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以计算思维为理念的大学计算机基础课程教学探讨被引量：3: 2015年; 本文介绍了计算思维的基本概念及其内涵,以及美国政府对计算思维能力培养的重大举措,分析了目前我国高校大学计算机基础教学中存在的突出问题,并据此提出了以计算思维为理念的大学计算机基础课程的教学设计,包括将计算思维贯穿于整个大学计算机基础课程的教学活动中、教学内容的设计要以服务计算思维能力的培养为宗旨以及教学方法、教学手段的选择和教学案例的设计要以最能展示计算思维实质为导向。; 吕腾闫萍王秀珍; 关键词：计算思维计算机教育计算机基础教学课程设计

基于卡尔曼滤波的手势控制系统设计与实现被引量：2: 2019年; 针对目前手势控制系统多依赖于网络,功耗大、携带不方便等问题,设计了一种基于卡尔曼滤波的手势控制系统。该系统由手势控制模块和手势解析模块两部分组成。系统工作过程为,手势控制模块运用卡尔曼滤波从姿态传感器中解算出欧拉角,获取标志位,通过无线通信单元实现信息传输,由解析模块识别指令完成相应动作。测试表明,系统不依赖于网络能够实现无线智能控制,为工业小车、智能家居、体感游戏等方面的人机交互提供了一种解决方案。; 钟玲玲吕腾; 关键词：智能控制卡尔曼滤波姿态传感器

试论特色专业的建设——以“电子信息工程”专业建设为例被引量：1: 2018年; 特色专业是学校办学优势和办学特色的集中体现。首先阐述了安徽新华学院"电子信息工程"特色专业建设的实践经验,其次对特色专业建设过程中的工作要点、建设思路、建设手段等进行了梳理和总结,以期能为其它特色专业的建设提供借鉴、开拓思路。; 纪利琴李长凯吕腾; 关键词：教学团队课程改革

MOOC模式下“数字电子技术”课程教学改革被引量：6: 2016年; 为进一步推进"数字电子技术"课程建设,提高课程教育教学质量,改进教学方式,课程采用慕课模式下"MOOC-Inside"混合式教学方式。通过具体的教学改革探索,课程的教育教学质量有了进一步的提高,但同时也发现了不同的问题,为课程的后续建设指明了方向。; 纪利琴吕腾卢胜苏巧平申小芳; 关键词：混合式教学

基于移动性预测的无线移动Mesh网路由协议被引量：3: 2018年; 无线移动Mesh网络节点移动性和网络信道的抖动性会造成网络拓扑的变化及链路质量的不稳定等问题。节点间的链路生命期在一定程度上能够反映网络拓扑变化的强弱和路由的稳定度,通过建立移动参考模型、预测可持续通信距离,结合考虑链路度量长效性、短效性及移动性提出一种新度量方式,并提出一种更有效的路由协议LSM_AODV,该路由协议能够更加有效地适应无线Mesh网络路由场景。实验结果表明,与传统的AODV路由协议相比,基于位置预测和链路质量相结合的方法能够更好的地改善网络的性能,同时在时延和稳定性上提升10%~30%。; 汪红霞吕腾; 关键词：链路质量链路稳定性

基于计算思维的大学计算机课程体系设计原则被引量：5: 2017年; 该文简要介绍了计算思维的概念及其本质内涵,列举了美国政府和我国"九校联盟"对学生进行计算思维能力培养的部分重要举措,分析了目前我国计算机课程体系设计中存在的一些有待解决的突出问题,如理念陈旧、结构僵化以及理论与实践脱节等。根据以上的分析,提出了一种基于计算思维的大学计算机课程体系的若干设计原则,主要包括以计算思维为主线、建立模块化的课程体系和在整个"教"和"学"的过程中贯穿计算思维的理念。; 吕腾闫萍; 关键词：计算思维计算机课程体系计算机教育教学方法

融合图注意力和知识图卷积网络的双端邻居推荐算法: 2024年; 针对现有的基于知识图谱的推荐算法往往侧重于物品端邻居信息,而忽视用户端兴趣特征问题,提出一种融合图注意力和知识图卷积网络的双端邻居推荐算法。首先,在用户端,以用户的历史兴趣作为种子,在知识图中迭代传播偏好,融合图注意力形成用户潜在兴趣向量;其次,在物品端,结合图卷积网络在知识图遍历路径中聚合重要邻域信息,获得物品偏好聚合向量;同时在损失函数中融入标签平滑正则化项;最后使用内积运算得到用户对物品的喜好预测。通过在公开数据集下的实验结果表明,文章算法与其他基准算法相比,在CTR(Click Through Rate)和Top-K(对模型给出的前K个预测结果进行性能评估)推荐场景下的评估指标AUC(Area Under Curve)、F_(1)(F_(1)-score)、recall(召回率)均有所提高。文章该算法具有较好的推荐性能和可解释性。; 纪梓杰吕腾

融合实体与关系交互信息的知识感知推荐模型: 2024年; 由于知识图谱包含了丰富的项目属性及其关联信息,因此在推荐系统中引入知识图谱能在一定程度上解决数据稀疏和冷启动问题。如基于传播的推荐系统就利用了知识图谱的图结构学习用户及项目表示等相关特征。但在传播过程中,往往忽略了实体与关系之间的交互信息对特征表示的贡献,由此提出一种融合实体与关系交互信息的知识感知推荐模型。首先,将协同信息和知识关联整合,采用异构传播方式传播并扩展用户和项目的表示。其次,在传播过程中用注意力机制强化实体与关系之间的交互信息,增强语义关联,保证用户和项目基于知识的高阶交互的有效性。然后采用知识感知注意力机制来区分每层中实体邻居的重要性,更精确地生成用户和项目的表示。最后通过聚合器将多个表示结合得到用户和项目的最终表示,从而预测用户与项目进行交互的概率。通过添加KL散度损失函数对模型进行优化,以对齐模型的预测分布和真实分布之间的差异。在Last.FM、Book-Crossing和MovieLens-20M 3个数据集上进行的实验结果表明该模型在CTR预测性能中比其他基线模型有较大提升。; 姚静吕腾; 关键词：推荐系统知识图谱交互信息

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吕腾