基于.NET框架的教学管理网站的设计与实现

应用Windows系统、Net Framework开发平台,采用ASP.NET2.0网络系统开发技术,研究并开发的教学管理系统网站。系统打破传统的将学生管理、教师管理和日常教学信息管理分离的模式,实现"师生""教学"综合管理,在实现日常教学信息管理的同时,为教师和学生提供一个教学互动的网络平台。

谈如何优化计算机网络技术课程的教学

计算机网络技术是高校计算机类专业的主干技术基础课程,涉及电子技术、计算机软件技术、计算机硬件技术等多个学科领域,,在整个教学过程中占有极其重要的地位。本文从高校计算机网络技术课程的现状出发,探讨了优化该课程教学的一些措施。

对高校信息技术课程教学的探索

随着科技和社会的发展,获取信息、处理信息、使用信息的能力已成为现代人类最基本的生存能力之一。计算机技术的掌握程度成为现代人受教育程度和科学文化素养的一项重要衡量标志。信息技术教育是一门知识与技能相结合的基础工具课程,不能仅仅满足于使学生掌握基础知识和基本技能,还必须有意识、有计划地培养和发展学生的自主学习能力,为学生更好地适应未来学习、工作的需要提供有力的保证,满足学生终身发展的需要。

卡尔曼滤波下激光雷达扫描大数据检测算法

激光雷达扫描的不规则激光回波信号通过地面反射和空间传播,但是由于颜色较暗的粗糙物体表面反射率较小,信号易发生漫反射,大量反射信号被接收,会形成较大的接收噪声,导致激光雷达扫描大数据出现较大程度的异常。为此提出基于卡尔曼滤波的激光雷达扫描大数据检测算法。利用卡尔曼滤波算法剔除激光雷达数据中的野值;基于此,建立数据硬性约束条件,获取数据流形规则,提取激光雷达数据特征;根据提取的特征,利用支持向量回归算法完成数据分类,实现激光雷达扫描大数据检测。实验结果表明,研究方法检测激光雷达扫描大数据时,查全率始终高于90%,查准率高于95%,平均耗时65.1ms,且以无人小车行驶轨迹的雷达数据为测试对象时,研究方法具有较高的检测精度,说明该方法的研究价值较高,应用效果更好。

基于强化学习的图像不确定性目标域提取仿真

相比于输入图像的整体像素点,不确定性目标所占像素点偏少,且由于物体朝向不同,对应特征也不同,导致图像不确定性目标提取的难度较大。提出一种新的基于强化学习的图像不确定性目标域提取方法。将图像输入加权双边滤波器中,将其分为高频区域和低频区域,在Curvelet变换的基础上保留图像细节信息。消除图像噪声,并采用限邻域EMD方法增强图像质量。建立自适应性模型,将预处理后的图像输入至上述模型中,通过混沌同步方法在分数阶非线性网络中提取图像像素点特征,以此实现图像分割。应用强化学习建立图像不确定性目标域提取的马尔科夫决策,获取图像的类别信息和区域结构,图像不确定性目标域的提取。仿真结果表明,研究方法能够精准提取图像像素点特征,查全率和查准率高于90%,J指数以及F检验值的平均值可达0.8以上。

基于改进SMOTE算法和深度学习集成框架的信用卡欺诈检测

当前机器学习(ML)算法已经被广泛用于信用卡欺诈检测。然而持卡人线上购物的动态性,以及正常和欺诈交易数据严重不平衡问题,影响了分类器的检测精度。为此,提出了基于深度学习集成框架的信用卡欺诈检测方法。首先,通过改进的合成少数类过采样(SMOTE)算法,解决信用卡数据集中欺诈交易和正常交易数量严重不平衡问题。其次,构建堆栈式深度学习集成框架,使用双向长短时记忆网络(Bi-LSTM)和门控循环单元(GRU)作为基础分类器,并通过多层感知机(MLP)作为元分类器,结合集成学习和深度学习的优点提高信用卡欺诈检测率。在公开数据集上的实验结果表明,所提深度学习集成方法与改进SMOTE算法相结合,分别实现了99.57%和99.82%的灵敏度和特异性结果,优于其他先进的信用卡欺诈检测算法。

基于大数据的激光通信光纤时延波动测量仿真

空间激光通信光纤的传输频带宽、距离远且通信容量大,但是易受环境温度和激光器波长影响出现时延波动问题。为解决以上问题,提出基于大数据的空间激光通信光纤时延波动测量方法。构建光载波传输模型,分析光纤时延波动的影响因素。采用大数据技术测量时延波动,获得其初始测量值,通过卡尔曼滤波方法处理并提高测量值的精度,完成空间激光通信光纤时延波动的精准测量。实验结果表明,空间激光通信光纤距离不断增加时,时延波动量不断增大,研究方法测量结果与实际值具有较高拟合度,且对时延波动的跟踪精度高,不确定度保持在10ps以内。

寿险事务数据库挖掘关联规则的分析和设计

客户关系管理是当前研究与应用的热点。信息经济导致了信息爆炸,本文重点探讨如何利用基于关联规则的数据挖掘技术来发现寿险事务数据库中的关联规则,以便更好得进行客户关系管理。

基于生成对抗网络的数据增强技术在葡萄叶数据增强中的应用

研究生成对抗网络(Generative Adversarial Networks,GAN)在葡萄叶数据增强中的应用。增强的葡萄叶数据可以提升病害检测的准确性。传统的数据增强方法虽然能在一定程度上缓解数据不足的问题,但是生成的图像往往缺乏多样性和真实感。为此,结合GAN和多尺度注意力机制设计一种改进的对抗生成网络AMSGAN。通过训练该模型的生成器和判别器,最终可生成高质量、多样性的葡萄叶图像。实验结果验证了该模型在葡萄叶数据增强中的有效性和潜力。

基于PBL与OBE的混合教学模式在数据采集技术的应用

文章致力于探索项目导向学习(Project-based Learning,PBL)与成果导向教育(Outcomes-based Education,OBE)融合的混合式教学模式在数据采集技术实践教学中的应用。针对传统教学方法的局限性,文章提出一种创新教学模式,旨在提升学生的实践技能与创新思维。实践结果表明,该教学模式能有效激发学生的学习兴趣,增强学生动手实践和综合应用能力,并提高他们解决数据采集实际需求问题的能力。

基于数据经验证据的软件人才岗位需求分析研究

随着网络技术的发展,在线招聘平台已成为招聘人员发布信息和应聘者获取职位的主要途径。为了提高计算机软件专业学生就业率,帮助在校生和应届生、往届生、求职者精准定位企业需求,发挥网络招聘信息的价值,解决就业难的问题。文章基于前程无忧招聘网获取的软件人才岗位描述信息展开研究,主要采用挖掘技术、数据预处理、数据分词、构建招聘词典、词频统计、数据可视化、主题分析等大数据分析处理的方法对招聘数据进行分析。分析结果表明:本科以上学历能满足96.53%的软件人才岗位需求,表明本科比专科求职更有优势;掌握Java语言的软件人才岗位需求量最大;招聘单位关注的重点除了知识能力和实践能力外,对沟通能力和责任心等素质能力也有了更高的需求。

基于量子蚁群优化的近邻传播聚类算法研究

为了提高近邻传播聚类性能,引入偏向参数的量子蚁群优化策略,增强聚类适用性。进行样本初始化,获得相似矩阵及偏向参数随机值。采用蚁群算法优化偏向参数:输入近邻传播算法的偏向参数作为蚂蚁个体构建蚁群,将聚类准确度作为蚁群最佳路径适应度进行优化求解;为了提高蚁群最优路径搜索精度,对蚁群位置采用量子比特编码,细化蚁群个体位置更新粒度;通过信息素值变化不断选择优化路径,从而获得最优偏向参数。采用量子蚁群优化算法获得的最优偏向参数进行聚类运算,获得稳定的聚类结果。试验证明,通过合理设置蚁群的概率因子、启发因子和蒸发因子等参数,相比于常用聚类算法,基于量子蚁群的近邻传播聚类可以获得更高的聚类综合性能。

云计算环境中面向大数据的改进密度峰值聚类算法

对密度峰值聚类算法进行有效改进,计算各样本点之间的距离和各样本点局部密度,选择两者中较大的样本点作为聚类中心点,根据其余样本点与各中心点的距离设定样本点所属类别;引入K近邻算法对密度峰值聚类算法进行优化,求解各样本点的距离时只需要考虑其周围由邻近值决定的若干样本点,实现距离阈值的自动选取;根据距离矩阵计算样本点的密度,绘制决策图并选择簇内中心点,将剩余点根据密度值分配给离中心点距离最近的类;最后将K近邻-密度峰值聚类算法部署至Hadoop云计算平台,用于解决大规模数据聚类的问题。仿真结果表明,通过合理设置K近邻算法的近邻值k,K近邻-密度峰值聚类算法具有较好的大数据样本聚类性能,与常用聚类算法相比,该算法具有更高的聚类准确率和聚类效率,适用于大数据样本聚类。

芬吗通和戊酸雌二醇片治疗多囊卵巢综合征的临床疗效对比

目的对比芬吗通和戊酸雌二醇片治疗多囊卵巢综合征的临床疗效。方法选取2018年2月~2020年2月在我院治疗的多囊卵巢综合征患者72例,随机分为试验组和对照组各36例。对照组使用戊酸雌二醇治疗,试验组使用芬吗通治疗。对比两组患者治疗前后黄体生成素(LH)、窦卵泡数(AFC)、卵泡刺激素(FSH)、雌二醇(E2)、子宫内膜厚度(EMT)水平,对比两组临床疗效。结果治疗前,两组患者LH、AFC、FSH、E2、EMT水平比较,差异无统计学意义(P>0.05);治疗后,两组LH、AFC、FSH水平比较,差异无统计学意义(P>0.05),试验组E2水平显著高于对照组,EMT大于对照组,差异有统计学意义(P<0.05)。试验组治疗有效率为83.33%,显著高于对照组的61.11%,差异有统计学意义(P<0.05)。结论芬吗通治疗多囊卵巢综合征临床疗效显著优于戊酸雌二醇片,能够有效改善患者子宫内膜厚度,提升患者雌性激素水平。

基于鲸群优化随机森林算法的非平衡数据分类

为了提高非平衡数据分类的准确性,采用随机森林算法用于数据分类,并结合鲸鱼优化算法对随机森林弱分类器权重进行优化求解,以增强随机森林算法对非平衡数据分类的适应性。首先,建立基于随机森林的非平衡数据分类模型。通过随机森林的多个决策树弱分类器进行分类,有效解决样本不均衡导致的分类困难问题。接着,采用鲸群优化算法对弱分类器权重进行优化求解,将分类准确率均值作为鲸群优化适应度函数,以提高弱分类器权重投票对最终分类结果的精度。最后,采用经过鲸群优化得到的随机森林模型进行非平衡数据分类。实验证明,通过合理设置鲸群优化算法参数,可以获得分类准确度更高的随机森林弱分类器权重,相较于常用非平衡数据分类算法,文中算法能够获得更优的分类性能。

妇产科药品不良反应原因分析及临床合理用药

目的:探究妇产科药品产生不良反应的原因,同时采取有效的管理方法保证临床合理用药。方法:选取在2019年2月至2020年2月我院妇产科收治的70例患者,随机分为观察组(信息化药物管理)和对照组(传统药物管理)各35人。结果:药物因素、患者因素等都是引起妇产科药品出现不良反应的原因,而药品管理不合理是主要原因。通过研究发现,与对照组相比,观察组药品不良反应发生率(5.71%)较低(P<0.05)。且观察组管理满意度(91.43%)较高(P<0.05)。结论:妇产科药品产生不良反应的主要原因为药品管理不合理,通过对患者实施信息化药物管理措施,能够有效提高管理满意度,使不良反应发生率降低,有效保证了患者的临床用药安全。

阿替洛尔治疗充血性心力衰竭50例疗效观察

资料与方法 2006～2008年收治充血性心力衰竭患者50例，男35例，女15例，平均年龄59岁，均为住院患者。其中冠状动脉硬化性心脏病37例，高血压性心脏病6例，扩张型心肌病3例，风湿性心脏病4例，心功能（按NITH分级）Ⅲ级36例、Ⅳ级8例；常规治疗加阿替洛尔，从小剂量开始，12．5mg，每日2次口服，逐渐增量，2周后可达到50mg，每2次口服。

二巯丙磺钠治疗汞毒性皮炎的护理体会

回顾性总结13例应用二巯丙磺钠治疗汞毒性皮炎的观察与护理,体会到预防发生过敏反应、观察药物疗效及不良反应、皮炎的护理、合理休息及饮食是重要的护理内容。二巯丙璜钠有较强的刺激性,偶有全身过敏反应,故给药时应密切观察,注意护理。另外,加强对皮炎的护理是治疗的重要一环。

面向高维数据的人工蜂群优化密度峰值聚类

为了提高复杂高维数据的聚类性能,采用改进的密度峰值聚类(DPC)方法进行聚类分析。首先计算各样本点之间的距离,结合核函数获得各样本点的密度和距离,然后选择两者均较大的点作为聚类中心点,再根据剩余节点和各中心点的距离设定剩余节点所属类别。引入人工蜂群(ABC)算法对DPC进行优化。将距离阈值作为ABC算法的蜜源进行搜索优化,采用ABC-DPC算法对高维数据样本进行聚类分析,获得样本类别。分别采用模糊聚类、决策树、卷积神经网络(CNN)、非参数密度峰值聚类和ABC-DPC算法对样本进行仿真。ABC-DPC算法的聚类准确率最高,非参数密度峰值聚类算法次之,模糊聚类算法最差。在seeds集上ABC-DPC算法的聚类准确率为0.8675。ABC-DPC和非参数密度峰值聚类算法的聚类准确率的标准差性能较好,明显优于模糊聚类和决策树算法。ABC-DPC算法在seeds集上获得了最优标准差0.2513。