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人工智能技术在大学生个性化教育中的应用 被引量：7
1
作者 聂琳 王兆均 《西部素质教育》 2022年第4期116-118,共3页
为了提升大学生个性化教育效果,文章首先阐述了人工智能技术在大学生个性化教育中应用的意义,然后论述了人工智能技术在大学生个性化教育中应用的策略,最后提出了人工智能技术在大学生个性化教育中应用的注意事项。
关键词 人工智能技术 个性化教育 大学生
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1+X证书制度下新能源汽车技术专业群产教融合模式研究 被引量：3
2
作者 吕猛 徐岩 +1 位作者 吕美丽 张希凤 《汽车测试报告》 2023年第15期116-118,共3页
新时代,高职院校深化产教融合、校企合作协同育人,是实现职业教育高质量发展的重要途径。在产教融合模式实施过程中,部分高职院校仍存在教学内容与岗位需求衔接不足等问题。该文以新能源汽车技术专业群为例,对1+X证书制度与产教融合进... 新时代,高职院校深化产教融合、校企合作协同育人,是实现职业教育高质量发展的重要途径。在产教融合模式实施过程中,部分高职院校仍存在教学内容与岗位需求衔接不足等问题。该文以新能源汽车技术专业群为例,对1+X证书制度与产教融合进行概述,阐述新能源汽车技术专业群实施产教融合模式的意义,分析新能源汽车技术专业群产教融合模式实施现状,提出新能源汽车技术专业群产教融合模式改革策略,以更好地提升教学效果。 展开更多
关键词 1+X证书制度 新能源汽车技术专业群 产教融合
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基于Arduino使用蓝牙和Wifi控制小车方法对比研究
3
作者 杨磊 《专用汽车》 2024年第10期64-66,共3页
智能汽车离不开自主操控模式,作为目前主推的两种遥控方式,蓝牙和Wifi成为无线近距离或远程控制的首选。为了探讨两种不同控制模式和原理,基于单片机Arduino主板,分别采用蓝牙和Wifi来控制小车同一功能,并研究其控制方法和步骤,同时通... 智能汽车离不开自主操控模式,作为目前主推的两种遥控方式,蓝牙和Wifi成为无线近距离或远程控制的首选。为了探讨两种不同控制模式和原理,基于单片机Arduino主板,分别采用蓝牙和Wifi来控制小车同一功能,并研究其控制方法和步骤,同时通过软件和硬件来分析两者不同操作模式和注意事项,以及优势和不足。研究结论可为同类智能小车的控制方案选择提供参考,并为搭建智能小车实物提供方法。 展开更多
关键词 ARDUINO 智能小车 蓝牙 WIFI 控制
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钣金件尺寸快速检测方法分析与探索
4
作者 杨磊 《专用汽车》 2024年第11期81-83,共3页
钣金件检测中,传统的检测方法需耗费大量成本研发检具,且检测效率较低、可靠性不高,尤其是不能快速识别供应商手动修复的钣金件,无法实现质量控制。尽管新型三坐标和视觉扫描等测量技术逐步推广使用,但其性价比不高,操作便利性不足。针... 钣金件检测中,传统的检测方法需耗费大量成本研发检具,且检测效率较低、可靠性不高,尤其是不能快速识别供应商手动修复的钣金件,无法实现质量控制。尽管新型三坐标和视觉扫描等测量技术逐步推广使用,但其性价比不高,操作便利性不足。针对这些问题,结合传统检测手段和新型检测技术,提出采用断面卡规和1∶1快速成形件等作为辅助措施来快速检测钣金件的尺寸,并进行可行性和有效性的技术分析和探索。 展开更多
关键词 钣金件 检具 快速检测
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视觉艺术创作领域人工智能技术应用探析 被引量：2
5
作者 程杨 林峰 《电脑知识与技术》 2023年第32期21-23,共3页
近年来,人工智能技术在艺术创作领域得到广泛关注。该文在详细说明图像风格迁移和文本生成图像的技术原理的基础上,论述了这些技术可以作为创作工具的观点。在列举一些应用示例的同时,也指明了这些方法存在的固有缺陷。作为高效的创作工... 近年来,人工智能技术在艺术创作领域得到广泛关注。该文在详细说明图像风格迁移和文本生成图像的技术原理的基础上,论述了这些技术可以作为创作工具的观点。在列举一些应用示例的同时,也指明了这些方法存在的固有缺陷。作为高效的创作工具,它们值得艺术行业投入更多关注,并且艺术行业的参与也可以加速这些工具的发展。 展开更多
关键词 人工智能 艺术创作 图像风格迁移 文本生成图像
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基于3D残差U-Net的放射治疗剂量分布预测 被引量：1
6
作者 李建东 谢宝文 +4 位作者 贾文廷 刘吉平 白雪 王亚娟 张婕 《肿瘤学杂志》 CAS 2023年第2期145-149,共5页
[目的]针对放射治疗中剂量分布预测结果精度低的问题,提出一种基于深度学习技术的肿瘤放疗三维剂量分布预测模型。[方法]选择130例宫颈癌患者数据,包括CT影像和靶区文件。通过基于卷积神经网络和残差块的深度学习U-Net模型,用于自动提... [目的]针对放射治疗中剂量分布预测结果精度低的问题,提出一种基于深度学习技术的肿瘤放疗三维剂量分布预测模型。[方法]选择130例宫颈癌患者数据,包括CT影像和靶区文件。通过基于卷积神经网络和残差块的深度学习U-Net模型,用于自动提取调强放疗放疗计划的CT影像、靶区和危及器官解剖结构群的多尺度和多层次特征图并进行三维剂量分布预测。采用定量分析方法,包括实际剂量与预测值之间的误差包括最大剂量(Dmax)、平均剂量(Dmean)、D99、D98、PTV56、PTV63和PTV70等。[结果]对于宫颈癌,根据检测结果绘制剂量-体积直方图,直接反映了真实剂量与预测剂量的差异,实际误差满足基本要求。[结论]通过深度学习模型的训练回归,拟合了调强放疗计划特征图参数与三维剂量分布之间的复杂非线性函数关系。在实际临床应用中,该训练模型可以准确预测新患者的个性化三维剂量分布。 展开更多
关键词 放射疗法 剂量分布预测 深度学习 U-Net 残差网络
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