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基于改进YOLOv8的电站安全检测模型研究
冯浩源;王文煊;曹钰婷;康倩倩;郑红;电力设备的电气安全对电力企业的可持续发展至关重要。然而,配电站工作人员的部分行为(如吸烟等)已构成不容忽视的安全隐患。为解决这一问题,提出一种基于改进YOLOv8的电站安全检测模型,将多分支多尺度特征提取结构集成至C2f模块,应用于配电站吸烟检测任务。实验结果显示，对比基准YOLOv8n模型,改进模型的m AP提升了1.86%, Precision提升了6.31%, FPS提升了91%;表明改进模型在配电站吸烟检测任务中兼具检测精度与推理效率的优势。改进模型在检测不安全行为方面的优势,有助于减少安全事故的发生,保障电力设备的稳定运行,推动电力行业的可持续发展。
AI赋能网络安全课程OBE项目化教学模式的改革与实践
余法红;杨亦;陈梅佳;针对传统网络安全课程教学中存在的教学内容与实际脱节、教学方法单一、实践教学不足等问题,开展基于人工智能(AI)与成果导向教育(OBE)的网络安全课程项目化教学模式改革与探索。通过构建基于OBE反向设计思路的总体框架,将生成式人工智能(AIGC)融入教学过程、项目实施与教学评价等人才培养各环节,实现智能教学案例生成、个性化学习资源推荐及学习过程智能分析;利用AIGC强大的生成能力,为学生提供丰富的学习资源与实践场景,从而激发学生学习兴趣。实践表明,与传统课程教学相比, AI赋能的OBE项目化教学模式在提升教学效果、达成教学目标方面优势显著。
基于蛋白质序列和深度学习的关键蛋白质预测方法
杨锦亮;肖晨阳;方艳橙;潘理;针对传统方法依赖蛋白质相互作用网络而面临噪声干扰、泛化能力有限等问题，提出一种基于蛋白质序列信息与多源生物数据融合的预测模型PSG。该模型通过多尺度TextCNN从位置特异性得分矩阵中提取384维序列特征，利用全连接网络将1024维亚细胞定位信息压缩为64维特征，并采用双向长短期记忆网络从基因表达谱中生成64维动态特征；随后将三类特征拼接为512维全局特征表示，输入至深度多层感知机进行关键蛋白质分类。实验结果表明，PSG模型在敏感性、特异性、F1分数和准确率等指标上均优于10种中心性方法（DC、LAC、NC、EC、BC、CC、SC、PR、Pec、WDC）、8种机器学习方法（SVM、DT、KNN、RF、AdaBoost、XGBoost、LR、MLP）和4种深度学习方法（DeepEP、IBMI、MBIEP、ACDMBI）。消融实验进一步表明，序列特征是模型性能的关键因素，而序列、亚细胞定位与基因表达三类特征的融合则实现了最佳协同作用，显著提升了模型整体性能与鲁棒性。
连续化工过程工况转移相关控制理论及技术研究
邹萍;针对连续化工过程工况转移中的控制难题,提出一种基于控制理论与过程模拟相融合的系统化方法.通过整合稳态和动态模拟、模型预测控制、危险与可操作性分析等方法,针对不同工艺场景构建差异化的方法组合策略.该体系可有效解决过程的非线性与时变性问题,实现工况的平稳过渡.多案例应用结果表明,该方法能显著提升生产效率与产品品质,降低能耗与安全风险,可为精细化工行业的连续化技术升级提供理论与技术支撑.
就业机会数量、心理不安全感对高职生归因模式的实证分析
刘晨怡;秦沿萍;高职院校大学生由于学历层次较低且社会资源相对有限,面临较高的经济不确定性,容易产生较强的心理不安全感,这可能影响他们在面对消极事件时的归因模式.以134名高职毕业生为研究对象,通过量化就业机会数量和心理不安全感,分析其在消极和积极事件中的归因模式.结果发现,在面对积极事件时,就业机会数量对高职生的归因无显著影响;然而,在面对消极事件时,就业机会越少的高职生,越倾向于将失败归因于外部因素,同时,心理不安全感在这一过程中发挥中介作用.
基于共生理论的地方高校军民协同创新效能评估
刘钢;钟吉林;粟政华;黄冬;李武;在军民协同创新上升为国家战略的背景下,地方高校逐渐成为推动军民协同创新深度融合的重要主体.基于共生理论,从精神价值指引、物质资源支撑和制度机制保障三个维度,构建涵盖科学研究、教育教学和社会服务的协同创新效能评价指标体系,并引入模糊最优最差法与灰色聚类方法构建综合评价模型.以Z高校为例,对其军民协同创新耦合共生效能进行实证评估.研究结果可为地方高校军民协同创新效能测度与协同机制优化提供理论与方法支持.
“二维四段”程序设计课程教学模式构建与实践
潘理;蒋军强;吴岳芬;李文彬;杨勃;针对程序设计课程中长期存在的“重语法轻思维”“重结果轻过程”及“表达与运行脱节”等核心痛点,构建并实践“二维四段”教学模式.该模式将学习过程重构为串行衔接的“表达维”与“运行维”,前者引导学生依次完成从自然语言描述到程序语言编码的形式化转换;后者借助调试工具,同步追踪语句执行流与分析数据变化流,生成控制流与数据流双重证据.通过“编译门禁—证据比对—差异回流”机制,实现“表达—运行—验证—修改”的微观教学闭环.实证研究表明,该模式能显著提升学生的计算思维能力与调试效率,为程序设计课程改革及新工科背景下的计算思维培养提供了可操作、可复制的实践框架.
“非升即走”制度下青年教师职业发展的裂变效应研究
印汝抈;王文礼;“非升即走”制度作为我国学术职业发展的重要筛选机制,已在各高校广泛实施,其对青年教师职业发展的影响引发广泛讨论.以“小木虫学术论坛”实时网络数据为样本进行非接触式质性研究,在职业认同与发展、职业压力、职业产出和社会网络四重维度上构建青年教师职业发展的裂变效应理论框架并阐释其内涵.研究发现,尽管该制度在激发职业潜能、提升科研产出和促进人才流动等方面发挥了积极作用,但也给青年教师职业发展带来突出的矛盾与挑战,具体表现为职业认同感与满意度弱化、职业发展路径单一、科研产出趋向短期化与功利化、工作强度与心理健康问题加剧以及社会网络支持不足等.基于此,提出构建多元评价体系、增强制度弹性、完善资源支持机制及营造包容性文化氛围的改进建议,旨在优化“非升即走”制度,塑造良好的人才生态环境.
基层农技特岗生职业核心素养的培养现状及提升策略
葛玲瑞;陈依依;文星星;刘林;基层农技特岗生作为定向培养的基层农业技术骨干,其职业核心素养不仅关系到基层农业技术服务的质量,也对乡村振兴战略的实施成效产生深远影响.基于对湖南省多所农技特岗生培养高校及县乡级农技推广机构的实地调研,系统剖析当前培养过程中职业核心素养与基层实践需求之间存在的结构性脱节问题,并从“高校—基层”需求对接机制与特岗生个体角色认知两个层面揭示其深层根源.在此基础上,构建“高校主导系统培育、基层推动实战转化”的双主体协同培养体系,提出课程体系重构、思政教育创新、服务能力实训、数字化赋能以及基层精准带教、实战平台搭建、职业氛围营造等针对性策略,旨在为培养“留得住、用得上、能发展”的高素质基层农技人才提供理论依据与实践参考.
AI驱动的物理学(师范)专业课程思政育人体系构建
罗良;张书华;李奇云;曾艳;陈灏;基于新时代“三全育人”理念和信息技术迅猛发展的背景,探讨人工智能(AI)在物理学(师范)专业课程思政建设中的应用机理与实践路径.研究表明,利用AI技术实现智能资源整合、个性化教学和精准评价,既可突破物理学专业课程思政内容挖掘不足的困境,又能将科学家精神、辩证思维及实验实践有机融入教学过程;同时,通过构建协同育人团队与智能评价平台,可形成全员、全程、全方位的育人链条.