美国校园欺凌多主体协同防治体系及启示

校园欺凌近年来成为一个突出的社会问题,学校单主体很难完成欺凌防治工作。美国是较早制定法律法规来开展校园欺凌防治的国家,构建了多方协作、多级管理、多层执行的综合治理体系,取得了较为明显的成效。借鉴美国的经验,我国应当在加快欺凌防治法律及政策体系建设的同时,加强政府指导和经费保障,构建政府、学校、家庭、社会力量多方联动的综合防治体系,以综合治理的理念,从根本上推进校园欺凌防治工作的有效开展。     

AfterEffects基于网络多机渲染的研究与实践

影视动画中的特效镜头常用AfterEffects软件来制作和实现,最后的渲染环节由电脑运算完成,如何成倍缩短渲染时间、提高效率就很有意义。文章结合多计算机通过网络渲染的探索与实践,指出灵活有效的成倍缩短渲染时间的实现方法,供同仁参考。     

多源流理论下的“职教高考”政策议程设置分析

梳理我国高等职业教育招生政策发现,“职教高考”政策是应对就业与升学争论、解决职业教育人才供需矛盾、构建现代职业教育体系的关键政策,具有重要的战略地位和深远的现实意义。基于多源流理论分析发现,当前“职教高考”政策的问题流、政治流已经基本成型,政策流尽管已形成初步的政策备选方案,但仍需要一定时间以提出更成熟、更具共识性的政策建议。有鉴于此,要通过发挥社会问题的触发功能,重视政策共同体的支撑功能,发挥政府部门的主导作用,进一步加强问题流、政策流和政治流的动力作用,实现“三源流”的汇聚和耦合,以助力“职教高考”政策出台。     

多场景融媒体演播厅灯光、舞美、机位的协同调度——以桐乡市传媒中心融媒体演播厅为例

以桐乡市传媒中心融媒体演播厅利旧改造为例,解析融媒体演播厅基于多场景环绕式联动的舞美场景下,不同节目形式中灯光、舞美与摄像机机位的统筹调度。     

基于深度学习的手势识别人机交互应用研究

提出一种只对场景中特定类型的运动做出反应的神经网络结构,且模型可以端到端进行训练,因此避免对手工提取特征和预处理操作的强烈依赖,模型由一个三维卷积神经网络组成,接收一个视频帧序列作为输入,通过显著性机制定位主动的手势运动位置,同时,基于Kinetic传感器,构建一个不同参数配置下的多人场景手势数据集。     

现代学徒制下的“分层定位、一主多辅”教学模式创新研究——以中职畜牧兽医专业为例

现代学徒制人才培养模式是通过校企合作,企业订单式培养人才为基础。入学时则签订招工协议,培养学生以实践创新能力为关键,它是最新职业教育体系改革的产物。该文结合全国现代学徒制试点现状及该校现代学徒制试点工作,分析畜牧兽医专业现代学徒制实施中存在的问题,并提出进一步完善的对策。     

基于MMC的虚拟同步发电机技术在船舶与岸电无缝并网中的应用

鉴于船舶与岸电在并网时存在较大冲击电流,以及模块化多电平换流器(modular multilevel converter,MMC)控制的岸电离网运行时对突发状况响应速度较慢的问题,采用改进的虚拟同步发电机(virtual synchronous generator, VSG)技术结合模型预测控制(model predictive control, MPC)算法,对岸电电源输出电流、环流、子模块电容电压进行分层预测控制,实现船舶与岸电的无缝并网。采用MATLAB/Simulink建立MMC VSG并网仿真模型,模拟船舶与岸电并网及突加负载等工况。对所提出的控制策略和算法的有效性进行验证,结果表明,利用所提出的控制策略能实现VSG离网与并网的无缝切换;与经典控制方法相比,所提出的控制策略的动态响应速度提升了5倍。     

基于Adaboost算法的不平衡数据集分类效果研究

在不平衡数据集中,由于少类样本和多类样本的不平衡,在分类过程中容易产生难以分类和错误分类的现象。针对不平衡数据集的分类特点,设计出一种组合分类器,适用于不平衡数据集的分类。通过SMOTE算法采样对不平衡数据集进行一个预处理,采用单层决策树作为基本分类器,利用Matlab编程,构建Adaboost算法分类器,对demo、heart和usps数据集进行训练集和测试集分析。结果表明,通过Adaboost算法可以有效提高分类效果,算法中通过改变正类样本的权值,从而重视对少类样本的分类,在一定程度上能够提高整体的分类效果,实现不平衡数据集的分类设计。     

基于多进制小波变换的B超图像分类

纹理分析是肝脏B超图像识别的重要方法,本文利用多进制小波变换提取脂肪肝和正常肝脏的纹理特征,结合空域特性对B超肝脏图像进行分类,采用自适应浮动搜索算法进行特征筛选,经实验测试,取得了较好的效果。