双非学子逆袭美国常春藤：从背景提升到录取的全流程实战案例

独立学院转设对生源质量的影响研究--基于大学声誉与多期DID的实证分析

大学声誉是高等学校在长期办学中给社会公众留下的综合印象,良好的大学声誉能够吸引更多优质生源.多年来,推进独立学院转设的工作进展并不顺利,学界对独立学院在与母体大学脱钩后导致的声誉损失,尤其转设是否会影响生源质量方面尚未有一致意见.基于此,借助独立学院转设这一"准自然实验",以2009—2018年306所独立学院高考录取平均分的面板数据为基础,采用多期双重差分法,实证分析独立学院转设对生源质量的影响.研究发现:独立学院转设后录取平均分数显著降低,转设与录取平均分数的降低存在因果关系.机制分析表明,转设学校失去母体大学的"名校光环",声誉受到损失进而导致生源质量下降.异质性分析表明,转设对文科录取平均分的降低影响强于理科;相较于母体大学为"一流学科"和"双非"高校的转设学校,转设对母体大学为"一流大学"的独立学院录取平均分的降低影响更大;所在地为"一线城市"的转设学校,其录取平均分下降幅度比在"二线城市"和"三线城市"的转设学校更大.在推动独立学院全面转设的政策背景下,转设学校应当把握时机,实现高质量发展,以重塑和提升大学声誉.在声誉管理方面,应加强校园文化建设和舆论引导,在转设过程中要与母体大学继续保持良好合作关系.在类型定位方面,应明晰学校发展目标定位,及时调整学科专业结构和人才培养结构,走高质量发展和特色发展道路.在区域布局方面,应制定详细的转设方案,权衡各种影响因素.同时,为优化办学成本和促进区域均衡发展,相关学校在转设时可考虑迁址办学.

"大思政"背景下社会实践协同育人模式探究

实践育人作为高校"大思政"教育体系的关键构成,持续吸引思政教育工作者的深切关注与积极探索.大学生暑期"三下乡"活动,作为社会实践的传统典范,长期以来在培育学生家国情怀,强化学生能力素质,砥砺学生责任担当方面扮演着举足轻重的角色."大思政课"语境下,创新,探索高校暑期"三下乡"社会实践的育人模式,已成为亟待深入研讨的议题.本文以某双非高校"Z"实践团为例探讨"大思政课"背景下"三下乡"社会实践协同育人模式优化育人路径,育人模式,以期为新格局下提升"三下乡"社会实践育人实效提供一些思路与建议.

"数说"首轮"双一流"建设

当前,我国发展仍然处于重要战略机遇期.随着新一轮科技革命和产业变革的深入发展,加强国家战略科技力量,建设高质量的教育体系势在必行.在首轮评价结果尚未揭晓的背景下,文章将以自我评价为基础,通过可比数据呈现"双一流"高校在建设周期内的整体发展水平,成长提升程度以及"双非"高校的可持续发展能力,综合展现国内高校在实现大学功能,内涵发展,特色发展等方面的建设成效. 查看全部>>

高性能图像超分辨率方法的研究

随着计算机技术与信息处理技术的飞速发展,人们越来越发现利用现有硬件技术,提高信息获取质量的重要性。如何通过软件的方式突破图像固有信息的限制,提高图像分辨率,从而获得更多图像的高频细节信息,具有重要的研究意义与应用价值。 在上述背景下,本文针对现有图像超分辨率重建方法在分辨率提升倍数较大时,算法复杂度高,重建效果不稳定的问题,研究并实现可针对通用图像的高性能超分辨率图像重建方法,主要研究成果包括: 提出了基于主元分析与高斯加权欧式距离的快速图像配准方法PCA-SIFT-Gaussian。首先分析了特征提取与特征匹配的常用方法及具有竞争力的传统SIFT方法的四个主要步骤:图像尺度空间的建立、精确定位极值点、关键点方向分配和SIFT特征描述子的生成,使提取的特征对图像间发生平移、旋转、仿射变换、视角变换、光照变换等具有较好的不变性。针对传统SIFT算法中128维特征向量占用存储空间大,匹配耗时多等问题,围绕关键点的41×41的邻域内形成3042维特征向量,引入主元分析法对多维数据进行降维,完成特征提取。在特征匹配过程中采用高斯加权欧式距离代替传统的欧式距离进行阈值判定。实验结果证明,本文算法在保持较高性能的同时,特征提取速度相比传统SIFT方法提升约40%。对高斯噪声、旋转与尺度变化、仿射变换及光照变化等具有更高的鲁棒性。 提出具有更快词典训练速度与重建精度的基于小波多分辨率分析的超分辨率图像重建方法。首先分析了稀疏表示法中三个重要步骤:建立图像降质模型、局部约束块稀疏表示、全局约束稀疏表示。针对稀疏表示法中训练过完备联合词典对计算量较大,算法耗时的问题,提出采用提升小波变换分解词典素材为个低频分量和三个高频分量,通过第二层和第三层提升小波变换后的高频分量估计出第层的高频分量,从而节约75%的像素数,降低训练词典的时间。在局部先验约束中特征提取算子F的选择上,采用PCA-SIFT-Gaussian代替传统维梯度高频滤波器以获得更多的高频细节。实验结果证明,本文算法与传统方法比较可缩短词典训练时间60%以上,且具有更高的重建精度。 提出同时具备填补矩阵丢失元素与修复受损元素功能的新方法。首先通过比较不同矩阵填充与矩阵恢复主流方法,引入具有优越的收敛性及求解精度的增广拉格朗日乘子法,提出同时具备矩阵填充与矩阵恢复功能的新方法——双非精确增广拉格朗日乘子法(Dual-IALM)。实验结果表明,该方法具有迭代次数少、速度快、精度高的特点及较强的抗噪能力,通过该方法可较好地解决图像去噪与图像融合问题等实际应用问题。 实现了由个或多个摄像头捕捉的具有亚像素位移的连续多帧低分辨率图像序列的高性能图像超分辨率重建系统。首先通过多帧图像配准方法PCA-SIFT-Gaussian对齐LR观测图像,然后采用第三章提出的改进的稀疏表示法训练联合词典对,并建立块稀疏表示和全局约束稀疏表示,生成初步重建的HR图像序列。最后采用Dual-IALM对图像序列构造的观测矩阵进行矩阵填充与矩阵恢复,将输出的低秩矩阵按照光栅扫描顺序重构为最终的HR图像。为了进 步优化软件系统,预先保存配准后的特征向量,直接在特征提取算子F中使用。此外,本文引入Ring-Jacobi排序法取代传统的Round-Robin排序法减少并行算法中奇异值分解的迭代次数。实验结果证明,本文提出的新方法SRMCR相比当前其它主流超分辨率重建方法,在分辨率提升四倍以上时,仍保留丰富的图像细节,重建HR图像的峰值信噪比平均值高于其它方法5.04dB至6.28dB,且不易受词典训练素材选择范围的影响,能有效处理针对通用图像的高性能超分辨率重建问题,可应用于遥感图像超分辨率重建等机器视觉领域。

双减政策背景下英语专业学生面临的就业压力成因的分析与调查——以武汉科技大学为例

在国家大力推行实施双减政策的背景下,双非院校英语专业大学生未来的就业压力明显增大,这给他们的日常生活和学习增加了不少负担.因此,本项目组对双非院校英语专业学生未来的就业压力进行研究,探讨压力形成的原因及就业选择中存在的问题,对于学生自我能力的提升和对大学生未来就业的帮助都有积极的现实意义.通过这一调查研究引发人们对大学生尤其双非院校英语专业大学生所面临的就业压力的思考,引导大学生正确的看待双减政策,帮助其树立积极健康的观念,为双非院校英语专业大学生的就业找到解决方法,同时希望能引起社会相关部门的关注,帮助缓解双减政策背景下大学生的就业压力,以及给予大学生更多的帮助与关怀.