目前,YOLOv5算法被广泛应用于各个领域。然而,该算法在目标边界回归方面精度不高,并且误检率较高,特别是在检测小目标时。为了解决上述问题,现提出了一个新的模块——协同注意力机制改(Coordinate Attention New) ,该模块不仅能够将图像的位置信息嵌入通道中以保留一定的位置信息,还能评估特征图中每个通道的重要性,从而提高目标边界回归的精度并降低误检率,因此,将其应用于YOLOv5的瓶颈层中。为了减少参数量,在瓶颈层中使用深度可分离卷积,以降低参数量和计算量,从而有效减少内存占用,并在速度和精度上取得良好的平衡。通过在PASCAL VOC和COCO2017数据集上进行对比实验,验证了协同注意力机制改的有效性。改进后的模型在COCO2017数据集上的AP和AP50分别提高了1.2%,在VOC数据集上的mAP@0.5和mAP@0.5:0.95分别提高了5.0%和8.5%,模型大小减少了1.6MB。实验结果证明,改进后的模型不仅比原模型复杂度更低,还取得了更高的精度。
为实现焦炉交换考克状态的准确、高效识别,本文提出了一种基于深度学习的考克识别方法。首先,通过海康相机在青岛特钢工厂随机拍摄近800张焦炉交换考克的图片,并利用ArUco编码技术识别考克编号。之后,结合YOLOv5深度学习模型与霍夫变换直线检测算法,实现对考克状态的实时识别。最后,通过在青岛特钢巡检机器人管理平台上的测试,考克状态识别的准确率可达95%。该方法有效提升了焦炉考克状态检测的实时性和准确性,能够及时发现考克异常并发出警报,确保炼钢生产的安全和高效运行。
针对现有目标检测算法对甘蔗叶片病害检测精度有待提高的问题,文章提出了一种基于 YOLOv8n 的改进算法。该算法通过引入 LSKA 注意力机制改进主干网络 SPPF 模块,提高了模型在复杂背景下的特征提取能力;并采用 EIoU损失函数替代 CIoU 损失函数,加快了模型收敛速度,进一步提升了检测精度。实验结果表明,改进后的算法 mAP@0.5达到 84.5%,相比 YOLOv8n 基线算法提高了 5.4%,同时 FPS 达到 250 帧/秒,满足实时检测要求。与 Faster R-CNN、YOLOv5n、YOLOv6n、YOLOv7-Tiny 等算法相比,改进后的算法具有更高的检测精度。
命名实体识别是自然语言处理领域的重要任务之一,其在患者电子病历中的应用具有重要的临床意义。电子病历记录了患者的详细医疗信息,包括诊断、治疗、药物使用和病史等,是医疗决策支持、医学研究、公共卫生监测和患者管理的重要数据来源。准确提取电子病历中的医学实体如疾病名称、症状、药物等至关重要。然而,电子病历的文本通常存在书写风格多样、专业术语复杂以及拼写错误等问题,使实体提取面临巨大挑战。文章结合了一种基于双向长短期记忆网络和条件随机场的混合模型,用于捕捉文本的上下文信息,进行标签序列优化以提高实体识别的准确性和鲁棒性。实验结果表明,该方法在一个公开的医疗数据集上取得了较好的性能,在识别疾病名称、症状等医学实体方面表现优异。该模型方法为电子病历的信息提取提供了有效的解决方案。
本文设计了一种应对多障碍路况的智能小车自动寻迹控制系统。系统的设计方案包括硬件设计和软件设计两大部分。其架构分为障碍识别和行车驱动两部分,分别以STC8系列单片机和STM32系列单片机作为控制核心。系统软件开发采用Keil5平台,通过C语言进行编程开发。经测试验证,系统在自动寻迹过程中可以通过识别交通信号灯、路障以及道闸的状态,从而进行相应的控制,实现自主避障功能。
为了解决传统火灾报警系统所面临的问题,提出了一种基于边缘计算的智能物联网网关构建方案。该方案选择了Jetson Nano和树莓派作为硬件平台,并结合Ubuntu操作系统、MongoDB数据库以及改进的YOLO算法。通过三层结构实现了环境感知、边缘计算和深度学习算法的协同工作,确保网关具备全面的数据处理和分析能力,从而降低了对云计算的依赖。在算法选择方面,通过实验对比评估YOLOv3和YOLOv5,最终选择了更适合嵌入式系统的YOLOv3,并采用模型蒸馏方法对其进行了优化。实验结果显示,优化后的模型在mAP和IoU方面取得了显著提升。
针对传统古籍文本语义关联性强、情感特征明显,易导致命名实体识别模型产生噪声的问题,本文构建了一种Bert-BiLSTM-MHA-CRF的古籍命名实体识别(NER) 模型。首先,通过预训练模型Bert增强对古籍文本信息的表征能力;其次,利用Bi-LSTM模型捕获上下文语义信息;再次,采用MHA加权关键语义特征信息;最后,运用CRF模型进行解码,实现对古籍文本的命名实体识别。实验结果表明,本研究所提出的古籍NER模型在精确率、召回率和F1值上分别为0.8777、0.8800和0.8789,较好地实现了对古籍文本的命名实体识别研究,为“数字人文”研究任务提供了高质量语料数据。
中文书法字库的设计需要大量人力物力,使用传统方法耗时良久,即使在可编程方法的帮助下仍然需要很长时间,简单的编程方法难以准确建模书法风格的变化。本文提出一种基于风格迁移和骨架化技术的书法字库自动化生成方法来优化以上问题。作者收集了颜真卿《多宝塔碑》、柳公权《神策军碑》、《黄庭坚手札十种》中的书法单字图形,构建了用于风格迁移学习的基础数据集,使用生成对抗网络和骨架化处理技术建立字库生成模型,实验结果表明,本文方法可以快速有效地将小样本书法字库扩展至大规模书法字库,生成的字库在风格一致性、字形美观度等方面表现良好,这为中文书法字库的快速设计提供了新的途径。
图像自动尺寸标注在现代工业生产与生活中应用广泛,其中,对于图形轮廓的识别和追踪是该研究领域中的热门。针对传统的Square追踪算法在提取复杂图形轮廓方面的局限性,文章提出了一种改进的基于摩尔邻域的边缘追踪方法。该方法将传统的4邻域追踪方式拓展至加入对角邻域后的8邻域搜索模式,并从优化终止准则入手,着重解决了传统算法追踪过程中忽略对角侧像素点的问题,完善了复杂图案外边界的提取结果。最后,将本文的边界追踪算法应用于提取目标图像的边界轮廓,进一步实现了对实际图形的自动尺寸标注,取得了有效的标注结果。
为保证高校师生信息传输安全,提高教学质量与工作效率,文章结合移动应用程序现有跨平台开发框架,并以济南大学已建成的数据中心作为数据支撑,设计出一套基于Flutter框架的高校师生协同平台。平台可实现用户信息、沟通记录、文档传输等内容本地化存储,同时集成教务、邮箱等办公应用,为高校师生提供集沟通、信息查询和应用办公于一体的移动服务,该平台的引入加速了济南大学数字化转型,进一步提升师生办公效率。
随着信息技术的迅猛发展和教育数字化的深入实施,从海量教学数据中挖掘有价值的信息,并转化为实际的教学改进和教学决策支持,是未来教育发展的必然趋势。基于此,该研究设计了一个基于Python语言的个性化教学效果分析系统。该系统通过分析学生的学习数据和行为特征,为学生提供个性化的学习建议和学习资源推荐。同时,系统通过分析课程的教学数据,为教师提供精准的教学反馈和个性化的教学建议,从而优化教学策略,提升学生的学习效果和兴趣。该系统采用前后端分离架构模式,前端使用Vue+ECharts构建用户界面并实现交互,后端使用Flask+MySQL处理业务逻辑和管理数据。系统涵盖了数据清洗、数据存储、数据分析和数据可视化等环节,为教师提供科学、精准的教学支持。
针对当前我国地质公园信息化形式单一的问题,文章设计了一款基于Cesium的、具备三维可视化功能的地质公园大屏一张图系统。该系统以更直观的方式展示地质公园信息,实现信息的动态更新,便于用户获取相关信息,并提升公园管理服务水平。此系统有助于科普地质科学知识,并为地质公园的可持续发展提供参考。
传统的协同过滤推荐算法存在着数据稀疏性导致物品间相似性计算不准确、推荐准确度不高等问题。针对此,本文提出融合评价关键词的协同过滤推荐算法。采用jieba分词结合Textrank算法提取商品评价文本中的关键词,将TopN关键词的重合度作为重要指标引入到商品相似度的计算中,并在此基础上实现协同过滤商品推荐算法。在阿里巴巴天池大数据竞赛公开数据集上进行实验。结果显示当N取7时,算法表现最好,准确率相比于传统的推荐算法提高了28.2%,召回率提高了23.6%,推荐精度在很大程度上得到了提高。
为了探究玩家对年度最佳游戏的评价和期望,并为游戏开发者提供参考,文章以Steam平台上5款年度最佳游戏为例,运用文本挖掘技术对其89 135条在线评论数据进行分析,包括词频分析、词云图可视化分析以及关键词共现分析。研究表明,游戏体验和游戏剧情是游戏玩家最关注的因素,其中“好玩”和“剧情”是最具影响力的关键词。该研究结果为游戏开发者优化游戏设计、提升游戏体验提供了数据支持和参考方向。
信任问题是多元化、大规模、开放环境中安全问题的焦点。目前,存在许多信任模型,这些模型依赖于特定代理人过去行为的历史信息来确定信任关系,但并不总是能够获取到特定代理人的信息。为了解决这个问题,本文提出了一种新的计算信任模型的方法,该方法利用用户对陌生服务提供者(目标代理人)可信度的本地信息评估。首先,通过协同过滤算法从用户的本地信息中寻找与目标代理人相似的代理人;接着,采用一种综合考虑信任和信任时效性的方法来计算信任度;最后,通过模拟实验结果证明,基于用户本地信息的信任模型及协同过滤算法能显著提高用户评估的准确性。
随着计算技术的快速发展,异构计算平台因其整合多种计算资源的能力而受到广泛关注。任务调度作为异构计算中的核心问题,直接关系系统的整体性能。文章旨在深入研究异构计算平台上的任务调度算法,分析现有算法的优缺点,并提出一种改进的任务调度策略。通过实验验证,该策略在降低任务完成时间、提高系统吞吐量等方面表现出显著优势。
随着企业对高可用性和业务连续性的要求不断提高,双活数据中心在云监控告警系统中的应用变得至关重要。为了应对数据中心间的数据同步、网络延迟和告警响应的挑战,本研究提出了一系列优化策略。通过采用双向同步算法,确保数据在多个中心间的一致性;结合动态网络路径优化与边缘计算技术,显著降低了网络延迟;引入基于人工智能的告警优化模型,提升了系统的响应速度和准确性。文章通过金融服务行业的实际案例验证了这些优化措施的有效性,结果表明,优化后的系统在数据云监控一致性、延迟和告警管理方面表现出显著的改进,为相关领域的工程应用提供实践指导。
随着社会经济水平的不断提升,人们对医疗服务水平的要求也日益提高。然而,当前医疗机构之间信息系统互通不畅的现状导致了严重的数据孤岛问题,进而对医疗服务质量和效率产生了不利影响。同时,鉴于医疗数据的高度价值和敏感性,数据泄露和攻击威胁的风险也日益凸显。为了解决电子病历共享中存在的数据隐私安全问题,本文提出了一种基于区块链的电子病历存储系统。该系统将Hyperledger Fabric与IPFS(InterPlanetary File System) 相结合,以确保电子病历索引的去中心化存储、不可篡改性和可追溯性。这一方案将有助于提升医疗数据的安全性和共享效率,从而促进医疗服务的持续改善与发展。
随着计算机技术的不断进步,各类网络应用广泛融入校园,这些应用通过信息化、智能化等手段极大地便利了师生的工作与学习。然而,与此同时,网络上也不乏不法群体利用恶意流量攻击他人的现象。文章对网络上的恶意流量识别进行研究,使用卷积神经网络对流量进行特征提取,使用长短期记忆网络构建分类模型。实验结果表明,文章提出的基于CNN和LSTM的网络恶意流量分类模型对网络恶意流量具有较高的识别准确率。
文章对Windows和Linux操作系统基线核查加固技术进行研究。针对电力系统主机存在的安全缺陷,从主机信息、账户及口令、主机配置、服务及应用以及日志及审计等五个大类着手,给出自动化基线核查与加固工具的总体开发架构与模块设计,重点阐述2种操作系统基线安全与加固以及数据分析等核心功能的开发流程,经测试证明了该工具的可用性和健壮性。
作为高校普遍存在的问题,许多计算机类实验室24小时不间断运行,但由于成本和人力等原因,无法实现全面的有人值守,因而常处于无人值守状态。本文针对这类实验室的安全管理问题进行了有益的探索与尝试,并结合实例提出了一种集成物联网技术的有效解决方案,对同类实验室具有一定的参考和指导意义。
高职院校网络安全态势感知系统可有效提升校园网络安全防护能力。该系统旨在准确预测网络安全态势,为风险管理和日常维护提供依据,减少安全问题发生率,降低安全问题带来的影响和损失,从而保障网络安全。系统采用大数据存储与分析、机器学习等关键技术,可对网络数据进行智能处理与安全识别。通过实时监控、态势评估、安全预警及应急响应等功能,该系统可有效保障校园网络安全稳定运行,为高职院校的数字化建设提供安全保障。
0 引言 信号采集与处理领域,DSP+FPGA 是一种先进且有效的技术实现方式。DSP 适用于处理结构复杂的算法,而现场可编程逻辑阵列(FPGA) 则擅长处理高效且算法固定的任务。与专用集成电路(ASIC) 相比,FPGA 具有灵活性强、可在线配置、易于修改和维护等优点[1-2]。 随着 FPGA 和 DSP 技术的快速发展,其在信号采集与处理领域的应用潜力日益凸显。其中,基于 FPGA 和
线缆在现代生活中承担着信息通信、交通运输和电力传输等领域的信息与能源传输任务,是现代社会的重要组成部分。对线缆进行快速、精确的故障定位是信息化发展的必然要求。本文通过对时域反射法、扩频时域反射法和时频域反射法进行性能分析,阐述了三种故障定位算法的适用范围,并说明了各自的优缺点。
为响应自主可控发展战略,国内多家软件厂商相继研发了国产化实时操作系统软件。尽管推出了相应的实时操作系统应用编程接口标准,但仍缺乏有效的测试方法。基于应用编程接口规范,本文研究并提出了一套国产化实时操作系统应用编程接口的集成测试方法,设计了完整的测试流程和测试用例,并通过实例进行演示。经过测试验证,所提出的测试流程符合相关测试标准,测试结果直观有效,为从事相关行业的人员提供了实时操作系统接口测试验证活动的参考指南。
针对夏季室外停车引发的车内温度过高问题,文章设计了自动感温车用换气系统,旨在有效降低车内温度。该系统利用太阳能板将太阳能转化为电能并储存于蓄电池内。一旦温度传感器检测到车内温度达到预设阈值,Arduino单片机便会控制车内鼓风机自动换挡至不同档位进行工作,实现车内外空气的交换,并通过显示屏实时监测车内温度。此设计积极响应国家“节能减排”的战略方针,创新性地融入了太阳能发电技术,将太阳能转化为电能供给Arduino单片机使用,既节约了资源,又降低了成本。
当前的RISC-V外部中断控制器PLIC无法直接处理MSI,在虚拟化环境下中断处理效率相对较低。基于RISC-VAIA协议,首次提出了一种RISC-V架构下MSI硬件辅助中断虚拟化设计。该设计可作为独立模块集成到RISC-V架构的处理器中,直接接收处理MSI。相较于PLIC,此设计具有更短的中断响应时间。并且在虚拟化场景下,相较于软件实现所需的数千个时钟周期,硬件辅助的中断虚拟化方案仅需6个时钟周期即可完成MSI的重映射,显著提升了MSI虚拟化的处理效率。
环境感知是无人驾驶的关键技术,为智能决策和控制执行提供依据。文章系统概述了USV环境感知系统结构和工作流程,总结并分析了USV常用的传感器设备和各自优缺点,剖析了USV在复杂海面环境下实现精确感知存在的挑战和关键技术,展望了无人艇环境感知系统的发展方向。
工业制造中条码多元化,基于简化借助不同的设备进行辅助解码的目的。文章介绍一款工业条码扫描器的硬件总体设计,该设计通过产品的框架设计、图像采集系统选型、多元化照明系统设计、可靠性设计等产品设计思路,实现了在工业制造生产线上的多设备整合。该产品设计可适配丰富的条码识别场景,可快速识别工业生产线上高速移动的条码。为解决工业制造高速生产线上多样条码、复杂背景、不同材质条码的识别奠定了设计基础。
针对现代人因工作压力而长期缺乏运动对小腿健康造成的影响,设计了一款适用于普通家庭的智能腿部按摩仪。该按摩仪系统以九齐NY8BE64A单片机为核心,通过气压挤压、震动、加热和电刺激方式实现了多种按摩功能。使用结果表明,所设计的按摩仪体验丰富,工作稳定,能够有效缓解小腿疲劳,具有较高的应用价值。
传统网页特效设计往往依赖于JavaScript技术,而CSS3技术的出现为网页特效实现提供了新的可能性。CSS3以其高效性、便捷性和简洁性,逐渐成为网页特效设计的主流技术。文章以导航栏展开特效为例,阐述了如何利用CSS3过渡属性实现导航栏展开特效,并详细介绍了页面结构、技术实现、样式代码和最终效果。通过分析,文章展示了CSS3技术在实现网页特效方面的优势。
在三维动画制作中,骨骼动画是以模拟骨骼运动为目的的计算机图形技术应用。它能够再现人物、动物、机器等各种对象的动画效果。其制作过程复杂,制作水准直接关系动画的视觉质量高低以及逼真效果好坏。文章简要介绍了基于Maya技术的骨骼动画原理及其动画制作流程,并对建模、材质贴图、绑定、动作制作以及渲染合成等关键环节进行了探讨。
本文阐述了EXCEL软件中XLOOKUP函数在高校学生数据管理中的应用,XLOOKUP函数相较VLOOKUP函数在查找方式、查找范围、返回值范围、参数自由度、运行性能上的都有诸多优势,XLOOKUP函数可实现普通查找返回单列数据、查找返回多列数据、多条件查找数据等数据处理功能,通过应用该函数能大大提高高校学生数据管理的准确率和效率。
文章提出了一种基于PyQt信号与槽机制,实现实时人机互动的多表情智能语音聊天机器人系统。该系统通过智能语音调节装置,同时识别用户实时发出的语音及其所包含的情绪,将语音转换为文字,并生成语音与用户进行交流;将识别出的情绪作为信号,结合PyQt信号与槽机制,将这些情绪信号发送给相应的槽函数,从而实现实时的多表情切换。与现有的聊天机器人系统相比,本系统能够根据用户语音中所包含的情绪进行实时的多表情切换,显著提升情感表达效果。
为了准确预测电机绕组绝缘的剩余寿命,延长电机使用寿命、降低维护成本和防止意外故障,提出了一种新颖的深度学习模型用于预测电机绕组绝缘的剩余寿命。该模型结合了空洞卷积神经网络(Dilated Convolution, DCNN) 、双向长短时记忆网络(Bi-directional Long Short-Term Memory, BiLSTM) 和注意力机制(Attention) ,以提高预测的准确性。通过对电机绕组绝缘热老化机理的深入研究和加速寿命实验的数据收集与训练,模型能够有效捕捉电机绝缘老化过程中的复杂特征和非线性关系。实验结果表明,该模型在电机绝缘剩余寿命的预测方面表现出色,为电机的维护和可靠性管理提供了有力的工具。
传统基于视觉处理的PCB缺陷检测方法通常依赖于人工预设规则下的特征提取,对不同缺陷类型和环境变化的适应性较差。针对这些问题,本文提出了一种基于LabVIEW平台的YOLOv5缺陷检测系统,实现了深度学习与Lab?VIEW的结合,提高了缺陷检测的泛化能力。在使用Python完成数据集训练的基础上,将YOLOv5的推理脚本封装为函数,并在LabVIEW平台上通过Python节点调用该推理函数,对摄像机实时采集或照片形式的PCB样品进行缺陷检测和标注。实验表明,该方法具有良好的样本适应性和易于优化等优点,拓展了LabVIEW的视觉处理功能。
“ 十四五”时期,我国数字经济转向深化应用、规范发展、普惠共享的新阶段。在“工业4.0”的背景下,我国大力推进工业化,不断提升装备智能化水平。机器视觉技术在智能制造领域的各生产环节广泛应用,为企业降本增效,为员工降低劳动强度。文章探讨了基于机器视觉技术在智能制造中的关键应用,包括工业生产现场与机器人场景的研究及应用,以及在冶金工业领域的未来趋势,这些发展将推动机器视觉技术在智能制造中的进一步革命。
以航空航天领域高超气动问题的实际工程应用为背景,文章基于国内CAE自主软件INTESIM进行热化学非平衡求解功能模块开发和完善,并对航空航天中的典型高超气动问题进行了数值模拟研究。通过三维高超声速纯锥(ramC-Ⅱ)在71km飞行高度下的绕流案例,得到了ramC-Ⅱ的热化学非平衡流场,并对结果进行了验证。计算所得驻点线温度分布与组分摩尔分数分布和文献中基本一致,表明了INTESIM软件在高超气动化学非平衡问题的仿真分析中的可靠性。
文章介绍了一种Java编程教学中的课堂点击器系统,系统提供课堂讲授过程中学生对所讲内容理解的实时反馈。该系统基于Java语言编写,在系统中教师可以设计类型丰富的问题,能给学生更高的解决问题的自由度,从而能够暴露学生更多的问题并加以改正,相应地引入了一种求解和评估相结合的教学方法。实践证明,该系统和教学方法的结合,提升了课堂教学效果,提高了学生的Java编程能力。
随着人工智能技术的不断发展和普及,其在教育领域的应用日益增多。本文以JavaScript程序设计课程为例,通过教学现状的分析,从教学内容的更新与优化、教学方法的探索与创新方面探讨人工智能如何赋能教学,促进教学方法的创新和学生学习效果的提升。教学实践表明,该教学方法不仅能提高教师的教学效率,更能激发学生的学习兴趣和主动性,从而在整体上提高课程的教学质量,对计算编程类课程的教学模式改革也具有一定的参考价值。
文章旨在探索将OBE理念引入Web前端开发课程教学中,构建创新的混合教学模式。研究从课程内容优化、教学方法创新、教学资源建设、评价体系重构四个方面,构建了基于OBE理念的混合教学模式,并通过教学实验进行了实证研究。实验结果表明,相较于传统教学模式,该混合教学模式在提升学生Web前端开发知识掌握、能力提升和学习满意度等方面具有显著优势。因此,文章所构建的基于OBE理念的Web前端开发课程混合教学模式是可行且有效的。
C语言程序设计是现代计算机科学领域必不可少的技能之一。针对当前C语言程序设计课程教学中学生个性化学习体验差、实践能力薄弱等问题,本文提出一种基于AIGC的C语言程序设计课程教学模型,旨在促进学生个性化学习、加深对相关知识的理解并提供即时问题反馈;该模型采用多源数据融合的方式搭建框架,并通过训练使其契合C语言程序设计课程教学目标,以激发学生学习动力、提高学生综合素质、培养卓越人才。
针对开设网络数据采集与处理课程面临的实训软硬件环境搭建困难、行业可分析数据集缺乏、实践教学设计缺乏针对性等问题,该研究借助头歌平台的多资源优势和百度AI Studio平台的算力环境,搭建课程的集成实践环境,提出一种三阶递进式课程教学模式。该模式从课堂、实验、项目依次实施,旨在帮助学生建立网络数据采集与分析能力,培养学生利用数据分析技术解决行业问题的能力。
选择结构是Python程序设计的关键结构之一。研究针对其教学设计难以理论联系实际,缺乏实际应用价值,传统BOPPPS教学模型不够精细影响学生掌握知识等问题,提出一种改进的BOPPPS教学模型,即P-BOPPPS-O模型,进行课堂实证研究。该模型在传统BOPPPS模型基础上增加课前准备和拓展提升两个环节,以实现教学流程的精细化和实际应用导向。通过采用线上线下的混合式教学,激发了学生的学习兴趣,提高了课堂参与度,培养了学习主动性。实证研究显示,这一改进在教学上取得了显著效果。
当代计算机技术发展迅速,软件质量备受关注,软件测试人员的需求也日益增长。为了使高职院校学生更好地适应工作岗位要求,教学践行职业教育“立德树人”的根本任务,结合CDIO工程教育模式,以工程实践指导教学设计,通过打造“七度课堂”,聚焦学习的“温度、精度、强度、难度、深度、广度、高度”。文章给出了思政内容设计、教学内容改革以及课堂实施建议。课程评估表明,基于CDIO模式的教学改革确实能够提升学生的测试技术能力,培养学生职业素养,适用于培养能力与素养兼备的软件测试人才。
网络技术快速发展迫切需要改革专业人才培养模式,为此研究探索了OBE理念在无线网络安全课程中的应用。本文分析了无线网络安全课程教学现状,提出了基于OBE理念的无线网络安全课程教学模式,详细讨论了基于OBE理念的无线网络安全教学方案设计。教学实践表明,该模式能有效提升无线网络安全教学水平,增强学生运用无线网络安全技术解决问题的能力。
在数字化、网络化和全球互联的信息时代背景下,如何培养学生的计算思维是当前信息技术教育的热点课题。本文通过分析2020年《中等职业学校信息技术课程标准》,结合美国教育评价专家Web提出的知识深度学习DOK模型,构建了基于计算思维培养的DOK深度学习教学设计模型。同时,以中职网页设计课程为例进行教学设计案例研究,目的是在课堂教学中培养中职学生计算思维,让学生学会应用计算思维进行问题解决,以提高教学的高效性。
摘要:模拟电子技术是一门重要的专业基础课程,其内容兼具理论性和实践性。文章基于课程特点,从教学内容、教学模式、教学评价等方面剖析课程教学的痛点问题。从当前课程教学实际情况出发,课程教学改革以三位一体的创新思路为引领,以学生学习目标达成为中心,按照“两性一度”重构课程内容,采用项目式教学法优化课堂教学,利用线上线下混合教学模式提升教学实效性,注重课程目标达成和持续改进。实践证明,这一系列教学改革措施有效激发了学生参与课堂的积极性,提高了学生的工程实践能力和创新能力。
微信小程序课程具有涉及知识领域跨度大、知识点繁杂等特点,导致传统教学方式很难达到理想的教学效果。针对上述问题,文章提出了一种基于OBE理念的“以用促学”的微信小程序教学模式。该教学模式将微信小程序开发知识融入具体应用开发过程中,以实际开发需求形成驱动学生学习相关知识的内在动力,从教学措施、教学内容和考核方式等方面采取具体改革措施,最后说明教学效果。
知识追踪技术通过学生的历史学习轨迹来自动追踪学生的知识水平随时间的变化过程,是实现个性化学习的关键路径。首先根据相关研究从输出结果的精细化程度、建模能力和应用范围三个方面对比了基于贝叶斯、逻辑回归和深度学习方法的知识追踪技术。对学生在线学习过程中产生的真实作答交互数据进行采集与处理,利用基于深度学习的知识追踪技术实现了对学生知识状态的动态诊断,并对诊断结果进行可视化分析。最后总结出在线课程中知识追踪技术的应用场景,为实现个性化、智能化教学提供参考。
智慧课堂以科技为基础,利用先进技术改善教育环境和学习体验。文章回顾了智慧课堂、大语言模型和生成式人工智能技术的发展过程。以ChatGPT为例,展望了AIGC技术在智慧课堂的应用场景,分析了AIGC技术给课堂教学带来的挑战并探讨其应对策略,探索了智能时代智慧课堂教学创新路径,为智能时代智慧课堂教学提供了新范式。