AUTHORWARE
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基于高通量测序技术的基因组结构变异检测算法 被引量:1
13
作者 高敬阳 齐飞 管瑞 《生物信息学》 2014年第1期5-9,共5页
基因组结构变异的检测是生物信息学的重要方向之一。本文分别对基于高通量测序技术的双末端映射方法、映射分布方法、分裂片段方法和序列拼接方法等检测技术的四种算法进行详细的解读和说明,阐述了以上四种方法两两结合的检测算法,并分... 基因组结构变异的检测是生物信息学的重要方向之一。本文分别对基于高通量测序技术的双末端映射方法、映射分布方法、分裂片段方法和序列拼接方法等检测技术的四种算法进行详细的解读和说明,阐述了以上四种方法两两结合的检测算法,并分析了各种检测方法的性能和适用的条件,说明混合结合的方法将会成为未来发展的方向。 展开更多
关键词 生物信息学 高通量测序技术 结构变异(SV)
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基于PEM的基因组结构变异检测方法
14
作者 高敬阳 管瑞 齐飞 《北京交通大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2013年第6期8-12,共5页
结构变异普遍存在于人类基因组中,与人类的健康和疾病息息相关,目前基因组结构变异检测方法层出不穷,其中基于双末端映射的检测方法发展尤为迅速.本文将这类主流的检测方法加以分类并进行了详细论述与分析,对更精准的基因组结构变异检... 结构变异普遍存在于人类基因组中,与人类的健康和疾病息息相关,目前基因组结构变异检测方法层出不穷,其中基于双末端映射的检测方法发展尤为迅速.本文将这类主流的检测方法加以分类并进行了详细论述与分析,对更精准的基因组结构变异检测技术的研发具有指导意义.将多种检测方法有机结合共同应用于结构变异的检测,是结构变异检测技术一个未来发展趋势. 展开更多
关键词 基因组结构变异(SV) 基因组测序 双末端映射(PEM)
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一种逆向样本分布的Boosting类新算法
15
作者 高敬阳 陈程立诏 朱群雄 《化工学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2011年第8期2287-2291,共5页
对IB(Inverse Boosting)神经网络集成算法进行了研究,提出了IB算法的改进算法IB+算法。改进算法继承了IB算法的逆向样本分布调整策略,并在训练的过程中将部分已训练好的个体子网进行中间层网络集成,利用该中间层集成网络生成新的训练样... 对IB(Inverse Boosting)神经网络集成算法进行了研究,提出了IB算法的改进算法IB+算法。改进算法继承了IB算法的逆向样本分布调整策略,并在训练的过程中将部分已训练好的个体子网进行中间层网络集成,利用该中间层集成网络生成新的训练样本分布。实验结果表明,对于逆向权值分布的Boosting类算法,个体子网之间的关联度对网络集成后的泛化性能影响很小,减小个体网络的泛化误差将使集成后的泛化性能提高。 展开更多
关键词 网络集成算法 逆向样本权值分布 中间层网络集成
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频率测量与滤波方法的研究
16
作者 高敬阳 安历辛 《辽宁工程技术大学学报(自然科学版)》 CAS 1999年第1期59-61,共3页
石英谐振式力传感器用于称重测量时,后续电路对频率的测量存在快速性和准确性相矛盾的问题,本文研究设计了一种实用有效的测频方法和滤波方法,使刷新显示时间小于0.3秒,测频精度达到10-5。
关键词 频率测量 数字滤波 多倍周期法 电工测量仪
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NAS操作系统的优化
17
作者 高敬阳 《辽宁工程技术大学学报(自然科学版)》 CAS 北大核心 2004年第z1期132-134,共3页
在 NAS(附网存储)的理论基础上,对 NAS 附网存储服务器设备的远程客户端应用软件进行优化。完成了整个应用软件平台的实现,利用 Perl、JAVA 语言,采用 CGI 网关协议以及依靠 Webmin 远程管理软件开发了客户端远程文件管理系统,实现了远... 在 NAS(附网存储)的理论基础上,对 NAS 附网存储服务器设备的远程客户端应用软件进行优化。完成了整个应用软件平台的实现,利用 Perl、JAVA 语言,采用 CGI 网关协议以及依靠 Webmin 远程管理软件开发了客户端远程文件管理系统,实现了远程用户登陆的操作及专用文件管理系统的功能。 展开更多
关键词 NAS 操作系统 文件管理
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Windows2000/XP下通用实时采集的设计与实现 被引量:11
18
作者 吴丽娜 高敬阳 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2005年第2期443-445,共3页
首先分析了Windows2000 /XP平台上几种实时采集方案,然后综合利用Windows2000 /XP为实时应用所提供的机制,提出了一种基于非专用采集卡的高精度实时采集方案。最后通过某振动信号采集系统的实现,给出该方案的详细设计思路和实验数据,证... 首先分析了Windows2000 /XP平台上几种实时采集方案,然后综合利用Windows2000 /XP为实时应用所提供的机制,提出了一种基于非专用采集卡的高精度实时采集方案。最后通过某振动信号采集系统的实现,给出该方案的详细设计思路和实验数据,证明了其正确性与可行性。 展开更多
关键词 实时数据采集 WINDOWS 2000/XP操作系统 线程优先级 定时器 中断
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GNNI U-net:基于组归一化与最近邻插值的MRI左心室轮廓精准分割网络 被引量:10
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作者 高强 高敬阳 赵地 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2020年第8期213-220,共8页
心血管疾病已成为威胁人类健康的头号杀手。目前,医生们通过左心室MRI成像技术对左心室轮廓进行手工标注来计算心脏的各项功能参数,以监测和预防心血管疾病,但此方法的标注工作量大、耗时且繁琐。目前,深度学习在许多医疗影像分割领域... 心血管疾病已成为威胁人类健康的头号杀手。目前,医生们通过左心室MRI成像技术对左心室轮廓进行手工标注来计算心脏的各项功能参数,以监测和预防心血管疾病,但此方法的标注工作量大、耗时且繁琐。目前,深度学习在许多医疗影像分割领域取得了显著的成功,但在左心室轮廓分割领域仍有提升的空间。文中提出了一种基于组归一化与最近邻插值的MRI左心室轮廓精确分割网络——GNNI U-net(U-net with Group Normalization and Nearest Interpolation),该网络利用组归一化方法构建了能够快速、准确提取特征信息的卷积模块,基于最近邻插值法构建了用于特征信息还原的上采样模块。在Sunnybrook与LVSC两个左心室分割数据集上采用了中心裁减ROI提取的预处理方法,并对GNNI U-net进行了充分的对比实验。所提网络在Sunnybrook数据集上获得了Dice系数为0.937以及Jaccard系数为0.893的精度。在LVSC数据集上获得了Dice系数为0.957以及Jaccard系数为0.921的精度。GNNI U-net在左心室轮廓分割领域取得了比现有卷积网络分割方法更高的Dice系数精度。最后,进一步讨论并验证了组归一化操作卷积模块能够加速网络的收敛并提高分割精度;采用最近邻插值法的上采样模块对左心室轮廓这类较小目标的分割效果更好,能够在一定程度上加速网络的收敛。 展开更多
关键词 GNNI U-net 组归一化 最近邻插值 左心室分割
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抓好团队建设 促进计算机基础系列课程教学质量的全面提升 被引量:5
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作者 朱群雄 高敬阳 《中国大学教学》 CSSCI 北大核心 2009年第10期30-32,共3页
教学团队建设是“质量工程”建设中的重要内容,它对于精品课程建设、精品教材建设、教师综合素养和业务水平的提高以及创新人才培养发挥着重要作用,有效促进了教学质量的全面提升。本文介绍了我校计算机基础课群组教学团队形成过程、... 教学团队建设是“质量工程”建设中的重要内容,它对于精品课程建设、精品教材建设、教师综合素养和业务水平的提高以及创新人才培养发挥着重要作用,有效促进了教学质量的全面提升。本文介绍了我校计算机基础课群组教学团队形成过程、建设情况及取得的初步成绩,希望为其他课程教学团队建设提供有益的参考。 展开更多
关键词 教学团队 教学质量 计算机基础教学
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