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广义Feller算子的最佳渐近常数: 2008年; 运用概率方法和工具,特别是Chebyshey不等式,Lebesgue控制收敛定理和中心极限定理,给出在一定条件下一类广义Feller算子的最佳渐近常数.有关Feller算子的最佳渐进常数的结论包含在文章结果中,同时也可得到一类新算子的最佳渐近常数.; 付应雄; 关键词：FELLER算子

基于YOLOX-Tiny的长尾分布交通标志识别模型: 2024年; 在智能驾驶领域,准确识别交通标志对行车安全具有重要意义,交通标志训练集往往服从长尾分布,这为交通标志识别带来极大难度。针对于长尾分布数据集训练出的模型在尾类上表现差的现象,提出一种基于YOLOX-Tiny的长尾分布交通标志识别模型。在TT100K_2021(tsinghua-tencent 100K 2021)数据集基础上制作交通标志长尾数据集;从制作数据集图片数量、样本分布以及模型大小出发,选择YOLOX-Tiny作为基础模型;采用EQL v2(equalization loss v2)和FL(focal loss)作为分类损失和目标置信度损失,平衡分类器头尾差距,增强模型对目标置信度的预测;在颈部双向金字塔中引入上采样算子CARAFE、坐标注意力机制(coordinate attention,CA)和CAR-ASFF模块(CARAFE+adaptively spatial feature fusion),解决传统特征金字塔上不同层级特征图的反向传播冲突问题,提升特征重组效果,突出目标特征。研究结果表明:改进的YOLOX-Tiny模型在制作的长尾交通标志数据集上m AP_(50)和m AP_(50:95)分别达到了43.67%和29.98%,改进模型相比较其他几种目标检测模型具有更高的检测精度。; 伍云鹏付应雄沈丽君崔峰; 关键词：交通标志识别

大学基础数学课堂中问题驱动式教学方法探究: 2023年; 在大学基础数学课程教学中,课程本身的枯燥及较大的难度是导致学生学习效率不高的主要原因。针对这一问题提出了问题驱动式教学方法,对湖北大学数学与统计学院学生进行了调查,发现采用该方法后学生的预习时间增加且复习时间减少,在课堂上有效地实现师生互动的同时学生能更好地理解课堂重难点。然后,从学生的角度分析其对于大学基础数学课堂中问题驱动式教学的期望,并以此为基础对教师的问题驱动式教学方法提出建议。最后,将应用该方法的课堂的学生成绩与未应用该方法的课堂的学生成绩进行对比,以此看出该方法对于提升学生学习效率有显著效果。; 邹斌潘晏枫姜峰付应雄徐婕; 关键词：问题驱动式教学教学方法

Bernstein幂级数算子的极限性质: 2000年; 运用概率方法 ,特别是运用特征函数和L啨ｖｙ连续定理 ,解决了Bernstein幂级数算子的一些极限性质 .应用所得的结果 ,得到Meyer-k¨onigZeller算子的极限性质 .; 付应雄徐吉华; 关键词：特征函数

广义Feller附算子序列的单调性: 2002年; 运用概率方法,特别是逆鞅的定义证明{S_n/n,n≥m}为逆鞅,进一步由Jessen不等式讨论广义Feller算子L_n(f,x)=Ef(φ(S_n/n))的整体性质中的单调性,得到在一定条件下广义Feller算子L_n(f,x)满足L_n(f,x)≥L_(n+1)(f,x)的结论,从而推知一类新算子的单调性。; 付应雄; 关键词：单调性

一类非带限信号的采样定理被引量：1: 2017年; 基于已有的一类多项式型阶梯滤波器,构造一类有理函数型阶梯滤波器,并给出对非带限信号的采样定理.; 周盼盼付应雄; 关键词：采样定理

基于马氏采样的最小二乘正则化回归的最优速率: 2016年; 建立基于一致遍历的马氏采样的推广界,利用最小二乘正则化回归算法给出基于一致遍历马尔可夫链样本的误差分析,并得到最优的学习速率O(m^(-1)).; 白海江付应雄李伟夫

浅谈大学教师的教学能力被引量：1: 2015年; 本文分析了大学教师应具备与其职业相关的一些能力,如学术能力、课堂掌控能力、沟通能力、培养学生学习能力等,对大学教师教学能力的提高有一定指导意义。; 付应雄; 关键词：大学教师教学能力学术能力沟通能力

“三位一体”的大学教学模式改革初探被引量：2: 2015年; 教育的关键不在于教学的内容,而在于教学的方式及方法。大学教学模式应该采取"三位一体"的全方位改革模式。在教学实践中,探索大学教师教学方式和方法改革,建立一套引导学生自主学习的有效措施,优化学生成绩评定和考核办法。这三者相辅相成,构成了大学教学模式改革的主要研究对象。; 付应雄; 关键词：教学能力

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付应雄