梁铭铭
- 作品数：9 被引量：32H指数：3
- 供职机构：武汉大学更多>>
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- 相关领域：自动化与计算机技术文化科学政治法律更多>>
- 结合线性与非线性模式的计算机基础课程教学
- 2009年
- 本文针对现阶段计算机基础课程教学中出现的教材老化、教学方法不得力等问题提出一套线性模式与非线性模式相结合的教学方案(简称结合式教学)。该方案以传统线性教学模式为主导,标定学生的学习主线,结合非线性学习模式的跨系统多时空教学平台,开拓了学生的学习空间,培养了学生构建学习、整合知识的能力。
- 梁铭铭
- 关键词：计算机基础非线性教学模式
- 高校院系文化与学风建设浅谈——以武汉大学计算机学院为例被引量：2
- 2013年
- 校园文化足凝练大学精神内涵和承载大学核心价值的重要载体．凭借强大的感知力和影响力．它在提升人才培养质量上发挥着重要作用。当前高校普遍重视学校整体的校园文化建设．忽略了校园文化自身的层次性。学院文化作为学校整体文化的延伸与拓展．有其独特的实践性和实用性．它折射出专业特质与精神风气足院系创造浓厚教风、学风．实现内涵式发展的强大动力。
- 梁铭铭赵健
- 关键词：校园文化建设高校院系学风建设内涵式发展专业特质
- 论高校院系教管有机整合的必要性
- 2019年
- 学生事务管理体系是高校立德树人培养合格人才的重要支撑,理顺该体系中的学生事务机构的设置,特别是在基层院系将服务学生的教学管理和思想道德教育工作的内设机构有机整合起来,将有利于人才培养主要环节的无缝对接,更加符合'双一流'建设以学科建设为基础、突出人才培养的核心地位的要求。
- 梁铭铭赵健
- 关键词：学生事务管理思想政治教学管理
- 一种随机的视觉显著性检测算法被引量：15
- 2011年
- 图像处理与模式识别技术一样,依赖于高质量的视觉显著性图(saliency map)才能得到较好的处理结果.现有的视觉显著性检测技术通常只能检测得到粗糙的视觉显著性图;这些粗糙的视觉显著性图应用于图像处理中将严重影响图像处理的最终结果.本文提出了一种随机的基于内容的视觉显著性区域检测算法;该算法整合多层次粗糙的视觉显著性图到结果显著性图中,并逐步自适应地精化可信度不高的显著性值,最终得到一个考虑了多尺度特征的精细的视觉显著性结果.因为随机算法具有执行效率高,占用内存少等特点;本文的高效随机视觉显著性检测算法不需要建立额外的辅助数据结构来加速算法,只需占用少量内存就能快速检测出精细的高质量视觉显著性结果.并且高效随机的视觉显著性检测算法可以直接移植到GPU上并行执行;大量的实验结果表明本文的算法可以得到更加精细的显著性结果,这些精细的显著性结果应用于基于内容的图像缩放中得到了较好的处理结果.
- 黄志勇何发智蔡贤涛周正钦刘静梁铭铭陈晓
- 关键词：显著性检测图像缩放
- 浅谈高校开展党的群众路线教育实践活动的意义与途径被引量：8
- 2013年
- 党的群众路线教育实践活动是党的十八大围绕保持党的先进性和纯洁性做出的重大政治部署,全国各行各业正掀起一轮学习、教育与整风热潮。高等院校作为本次教育实践活动的重点参与部门,必须要提高认识,加强意义认知,结合实际开展好群众路线教育实践活动,并以此为契机推进高等教育的内涵式发展,提高办学水平。
- 梁铭铭
- 关键词：高校
- 保持约束的GML存储方法研究被引量：1
- 2010年
- 利用GML模式可以描述实例文档的结构与数据类型,建立与数据库模式间的映射,然后导入实例文档数据从而实现存储。基于这种思想,提出了一种可保持语义约束的GML存储方法,该方法总结了GML数据中通常包含的几种语义约束,提出了一种GML模式树的生成算法,使得生成的模式树能较好的表示GML文档的结构和语义信息,最终通过GML模式映射成对象关系模式实现存储。
- 何永志张沪寅梁铭铭尤彦荣
- 关键词：GML语义约束模式映射
- 一种随机的视觉显著性检测算法
- @@图像处理与模式识别技术一样，依赖于高质量的视觉显著性图(Saliency Map)才能得到较好的处理结果。而现有的视觉显著性检测技术通常只能检测得到粗糙的视觉显著性图;这些粗糙的视觉显著性图应用于图像处理中将严重影响...
- 黄志勇何发智周正钦梁铭铭
- 关键词：图像缩放图像编辑
- 保持约束的GML存储研究
- 梁铭铭
- 关键词：地理标记语言语义约束
- 基于随机查找的并行大规模纹理合成被引量：6
- 2011年
- 传统的纹理合成方法使用高维向量树来加速目标纹理块的搜索效率,存在占用内存量大、执行效率低、无法在GPU上并行执行等缺点.为了实现图像块的快速近似邻域查找,提出一种并行优化纹理合成方法.该方法分为初始化和迭代优化2个阶段,初始化阶段从样本纹理中随机抽取样本纹理块填充目标图像,迭代阶段交替采用并行的随机查找算法和并行的纹理块传播算法迭代精化目标纹理.随机查找算法根据最相似纹理块出现在前一目标纹理块周围的概率与它到前一目标纹理块的距离成反比的特点,使随机采样纹理块的概率分布与最相似目标纹理块出现的概率相匹配,达到加速纹理合成的目标.采用CUDA实现了文中方法,实验结果表明,其执行效率比已有的纹理合成算法快50~100倍,可应用于交互式纹理合成和超大尺寸纹理合成.
- 黄志勇何发智张胜龙蔡贤涛程媛梁铭铭朱哲
- 关键词：纹理合成
