教育综合改革视角下专业学位研究生培养探索——以MPAcc为例

文章以MPAcc为例，阐述了我国专业学位研究生教育现状，对其近十年的报考规模、办学质量以及发展方向加以分析，总结了专业学位研究生在培养过程中存在的问题，并对专业学位研究生培养体系的改革给出意见建议。     

高校思政教育与心理健康教育结合机制研究

为提高大学生综合素质,高校在重视智育的基础上,正不断促进学生思想与心理健康教育水平的提高。高校在加强智育工作的同时,不断提高德育教学水平,通过各种方式展开思政教育及心理健康教育。当前有高校教育学者提出将两项教育工作有机结合,以促进教学水平的提升。以此为背景,本文就其结合机制的长效建立进行研究。     

基于PSO的信息熵数据融合非均匀分簇路由算法

针对无线传感器网络分簇算法中能量分布不均衡导致的"热区"和簇头负载过重问题,提出了一种基于PSO算法优化簇头选举的非均匀分簇算法。在候选簇头选举和竞争半径计算过程中综合考虑节点动态能量、节点密度和节点距基站距离,将网络进行非均匀分簇,并引入PSO算法进行最终簇头选举。根据节点能量、节点密度和距基站距离确定簇间单跳多跳结合的路由规则,选取代价函数小的节点作为下一跳节点。基于节点信息熵确定融合阈值,进行簇内数据融合剔除冗余数据。仿真结果表明,改进算法的数据传输量比EEUC算法和UCRA算法分别提高了20%和10%,提升了数据的融合效率,有效延长了网络生命周期,簇头能量消耗得到均衡,减少了网络能量消耗,网络的整体性能显著优于其他对比算法。     

深度学习方法在作物遥感分类中的应用和挑战

[目的]准确估算作物的面积和分布对粮食安全至关重要。与传统的机器学习方法相比,深度学习具有多种优势,如端到端训练、可迁移性。为有效利用高时空数据进行作物识别提供了新的机遇。已有多种模型被应用于作物分类任务中,针对不同的分类任务,如何有效地选择模型,并对其进行训练和使用已成为关键问题。[方法]文章回顾了利用深度学习模型对作物分类的主要研究。N维卷积神经网络(N-D CNN)(N=1、2、3)和递归神经网络(RNN)已被有效用于作物分类任务。长短期记忆RNN(LSTM RNN)和门控循环单元RNN(GRU RNN)是RNN的变体,解决了随着时间序列增加RNN出现的梯度消失或爆炸问题。此外,还有研究使用CNN和RNN(我们称为RCNN)的混合模型对作物进行分类。该文首先阐述了使用深度学习方法进行作物制图的背景和意义,并介绍了CNN和RNN模型结构。然后回顾了一些典型的研究,包括模型的结构、遥感数据源、数据处理方法和分类精度。最后,总结了使用深度学习方法进行作物分类的挑战以及现有解决方案的局限性。[结果](1)1-D CNN可用于提取时间特征,或时间+光谱特征,分类效果良好;2-D CNN已被广泛应用于单时相数据的空间特征提取,分类精度依赖于数据源;3-D CNN应用较少,但具有很大的潜力,尤其是时间+空间维度的特征提取;(2)相同条件下(架构、数据源、研究区域、类别),LSTM RNN和GRU RNN分类效果通常高于普通RNN,而前两者的效果差距不大,但GRU RNN训练时间较短;(3)CNN+RNN混合模型(RCNN)用RNN比3-D CNN更适合提取时间特征。这主要是由于RNN建立了对序列数据的长期依赖,而3-D CNN卷积核是局部计算的。[结论]通过分析,认为深度学习技术是作物遥感分类的有效工具。此外,与其他模型相比,RCNN,3-D CNN和GUR RNN具有更大的潜力。     

风电产业发展面临的危与机

因具有诸多优点,海上风电是众多国家重点发展的清洁能源。2019年全球海上风电年度新增装机量历史性的达到了7.7GW,相较于2018年大幅增长79%。中国作为重要的海上风电市场,受政策影响,2019年新增装机量首次超过英国成为全球第一。然而,随着竞争性配置时代的到来以及取消补贴时间节点的确定,给无法实现平价上网的我国海上风电产业带来诸多不确定性,为还处于起步阶段的我国海上产业带来巨大挑战。     

高分1号冬小麦解译面积核算方法研究

[目的]以高分1号(GF-1)融合2m卫星遥感影像为基础数据源,结合土地利用现状数据、高分多源遥感影像和地面样方等数据,对冬小麦分类提取中存在的面积误差问题进行研究和分析。[方法]文章以河南省永城市为研究区,在冬小麦提取结果聚类处理基础上,基于线性地物缓冲区数据,采用GIS空间运算实现线性地物面积扣除,接着分析了样方数据和土地利用现状数据再扣除零星地物面积比例上的差异,并采用样方零星地物平均扣除系数对全市各乡镇耕地与非耕地中冬小麦提取面积进行了相关统计和误差分析。[结果]永城市冬小麦最终解译面积11. 29万hm~2,其中线性地物和零星地物扣除面积分别为6 613. 08hm~2和3 875. 22hm~2,占研究区冬小麦解译面积的5. 86%和3. 32%,与统计上报数据相比,其处理前后误差由14. 12%降低至4. 41%,有效地提高冬小麦提取面积精度。[结论]误差来源分析与修正对冬小麦解译面积核算精度具有重要影响,该研究为县级区域尺度下冬小麦面积提取核算提供了思路和借鉴。     

集体经营性建设用地出让制度构想

正基于对部分集体经营性建设用地改革试点地区土地出让情况以及相关办法的分析,同时参照国有土地使用权出让制度,笔者从明确出让主体、完善出让程序、优化出让方式、规范出让用途、设定出让期限、健全出让监督6个方面,提出了构建集体经营性建设用地出让制度的一些思考。改革试点实践经验启示在深化土地制度改革的背景下,出让作为创设土地用益物权的重要方式,是集体经营性建设用地入市流转的基础,对于规范出让行为、保护各方合