基于大数据技术的辅导员工作信息化平台设计研究

随着大数据技术的快速发展和广泛应用,教育领域的信息化建设逐渐成为提升管理效率的关键。在此背景下,本研究针对辅导员在学生管理、活动组织、心理健康指导等方面的信息化应用现状进行了深入分析,并设计了一个辅导员工作信息化平台,该平台主要采用大数据技术实现了学工信息的快速采集、预处理和智能数据分析。本研究为高校教育管理体系的信息化建设提供了新的思路和方法,展现了大数据技术在教育管理信息化中的应用潜力和价值。

基于伽玛矫正的图像细节特征增强算法仿真

图像很容易因光照不均匀导致质量下降,无法从图像中挖掘出有效信息,限制图像使用范围。通过单一增强方法只能将图像部分噪声滤掉,且易丢失细节特征,为此提出一种融合直方图均衡和双边滤波的图像增强算法。通过Key函数、归一化法将图像划分成三个子图,即高、中、低亮度直方图均衡图,采用积分算法、概率密度函数求解各子图像素点密度值,为了避免出现晕光或者过度增强的情况,采用伽玛矫正得出各子图像素最佳调节因子,按照此值调节子图像素灰度等级。利用双边滤波、权重函数弱化图像噪声、强化细节特征,最终得到较为清晰图像。实验结果表明,所提融合方法处理下图像像素点部分均匀、平均梯度值较大,图像增强效果良好,且细节保留良好。

舰船最小阻力估算的智能学习算法

考虑舰船阻力性能受船体参数及航行环境条件的综合影响,数据类型繁多且复杂,最小阻力估算难度较大,研究基于智能学习的舰船最小阻力估算算法。此算法使用RANS控制方程和端流模型分析舰船运动状态,由重叠网格技术分析舰船运动时粘性流场信息后,将舰船船型参数与运动状态数据、流场数据,作为基于GRNN智能优化学习的舰船最小阻力估算模型输人向量,在改进果蝇优化算法寻优设置GRNN的平滑因子后,利用此网络构建最小阻力估算模型,学习拟合舰船阻力与输入向量之间关系,输出最小阻力估算结果。实验结果显示:在舰船纵倾与升沉运动中,所提算法估算的最小阻力较准确。

案例驱动教学法的实践探索

“面向对象程序设计(Java高级)”课程在本科生培养中具有重要意义。为更好通过该课程培养学生的实践能力、创新能力及解决问题的能力,提出“1+2+3”案例驱动教学法。从教学方法的核心、教学方式、能力培养3个方面阐述该教学法的实施,并将该方法应用于“面向对象程序设计(Java高级)”课程中,在课程中融入思政元素,通过过程性与结果性考核结果说明教学成果,为程序设计类的课程提供可参考的教学方法。

疫情常态化背景下课表数据分析与可视化

近年来,随着新型冠状病毒肺炎疫情的常态化,核酸检测也变得常态化。针对疫情常态化对教学运行影响的问题,提出一种基于Python语言的分析、处理及可视化全校课表数据的算法。首先输入班级数量及班级号,然后,根据班级号查询空课时间,多个班级时可查询同时空课的时间,最后将空课数据转化为文本形式或表格形式,直观展示一个或多个特定班级空课的信息,另外,为便于普通用户的使用,开发了一个简单的图形化界面。结果表明,该算法可以快速、简便的查询空课信息,具有良好的实用性和推广价值。

基于卷积神经网络的车辆分类与检测技术研究

车辆分类与检测在智能交通系统、道路交通规划、安全预警、无人驾驶等领域发挥着越来越重要的作用。随着图形处理器(Graphics Processing Unit,GPU)运算能力的增强以及数据量的剧增,以卷积神经网络为主的深度学习成为研究热点。基于LeNet、AlexNet、VGG、GoogLet、ResNet等卷积神经网络,介绍并分析了6种车辆分类方法、8种车辆检测方法及4个用于评估这些方法的数据集,并对车辆分类及检测的研究方向进行了展望。

生态花园景观水池智能过滤循环自动清洗装置设计

花园景观水池普遍存在富营养化、水污堆积等水质问题,导致水池生态环境缺乏可持续性,严重影响观赏性。事实上,现有水池清洗装置内部都很容易造成积污且难易清理。为解决这个问题,项目组推出了一种用于花园景观水池自动清洗的智能过滤水循环装置,该装置具备过滤结构、清理结构和堵水结构三重结构,能够解决现有过滤水循环装置缺少内部清理结构和清理不便的问题。

基于深度学习的信息系统异常检测与预测模型

深入研究了基于深度学习的信息系统异常检测与预测技术,介绍了异常检测的基础知识和分类,重点分析了三种深度学习异常检测方法,提出未来可能的研究方向。研究选择了KDDCup-99、NSL-KDD和CICIDS2017三个数据集进行实验,对数据进行了处理。评估结果显示,这些基于深度学习的模型在准确率、召回率、F1值和AUC等指标上均优于传统方法,证明了其在异常检测领域的优越性能。