本科生获批教育部立项?他是这样做的!

发布者:林甄发布时间:2024-11-08浏览次数:13

  产教融合征程中,校企合作在培育创新人才方面取得了丰硕成果。近日,喜讯再传——信息与智能工程学院软件工程2101班的童俊鸣同学成功立项2024年教育部产学合作协同育人创新创业联合基金项目为我校创新创业教育再添佳绩!

  本科生获批教育部立项,他是这样做的!

 政策引领,奏响产教融合新乐章


  在看到教育部项目征集函后,童俊鸣和其他小伙伴马上行动起来,在指导教师杨婷婷老师的带领下,他们与谷歌信息技术(中国)有限公司手拉手,共同孕育出《基于 TensorFlow的古建筑图像识别应用开发实例》这一项目,成功获得了20000元的资助!这不仅仅是对他们努力的认可,更是开启创新之旅的金钥匙。

  用AI与传统文化精彩碰撞

  童俊鸣,作为一名热衷于虚拟现实开发的学生,在项目中深入学习深度学习和图像识别技术,以实现对古建筑的定位识别与承载。他在平日里热爱户外活动,尤其是探访历史建筑,因此希望将现实中的所感以创新的方式呈现给大众。

  项目能够获批,得益于它聚焦于开发一款基于 Sceneform 和 ARCore 技术的创新应用。用户使用该应用调用设备摄像头时,既能看穿古建筑的 “前世今生”,判断出它来自哪个朝代,又能像放大镜一样,捕捉到屋檐上神兽这些精美的细节,还能为你娓娓道来它们背后的神秘故事。这可不是普通的应用,它是连接现代科技与古老文化的 “脐带”,让古建筑文化在数字世界里 “复活”,重新焕发出迷人的光彩。


  校企共舞,多方位提升育人质量

  此项目的核心目标是培养学生的创新思维和实际操作技能,同时加强学校与企业的互动,实现资源共享和优势互补,为学科建设注入了强大的动力,让校企合作的纽带更加坚韧。

  童俊鸣同学表示,他将致力于推动项目实施,提高创新实践能力,以此平台为契机,向着更高的人才培养目标翱翔,让立德树人的教育初心绽放出更加绚烂的花朵。


  团队调试与分析项目

  谈到申请该项目时,童俊鸣的心中不仅是激动,更有着沉甸甸的责任感。他认为该项目是AI与传统文化碰撞融合,从理论到实践,每一步都考验着项目组的创新与坚持。面对海量古建筑图像数据与复杂的特征提取,项目组需要共同探索、利用TensorFlow构建模型,这一过程让他深刻体会到团队协作的力量。如何利用AR技术见证了“让‘死’的知识‘活’起来”,当算法逐步优化,识别精度日益提高,那种成就感无法言喻。更令人兴奋的是,团队不仅实现了古建筑整体朝代的精准判断,还能细致入微地识别屋檐神兽,让背后的历史故事仿佛跃然眼前。

  挑战与成长同行

  对于立项的成功,童俊鸣说:“参与这个项目的动力源于我对专业的热爱和挑战自我的渴望。实践项目能够使我深化课本知识理解与应用,体验完整开发过程。项目实施的 ‘征程’ 中,每一步都像是在攀登陡峭的山峰。从调研与立项的 ‘山脚’ 出发,明确目标和需求,就像找到登山的路线图。紧接着是设计和规划的 ‘半山腰’,确定技术路线和工作分配,就像搭建稳固的营地。随后进入开发和测试的 ‘冲锋阶段’,每个成员都认真地做着自己负责的模块,定期汇总测试。最后在优化与收尾的 ‘山顶’,精心打磨项目的每一个细节,我们必须确保它像一件精美的艺术品。”

  提及立项过程中面对的挑战,童俊鸣表示,最大的 “拦路虎” 就是如何让大家的想法和意见像和谐的交响乐一样融合在一起。他们会定期开会进行头脑风暴,沟通最好的展现方式。

  “这次项目收获颇丰,学到了许多课堂上学不到的东西,比如在实际问题中应用专业知识,包括提高编程代码可读性、利用项目管理工具提升效率、在压力下按时完成任务,以及从用户需求角度优化产品。对于未来参与类似项目的同学,我建议大家注重沟通,保持积极心态面对挑战。理解和包容是团队合作的核心,遇到分歧要换位思考,同时要重视时间管理,在项目初期制定清晰进度表,确保项目有序推进。”他总结到。


童俊鸣与指导教师杨婷婷及小组同学讨论

  导师秘籍:全方位培养与挑战应对

  “在指导该项目过程中,应当着重培养学生多方面的能力。”杨婷婷老师说。

  “第一,应当着重培养学生的技术能力。指导学生深入理解TensorFlow框架,掌握深度学习模型的设计、训练和调优技巧,以及如何将这些技术应用于古建筑图像识别任务中。强化学生的编程能力,特别是在Android平台上的开发技能,包括使用Sceneform和ARCore进行增强现实(AR)应用的开发。

  第二,应当着重培养学生的分析与解决问题的能力。培养学生处理和分析图像数据的能力,包括数据清洗、标注、增强等步骤,以支持模型的训练和评估。

  第三,应当着重培养学生的创新能力。鼓励学生探索新的算法或对现有算法进行改进,以提高古建筑识别的准确率和效率。”

  当然,指导过程并非一帆风顺,主要面临着两大挑战。

  其中一个就是数据集构建。针对这项挑战,我们采用主动学习策略。先构建基础数据集进行初步模型训练,再依据模型预测结果反馈筛选和迭代优化数据,同时邀请专家标注关键样本,确保数据质量。

  另一个就是跨学科知识融合。在经过严谨的分析与讨论后,我们的解决办法是,邀请各领域专家分享知识见解,促进团队成员知识融合和技能互补,同时鼓励学生主动学习相关领域知识。


  星光不问赶路人,时光不负实干者

  此次教育部项目的成功立项

  不仅是对童俊鸣同学个人努力的认可

  更离不开学校提供的良好平台和指导老师的悉心教导

  我们期待童俊鸣同学在未来的科研道路上

  能够取得更加丰硕的成果

  让我们共同见证,产教融合的创新力量引领学子们迈向更辉煌的明天!


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