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基于成果转化的人工智能算法创新型实验设计

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  • 万方数据
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为了拓展深度学习、神经网络算法模型在不同学科领域中的应用,基于创新性教学、高阶性教学以及挑战性教学,提出以科研项目为依托,将科研成果反哺于实验教学,结合实验内容,构建出人工智能算法在能谱测量中的一系列应用实验.实验将脉冲处理、能谱测量、深度学习等多学科知识交叉融合到创新型实验中,利用不同的深度学习模型进行数据处理和分析,充分发挥人工智能算法在实验中的优势,提供了准确、快速和高效的实验结果.实验实施与评估结果表明,该实验不仅能够促进实验教学的创新和发展,也为学生进行科学研究、学科竞赛提供了更多实践与探索的机会.
Innovative Experimental Design of Artificial Intelligence Algorithms Based on Achievement Transformation
In order to expand the application of deep learning and neural network algorithm model in different disciplinary fields,achieve innovative teaching,high-order teaching,and challenging teaching,it is proposed to rely on scientific research projects,feedback scientific research results into experimental teaching,and combine the experimental content before transformation to construct a series of application experiments of artificial intelligence algorithms in energy spectrum measurement.The experiment integrates interdisciplinary knowledge such as pulse processing,energy spectrum measurement,and deep learning into innovative experiments,utilizes different deep learning models for data processing and analysis,fully leverages the advantages of artificial intelligence algorithms in the experiment,and provides accurate,fast,and efficient experimental results.The experimental implementation and evaluation results indicate that the innovative artificial intelligence algorithm experiment based on achievement transformation can not only promote the innovation and development of experimental teaching,but also provide more opportunities for students to practice and explore scientific research and subject competitions.

integration of science and educationartificial intelligenceneural networkexperiment design

唐琳、施开波、刘星月、周楠

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成都大学电子信息与电气工程学院,成都 610106

南洋理工大学电气与电子工程学院,新加坡 639798

科教融合 人工智能 神经网络 实验设计

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2024

10.19927/j.cnki.syyt.2024.05.030

实验室研究与探索
上海交通大学

实验室研究与探索

CSTPCD北大核心
影响因子：1.69
ISSN：1006-7167
年,卷(期)：2024.43(5)
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