农村地区留守儿童监护权益的缺失与保障策略

随着农村剩余劳动力向城市大规模转移，催生出农村留守儿童这一特殊群体。农村留守儿童群体存在法定监护缺位、委托监护不力、群体行为失范、犯罪率较高等问题。应明确监护人职责，引入监护监督制度，通过法制教育和文化服务，全面保障留守儿童监护权益的实现。     

乡村振兴战略背景下我国新型职业农民培育现状与对策

人才振兴是乡村振兴的关键，农民素质提升是人才振兴的基础，教育培训是提升农民素质的根本。当前我国 农村人力资本现状仍不容乐观，因此需要大力对农村农民进行教育培训，通过以职业理想的指引，精准培育新型职业 农民的职业意识、建立完善的教育培训体系、加强新型职业农民师资队伍建设等途径，促进农民素质全面提升，为乡村 振兴战略的实现保驾护航。     

我国诊所式法律教育的完善对策

70周年法治中国的建设历史也是法治中国教育的缩影,从无到有,从有到优。法律人才的培养不足以适应新时代中国发展对法律人才的需求,对诊所式法律教育存在的问题,提出拓宽诊所式法律教育的案件来源,可以考虑人民调解、值班律师、公益诉讼、仲裁、创业咨询等案件,多元化发展法律教育培养模式,致力于培养经世致用的高素质法律人才。     

智能采摘机器人自动化系统研究 —基于交互式视音频技术

为了提高采摘机器人的作业质量,模仿英语移动教学交互式视音频技术,在采摘采摘机器人控制系统中引入了视音频交互技术,通过远程视频监测机器人的作业状态,然后利用声控技术对采摘机器人的作业姿态进行调整,实现了管理员和采摘机器人的视音频交互,可以有效地提高采摘机器人的作业质量,降低采摘机器人的故障率。为了验证方案的可行性,对采摘机器人自动化控制系统进行了测试,并引入了MIMO通信原理,以提高视音频信号传输的质量。测试结果表明:采摘机器人可以准确地识别远程端的声控信号,且根据指令信号动作的准确率较高,可以满足高精度采摘机器人的设计需求。     

基于供求理论的高等职业教育与新型城镇化耦合性研究——以四川信息职业技术学院为例

在系统梳理新型城镇化建设与高职教育互动关系的基础上,以四川信息职业技术学院为例,从宏观、中观、微观3个层面探讨其作为人才"供给侧"适应新型城镇化建设"需求侧"的策略与措施。研究结果有利于高职教育更好地满足新型城镇化建设对人才的需求,促进人才供需平衡,也可为高职教育管理相关部门制定政策提供科学依据和参考。     

基于快速卷积神经网络的果园果实检测试验研究

近年来,基于数字图像处理和机器学习算法的果实自动识别检测研究已经越来越成熟。针对传统检测方法检测过程中难以满足实时性要求的缺点,采用了基于Faster-RCNN的果实快速检测模型。模型由卷积神经网络(CNN)和区域提议网络(RPN)组成,首先由CNN进行卷积和池化操作提取特征,然后由RPN选取候选区域,通过网络全连接层参数共享,由目标识别分类器和边界框预测回归器得到多个可能包含目标的预测框,最后通过非极大值抑制挑选出精度最高的预测框完成目标检测。分别对桃子、苹果和橙子的三种果实进行检测,采用迁移学习方法,使用已经预训练好的两种深度神经网络模型ZFnet和VGG16,通过数据集的训练对Dropout及候选区域数量进行参数调整完成网络调优。检测并分析果实不同布局形态下模型的检测效果。试验结果表明,当Dropout取值为0.5或0.6,候选区域数量为300时网络模型最佳,ZFnet网络中,苹果平均精确度为92.70%,桃子为90.00%,而橙子为89.72%。VGG16网络中,苹果平均精度为94.17%,桃子为91.46%,橙子为90.22%。且ZFnet和VGG16的图像处理速度分别达到17 fps和7 fps,能够达到果实实时检测的目的。     

动物临床诊疗教学中融入动物福利教育的探索

动物临床诊疗教学中融入动物福利教育内容,不仅可以让学生在动物临床诊疗学习中要注重伦理道德修养,尊重生命、善待动物,学生的道德观及人文素养在动物关怀的情境下得以提升,而且可以让学生更加专注动物临床诊疗知识的学习,提高临床专业技能,为今后从事动物临床诊疗工作打下更加坚实的基础。为此,授课教师要言传身教,培养学生动物福利意识和人文素养;要精心设计教学方案,合理和规范使用实验动物;要规范动物临床诊疗操作,避免或减少动物不必要受伤害的发生。     

基于主成分分析法的欠发达地区教育发展水平评价研究——以贵州省为例

选取贵州省为典型代表分析欠发达地区教育发展水平,构建了贵州省教育发展水平评价指标体系,运用主成分分析法对贵州省2006-2018年教育发展水平进行全面评价分析,发现贵州省近年来教育发展水平明显提高,同时本文揭示了贵州省目前教育发展存在的不足,并对贵州省提出了进一步提升教育发展水平的建议,以期促进欠发达地区教育综合协调发展,带动经济社会的健康可持续发展。     

面向养殖水体分布差异的COD光谱法检测研究

面向养殖水体，传统光谱法对化学需氧量（Chemical Oxygen Demand，COD）检测模型构建的基础：源域（现有样本库）与目标域（检测地水体）间光谱数据独立同分布。但是当源域与目标域分布间存在差异时，由源域得到的低误差模型常在目标域上表现下滑。针对该问题，提出面向UV Vis光谱的域对抗训练网络（DAUVwpNet），将分布不同的源域和目标域数据映射至相同分布的特征空间中，使其在该空间的分布距离尽可能接近，从而在特征空间中对源域训练的目标函数也可以迁移至目标域上，以降低模型在目标域的误差。试验表明：面向同一批测试数据，DAUVwpNet的预测误差为0.78，要低于传统模型的预测误差（0.85）；DAUVwpNet预测值与实测值间相关系数为0.95，要高于传统模型的相关系数（0.89）。表明了该网络能够较好对齐两域特征空间数据分布，降低因分布差异带来的COD检测误差。