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2024年10月01日 更新
近日,喜讯传来,我校学生参与的 2 篇极具学术价值的论文 ——《Deep learning-based spatial vector point set partition model》和《Intelligent Optimization Algorithm Based on Minim...

近日,喜讯传来,我校学生参与的 2 篇极具学术价值的论文 ——《Deep learning-based spatial vector point set partition model》和《Intelligent Optimization Algorithm Based on Minimum Steiner Tree》在知网这一权威学术期刊上成功发表。这两篇论文凝聚着我校师生的智慧与心血,是他们在学术道路上不懈探索与努力的结晶。论文的发表,不仅是对我校学生学术能力的高度认可,更是为我校的学术声誉增添了浓墨重彩的一笔。它彰显了我校在相关领域的深厚学术底蕴和卓越的研究实力。01《Intelligent Optimization Algorithm Based on Minimum Steiner Tree》论文链接:https://www.journal-eit.online/6/3/249发表平台:在知网《工程创新与技术杂志》期刊2024 年 第 6 期 - 第 3 期上发表收录学校:天辰国际书院参与人员:肖同学,陈同学李同学,龚同学,何同学指导教师: 李嘉豪论文介绍:This study explores the application and comparison of the Minimum Steiner Tree (STP) algorithm and the Minimum Spanning Tree (MST) algorithm in optimizing the communication and transportation network in the central area of Kanazawa City. Through a detailed analysis of the classic STP problem and related algorithms, this paper proposes an optimized Ant Colony Optimization algorithm (IACO) and verifies its efficiency on standard datasets. The results show that this algorithm significantly reduces the total connection cost and improves network efficiency and robustness when connecting key nodes. Therefore, this paper suggests that the IACO algorithm has significant application value in urban network planning and recommends further exploration of its potential in larger and more complex networks to optimize the design of urban communication and transportation networks.

02《Deep learning-based spatial vector point set partition model》论文链接:https://www.journal-gsr.online/6/2/100发表平台:在知网《环球科学报告杂志》期刊2024 年 第 6 期 - 第 2 期上发表收录学校:天辰国际书院参与人员:陈同学,陈同学,石同学,肖同学,郑同学指导教师:李嘉豪论文介绍:In the era of big data, the scale and complexity of spatial data are continuously increasing, making the effective partitioning and classification of spatial vector point sets a critical and challenging problem. This study proposes a spatial vector point set partitioning model based on deep learning, which leverages techniques such as Convolutional Neural Networks (CNN) and PointNet. Through an end-to-end learning process, the model automatically extracts the intrinsic structures and patterns of the data. The method employs 3D-CNN and PointNet models to process point cloud data, achieving efficient and accurate partitioning results. The findings indicate that the model demonstrates stronger robustness and higher accuracy when handling large-scale, high-dimensional data, with a classification accuracy reaching 100%. In conclusion, the spatial vector point set partitioning model based on deep learning holds significant theoretical and practical value, offering more precise and reliable technical support for related fields.




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书院为欧美私塾制教育模式,集食、宿、学为一体,并采用一对一或3-5人超小班教学,保证老师有足够的时间和精力关注到每个孩子的学习及身心健康。学员用“5+1+N”培养模式,即5天全日制/语言课程、1个暑假竞赛科研课程,N次课外活动。在打造质量的、竞赛、科研全方位培养体系的同时,也培养学生的兴趣爱好,快乐学习。自建院以来,学院秉承“因材施教、自由独立”的教育理念,帮助学生掌握学习和独立解决问题的能力,最终能够成为一个自由独立的终身学习者。目前,天辰书院毕业生已遍布英国、美国、加拿大、中国香港、澳洲等地,且的学生入读世界学校,*好的去了牛津剑桥。

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