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基于自我案例-同伴教学法的旅游管理专业博士生负责任科研行为教育实践
1
作者
左冰
《旅游论坛》
2025年第8期72-82,共11页
加强博士生负责任科研行为(responsible conduct of research, RCR)教育是提高创新能力、涵养科学家精神的重要途径。文章将同伴教学法与案例教学法相结合,构建基于学生亲历案例的同伴教学方法(self-case-based peer instruction, SCPI)...
加强博士生负责任科研行为(responsible conduct of research, RCR)教育是提高创新能力、涵养科学家精神的重要途径。文章将同伴教学法与案例教学法相结合,构建基于学生亲历案例的同伴教学方法(self-case-based peer instruction, SCPI),应用于旅游管理博士生RCR教育教学改革。为期6年的教学实践表明,SCPI作为一种以学生为中心的教学方法,可以充分回应旅游管理专业博士生在开展跨学科研究时面临的多元伦理困境和实际需求,有助于激发博士生的学习热情,推动多学科知识和视角相融合,唤醒道德自律和科研诚信意识。SCPI教学实践不仅拓展并丰富了传统同伴教学法和案例教学法,也为构建迈向真实情境的深度学习机制,提升研究生教学质量提供了详细的教学指南和实践框架。
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关键词
同伴教学法
案例教学法
负责任科研行为
跨学科
伦理困境
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职称材料
基于机器视觉的番茄多目标提取与匹配
被引量：
91
2
作者
李寒
王库
+1 位作者
曹倩
殷晶晶
《农业工程学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2012年第5期168-172,I0005,共6页
果实的提取和匹配是番茄采摘机器人进行番茄定位和采摘的基础。为解决获取图像中多个成熟番茄粘连或被遮挡的情况下果实的提取和匹配问题,该文提出了使用局部极大值法和随机圆环变换检测圆算法结合进行目标提取,再使用SURF算法进行目标...
果实的提取和匹配是番茄采摘机器人进行番茄定位和采摘的基础。为解决获取图像中多个成熟番茄粘连或被遮挡的情况下果实的提取和匹配问题,该文提出了使用局部极大值法和随机圆环变换检测圆算法结合进行目标提取,再使用SURF算法进行目标匹配的算法。该方法首先基于颜色对番茄进行分割提取,然后使用局部极大值法对番茄个数进行估计,结合番茄区域面积进行半径估计,之后通过随机圆环变换算法检测番茄中心和半径进行目标定位,再使用SURF算法进行双目目标匹配的算法。该方法在一定程度上解决了复杂自然环境下,多个番茄的提取和图像特征匹配的问题,并通过试验验证了其有效性和准确性,可为采摘机器人目标识别技术的研究提供参考。
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关键词
机器视觉
匹配
局部极大值
随机圆环变换法
SURF
番茄
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职称材料
题名
基于自我案例-同伴教学法的旅游管理专业博士生负责任科研行为教育实践
1
作者
左冰
机构
中山大学旅游学院
出处
《旅游论坛》
2025年第8期72-82,共11页
文摘
加强博士生负责任科研行为(responsible conduct of research, RCR)教育是提高创新能力、涵养科学家精神的重要途径。文章将同伴教学法与案例教学法相结合,构建基于学生亲历案例的同伴教学方法(self-case-based peer instruction, SCPI),应用于旅游管理博士生RCR教育教学改革。为期6年的教学实践表明,SCPI作为一种以学生为中心的教学方法,可以充分回应旅游管理专业博士生在开展跨学科研究时面临的多元伦理困境和实际需求,有助于激发博士生的学习热情,推动多学科知识和视角相融合,唤醒道德自律和科研诚信意识。SCPI教学实践不仅拓展并丰富了传统同伴教学法和案例教学法,也为构建迈向真实情境的深度学习机制,提升研究生教学质量提供了详细的教学指南和实践框架。
关键词
同伴教学法
案例教学法
负责任科研行为
跨学科
伦理困境
Keywords
peer instruction
case-teaching
method
responsible conduct of research(
rcr
)
interdisciplinary
ethical dilemma
分类号
F59 [经济管理—旅游管理]
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职称材料
题名
基于机器视觉的番茄多目标提取与匹配
被引量：
91
2
作者
李寒
王库
曹倩
殷晶晶
机构
中国农业大学信息与电气工程学院
出处
《农业工程学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2012年第5期168-172,I0005,共6页
文摘
果实的提取和匹配是番茄采摘机器人进行番茄定位和采摘的基础。为解决获取图像中多个成熟番茄粘连或被遮挡的情况下果实的提取和匹配问题,该文提出了使用局部极大值法和随机圆环变换检测圆算法结合进行目标提取,再使用SURF算法进行目标匹配的算法。该方法首先基于颜色对番茄进行分割提取,然后使用局部极大值法对番茄个数进行估计,结合番茄区域面积进行半径估计,之后通过随机圆环变换算法检测番茄中心和半径进行目标定位,再使用SURF算法进行双目目标匹配的算法。该方法在一定程度上解决了复杂自然环境下,多个番茄的提取和图像特征匹配的问题,并通过试验验证了其有效性和准确性,可为采摘机器人目标识别技术的研究提供参考。
关键词
机器视觉
匹配
局部极大值
随机圆环变换法
SURF
番茄
Keywords
computer vision
matching
gray-scale local maxima
rcr method
SURF
tomato
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于自我案例-同伴教学法的旅游管理专业博士生负责任科研行为教育实践
左冰
《旅游论坛》
2025
0
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职称材料
2
基于机器视觉的番茄多目标提取与匹配
李寒
王库
曹倩
殷晶晶
《农业工程学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2012
91
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职称材料
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