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计算机应用型本科人才培养模式探究
被引量：
1
1
作者
赵军
张学峰
曹智娟
《黑龙江科技信息》
2017年第8期160-161,共2页
针对我国高校计算机科学与技术专业本科人才培养现状,"一方面每年有大量的计算机本科毕业生找不到合适的工作,另一方面企业难以找到合适的计算机人才"这一局面,根据市场需求调整人才培养方案,提出"1.5+2+0.5"三阶...
针对我国高校计算机科学与技术专业本科人才培养现状,"一方面每年有大量的计算机本科毕业生找不到合适的工作,另一方面企业难以找到合适的计算机人才"这一局面,根据市场需求调整人才培养方案,提出"1.5+2+0.5"三阶段一分流的人才培养模式。第一阶段是学生入学后开展一年半基础教学,进行基础能力培养;第二阶段学生可以根据自身情况从"java程序员方向"、".NET程序员方向"、"网络技术"三个方向中选一作为自己为期两年的专业主攻方向,实现分流教学,进行专业能力的培养,特别是工程化综合应用能力的培养;第三阶段进行为期半年的专业顶岗实习,完成学校到企业的无缝对接。
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关键词
计算机
应用型本科
三阶段一分流
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职称材料
基于改进YOLOv5算法的马铃薯表皮缺陷程度检测方法研究
被引量：
1
2
作者
田博宇
李存阳
+4 位作者
王孟凡
宋超
郑运昌
乔福宇
夏孟尧
《科学技术创新》
2023年第11期123-126,共4页
马铃薯作为一种产量可观、营养丰富的农作物,已经成为全球不可或缺的食物之一。但恰恰因为其体量庞大的特点在对马铃薯进行分类出售时需要耗费大量的人力和物力以及时间。为了实现对马铃薯品质的自动分类,解放人力物力,提升效率。我们...
马铃薯作为一种产量可观、营养丰富的农作物,已经成为全球不可或缺的食物之一。但恰恰因为其体量庞大的特点在对马铃薯进行分类出售时需要耗费大量的人力和物力以及时间。为了实现对马铃薯品质的自动分类,解放人力物力,提升效率。我们提出了一种基于计算机视觉及改进特征融合YOLOv5s算法的马铃薯表皮缺陷程度检测方法,我们把YOLOv5s的颈部网络中的特征金字塔网络结构替换为加权特征金字塔网络结构,采用这种双向加权特征网络能够更好的提取特征信息,更好的融合特征。并且我们加入了二分K均值聚类算法,该算法的加入极大提升了检测时的收敛速度和精度,并且有效避免了K均值聚类算法因初始聚类点质心选取不适所带来的影响。经过我们的实验表明,本项技术能够对马铃薯表皮检测的正确率达到98%。由此可见,本项基于改进YOLOv5算法的马铃薯表皮缺陷程度检测方法可行性较强,可以用于市场对马铃薯检测分类。
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关键词
YOLOv5
马铃薯表皮缺陷检测
改进特征融合
二分K均值聚类算法
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职称材料
题名
计算机应用型本科人才培养模式探究
被引量：
1
1
作者
赵军
张学峰
曹智娟
机构
张家口
学院
张家口市
第一中学
张家口市不动产登记中心
出处
《黑龙江科技信息》
2017年第8期160-161,共2页
基金
张家口市教育科学"十二五"规划课题
课题编号:S142701
文摘
针对我国高校计算机科学与技术专业本科人才培养现状,"一方面每年有大量的计算机本科毕业生找不到合适的工作,另一方面企业难以找到合适的计算机人才"这一局面,根据市场需求调整人才培养方案,提出"1.5+2+0.5"三阶段一分流的人才培养模式。第一阶段是学生入学后开展一年半基础教学,进行基础能力培养;第二阶段学生可以根据自身情况从"java程序员方向"、".NET程序员方向"、"网络技术"三个方向中选一作为自己为期两年的专业主攻方向,实现分流教学,进行专业能力的培养,特别是工程化综合应用能力的培养;第三阶段进行为期半年的专业顶岗实习,完成学校到企业的无缝对接。
关键词
计算机
应用型本科
三阶段一分流
Keywords
Computer
Application oriented undergraduate
Three stages and a diversion
分类号
TP3-4 [自动化与计算机技术—计算机科学与技术]
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职称材料
题名
基于改进YOLOv5算法的马铃薯表皮缺陷程度检测方法研究
被引量：
1
2
作者
田博宇
李存阳
王孟凡
宋超
郑运昌
乔福宇
夏孟尧
机构
河北建筑工程学院
张家口市不动产登记中心
出处
《科学技术创新》
2023年第11期123-126,共4页
基金
张家口市重点研发计划农业领域技术攻关专项(项目名称:基于计算机视觉的马铃薯表面缺陷检测管理系统研究,项目编号:2121029C)。
文摘
马铃薯作为一种产量可观、营养丰富的农作物,已经成为全球不可或缺的食物之一。但恰恰因为其体量庞大的特点在对马铃薯进行分类出售时需要耗费大量的人力和物力以及时间。为了实现对马铃薯品质的自动分类,解放人力物力,提升效率。我们提出了一种基于计算机视觉及改进特征融合YOLOv5s算法的马铃薯表皮缺陷程度检测方法,我们把YOLOv5s的颈部网络中的特征金字塔网络结构替换为加权特征金字塔网络结构,采用这种双向加权特征网络能够更好的提取特征信息,更好的融合特征。并且我们加入了二分K均值聚类算法,该算法的加入极大提升了检测时的收敛速度和精度,并且有效避免了K均值聚类算法因初始聚类点质心选取不适所带来的影响。经过我们的实验表明,本项技术能够对马铃薯表皮检测的正确率达到98%。由此可见,本项基于改进YOLOv5算法的马铃薯表皮缺陷程度检测方法可行性较强,可以用于市场对马铃薯检测分类。
关键词
YOLOv5
马铃薯表皮缺陷检测
改进特征融合
二分K均值聚类算法
Keywords
YOLOv5
potato skin defect detection
improved feature fusion
Binary K-means clustering algorithm
分类号
TP183 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
TP391.4 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
计算机应用型本科人才培养模式探究
赵军
张学峰
曹智娟
《黑龙江科技信息》
2017
1
在线阅读
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职称材料
2
基于改进YOLOv5算法的马铃薯表皮缺陷程度检测方法研究
田博宇
李存阳
王孟凡
宋超
郑运昌
乔福宇
夏孟尧
《科学技术创新》
2023
1
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职称材料
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