人工智能在气动设计中的应用与展望

在人工智能技术高速发展的浪潮下,智能化技术为空气动力学的研究提供了新的思路和手段。各国学者在人工智能与空气动力学设计的综合应用方面开展了诸多有益的探索与尝试。目前人工智能方法已被用于设计对象描述、数值求解、非线性映射等气动设计的关键环节中。实现了自适应设计参数探索、高效气动特征求解、快速数据降维与映射、智能优化等,提高了气动设计的速度、准确性、鲁棒性与全局性。概述了气动设计的发展现状、人工智能技术的研究现状以及机器学习在气动设计中的应用现状。展望了深度学习在气动设计上的应用前景。提出了以机器为核心根据优化阶段实时调整优化方案及走向的高度智能化气动设计概念——"机器设计"。强调了开展智能可诠释设计研究的重要性。     

构建融合党史学习教育的“大思政课”育人体系

用党的科学理论武装青年,用党的初心使命感召青年,是新时代青年工作的战略性抓手;提升“大思政课”三重境界,是深入落实“双用”新要求的重要着力点。破解党史学习教育和思想理论教育同向发力难题,有必要优化顶层设计、深化思政课教学改革课程育人、深化红色资源运用实践育人、拓展网络思政空间网络育人、嫁接中国共产党人精神谱系文化育人、健全体制机制强化组织育人,提升党史学习教育融入的思想方法整合力、理论教学感召力、实践教学穿透力、线上教学协同力、文化浸润粘合力、物质载体保障力。     

小样本目标检测综述

小样本学习是指在样本数据不足或质量较低的情况下进行的深度学习训练和预测的方法.针对深度学习目标检测应用中可能会面对的样本数据不足的问题,分析了小样本目标检测的数学模型和误差来源,将适用于小样本目标检测的方法分成数据、模型和算法三个类别进行了归纳总结,简述了各个方案的缺点与不足,并枚举了近年来在小样本目标检测上的可行方法...     

大学英语课堂教学有效任务的设计

本文探讨了目前在英语教学界影响较大的任务型教学法中任务的设计与运用,介绍了在课堂教学中的一些有效任务及其优越性.     

专科学生英语学习动机研究

学习动机与学生的学习态度、学习策略及学习成绩是紧密相关的.它直接制约着学习的积极性,极大地影响着学生的外语学习效果.本文介绍了对大学生英语学习动机研究的过程及其教学启示.     

基于DDPG的航天器性能-故障关系图谱推理方法研究

对深度确定性策略算法进行改进,结合图注意力网络,提出将知识与人工智能结合的航天器故障推理方法.在构建航天器部件级知识图谱的基础上,根据航天器知识图谱的结构、语义配置强化学习的环境,设置独特的奖励函数、策略网络与价值网络.针对航天器知识图谱的图结构数据特性,引入图注意力机制进行更为准确的故障定位.模拟故障发生情况进行实验验证,实验结果表明该方法能够由测点与测点特征出发进行反向故障推理,获得故障路径,快速自主定位发生故障的功能模块与故障模式.