利用几何画板开设中学数学试验

数学实验是一种最根本的数学方法。随着时代的发展,计算机的使用正在改变着传统数学的性质,运用计算机开展数学实验正成为数学教育改革和实践的新动向。本文以《几何画板》为例,讲述了这一数学软件的优缺点,并以《几何画板》这一数学软件为平台就数学实验的几种类型分别作了例证,论述了在视觉听觉两方面同时发挥,提高学生动手能力、主体意识,和提高学生学习的主动性方面数学实验的效果,更高效地培养学生的探索能力和科学创新精神,也更有利于学生的个性发展。     

基于灵长类视觉皮层的目标识别模型综述

在过去的十年,通过实验手段,已积累灵长类视觉皮层的大量实验数据.许多研究者根据这些实验数据提出动物视觉系统的模型,并将它们用于计算机目标识别.文中首先总结动物视觉系统的主要实验结论,然后评述基于灵长类视觉系统工作机制的常用模型,重点讨论MIT的皮层等级模型.     

平行视觉的基本框架与关键算法

目的 随着计算机与人工智能的快速发展,视觉感知技术突飞猛进。然而,以深度学习为主的视觉感知方法依赖于大规模多样性的数据集,因此,本文提出了基于平行学习的视觉分析框架——平行视觉,它通过大量精细标注的人工图像来给视觉算法补充足够的图像数据,从而将计算机变成计算智能的“实验室”。方法 首先人工图像系统模拟实际图像中可能出现的成像条件,利用系统内部参数自动得到标注信息,获取符合要求的人工图像数据;然后使用预测学习设计视觉感知模型,利用计算实验方法在人工图像系统生成的大量图像数据上进行各种实验,方便地研究复杂环境条件等困难场景对视觉感知模型的影响,使一些实际中的不可控因素转变为可控因素,增加视觉模型的可解释性;最后通过指示学习反馈优化模型参数,利用视觉感知模型在实际场景下存在的困难来指导其在人工场景的训练,以实际与人工虚实互动的方式,在线学习和优化视觉感知模型。由于已经有大量研究人员致力于构建人工场景并生成大量虚拟图像,因此本文采用已构建的这些人工场景图像,并对实际场景图像进行翻转、裁剪、缩放等数据扩充,然后以计算实验和预测学习为重点,开展了相关的应用实例研究。结果 在SYNTHIA（synthetic collection of imagery and annotations）,Virtual KITTI（Karlsruhe Institute of Technology and Toyota Technological Institute）和VIPER（visual perception benchmark）数据集上进行的大量实验表明,本文方法能够有效地克服数据集分布差异对模型泛化能力的影响,性能优于同期最好的方法,比如在SYNTHIA数据集上检测和分割性能分别提升了3.8%和2.7%。结论 平行视觉是视觉计算领域的一个重要研究方向,通过与深度学习的结合,将推动越来越多的智能视觉系统发展成熟并走向应用。     

2021年42卷第3期

计算机视觉一直是人工智能研究的热点方向,经过近 60 年的发展,已经在算法、技术和应用等 方面取得了巨大的进步。近十年来,以大数据、大算力为基础的深度学习进一步推动计算机视觉走向大模型时 代,但其算法适应能力仍然和人类存在较大差距。本文从视觉任务评估评测(评测数据集、评测指标、评估方 式)出发,对计算机视觉的发展进行了总结,对现存的依赖大数据学习的计算机视觉发展问题进行了梳理和分 析,从人机对抗智能评测提出了计算机视觉下一步发展方向：视觉图灵。最后对视觉图灵发展方向进行了思考 和讨论,探讨了未来研究可能的方向。     

高校微机房的管理与维护

高等院校微机房是学生学习计算机课程的主要实践场所,它承担着各种计算机课程的教学实验任务,上机实验有利于提高学生的计算机应用水平及动手能力,补充课堂上学习的不足.它具有如下特点:     

中职计算机组装与维护教学改革

计算机组装与维护是中等职业学校计算机专业的一门实践性很强专业课程,要改变学生实际动手能力差的现状,最好的办法是利用多媒体仿真技术和虚拟机软件进行实验,以能力为本位,整合课程内容;灵活运用各种教学方法,注重岗位能力的培养;提高学生的动手能力。     

面向人工智能系统能力培养的计算机视觉实验教学改革

针对人工智能专业知识多,教学重点侧重算法研究,学生缺乏贯穿底层硬件和芯片算法的系统级开发能力等问题,以计算机视觉独立实验课为例,提出计算机视觉实验教学改革方法,从人工智能人才培养面对的问题着手,阐述如何设计实现华为昇腾嵌入式边缘设备Atlas200DK开发板的端到端系统实验,如何引入翻转课堂教学模式与思政元素,实现课程改革评价与反馈,最后通过案例分享和实验过程中的调查问卷总结分析说明教学效果。     

支持深度学习的视觉数据库管理系统研究进展

计算机视觉因其强大的学习能力,在各种真实场景中得到了广泛应用.随着数据库的发展,利用数据库中成熟的数据管理技术来处理视觉分析应用,已成为一种日益增长的研究趋势.图像、视频和文本等多模态数据的相互融合处理,也促进了视觉分析应用的多样性和准确性.近年来,因深度学习的兴起,支持深度学习的视觉分析应用开始受到广泛关注.然而,传统的数据库管理技术在深度学习场景下面临着复杂视觉分析语义难以表达、应用执行效率低等问题.因此,支持深度学习的视觉数据库管理系统得到了广泛关注.综述了目前视觉数据库管理系统的研究进展:首先,总结了视觉数据库管理系统在不同层面上面临的挑战,包括编程接口、查询优化、执行调度和数据存储;其次,分别探讨了上述4个层面上的相关技术;最后,对视觉数据库管理系统未来的研究方向进行了展望.     

深度先验图像特征在城市遥感大数据中的应用

图像特征提取始终是计算机视觉和图像处理的核心任务.随着深度学习的快速发展,卷积神经网络逐渐取代传统图像特征算子,成为特征提取的主要算法.本文针对城市遥感数据众包标记系统中的数据关联问题,结合卷积神经网络和池化编码,提出基于深度先验的图像特征提取方法.该特征能有效聚焦室外图像近处物体,并通过图像检索实验验证了其对室外图像的良好表征能力.     

基于计算机视觉图书馆智能空间建设研究

图书馆将直面人工智能带来的革新。从人工智能的概念与研究领域分析,延伸到重要分支——计算机视觉理论与应用研究。在此基础上,探讨计算机视觉在图书馆智能空间中智能安防、空间利用情况数据收集与分析、增强现实体验方面的建设,指出基于计算机视觉图书馆智能空间建设的障碍,包括计算机视觉技术与业务场景的融合、馆员相关专业技术能力和综合管理建设。     

移动互联网络环境下的计算机网络课程混合教学模式研究

针对5G时代应对各种突发状况的高校网络课程教学需求,同时拓展正常的教学模式,分析当前的移动互联网络教学环境以及计算机网络课程的教学现状,提出新型移动网络环境下的计算机网络课程混合教学模式,阐述基于各种移动终端的泛在学习环境,覆盖前沿技术的计算机网络课程体系,以及结合虚拟仿真实验平台的实践教学改革方案,提高学生解决复杂网络工程问题的能力,促进计算机网络教学的良性发展。     

大数据时代计算机专业实验教学改革研究

科技的发展,给整个社会带来了翻天覆地的变化,大数据时代应运而生.大数据时代的计算机专业教学要根据发展需要,对学生进行鼓励式教学,引导学生进行自主探索,更加关注实验活动.计算机专业教学重要的一部分就是实验,在日常授课过程中,要多进行实验教学,提高实验教学的教学效果,让学生最大程度的掌握知识,为今后的就业奠定坚实的基础.本文主要讨论了大数据时代计算机专业实验教学改革措施,提出了计算机实验教学体系、教学方法、考核方法等,以期计算机专业实验教学能够更好的适应时代需求.     

基于导向驱动的人工智能课程教学实践研究

随着人工智能技术的快速发展,智能家居、无人驾驶、智慧城市和智能医疗建设中都可以看到人工智能的身影,《人工智能》逐渐成为了大学计算机专业的核心课程。大学计算机教师要关注人工智能技术发展,设计全新的导向驱动式教学模式,从兴趣驱动、问题驱动和任务驱动入手,引导学生探索模式识别、计算机视觉和数据挖掘等专业知识,提升学生的实操能力,体现学生在课堂上的主体地位,尽快使学生掌握编程、图形图像识别和智能化系统设计等知识,提升学生岗位胜任能力。     

视觉类深度神经网络的自动标注

针对开发人员难以快速从众多模型中找到自己所需的模型的问题，提出了一种基于自然语言处理技术的视觉类深度神经网络的自动标注方法。首先，划分视觉类神经网络的领域类别，根据词频等信息计算关键词及其对应的权值；其次，建立关键词提取器从论文摘要中提取出关键词；最后，将提取得到的关键词和已知权值进行相似度计算，从而得到模型的应用领域。从三大国际计算机视觉领域会议，即国际计算机视觉大会（ICCV）、IEEE国际计算机视觉与模式识别会议（CVPR）和欧洲计算机视觉国际会议(ECCV)发表的论文中选取实验数据进行实验。实验结果表明，所提方法能够提供宏平均值为0.89的高精度分类结果，验证了该方法的有效性。     

视觉计算--人类感知能力的延伸

从２０世纪５０年代开始,计算机开始被作为实现人工智能和人类感知的工业,借助计算机,人类第一次可以像借助机械实现对体力的延伸一样实现对脑力和感知能力的延伸。从６０年代初开始,围绕计算机视觉进行了大量的研究。本文回顾了近４０年来计算机视觉研究的进展情况,对其中一一些重要进展包括立体视觉、从各种线索恢复开头以及运动分析主主动视觉等主流技术和方法进行了综述,对计算机视觉技术的主要应用进行了概括。在分析了这     

图像线条关系研究

线条的提取和分析是图像处理和计算机视觉研究的基础性任务,也一直是计算机视觉研究的一个难点和瓶颈。本文将图像中的线条关系归纳为3种：伴随、接连和包围关系。现有文献对接连关系有很多讨论和应用,但是对伴随和包围关系却缺少研究。本文对图像线条的伴随和包围关系进行讨论,给出刻画和计算方法,并通过人工数据实验和实际图像数据实验,验证算法的有效性。     

基于运动放大的振动结构的模态识别

快速准确地获取结构的振动信息是确定结构模态参数的关键。随着计算机视觉和高速相机技术的发展,视觉测量振动逐渐受到人们的重视。对一种可检测结构微小运动的计算机视觉技术进行了研究,并将最新的实时运动放大算法用于振动结构的模态识别。此算法可在不提取位移的情况下直接展示振动结构的模态特征。为了验证提出方法的可行性,以悬臂梁为例搭建了加速度计和高速相机的模态识别实验系统,并依据理论模态对其实验数据进行模态置信准则(MAC)检验。分析实验结果表明：提出的方法可以识别振动结构的模态参数。     

卷积神经网络在图片分类中层级结构效用分析

卷积神经网络等深度学习算法在图片分类等计算机视觉应用领域取得了很好的效果.利用卷积神经网络算法对猫狗图片进行分类,取得较好的实验效果,通过对实验过程中图片、数据的中间层级输入、输出结果的比对分析,深入剖析了卷积神经网络在图片分类中的层级结构效用,提示深度学习框架下的计算机视觉技术具有明显的优势.     

计算机视觉赋能中小学实验教学设计研究

计算机视觉技术是人工智能重要的技术手段之一,作者通过计算机视觉技术在中小学科学、物理、化学、生物和地理等实验学科的应用,提出计算机视觉实验设计方案,尝试开展"人工智能+中小学实验"教学设计研究,并给出了计算机视觉技术赋能中小学实验教学的合理化教学建议.     

基于问卷调查法的计算机仿真技术课程综合性实验效果分析评价

综合性实验对于提高学生综合素质,培养学生实践能力与创新精神具有极其重要的作用,为了科学评价计算机仿真技术课程综合性实验效果,文章基于问卷调查法,阐述如何设计情况调查表,如何采用多种评价方法对学生反馈数据进行分析和展示,如何验证综合性实验设计的有效性。