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计算机人工智能识别技术的应用研究 刁格格 新潮电子 人工智能 2023年11期 158 0
工程认证背景下的《射频识别技术与应用》课程目标达成度探索 范伟伟 李文杰 武花干 新潮电子 课题研究 2023年09期 202 0
基于Maix Bit开发板的智能门禁系统设计 佟敬业 石黄霞 张丽玲 杨威 王天宇 新潮电子 人工智能 2023年09期 160 0
智慧微课助力课堂精准教学与反思实践 付秋爽 吴昊 教育传播与技术 教学研究 2022年04期 221 0
图像识别技术在高校教学管理中应用研究 许娜 新潮电子 高等教育 2023年07期 200 0
中小学“名师”引进的风险识别及多维化解——以人力资本风险理论为框架 刘敏 石亚兵 当代教育科学 教师发展 2022年04期 240 0
基于多维数据的课堂教学行为评价研究 炕留一 叶海智 张瑾 朱珂 现代教育技术 教育评价 2022年04期 222 0
基于YOWO的课堂学习行为实时识别 谢伟 陶亚平 高洁 周东波 王溦 现代教育技术 技术开发 2022年06期 236 0
智能技术助推教师课堂教学行为评价的应用框架研究 鲁圆圆 陈增照 陈荣 石雅文 郑秋雨 现代教育技术 智能教育 2022年12期 232 0
基于多模态生理信号的学习专注度识别 赖松 武法提 现代教育技术 在线教育 2023年06期 242 0
基于特征融合与改进GMM-UBM的方言分析 徐芝灿 刘本永 通信技术 信息处理与传输 2023年04期 239 0
TETRA通信与干扰信号智能识别技术 黄天禹 李雨锴 杨萌 通信技术 网络与系统 2022年01期 245 0
迁移学习及其在通信辐射源个体识别中的应用 王天池 俞璐 通信技术 综述 2022年03期 272 0
基于半监督多视图特征协同训练的网络恶意流量识别方法 卢宛芝 丁要军 通信技术 安全与保密 2022年04期 223 0
基于CNN与WRGRU的网络入侵检测模型 王运兵 姬少培 查成超 通信技术 安全与保密 2022年04期 221 0
基于小波奇异值与SVM的GNSS欺骗干扰识别技术 张洋 仇佳吟 冯少憧 通信技术 网络与系统 2022年04期 222 0
基于VMD的通信辐射源个体识别方法 徐晋凯 谢钧 俞璐 通信技术 网络与系统 2022年04期 254 0
基于VMD和Teager能量算子倒谱的方言语种识别 付英 刘增力 通信技术 信息处理与传输 2022年04期 247 0
图像特征融合的行人重识别方法 齐宝光 何小海 卿粼波 陈洪刚 通信技术 信息处理与传输 2022年04期 251 0
基于单导联的心电信号身份识别技术 王雪婷 张烨菲 张显飞 赵治栋 通信技术 安全与保密 2022年05期 245 0
计算机人工智能识别技术的应用研究
刁格格 三门峡职业技术学院
期刊 《新潮电子》
2023年11期
摘要：随着计算机技术和互联网的发展，大量的数据被不断产生和积累，如何高效地处理和分析这些数据成为一个重要的问题。人工智能识别技术作为一种新兴的技术，可以对这些数据进行智能化的处理和分析，具有广泛的应用前景和发展空间。基于此，本文主要围绕人工智能识别技术展开研究，探讨其在实际应用中的价值和作用，并对识别技术的分类和原理进行概述，展望计算机视觉与人工智能识别技术的未来发展趋势和应用场景，希望为后续研究提供参考和借鉴。
计算机 人工智能 识别技术 应用研究
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工程认证背景下的《射频识别技术与应用》课程目标达成度探索
范伟伟 李文杰 武花干 常州大学微电子与控制工程学院
期刊 《新潮电子》
2023年09期
摘要：基于成果导向教育理念的课程目标达成度评价体系设计是工程教育专业认证中课程体系构建的核心环节，其评价结果是指导教学内容和教学质量持续改进的重要依据。《射频识别技术与应用》作为物联网工程专业的基础必修课程，是一门学科交叉性较强的课程。本文结合常州大学微电子与控制工程学院现有教学资源和实验设备，分析课程需要支撑的毕业要求指标点并设计课程目标。通过优化课程目标、规范考核设计、构建形成性评价方案、建立动态评价机制，形成《射频识别技术与应用》课程目标达成评价体系。结合课程目标达成度评价结果，发现课程教学中存在的问题，并从教学内容及教学方法、工程实践和实验教学等角度提出相应的持续改进措施。
射频识别技术 教学改革与探索 工程教育专业认证
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阅读量：202
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基于Maix Bit开发板的智能门禁系统设计
佟敬业 石黄霞 张丽玲 杨威 王天宇 新疆工程学院
期刊 《新潮电子》
2023年09期
摘要：在疫情后的时代，门禁管理和体温检测依然是校园安全管理的重要环节。本文介绍了一种基于Maix Bit开发板的人脸识别与红外测温门禁系统的设计。Maix Bit开发板采用RISC-V内核的AL芯片K210,K210芯片拥有先进的视觉与听觉功能，并且具备卓越的计算功能，同时配备多种硬件加速器。通过搭配LU90614测温模块，该系统可以实现人脸识别、红外测温和门禁控制等多种功能，提高校园门禁管理效率和准确度，也可应用于学生考勤管理等方面。该系统具有较高的实用价值和应用前景，可以帮助学校提升安全管理水平。
Maix Bit开发板 人脸识别 红外测温 门禁系统
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智慧微课助力课堂精准教学与反思实践
付秋爽 吴昊 上海市徐汇区董恒甫高级中学 科大讯飞股份有限公司
期刊 《教育传播与技术》
2022年04期
摘要：随着信息化技术的不断深入发展，教育进入了“互联网+教育”的新时代，以互联网、人工智能、大数据为代表的信息技术正在与学校教学实践形成越来越紧密的相互促进、双向驱动和螺旋迭代的关系。业界在努力寻找更多适合信息技术应用落地的场景，利用技术促进教与学的质量提升和效率优化。教育界在努力探索采用更多适合教育实践的先进技术，实现因材施教和个性化学习。而微课正是在这种背景下发展出的一种新的教学形式，本文主要介绍了上海市徐汇区董恒甫高级中学以教育信息技术应用试点项目为载体、以重点课题“基于智慧微课AI平台的高中科学类学科思维可视化实践研究”为引领，通过与科大讯飞股份有限公司的深度合作，基于科大讯飞智慧微课平台来进行的理论研究与实践探索。
智慧微课 精准教学 教学反思 大数据 语音识别
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图像识别技术在高校教学管理中应用研究
许娜 中国戏曲学院
期刊 《新潮电子》
2023年07期
摘要：本文首先给出了快速近似最近邻库、余弦和直方图相似度的计算方法，其次介绍图像匹配效果的数量指标，并对它们进行实例研究发现，快速近似最近邻库方法从视觉上能快速找到两张输入照片的相似点，并加以标识；余弦和直方图相似度方法能将二维图片比对，量化为数量序列的两两比对，对其进行度量，最后通过衡量指标对其匹配结果进行评价，结合适宜的cut-off线，形成一套相互印证对高校学籍管理中图像识别的有效管理体系。这将为上述方法在高校教学管理领域中应用带来新的思路、方法以及应用策略。
图像识别 快速近似最近邻库 余弦相似度 直方图相似度 评价指标
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中小学“名师”引进的风险识别及多维化解——以人力资本风险理论为框架
刘敏 石亚兵 南京工业职业技术大学马克思主义学院 浙江师范大学教师教育学院 浙江省基础教育研究中心
期刊 《当代教育科学》
北大核心
2022年04期
摘要：教师是重要的教育资源，引进“名师”是加强师资队伍建设的重要途径之一，不少地区和学校重视以自主选聘的形式引进“名师”。然而，“名师”引进具有高需求、高依赖、高投入、高预期等特征，一旦未达到预期目标，极易产生引进风险。以人力资本风险理论为框架发现，“名师”引进中存在人才识别、诚信、绩效、流失等风险。为此，教育主管部门和学校应对风险进行识别、防控与治理，科学制定人才需求规划，规范人才选聘程序，建立人才绩效评估机制，加大校内存量人才培养力度，营造合作共享组织生态，以此降低引进链条中的风险程度，提升人才集聚和辐射效应。
名师选聘 风险识别 风险治理 人力资本风险
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阅读量：240
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基于多维数据的课堂教学行为评价研究
炕留一 叶海智 张瑾 朱珂 河南师范大学教育学部 河南科技学院信息工程学院
期刊 《现代教育技术》
CSSCI来源期刊
北大核心
2022年04期
摘要：教学行为数据的多样化、海量化及多维化，将教学行为评价从单向度和浅表化的蛰伏中唤醒，构建多维数据支持下的课堂教学行为评价模型成为冲出“藩篱”的关键。文章通过对比传统时代和智能时代的课堂教学行为研究，在弗兰德斯互动分析系统的基础上，增添动作、情感等心理和生理行为指标，设计了基于多维数据的课堂教学行为评价指标体系。在此基础上，文章融合多元主体参与的全方位评价理念，构建了基于多维数据的课堂教学行为评价模型，并从评价轨迹和评价结果两个方面验证了此模型的有效性，其实践结果表明：基于多维数据的课堂教学行为评价有助于评价信息的多元化，让评价的本真意蕴得以显现，是融合课堂教学行为和话语分析的探索与尝试。文章通过研究多维数据视阈下的课堂教学行为评价模型，旨在为创新课堂教学评价提供参考。
人工智能 多维数据 课堂教学行为 情感识别
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基于YOWO的课堂学习行为实时识别
谢伟 陶亚平 高洁 周东波 王溦 华中师范大学人工智能与智慧学习湖北省重点实验室 华中师范大学计算机学院 华中师范大学信息管理学院 华中师范大学人工智能教育学部
期刊 《现代教育技术》
CSSCI来源期刊
北大核心
2022年06期
摘要：当前，课堂学习行为研究一般仅针对单帧图像分析学生的行为，而忽视了行为的连续性，无法利用视频信息准确刻画学生的课堂学习行为。为了解决这一问题，文章实时识别真实课堂环境中学生的学习行为，首先采集某重点大学多个真实课堂教学中的授课视频，归纳出7种典型的课堂行为；随后，将行为识别中的YOWO模型迁移至课堂学生的学习行为识别场景中；最后，通过与基于图片数据集的VGG16网络模型、基于视频数据集的YOLO-V2网络模型进行实验对比，验证了YOWO模型对课堂视频中的学生学习行为具有较高的行为识别准确率。上述研究表明，使用YOWO模型识别课堂中典型的学生行为，可以促进教师及时了解学生的学习状态，进而优化教学过程，并能为课堂教学的过程化评价提供依据。
学习行为 行为识别 视频分析 深度学习 YOWO模型
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智能技术助推教师课堂教学行为评价的应用框架研究
鲁圆圆 陈增照 陈荣 石雅文 郑秋雨 华中师范大学人工智能教育学部 武汉学院信息工程学院
期刊 《现代教育技术》
CSSCI来源期刊
北大核心
2022年12期
摘要：目前，教师课堂教学行为评价主要采用课堂观察的经验描述方式，人力成本较高，且主观性强。随着人工智能技术在教育领域的广泛应用，该评价开始转向数据驱动的研究范式，智能技术赋能的教学行为评价凭借实时分析和可视化评价的优势，逐渐成为帮助教师调控教学行为、提高教学质量的有力手段。然而，目前智能化教师行为评价仍处于初步探索阶段，应用研究还不够深入。基于此，文章从评价数据、手段和结果上解析智能技术在教师课堂教学行为评价中的应用；利用声纹识别技术对课堂视频进行教师身份识别与话语追踪，分割视频片段；再从情感、姿态和位置偏好三个维度，构建教师课堂教学行为评价的应用框架；将评价结果以更加直观、易于理解的可视化方式呈现给教师，帮助教师进行教学反思。文章旨在通过研究，推进教师课堂教学行为评价向着智能、高效、持续的方向变革。
人工智能 教师课堂教学行为评价 教学行为识别 语音情感识别
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基于多模态生理信号的学习专注度识别
赖松 武法提 西南大学教育学部 北京师范大学数字学习与教育公共服务教育部工程研究中心
期刊 《现代教育技术》
CSSCI来源期刊
北大核心
2023年06期
摘要：学习专注度与学习表现密切相关，是影响学习质量的重要因素。学生的生理信号能够客观反映学习专注度，但当下借助生理信号识别学习专注度的研究较少。基于此，文章首先通过便携式腕带采集46位中学生在线学习时的多模态生理信号；然后，文章利用交叉验证提供可靠的学习专注度标签，并对多模态生理信号进行数据预处理、特征提取与特征选择，获得了15个有效特征，据此构建学习专注度识别模型，结果表明决策树的识别效果最好；最后，文章从标签的可靠性、特征的有效性、模型的可用性等方面对研究结果进行了总结和反思。文章通过学习专注度识别研究，旨在为教师的教学决策提供有效支持，从而促进教学质量的提升。
在线学习 学习专注度 多模态生理信号 专注度识别
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基于特征融合与改进GMM-UBM的方言分析
徐芝灿 刘本永 贵州大学
期刊 《通信技术》
2023年04期
摘要：针对单一特征在描述方言间差异性方面存在不足和传统高斯混合通用背景模型（Gaussian Mixture Model-Universal Background Model,GMM-UBM）在训练时存在混叠的问题，在将经验模式分解引入到特征提取的基础上，融合多特征形成高维特征。进一步，通过多次训练GMMUBM，筛选出最具区分性的方言模型以提升各方言模型间的区分性。方言种类识别对比实验结果表明，基于融合特征与改进GMM-UBM的方法优于传统方法。
改进GMM-UBM 特征融合 经验模式分解 方言种类识别
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TETRA通信与干扰信号智能识别技术
黄天禹 李雨锴 杨萌 西南交通大学
期刊 《通信技术》
2022年01期
摘要：陆上集群无线电(Terrestrial Trunked Radio,TETRA)数字集群通信系统因其开放性易受到内外部电磁干扰。干扰信号的类型多种多样,针对不同的干扰样式,采取的抗干扰措施也各不相同,因此干扰信号的识别具有重大意义。基于此,提出了一种干扰信号智能识别技术。该技术首先对受到不同干扰后的TETRA音频数据进行特征提取,并筛选出具有分类能力的特征,其次使用决策树、支持向量机和随机森林3种分类模型对特征提取后的待测试信号进行智能分类识别。实验结果表明,使用的这3种模型能够有效判断TETRA系统中的信号是否受到干扰,以及受到何种样式的干扰,可为后续TETRA系统中的信号干扰识别提供参考。
TETRA 干扰信号识别 决策树 支持向量机 随机森林
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迁移学习及其在通信辐射源个体识别中的应用
王天池 俞璐 陆军工程大学
期刊 《通信技术》
2022年03期
摘要：通信辐射源个体识别作为通信侦察的一种技术手段，在现代战场上发挥着至关重要的作用。迁移学习不要求源域与目标域数据同分布，大大减轻了传统模型对数据量和数据分布的敏感性，可以一定程度上解决通信辐射源数据集不全面、不充足等问题。概括了迁移学习的基本理论，分析了基于迁移学习的通信辐射源识别的可行性，阐述了近年来迁移学习以及基于迁移学习的通信辐射源识别方法的研究现状，探讨了迁移学习方法的算法性能和优缺点，总结了基于迁移学习的通信辐射源识别技术的优势和存在的问题，为相关研究提供了参考。
通信辐射源识别 迁移学习 机器学习 领域自适应
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阅读量：272
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基于半监督多视图特征协同训练的网络恶意流量识别方法
卢宛芝 丁要军 甘肃政法大学网络空间安全学院
期刊 《通信技术》
2022年04期
摘要：针对恶意流量样本特征变化较快，准确标记困难的问题，提出了一种基于半监督多视图特征协同训练的网络恶意流量识别方法。该方法能够使用大量的未标记数据协同训练分类模型，提升分类模型的泛化能力。使用原始字节流特征和网络流统计特征，构建两种特征视图，借助协同训练框架进行半监督的恶意流量识别。分别使用两个公开数据集对模型训练和测试，实验结果表明，协同训练模型总体分类准确率（Overall Accuracy）分别达到99.85%和99.72%，与卷积神经网络、决策树、阶梯网络和标签传播算法这4种监督学习和半监督学习相比，均有明显提升。
协同训练 半监督学习 网络恶意流量识别 堆叠自动编码器
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基于CNN与WRGRU的网络入侵检测模型
王运兵 姬少培 查成超 中国电子科技集团公司第三十研究所
期刊 《通信技术》
2022年04期
摘要：针对当前的入侵检测方法普遍存在准确率与泛化性较低的问题，提出了一种基于卷积神经网络（Convolutional Neural Network,CNN）和权重缩减门控循环单元（Weight Reduction Gated Recurrent Unit,WRGRU）的网络入侵检测模型（CNN-WRGRU）。该模型首先利用CNN进行入侵检测数据集的特征提取，其次利用WRGRU来学习数据特征之间的依赖关系，保留了特征之间的长期相关性，有效地防止了过拟合现象的出现，提高了模型的识别准确率及泛化性。在实验中，将CNN-WRGRU与传统方法在公开数据集上进行了检测性能比较，结果证明CNNWRGRU模型具有更好的识别效果，有效地提高了入侵检测的识别精度。
入侵检测 权重缩减门控循环单元 特征提取 依赖关系 识别精度
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基于小波奇异值与SVM的GNSS欺骗干扰识别技术
张洋 仇佳吟 冯少憧 天维讯达(上海)通信科技有限公司
期刊 《通信技术》
2022年04期
摘要：随着无人机管制技术的迅速发展，全球导航卫星系统（Global Navigation Satellite System,GNSS）欺骗干扰信号日益增多，严重威胁卫星导航安全。对GNSS欺骗干扰信号识别技术进行了研究，提出了基于小波奇异值与支持向量机（Support Vector Machine,SVM）的GNSS欺骗干扰信号识别算法，搭建了仿真模型并进行了仿真测试验证，最后分析比较了基于北斗导航系统的欺骗干扰识别技术和基于载噪比与经纬度的欺骗干扰识别技术。结果表明，基于小波奇异值和SVM的GNSS欺骗干扰信号识别算法能够有效提高识别准确率，识别准确率可达90%。
全球导航卫星系统 小波奇异值 支持向量机 信号识别
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基于VMD的通信辐射源个体识别方法
徐晋凯 谢钧 俞璐 中国人民解放军陆军工程大学指挥控制工程学院 中国人民解放军陆军工程大学通信工程学院
期刊 《通信技术》
2022年04期
摘要：针对通信辐射源细微个体指纹信息难以提取的问题，根据辐射源指纹产生机理，提出了将接收信号中的数据部分过滤而保留指纹噪声的研究思路，设计了基于变分模态分解的识别方法。该方法采用变分模态分解将接收信号分解为主要包含数据信息的低频分量和主要包含指纹信息的高频分量，并设计深度卷积神经网络对分解后的高频分量进行特征提取和分类识别。在公开数据集和自建数据集上的实验结果均表明，所提方法可显著提高辐射源个体识别的性能，且在小样本条件下的优势更加显著。
通信辐射源识别 变分模态分解 卷积神经网络 特征提取
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基于VMD和Teager能量算子倒谱的方言语种识别
付英 刘增力 昆明理工大学信息工程与自动化学院 昆明理工大学云南省人工智能重点实验室
期刊 《通信技术》
2022年04期
摘要：针对汉语方言识别率低和在噪声环境下鲁棒性差问题，将特征提取与语音增强结合，提出一种基于变分模态分解（Variational Mode Decomposition,VMD）的改进梅尔频率倒谱系数（MelFrequency Cepstral Coefficients,MFCC）和Teager能量算子倒谱系数（Teager Energy Operator Cepstral Coefficient,TEOCC）融合的特征提取算法。该算法先将方言信号经VMD改进算法提取特征后再与TEOCC融合，最后通过高斯混合通用背景模型（Gaussian Mixture Model-Universal Background Model,GMM-UBM）进行方言语种识别。实验结果表明：相对于单一的MFCC特征，所提方法在无噪和有噪环境下识别率均有所提升，验证了改进算法在方言语种识别中的有效性。
方言识别 变分模态分解 Teager能量算子倒谱系数 语音增强
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图像特征融合的行人重识别方法
齐宝光 何小海 卿粼波 陈洪刚 四川大学
期刊 《通信技术》
2022年04期
摘要：行人重识别的目的是在跨区域、跨场景的情况下，检索出特定目标行人。由于行人外观可能相似，以及存在姿态变化和遮挡的问题，因此要求行人重识别模型能够捕捉到足够的细节信息。基于此，提出了图像特征融合的行人重识别算法，融合图像的全局特征与局部特征进行目标行人的检索。该算法构建了特征融合的图像通道，由卷积神经网络提取图像的视觉信息，将视觉特征分割为两个分支，分别进行全局特征和局部特征的计算。全局特征关注行人的整体外观，局部特征提供更多的细粒度信息。将所提方法在行人重识别的主流数据集Market1501和DukeMTMC-reID上进行了广泛的实验，证明了该方法的有效性。
行人重识别 局部特征 全局特征 卷积神经网络
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基于单导联的心电信号身份识别技术
王雪婷 张烨菲 张显飞 赵治栋 杭州电子科技大学
期刊 《通信技术》
2022年05期
摘要：随着国家、企业和个人对信息安全领域的愈发重视，基于心电（Electrocardiogram,ECG）信号的身份识别技术因具备活体识别的高防伪性引起了人们的关注。为了实现快捷、高效的个体识别率，构建了基于卷积神经网络的深度迁移识别模型。首先对原始心电信号进行质量等级评估，剔除影响识别结果的较差信号；其次将质量合格的一维心电信号转化为二维ECG轨迹图作为网络层的输入；最后利用GoogleNet网络模型实现对ECG轨迹图的迁移学习，并在MIT-BIH Arrhythmia Database数据库上获得了97.87%的识别准确度。结果表明，提出的识别算法对单导联心电信号具有较高准确率的识别效果。
心电信号 质量评估 卷积神经网络 迁移学习 身份识别
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