基于YOLO2和ResNet算法的监控视频中的人脸检测与识别

针对监控环境下的人脸识别比较问题,提出一套基于深度学习的检测识别方法,利用YOLO2算法和Res Net算法完成监控视频中的人脸监测和识别。检测部分采用速度较快的YOLO2算法,识别部分采用准确率较高的Res Net算法。利用WIDER FACE人脸检测数据库和CASIA_Webface数据库做验证性实验,实验结果表明:系统整体的实时性和准确率均可满足实际工程应用需要。     

具有时滞的动态经济系统最优控制:无时滞转换法

本文针对具有时滞的动态经济系统,提出了一种最优控制的无时滞转换法;利用无时滞转换法,将既含有时滞项又含有超前项的两点边值问题转化为不合时滞项和超前项的线性两点边值问题族,并证明了线性两点边值问题族的解序列一致收敛于原系统最优控制律,得到的最优控制律由解析的无时滞控制部分和伴随向量序列极限形式的时滞补偿控制部分组成;通过截取时滞补偿序列的有限项,得到系统的次优控制律.     

“三全育人”背景下高职院校大数据专业课程思政融入探究

大数据时代对高职院校大数据专业课课程思政的建设带来了前所未有的机遇与挑战。针对当前大数据专业课程思政建设过程中存在的教师缺乏思政经验、主观重视度不够、“道术”不高以及缺乏明确的思政教学效果等问题,在“三全育人”背景下,本文提出以下对策建议：高职院校需要提高大数据专业教师的思政修养,促进专业课程和课程思政内容的有机融合,改进教学手段,倡导教学新方法,通过现代信息化手段结合大数据平台,将课程思政内容植入教学中,并构建多元化的课程思政教学效果评价体系。这些措施旨在为提升高职院校大数据专业课课程思政教学质量提供有效途径。