教育数字化和人工智能背景下移动应用开发课程教学改革策略与研究

在教育数字化和人工智能技术的共同推动下,移动应用开发课程的教学改革显得尤为迫切。基于这一双重背景,深入剖析了当前移动应用开发课程教学中存在的问题,并提出了针对性的教学改革策略。通过整合数字化教学资源、引入人工智能技术辅助教学、重构课程内容、优化教学方法及评估机制,旨在构建高效、创新的移动应用开发教学新模式,以更好地适应数字时代和人工智能时代对人才的需求。

基于自然语言处理技术的移动应用开发课程思政素材自动筛选研究

针对移动应用开发课程中思政素材的自动筛选问题,提出了一种自动化筛选机制,通过构建思政元素和移动应用开发专业相关关键词库,并结合TF-IDF与BERT模型进行素材综合评分,用于识别与移动应用开发课程内容紧密相关的思政新闻素材。研究结果表明,该方法能够有效地从大量新闻数据中筛选出具有高相关性和思政教育价值的素材,对于提升课程思政教育的实效性和丰富教学资源具有重要意义。

基于Local Cascade Ensemble方法的胎儿健康自动分类

为更好地自动评估胎儿宫内状态,提出一种基于local cascade ensemble(LCE)方法的胎儿健康状态分类模型。选用UCI数据集,使用ADASYN方法对不平衡数据集进行填充平衡,接着结合随机森林算法对数据特征进行选择,最后使用LCE方法对胎儿状态进行自动分类。实验结果表明,所提出模型使用的方法平均准确率、精确率、召回率和F1分数分别达到了0.9554、0.9054、0.9557和0.9290,对比传统的机器学习算法能得到更好的分类效果,有效降低了误判率。

基于离散小波变换的细节增强的图像修复优化方法

针对现有基于小波变换的深度图像修复方法存在的不足进行优化,提出了一种基于离散小波变换的细节增强的深度图像修复优化方法。首先,采用一种求和方法将现有方法中的冗余高频信息加以利用,进一步增强修复图像的高频细节;其次,提出一种基于稠密神经网络(DenseNet)的判别网络结构,改进原有方法中的判别网络结构,以提高修复图像的质量;最后,在多个公共数据集上进行大量实验,实验结果表明,所提出的优化方法具有有效性。

图书馆要积极防止和清除精神污染

在党的十二届二中全会上,邓小平同志把思想理论战线反对精神污染的问题,严肃地提到全党和全国人民面前。精神污染的要害,就是散布形形色色的资产阶级和其他剥削阶级腐朽没落思想,散布对社会主义、共产主义事业和对共产党领导的不信任情绪,在于冲击我们立国的支柱,即四项基本原则,从而严重地妨碍了社会主义物质文明和精神文明的建设。这类精神污染,虽然是以理论、学说、文学、艺术等形态出现的,然而,它是通过各种图书、刊物。