为平衡土地资源利用与生态效益,文章提出了一种基于生态系统服务价值(ESV)的多目标粒子群优化(MOPSO)模型。该模型以生态服务价值、空间集聚度和土地转换成本为优化目标,构建多目标加权函数,并利用粒子群算法求解。以洛阳市为例,分析土地利用现状,应用优化模型调整空间结构和利用格局,并对比优化前后变化特征。结果表明,该模型可有效提升区域生态系统服务价值,为土地资源的科学管理和可持续发展提供参考。
针对内窥镜双目场景动态重建任务,文章提出了一种基于动态高斯泼溅的新型重建网络。该网络利用预训练的双目深度估计网络初始化高斯泼溅场景表达,结合时域空间动态编码与边缘感知的深度正则化,高效地对动态组织形变进行高精度建模。在公开内窥镜视频数据集 EndoNeRF上的实验结果表明,该方法在重建精度的可视化效果和评价指标上均优于现有方法,具有良好的现实应用前景。
针对轻量级算法在树叶图像分类中的不足,提出了一种基于改进 MobileViTv3算法的树叶图像识别方法。该方法在 MobileViTv3算法的倒残差模块中引入坐标注意力机制(CA) ,以增强特征表达能力,并用 H-Swish 激活函数替换ReLU6 激活函数。此外,在 MobileViTv3模块中使用普通3×3卷积替代深度可分离卷积,并使用 H-Swish 替换 Swish 激活函数,以降低算法的计算量。在自建的14种叶片图像数据集上进行训练,以验证改进算法的有效性。实验结果表明,改进后的算法在叶片图像数据集上的精度、准确率、F1值和召回率相较于原 MobileViTv3 算法以及 ShuffleNetV2、MobileNetV2、MobileNetV3算法均有显著提升。
针对草莓种植中环境控制和病虫害早期发现的难题,设计并实现了基于改进YOLOv8算法的草莓卫士系统。采用温湿度、二氧化碳浓度等多种传感器融合,通过MQTT协议将采集的环境数据上传至阿里云,草莓卫士客户端实现了草莓大棚的实时环境监控。采用融入CBAM注意力机制的改进YOLOv8模型训练草莓病虫害数据集,对比实验结果表明模型具有良好的性能。将模型部署在阿里云,可通过客户端拍摄照片识别病虫害种类。草莓卫士系统有助于草莓种植产业向智能化和自动化方向发展。
随着制造业数字化转型的不断推进,机器人流程自动化(RPA) 与人工智能(AI) 的结合为提高生产效率和准确性提供了新的技术手段。针对BOM系统零件数据手工录入过程中存在大量数据的重复操作,有一定出错的概率且耗时的问题,文章研究了使用SikuliX结合光学字符识别(OCR) 技术,自动化识别和提取3D设计软件中零件工程图像的英文字符文本信息(如零件名称和零件号) ,并将其自动录入物料清单(BOM) 管理系统的实现方法。实验结果显示,该方法对英文字符的平均识别准确率达87.7%,并能实现7×24小时不间断工作,显著提高录入效率。
针对道路监控图像质量较低导致的驾驶员异常行为检测精度不足的问题,提出了一种基于改进SRGAN的检测算法。该算法采用SRGAN进行图像质量重建,并利用ConvNeXt-v2改进SRGAN生成器与判别器的残差块,从而充分挖掘低分辨率图像的特征。引入金字塔注意力模块以降低噪声干扰,进一步提升图像重建质量。在客观评价指标方面,在自建数据集LD上进行实验,结果表明,与传统SRGAN相比,文章提出的算法PSNR值提升了4.2251 dB,结构相似度SSIM提升了0.098,且在图像细节清晰度方面表现出明显优势。此外,将改进的SRGAN与YOLOv8目标检测模型相结合,AP精度提升了4.5%,显著提高了检测准确度。
科技的飞速发展,特别是互联网和人工智能技术的进步,推动社会迈入信息化时代。文章聚焦于智慧病房健康管理系统,介绍其研究现状、设计目标以及整体设计方案。系统基于ThinkPHP5框架和MySQL数据库构建,结合图像识别技术提取病人表情特征,实现智慧化管理,为医院提供更高效的管理和服务。系统的设计与实现优化了医疗资源配置和服务流程,有助于提升医疗服务的质量和效率,应对未来医疗行业的挑战。
钢材生产运输过程中的关键问题之一是表面缺陷,这不仅导致原材料浪费,还制约了企业的发展。同时,表面缺陷具有种类复杂、噪声干扰严重、尺寸小等基本特点,传统方法难以满足工业快速发展的需求。近年来,深度学习方法在目标检测领域取得了显著成果,并逐渐应用于钢材表面缺陷检测。文章从代表性缺陷检测算法入手,重点分析近三年内算法的改进方向,以提升钢材的适用性能和使用寿命。
随着信息技术的迅猛发展,恶意软件已成为网络安全领域的一大威胁。传统的基于签名和规则的恶意软件检测方法在面对新型和变种时显得力不从心。为应对这一挑战,文章提出了一种基于人工智能的检测与防御机制。该机制利用支持向量机、卷积神经网络等机器学习和深度学习技术,对其行为特征和模式进行自动学习和识别,实现了高效检测和防御。实验结果表明,该机制在检测准确率、召回率、F1分数等方面均表现出显著优势,最高分别达到了85%、95%和74%,为网络安全防护提供了新的思路和方法。
基于提高网络安全操作安全性和便利性的目的,该文主要介绍了一种结合人脸识别与PKI技术的身份认证系统。文章首先阐述了系统的设计、实现及安全性评估,具体内容包括PKI技术的应用、人脸识别流程及其在OpenCV中的实现以及安全通信协议的运用。系统通过包含客户端模块、身份认证服务器模块、CA服务器模块和数据库模块的客户端/服务器模型实现。文章还探讨了系统的实用性及其在现实环境中的表现,验证了其在提升身份验证安全性方面的有效性。本研究所提出的身份认证系统能够有效防范外部攻击和内部威胁,为网络信息安全提供有力保障。
KMP算法是较为高效的模式匹配算法。相比传统BF算法,其无回溯的特点在生物序列比对过程中效率更高。文章介绍了生物序列模式和模式匹配算法,阐述了KMP算法的设计与实现。通过将生物序列转化为字符序列,实现了KMP算法在生物序列自动识别中的应用。
无人机的广泛应用给路径规划问题带来了新的挑战。该文旨在提高无人机路径规划效率和准确性,通过数学模型和遗传算法相结合的方法,探索了一种综合解决方案。首先,介绍了无人机路径规划的背景和意义,强调了问题的复杂性和现实应用场景。随后,详细阐述了路径规划问题的数学建模,包括目标函数和各种约束条件的定义。为了解决这一复杂的优化问题,引入了遗传算法作为解决方法,并对其原理进行了解释,并且验证了所提出方法的有效性和可行性。结果表明,整数规划模型与遗传算法相结合的方法能够显著提高无人机路径规划的效果,为实际应用提供了重要的参考。
针对植物疾病问题,本研究开发了一种基于深度学习的植物表型特征图像识别系统。该系统采用ResNet101_vd_ssld模型,并利用AI Studio平台提供的植物病害图像数据集进行训练。在包含4540张图像的测试集中,系统实现了84.16%的平均识别准确率。此外,系统集成了图像识别、实时检测和专家咨询功能,为用户提供了高效、便捷的使用平台。
目前二手交易平台存在信任缺失、数据安全隐患和交易纠纷等问题。文章使用Hyperledger Fabric平台设计了一种基于开放联盟链的二手物品交易平台,通过非对称加密、共识机制、分布式存储、链码等技术,实现了开放联盟链数据不可篡改、弱中心化、数据可溯源、链码自动执行的特性。通过链码去除中间商,实现了用户登录、物品添加与查询、物品交易与捐赠等功能。引入政府监管机构和社会组织持有开放联盟链节点,通过开放联盟链特性和节点三方博弈,解决了传统二手交易平台问题,提升了买卖双方的合作意向,显著提高了二手物品的再利用价值。
文章旨在探讨一种基于Vue前端开发框架的管理系统设计方法。通过对Vue技术栈的深入研究与实践,构建了一个高效、灵活且易于扩展的管理系统。该系统采用前后端分离的开发模式,前端使用Vue进行组件化开发,后端采用SpringBoot等主流技术提供稳定的服务支持。在系统设计过程中,充分考虑了用户体验、数据安全、权限控制等多个方面,确保系统的实用性和可靠性。通过实际应用案例的测试与验证,该系统展现出良好的性能和稳定性,为企业级应用提供了一种切实可行的解决方案。
目的:该研究旨在开发一套集自动发卡、补换卡和考勤指纹录入功能于一体的医院员工自助服务系统,并实现与医院门禁系统和食堂消费系统的对接。方法:基于.NET平台开发医院员工自助服务系统,采用C/S架构模式,对接指纹仪、证件打印机、IC卡刷卡器等硬件设备,消息推送采用RabbitMQ框架,数据存储采用SQLServer2008。结果:研发的员工自助服务系统已在医院投入使用,员工可自助完成发卡、补卡、换卡及指纹录入等操作,系统运行稳定且获得良好评价。结论:截至2024年10月5日,员工自助服务系统已完成自动发卡2 821次,补换卡212次,指纹考勤录入3361次。系统操作流程简便,在便利员工的同时也减轻了相关工作人员的工作压力,提升了医院的整体运行效率。
文章基于Python语言,利用Selenium库模拟浏览器行为,自动爬取某直聘网站12个一线城市的“大数据”岗位招聘信息。利用Pandas库对数据进行清洗和预处理,并使用Matplotlib库进行可视化分析。研究发现,大数据岗位需求的技术关键词主要集中在大数据、开发、Java、Python等;薪资水平集中在10~30千元/月,受学历和经验年限显著影响;本科及3~10年经验的岗位需求量较大;不同城市薪资差异明显,计算机软件、互联网等行业以及100~499人规模的企业对大数据人才需求旺盛。本研究可为求职者、高校及用人单位提供决策参考。
在交通数据集分析中,动态时间规整(DTW) 算法是评估时间序列相似性的重要工具,其展现出显著优势。然而,传统DTW算法在面对噪声干扰、数据缺失及特征差异等挑战时,性能容易受到影响。为此,文章引入动态填充策略,以智能填补时间序列中的缺失值,并通过平滑处理消除噪声影响。此外,该研究提出一种权重调整机制,根据时间序列各部分的特征重要性和相似性程度,动态调整匹配点的对应权重。该机制不仅减少了噪声及非关键特征对结果的干扰,而且增强了关键特征区域的匹配影响力,从而更精确地反映时间序列之间的实际相似性和差异性。
本研究利用机器学习方法,基于睡眠特征数据诊断抑郁症。采用随机森林算法,分析REM潜伏期、卧床时间、睡眠效率和慢波睡眠持续时间等多项睡眠特征与抑郁症的关系,并通过交叉验证及其他模型评估技术验证模型性能。结果表明,随机森林模型具有较高的诊断准确率,且REM潜伏期为关键预测指标。本研究创新性地结合多项睡眠特征,验证了模型在抑郁症诊断中的实用性,丰富了基于生物特征的客观诊断方法,为临床提供技术支持。
家庭金融状况一直是人们关注的焦点问题。家庭总负债与哪些因素相关联,以及它们之间是否存在某种函数关系,是值得探讨的课题。文章采用统计学中的线性回归模型作为理论基础,尝试运用Python编程语言对家庭金融状况进行简要分析。数据选取自中国家庭金融调查数据库(CHFS) 2019年的家庭调查数据,具体包括家庭总收入、家庭总消费、家庭总资产和家庭总负债四个属性。文章旨在分析这四个属性之间是否存在线性关系,并求出具体的回归方程。
文章设计并调试了西门子S7-1200控制器与欧姆龙EJ1模块式温控器的Modbus RTU通信程序,实现了4路温度信号的采集与加热控制。主要编写了温度当前值、通道状态、控制输出状态的读取程序,并编写了运行/停止控制和温度设定值的写入程序。配置了西门子KTP 700操作面板的画面,实现数据显示和参数设定。
文章研究了数据加密技术在计算机网络安全系统中的实践应用。在研究过程中,文章通过分析数据加密技术的基本类型和优缺点,探讨了DES、AES和RSA等算法的特性及在不同应用场景下的效率和安全性,并提出了数据加密技术在网络通信加密、VPN建立、数据库加密等方面的具体应用策略。
高校要加强法律意识和网络安全防护意识普及,全面依法履行网络安全工作职责,坚持防范安全风险和促进健康发展并重,依法构建学校网络数据安全保障体系,加强网络安全责任制考核,完善应急事件响应机制,技术与管理并重,展示足够的网络复原力,让校园网始终在法治轨道上健康运行。
近年来,设计抗边信道攻击的密码学方案成为密码学领域的研究热点。在2013年的亚洲密码学会议上,Al-Riyami等人提出了无证书密码学概念,该技术无须证书管理且避免了密钥托管问题。文章提出一种抗边信道攻击的无证书签密方案。该方案基于一个无证书密钥封装系统。文章主要贡献是提出的方案利用提取器实现了对称密钥的抗泄漏特性,方案实现了接近1的对称密钥相对泄漏率。在CBDH和DBDH假设下,对方案的安全性进行了证明。与Malone-Lee方案相比,本方案减少了配对运算次数,效率更高。
在当今云服务与移动互联发展的数字化时代,信息安全成为制约行业信息化发展的重要因素,数据加密作为保障信息安全的核心技术,不断发展与演进。目前国际上使用的主流对称加密算法主要有DES、AES、3DES、IDEA等,Blowfish算法也因其高安全性和效率而被广泛应用于各种加密实践中。雪崩效应是评价加密算法优劣的重要标准[1],它是指在数据加密过程中,输入的微小变化会导致输出发生巨大的变化。雪崩效应能够
文章设计了一款基于阿里云HaaS后台服务框架和深度学习技术的老年人智能化拐杖,该拐杖具备摔倒检测、心率监测、体温监测、GPS定位和报警等多项功能,旨在解决传统拐杖功能单一、智能化程度低以及老年人日常出行安全等问题。随着社会的逐渐发展和老龄化趋势的加剧,独居老年人数量不断增加,智能化产品逐渐融入老年人日常生活。通过智能化设计,该拐杖为老年人提供了更加安全、便捷的出行方式,提高了老年人的生活质量。
现代软件产品功能需求的不断迭代优化占用了大量测试资源以保障软件质量。为优化测试资源利用率并提高项目团队产出效率,文章将机器人流程自动化技术引入软件测试实践中,通过微软机器人工具构建基于关键字驱动的低代码Web自动化测试方案,以满足日常UI和接口自动化测试需求。实践结果表明,采用机器人流程自动化技术,只用预设简单的程序即可完成重复性和规则性较强的业务流程,适合开展自动化测试工作。
针对乐器演奏技术(IPT) 检测中难以收集大量高质量数据集且预训练模型直接应用于IPT检测领域时推理准确率不高的问题,文章提出了一种基于预训练模型DistilHuBERT的微调方法。在少量二胡演奏技法数据集上进行微调,最终模型在测试集上的推理总体准确率约为88%。同时,通过快速动态时间规整(FastDTW) 和波形图对模型推理错误的结果进行了分析。总体而言,微调后的DistilHuBERT模型能够较好地学习二胡演奏技法数据集的特征,表现出较好的泛化能力。在专业领域中,可先选取部分样本,计算不同类别的FastDTW值,并根据FastDTW值结果专门针对相似度高的类别收集数据和标注,再进行微调训练,从而进一步提高模型的效果。
文章介绍了结合使用 App Inventor 和 ChatGPT 开发人工智能图像生成移动应用程序的方法,该方法充分利用了图形化编程的便捷性和 ChatGPT的自然语言处理能力。首先,概述了人工智能和生成式人工智能的基本概念、发展历程及其应用领域。接着,详细介绍了 App Inventor 的功能特点,以及如何将其与 ChatGPT集成以开发人工智能应用程序。最后,以 ImageBot 组件为例,详细讲解了基于 App Inventor开发人工智能图像生成移动应用程序的具体流程,并强调了开发过程中需要注意的事项。
作为一种新型测评方式,探讨了结构化反思报告为实现课程设定的高阶目标,在提高学生的批判性思维和实践能力上扮演的关键角色。面对反思报告反馈延迟与批改压力大等方面的局限性,设计并研发了基于大模型的课程自反馈系统。该系统能够实时提供自动反馈和个性化指导,实现了对学生学习成果的全方位、多层次评价,展现了教育技术与教学实践深度整合的新方向,促进课程高阶目标的实现和学业测评的创新。
为了探讨倾斜摄影在实景三维中国建设项目中的应用,文章对倾斜摄影进行了介绍,对实景三维中国建设内容进行了说明,并以某城市实景三维建设项目为例,对倾斜摄影在实景三维中国建设项目中生产数据的流程进行了深入分析。文章以某城市实景三维建设项目为例,分析了倾斜摄影在实景三维中国建设项目中数据生产的流程,旨在为实景三维中国建设项目数据的生产提供参考。
苯酚作为一种典型的有毒有机化合物,广泛存在于工业废水和环境水体中,对生态环境及人类健康构成严重威胁。因此,准确预测苯酚浓度对于环境监测和污染控制至关重要。文章提出了一种基于概率主成分分析(PPCA) 的数据重构方法,用于在线估计双酚A生产装置中C303塔底的苯酚浓度。该方法首先对易测变量的数据进行标准化处理,确保所有变量在相同尺度下进行分析;然后采用马氏距离描述变量间的相关程度;最后将异常数据和待预测数据均视为遗失数据进行处理。实验结果表明,PPCA数据重构方法在预测精度上优于传统的最小二乘支持向量机回归分析方法和混合模型回归分析方法。即使在10%的数据缺失率下,PPCA方法仍能有效重构待预测变量,展现出优良的适应性与稳健性。文章不仅验证了该方法在实际工业应用中的潜在价值,特别是在实时监控和关键生产参数预测方面,还为复杂化工过程中的数据分析与预测提供了新的视角。
近年来,以Midjourney为代表的一系列AI图像生成软件为AI辅助艺术创作领域的发展注入了强大动力。与传统手工绘制数字图画相比,这些工具突破了动漫角色创作的传统框架。文章通过对使用Midjourney进行动漫角色创作的实践分析,探讨了AI技术在动漫角色设计领域的应用。利用Midjourney可以简化工作流程,激发创造力,并提高动漫角色的整体质量。AI技术,尤其是Midjourney的应用,显著提升了动漫设计和角色建模的生产力与创新能力,为动漫角色设计开辟了新的创作维度。同时,像Midjourney这样的AI辅助工具为动漫行业的发展与变革带来了巨大的机遇与挑战。
为了提高视听娱乐商家的选址效率和准确性,文章研发了一套基于大数据的商家智能选址系统。该系统集成了数据采集、预处理、商圈聚类分析和选址预测模型,形成了完整的服务闭环。通过研究并实现基于DBSCAN聚类算法的商圈划定和商家选址智能分析与推荐,系统能够自动调用选址模型,为商家提供直观的商圈分布图和选址建议。该系统显著提升了选址的可预见性和科学性,为视听娱乐行业的选址问题提供了全新的解决方案。
文章以“粒子特效动画制作”为案例,首先,介绍了3ds Max软件相关概念,其次,运用粒子流工作方式,从场景建模、材质与贴图、制作药丸散落动画、制作药瓶动画四个方面入手,完成对药瓶散落动画设计。希望通过这次研究,为后期三维动画粒子特效的制作提供重要的依据和参考。
文章探讨了医院影像检查系统PACS软件的故障诊断与维护方法。介绍了PACS软件故障的种类、表现形式以及诊断流程,并探讨了相关工具和技术的应用。此外,文章还提出了预防性维护、修复性维护以及性能优化与升级等PACS软件的维护方法,并通过案例研究展示了故障诊断和维护的过程及成果,旨在为医院影像检查系统的稳定运行提供技术支持。
电力通信网络状态感知,是对电力通信网络中各元素或者对象的觉察、理解,及对未来状态进行预测的技术。伴随着电网运行复杂程度的提高,该技术的重要性日益凸显。如何基于电网数据动态、全面、精准地分析网络运行状态并识别潜在隐患,是该领域探索的重点。文章借助文献资料法、现场观察法等方法,对基于大数据的电力通信网络状态感知及应用进行了研究,旨在优化现有技术路径,提高其能力与效果。
航空装备制造业的快速发展对航空电子产品焊接质量提出了更高要求。文章通过文献研究,比较分析了目视/显微镜检测、AOI检测和X光检测等多种检测技术的优势与局限性,明确了其适用范围。研究表明,在实际生产中,应根据产品的具体需求、成本预算及生产环节等,灵活选择单一或多种检测手段,达到检测最终目的。考虑电子产品焊接检测技术的全面、系统性提升,文末提出未来发展方向包括优化检测技术参数,建立完善的检测标准,研发在线检测技术等,以减少焊接缺陷产生,提升产品可靠性。
该文基于物联网技术,探讨了智慧油田的建设方案。通过部署智能仪表、RTU终端等设备,构建无线生产专网,实现油水井数据集中管理和远程监控,从而提升采油管理效率。实践表明,该方案有效节约了巡检人工,提高了生产效率。
在过去的几十年里,基于成果导向的教育受到了各个国家的青睐和重视。为探究以成果为导向教育(OBE) 的研究热点主题及发展趋势,基于Web of Science核心数据库,利用LDA主题模型对以成果为导向教育(OBE) 相关文献进行分析,构建LDA模型抽取文献下的热点主题,并对主题进行挖掘和分析。研究发现,当前成果导向教育研究热点主要集中在OBE理念应用、效果评估以及课程改革三个方面。 关键词分析显示,out-based education、competence、curriculum等词语是该领域的高频关键词,表明课程设计、能力培养和效果评估是当前研究的重点方向。
一流大学和一流学科建设必须依托高水平学院建设的稳步推进,建设研究型学院不仅是建设研究型大学的基石,也是建设研究型大学的有效路径。以“互联网+”、大数据、5G时代、人工智能为代表的新一轮科技革命浪潮到来,对信息类学院高水平建设发展在产生较大影响的同时,也带来了新的挑战。建设过程中应鼓励学院师生进行前沿的信息科学研究,推动知识的创新,建立科研创新平台,支持师生开展科研项目,促进学术成果的转化和产业化,促进学院与产业界和社会的紧密合作。扬州大学信息工程学院依托工业互联网安全实训基地建设,从构建创新创业人才培养体系和高水平研究型学院建设路径与举措两个方面探索信息类高水平研究型学院发展新道路。
测角网间接平差是测量平差基础课程的教学重点和难点,通过运用Excel软件进行测角网的平差帮助学生掌握该知识点。针对测角网平差过程中观测角度的表示及换算问题,方位角换算数据异常问题,误差方程常数项的计算数据异常问题进行了Excel实现。对比文献中相同案例的数据处理,文章的计算过程更直观,结果更精确。利用Excel人机交互的直观性,将测角网平差的数据处理过程清晰地展现给同学,降低了学生学习的难度,并且掌握了运用Excel处理测量数据的方法。
该文以广州商学院计算机网络技术课程为例,研究应用型高校一流课程建设。该课程基于“六位一体、交叉复合”理念,在落实“六位一体”方面,依据学校定位等确定培养方向,优化各层面规划;体现“交叉复合”于学科、课证、理实融合。课程建设实践包括课程大纲、优化内容、创新方法、加强团队建设、强化实践及完善评价体系。取得良好成效,但同时也面临资源整合等挑战。
随着信息技术快速发展,传统实验室面临诸多挑战,数字化升级改造势在必行。文章探讨了实验室数字化升级改造的路径和关键技术,并结合实际案例,为高校实验室数字化转型提供参考。通过评估规划、技术基础设施建设、业务流程再造、数据管理分析和持续推进优化等方法,结合智能化实验设备和业务深度融合的智慧实验台、实验教学全流程管理平台等关键技术,可提高实验效率、提升教学质量、推动科技创新、实现资源共享和协同创新,并应对突发事件和挑战。
为响应国家深化产教融合的号召,本研究针对机器视觉课程教学现状,提出基于产教融合的教学改革方案,包括课程内容重构、教学方法创新、校企合作共建实训基地和师资队伍等。实践结果表明,该改革方案有效提升了学生的实践能力和职业竞争力。本研究为高职院校机器视觉课程教学改革提供了参考。
教育数字化转型对新时代的人才培养提出了新的要求,提升学生的数字核心素养是当今时代育人的关键。文章针对高校教育实践类课程的教学现状,以项目式学习为主线,分析教育数字化转型背景下教育实践类课程的构建原则,以建构主义学习理论为指导,探索高校教育实践类课程的项目式学习模式。以现代教育技术课程为例进行实践应用,通过项目引入、项目实施、项目评价三个环节,落实学生理论与实践的结合,结果表明此模式的应用转变了学生的学习方式,提升了学生利用技术发现问题、分析问题、解决问题的能力。
随着信息技术的快速发展,虚拟仿真实验教学已成为高等教育中创新教学模式的重要趋势。该文旨在通过CiteSpace知识图谱分析工具,深入探究高校虚拟仿真实验教学评价的应用现状与发展趋势,揭示该领域的研究热点和发展机制。通过收集和整理相关文献资料,构建虚拟仿真实验教学评价的知识图谱,并运用文献计量学方法,对国内在该领域的研究进展进行系统的可视化分析。
自2022年以来,随着以ChatGPT为代表的大语言模型技术的迅猛发展,教育领域成为大语言模型的重要应用场景之一。文章针对当前高职技能人才培养过程中面临的困难与挑战,提出通过AIGC技术从丰富教学手段、更新课程内容、强化实践教学、实现个性化学习等方面助力教学改革。结合OpenCV图像处理与应用课程,文章从课前、课中和课后三个阶段详细描述了AIGC的应用过程,对AIGC赋能高职教育进行了初步探索,为OpenCV图像处理与应用课程的教学提供了新的思路与方法。
课程思政是高职院校全面落实立德树人根本任务、不断提升人才培养质量的重要途径。目前以人工智能、大数据、云计算、区块链等为代表的新一代信息技术快速发展,推动教育数字转型,为实现高质量课程思政建设提供了强有力的支持。文章使用文献分析法、案例研究法,首先对当前教育数字化背景进行阐述,并结合当前高职院校计算机类专业课程的教学现状和痛点,从中发现专业课程思政融入不深等问题,提出有针对性的改革措施,研究结果表明,数字化背景下,课程思政建设应注重挖掘思政元素、优化教学设计、完善协同推进保障机制,从而实现教学质量和育人效果双提升。
虽然随着计算机语言不断发展,新语言层出不穷,但是C语言在计算机领域具有不可替代的作用。C语言程序设计不仅在于教会学生编写程序,更在于教会学生一种编程思维,所谓“授之以鱼,也要授之以渔”。项目式教学强调培养学生思考问题和解决问题的能力,有效提升学生的动手实践和应用能力,这与C语言程序设计课程的教学目标高度契合。文章针对C语言程序设计课程中课程思政应用的难点,结合本地区文化特色和高校办学理念,构建了一套可操作的课程思政元素体系,并探讨其在项目教学中的应用方法。教师在制订出合理的项目,规划好合理的方案后,可自行在体系中查找适合的思政元素,学生在提高自身技能的同时,提升思想修养,做新一代有理想、有梦想的新青年。实践证明,该体系能够有效地提升学生的思想觉悟,培养具有社会责任感的优秀人才。
高校数字化建设是提升师生工作学习效率、树立高校形象的重要途径。但随着数字化建设的不断深入,高校固化的信息系统在日常管理过程中出现了部门协同困难、数据重复收集等多个问题。为解决上述问题,文章探究了低代码平台在高校信息系统开发中的应用价值。文章首先介绍了低代码平台的技术特点,然后结合高校数字化建设情况阐述低代码平台与高校的适配性与优势。最后,以基于低代码平台开发的创新创业管理系统为例,展示了低代码平台在高校的应用实践,并展望了其未来发展前景。
在新时代背景下,“校政产”共生系统已成为区域教育资源整合和创新驱动发展的重要模式。文章基于共生理论,运用因子分析和结构方程模型,对“校政产”共生系统的稳定性进行定量评价,揭示了系统内各参与主体的利益关联和协同机制,并探讨了资源有效配置、利益平衡和共生共长促进策略。
文章分析了传统Linux操作系统课程教学存在的问题,基于OBE理念,提出以项目为主线、“线上+线下”混合教学的重构方案,并探讨了其在应用能力培养方面的实践效果。