校企深度融合

摘要： 工匠精神对于员工个人来说是在职业发展道路上持续进步的活力源泉,对于企业来说是在竞争中不断进步的不懈动力,对于国家来说也是制造业提高实力的必须条件,因此工匠精神是当今社会中不可缺乏的信念感。工匠精神的培养不仅需要员工有较强的思想觉悟,更是离不开从职业院校的思想培养,并且还与企业工作进程中公司文化与工作氛围的熏陶息息相关。由于当今社会节奏越来越快,在教育以及生产行业都越来越追求看得到的效益。

摘要： “德技并修”是高等职业教育人才培养的目标,校企协同育人是职业教育高质量发展的关键。通过校企深度融合的形式,构建了“知行合一”德育体系,持续推进课程思政改革,成立校企“虚拟教研室”,打造优质的师资团队,采用“共建、共商、共享”的模式搭建德育实践平台以及“共评”的量化评价体系。从而达到“知行合一”的德育目标。

摘要： 为解决企业参与办学动力不足、深度不够的问题,文章探讨通过校企共建产品开发工作室、校企共建实训室、校企合作订单班等方式,实现在职业教育中校企深度融合创新育人,培养具有工匠精神的创新型人才。研究证明,该系列校企融合方式具有较高的社会效益和经济效益。

摘要： 本文对电子商务专业创新创业人才培养现状及主要问题进行了探讨,从校企导师共同引领高水平电子商务创业团队,校企双方共同探讨电子商务专业创新创业课程体系,校企共建实习、实训基地,教学方法改革,多主体考核与评价模式,校企同台竞技,以赛促教,建立企业文化交流平台等七个方面探讨校企深度融合视域下高职电子商务专业创新创业人才培养改革与实践路径,为提升电子商务专业创新创业人才培养质量、高职院校专创融合推进工作、电子商务专业建设提供新思路。

摘要： 针对应用型高校机械类传统专业与智能制造、精密制造行业发展深度融合的迫切需要,结合新工科建设的要求,提出应用型高校机械类传统专业改造升级的思路。面向智能制造与精密行业对机械工程专业人才培养提出的新要求,以CECCCDIO校企深度融合工匠型项目式工程教育为指导,以OBE理念为人才培养目标,对面向精密制造、智能制造业的高技能复合型机械工程领域人才培养方案和培养模式进行探索与改革,构建校企深度融合工匠型项目式一体化课程体系,面向行业需求开展多层次、多元化、个性化的校企合作机制改革,为应用型高校机械类传统专业人才培养提供新思路。

摘要： 电子商务专业作为培养具备计算机科学、市场营销学、经济学、现代物流等多重学科交叉的复合型人才,为推动我国电子商务行业的发展有着重要的作用。在当前背景下,对于高职电子商务专业的教学来说,既要重视传统教学理念和教学模式的应用,同时还要立足相应基础,实现专业的教学实践平台的构建。文章立足于信息化的发展背景,针对基于校企深入融合的高职电子商务专业教学实践平台构建进行了内容的阐释,在研究的过程中,分析了整个实践平台构建的意义、构建对策以及其预期价值等。通过文章的研究,为推动基于校企深入融合的高职电子商务专业教学实践平台的构建提供必要的经验分享和借鉴。

摘要： 应用型高校作为我国人才培养的重要主体,其对课程的建设,直接关系到育人的成效。尤其是在当前校企深度融合背景下,学校原有的课程体系已经难以满足学生的发展需要,且无法持续推进校企深度融合,因此急需开发一种能够促进校企双方深度融合,并满足学生多样化发展需要的校本课程。开发校本课程,可以凸显办学特色,推动学校长远发展;深化校企融合,培育高质量人才;强化师资队伍,做好师资保障。为了提升校本课程开发的效果,本文从构建政校企融合开发机制、以企业行业标准为基础确立课程标准、以应用能力为基础建立课程评价体系三个层面提出了实践路径。

摘要： 当前我国正在从生产强国向制造业强国不断发展,国民经济的高速发展需要大量的技术人力资源。在人才培养的环节上,“人才供应链”中的学校处于核心位置,占较大比重。文章基于人才供应链发展背景,对校企合作改革、校企深度融合发展进行思考研究。在传统校企合作模式所产生的一些问题的基础上,探讨校企深度融合的含义,研究校企深度融合发展策略,与传统的校企合作模式进行比较分析,从而得出校企深度融合的价值和意义,就传统校企合作出现的问题提出四种融合方案,并提出推动校企深度融合发展策略。

摘要： 校企深度融合为高职财会专业教学改革带来了诸多机遇,实现了财会专业理论教学与实践教学的有机融合,但是因为受到传统思想观念、融合深度不够等各种因素的影响,当前我国高职财会专业教学中依然面临一些问题。文章从校企深度融合视角对这些问题进行了分析,并结合现有高职财会专业发展的状况,从课程体系、教学方式、教学评价体系等方面提出完善的措施。

摘要： 本文从高职院校人才培养现状出发,分析了增材制造作为新兴行业,所培养的专业技能人才在课程体系、师资队伍、校企融合方面的不足,提出了校企共建可针对学生进行个性化培养的课程体系的方法,全方位培养教师职业素养、知识理论水平和实践技能的途径,校企深度融合的方法,为高职院校复合型技能人才培养提供了借鉴和依据。

摘要： 我国高校创业人才培养尚处于起步阶段,尽管取得了一定的成绩,但依然存在培养理念与机制滞后、创业实践环节难以真正落实、高素质师资不足、创业教材和课程欠缺等问题.校企深度融合创业人才培养具有应用性、实践性、开放性等特点,注重整合企业优势资源,借鉴国外高校创业人才培养的成功经验,探索基于校企深度融合的创业人才培养模式是推进我国高校创业教育可持续发展的有效路径.

摘要： 以培养创新型人才为目标的高校创新创业教育越来越得到各级政府和高校的重视,成为实现国家经济结构转型升级和发展动能转换的关键.然而,目前高校创新创业教育遇到了诸如理念、师资、资源、动力等方面问题,致使高校凭借自身能力在创新创业教育路上举步维艰.如何解决这些问题成为学术界和高校及各政府部门密切关注的问题.本文从校企深度融合的角度,分析校企融合解决创新创业教育困境的机理,指出校企深度融合是高校创新创业教育的有效途径,以期促进高校创新创业教育的有效开展.

摘要： 本发明公开了一种融合激光雷达、双目相机和ToF深度相机数据的智能机器人深度图像构建方法。所述方法包括获取多源传感器数据，并对各传感器数据进行数据注册，将其统一到双目相机坐标系下；对注册后的各传感器数据进行关联，获得关联的多源深度数据；基于关联的多源深度数据，采用梯度信息的深度补偿融合算法获得更准确、更稠密的深度数据。本发明通过融合多源深度数据，不但充分利用多源传感器数据，还保证了所获深度图像的准确性和稠密性。

摘要： 本发明公开了基深度神经网络的多信息渐进融合的深度超分辨率方法，属于图像处理领域。该方法提出了一个多路网络结构分别提取了深度特征信息与彩色信息，并且将多种信息有效地融合并且充分利用。彩色图像及其对应的深度图在同一场景的光度和几何表征都具有很强的结构相似性，使用彩色图像辅助深度图像的恢复，更好的预测深度图上模糊的边界。本发明程序简单，易于实现，能够获得高质量的高分辨率的深度图像，有效地解决了深度图细微结构和小尺度目标区域难以精确地恢复的问题，得到的深度图清晰，目标边界锋利。

摘要： 本发明是一种基于深度学习的水下单目视觉目标深度定位融合估计方法。本发明属于水下单目视觉定位融合估计技术领域，本发明建立水下摄像机的量化坐标系，确定点投影到玻璃下表面的像距离主光轴的距离，建立基于二次投影的水下摄像机成像模型；对基于二次投影的水下摄像机成像模型，进行参数标定；基于几何特征，进行水下单目视觉目标进行深度估计；基于帧差法，进行水下单目视觉目标进行深度估计；采用基于深度学习的SSD300目标检测方法，对水下目标进行检测，基于几何特征和帧差法，进行水下单目视觉目标深度定位融合估计。引入熵权法开展单目视觉目标深度融合估计方法研究，有效减小单一方法深度估计的不稳定性，提高深度估计的准确性。

摘要： 本发明属于人脸识别、深度学习与图像取证领领域，具体涉及一种基于多尺度深度特征融合的人脸深度篡改图像的检测方法、系统、装置，旨在解决人脸深度篡改图像检测方法检测准确率低的问题。本系统方法包括：获取待检测的人脸图像，作为输入图像；将输入图像进行归一化处理，并通过预训练的人脸检测模型得到检测结果；人脸检测模型基于卷积神经网络构建，其卷积层由深度卷积网络、空洞卷积网络构成。本发明提高了人脸深度篡改图像的检测率。

摘要： 本发明公开了一种用以融合多深度图的深度图产生装置。所述深度图产生装置包含二图像获取器、一深度图产生器及一混合器。所述二图像获取器是用以产生二第一图像；所述深度图产生器耦接于所述二图像获取器，其中所述深度图产生器根据所述二第一图像，产生一第一深度图和一第二深度图；所述混合器耦接于所述深度图产生器，用以融合所述第一深度图和所述第二深度图以产生一最终深度图，其中所述第一深度图和所述第二深度图具有不同的特性。因此，相较于现有技术，本发明可扩展所述最后深度图的范围，或可增加所述最后深度图的准确度。

摘要： 本发明为一种融合深度和宽度学习的深度伪造图像检测方法，首先将待检测图像转换为灰度图像并分割为两组图像块，提取每个图像块的中心化频域幅度谱并对其施加注意力机制，再对两组图像块进行通道连接，得到初级特征；其次，构建通道卷积自编码模块，利用预训练的通道卷积自编码模块的编码器对初级特征进行特征融合得到两个中级特征，分别作为特征映射流和特征增强流的输入，得到两个映射特征和增强特征；最后，根据宽度学习系统原理构建三个分类器，将三个分类器的输出结果进行加权平均，得到最终的检测结果。本方法对图像块施加注意力机制，可以从全局信息中关注篡改痕迹明显的区域，模型训练所需的数据和时间少，实现了准确度和效率的兼顾。

摘要： 本发明公开了一种基于深度学习与深度信息融合的葡萄采摘方法，包括采集葡萄的图片。本方法为了在获取葡萄采摘点的过程中，减少背景对图像处理的干扰，使图像处理结果更加准确，在轮廓检测的过程中引入深度信息，通过比较深度信息对葡萄目标点进行标记，再根据标记点的值转化为二值图，结合canny算法，减少了环境相近颜色及背景信息的干扰，提升了轮廓检测的准确性；由于葡萄的ROI区存在葡萄及少许背景信息，因此采用葡萄轮廓内的深度计算方法代替用ROI区内所有深度值的平均值来推测果梗所在深度区间的方法，所获得的深度区间更小，可排除的背景信息更多，受到的环境干扰更少，结果更加准确，且只需对葡萄进行检测，无需对果梗检测，降低硬件的要求。

摘要： 本发明公开了一种基于深度学习的多源数据深度融合方法，包括：在实体组中确定目标实体组，并从实体组中确定目标实体组的父实体；目标实体组的所有实体具有一个以上的相同属性的主键或者的目标实体组的所有实体具有一个以上的相同外键；将父实体的主键与目标实体组的每个实体的主键或外键进行比较计算主键匹配率；基于计算获得的主键匹配率，从属于目标实体组的实体中，确定父实体的子实体；在父实体和子实体之间连接关系线；本发明通过预定的策略自动化的生成实体之间的关系线，并且通过主键匹配率的计算对实体之间进行匹配，在复杂的多源数据深度融合的过程中创建实用性更强的实体关系图。

摘要： 本发明公开了一种基于深度迭代融合深度学习模型的颅骨图像分割方法，所述方法包含有如下步骤：一、选定需要分割的脑部磁共振图像并对其进行预处理；二、对预处理后的脑部磁共振图像进行随机选择训练集和测试集；三、构建深度迭代融合学习模型，该模型包含有卷积模块、残差模块和上采样模块；四、对训练集进行内部数据增强，包括随机缩放和随机裁剪；五、将数据增强后的数据训练模型，最后用训练好的模型对测试集进行测试，即可对脑部磁共振图像进行颅骨分割。根据卷积神经网络强大的自动学习和特征提取能力的特点，设计深度迭代融合模型，实现模型有较高的泛化能力，在多个数据上都有较高的分割精度，取得了很好的效果。

摘要： 本实用新型公开了一种利用多深度摄像头融合进行物体深度检测的设备，其技术方案要点是：包括设备箱，所述设备箱的内部开设有设备腔，所述设备腔内一端安装有摄像处理设备，所述设备箱一端贯穿安装有大FOV摄像头和小FOV摄像头，所述大FOV摄像头和所述小FOV摄像头的上部固定安装有曝光灯具，所述设备箱的上部铰接有第一上盖，所述设备腔的内部一端安装有控制设备，所述控制设备上铰接有第二盖板，所述控制设备内部安装有散热板，所述散热板上安装有散热风机；利用装置可以实现对物体进行全场景覆盖的深度数据获取，以及对设备进行有效的散热处理。