云计算与大数据时代下的高校教育教学管理信息化路径探寻

随着云计算与大数据技术在迅速发展,云计算以及大数据技术在各领域工作中逐渐普及,也让信息化建设工作落到实处,使互联网理念获得了全面落实。在这样的背景环境当中,高等院校需要输送更多社会所需要的人才,因此,教育教学管理工作的信息化建设已经成为必然趋势。基于此,本文主要讨论了云计算与大数据时代下的高校教育教学管理信息化路径。

虚拟化技术在校园信息化建设中的应用研究

在信息技术愈发普遍的形势下,学生对校园学习生活信息化的需求也愈发急迫。目前,我国很多学校已经相继开展了校园信息化建设,并获得了良好的成效,但是在其不断发展、应用的过程中,也出现了机房能耗高、设备运行效率低等情况,而虚拟化技术的出现,为校园信息化建设带来了新气象。本文就虚拟化技术在校园信息化建设中的应用进行了研究分析。

基于改进PSO算法优化SVR的信息安全风险评估研究

为改善信息安全风险评价的精确度,利用改进的粒子群算法,提出了一种新的优化回归型支持向量机的信息安全风险评估方法。首先,通过模糊理论对信息安全风险因素进行量化预处理;其次,经过预处理后的数据输入到回归型支持向量机模型中;再次,利用改进的粒子群算法来优化和训练回归型支持向量机的参数,得到了优化后的信息安全风险评估模型;最后,通过仿真实验对该模型的性能进行验证。实验结果表明,提出的方法能很好地量化评估信息系统风险,提高了信息安全风险评估的精确性,是一种有效的评估方法。

计算机网络课程设计中实践教学方法的探索

本文深入探讨了在计算机网络课程设计中实践教学方法的探索与实践,强调了弥合理论知识与现实应用之间差距的重要性。它强调了在计算机网络课程的理论框架中强调实践技能的必要性,这些课程涵盖了从数据通信基础到网络安全、无线系统和云计算复杂性的广泛主题。通过实验室练习、模拟和基于项目的学习等实践体验,学生不仅能够提高学习参与度和知识保留,还能够发展对于在计算机网络领域快速发展中导航所必需的批判性思维和解决问题的技能。

贵州农村党员干部现代远程教育可持续发展研究

本文通过对贵州农村党员干部现代远程教育建设、管理、应用等方面存在的问题进行分析,提出了一些贵州农村党员干部现代远程教育可持续发展的思路。

基于神经网络的词义消歧

在计算机语言学中,词义消歧是自然语言处理的一个重要问题,词义消歧即指根据上下文确定对象语义的过程,在词义、句义、篇章中都会出现这种词语在上下文的语义环境中有不同的含义的现象。本文提出一种基于神经网络的模型实现词义消歧,将词向量输入神经网络,通过分类的方式实现消歧的目的。实验表明,基于神经网络的词义消歧比传统的统计方法消歧具有更高的准确度。

实验室开放项目实施成效调查与评价——以G大学为例

高校实验室是重要的实践教学场所,也是人才培养与科研创新的关键平台,各高校对实验室的教学和科研建设非常重视。本文基于文献研究,以G大学为例,从申请人、实验员、研究生和本科生四个主体出发,利用德尔菲法确定评价指标,对评价指标进行权重设置,通过问卷试调研,修正评价指标,并采用最终的评价指标进行问卷调查。笔者通过分析550份问卷,发现以下问题:实验室开放项目存在有效性的结构失衡;项目准备工作不够充分;师生兴趣不浓;主动参与积极性不高;竞赛意识不强;与学科竞赛的结合有待改进;等等。进而提出如下对策建议:加强实验经费投入,优化实验资源配置;做好项目开展准备工作,延长验收时间;制定相应的激励机制,多途径引导学生参与;提高实验室信息化管理水平,健全相应管理制度;注重项目设计,促进开放项目与学科竞赛的结合;等等。

关于如何提高计算机网络的可靠性分析

在经济迅速发展的形势下,我们的世界已经逐渐演变成了一个互联网的时代,这样时代下的人们,在生活方方面面都已经离不开计算机。计算机网络面对来自人们日益增长的需求,在这样的压力之下要求不断的发展与创新,同时,计算机网络安全的可靠性也值得研究。本文通过探究计算机网络的可靠性并提出相应的安全措施,希望能够解决计算机网络安全方面的问题。

决策树算法在Weka平台上的数据挖掘应用

决策树算法可以对数据集进行有效的训练学习和快速准确的分类,其中ID3算法是最早提出的一种决策树算法,但是,此算法只适用于处理取值较多属性的数据,不能处理连续数据,对噪声也比较敏感。C4.5算法是对ID3算法的优化,不仅可以对连续值属性进行处理,而且增加了对空值数据的处理功能。在研究和分析主流决策树算法基础上,针对二手汽车数据库在Weka数据挖掘平台进行了C4.5算法的设计与实现。实验结果表明该算法对预测数据集中的相应属性能进行较为准确的预测。

云模式下产品数字化集成实践平台建设及教学实践

针对目前机械工程专业教学中,产品数字化能力培养类课程CAX课程集成协同应用培养缺失、正版软件利用率低等问题,提出建设基于云平台的产品数字化集成实践平台。探索了平台的建设思路和实现措施,并基于项目教学的思想,设计了相应的实践项目。依托已开设的PDM/PLM专题实践教学环节,基于该平台开展实践,取得了良好的教学效果。

大学校园网络运维体系研究

校园网络的建立,给学校的教学科研与管理带来了诸多便利的同时,也面临着网络的安全运行和维护的问题。建立科学合理的校园网络运维体系,在保证了校园网正常运行的同时,还提高了抗风险能力。本文针对大学校园网络运维体系进行探讨。

校园网资源应用服务工作探究

本文依据当前互联网+创新的发展趋势,遵循校园网自身发展规律,以贵州大学校园网信息化建设为例(贵州大学校园网,简称校园网),以"校园网资源应用服务"为主题,从系统工程、信息工程、软件工程、公共服务体系建设等角度,分思考、研讨、实践三个方面,阐述"以服务为核心"的校园网资源应用服务体系的建设。

C_6H_6与AgCl分子间相互作用本质的量子化学研究

用高精度量子化学CCSD(T)方法,优化C_6H_6…AgCl复合物几何结构,发现两种可能存在的构型,其中较稳定的一种具有Cs对称性,Cl-Ag指向苯环碳-碳键中心,另一种具有C6v对称性,Cl-Ag指向苯环中心,它们的结合能分别为-93 k J/mol和-69 k J/mol,C_6H_6与AgCl的相互作用远大于C_6H_6与HCl的作用。SAPT对称匹配微扰理论能量分解分析结果显示,在C_6H_6与AgCl分子间的π…Ag相互作用中,诱导作用是主要的吸引作用,色散及静电作用的贡献较小,然而C_6H_6与HCl相互作用则是以静电和色散为主要的吸引作用。

[Cl-M-PH_3]_2(M=Cu,Ag,Au)复合物亲金属效应的理论计算

依照高级电子相关校正理论CCSD(T)/aug-cc-p VTZ的水平,对[Cl-M-PH3]2(M=Cu,Ag,Au)复合物的亲金属相互作用进行了研究,发现相互作用能整体差别不大,亲银作用较强,亲金次之,亲铜较弱。用对称性匹配微扰理论(SAPT)对这些复合物的结合能进行能量分解分析,结果表明由Cu到Au,静电能、诱导能和色散能逐渐增大,诱导占主要吸引作用的58%以上,起主导作用,静电和色散能相差不大,其中[Cl-Ag-PH3]2的诱导能比[Cl-Au-PH3]2大。

委托计算下基于区块链的公平支付方案

传统委托计算中,由于参与者双方的自利行为,存在委托方抵赖和计算方不诚实计算等问题。在支付阶段,需采用第三方来保证支付的公平性,从而导致额外的开销且存在泄露参与者隐私的风险。利用博弈论分析了支付过程中双方达到纳什均衡解,提出一种基于比特币时间承诺的公平支付协议。首先,利用比特币时间承诺技术保证参与者支付的公平性;其次,利用区块链去中心化的特性来取代第三方服务保护各方隐私且实现责任溯源;最后从安全性和正确性对方案进行分析,证明了参与者在支付过程中诚实选择行为策略。所提方案不仅解决了传统委托计算中公平支付的难题而且保护了参与方的隐私。

基于改进MC和MT算法的CT图像三维重建

MC算法是医学图像三维重建的一种主要技术。传统的MC算法在拓扑结构上存在面二义性和体二义性问题,使得生成的三维图像存在空洞。而MT算法是MC算法的变形,该算法不存在面二义性和体二义性,但计算量相比MC算法更大。本文结合两种算法的优点,对单个立方体先使用MC算法抽取等值面,若不存在二义性,则继续用MC算法处理;否则使用MT算法对该立方体进行处理,并且使用一定的方法消除其带来的剖分二义性。这样既避免了MC算法的二义性问题,又解决了MT算法计算量太大的问题,是一种折中的方案。

基于改进P2PKHCA脚本方案的比特币密钥更新机制

比特币是最成熟的公有链应用系统之一,用户密钥是比特币所有权确定过程的关键,比特币的安全由用户密钥的安全管理所保证,密钥的遗失会导致大量的用户资产流失,因此实现流失资产找回是亟待解决的问题。针对以上问题,提出了基于改进P2PKHCA(具有条件匿名的支付到公钥哈希)脚本方案的比特币密钥更新机制。首先,通过引入密钥生命周期和随机数改进P2PKHCA方案中的密钥生成算法,以解决其存在的密钥泄露问题;其次,提出两个新的操作符OP_KEYUPDATE和OP_TSELECTION来设计新的密钥更新脚本,以实现比特币系统的用户密钥更新;最后,基于密钥更新脚本构造两种密钥更新方案,使得密钥更新脚本适用于不同的密钥更新应用需求。对密钥更新机制进行的安全性分析和性能分析表明,所提机制在有效完成用户密钥更新的前提下,能够实现比特币系统中流失比特币的找回。

基于BERT的中文命名实体识别方法

针对传统的机器学习算法对中文实体识别准确率低、高度依赖特征设计以及领域自适应能力差的问题,提出了基于BERT的神经网络方法进行命名实体识别。首先,利用大规模未标注语料对BERT进行训练,获取文本抽象特征;然后,利用BiLSTM神经网络获取序列化文本的上下文抽象特征;最后,通过CRF进行序列解码标注,提取出相应的实体。该方法结合BERT和BiLSTM-CRF模型对中文实体进行识别,以无需添加任何特征的方式在1998上半年人民日报数据集上取得了94.86%的F1值。实验表明,该方法提升了实体识别的准确率、召回率及F1值,验证了该方法的有效性。

SDN环境下基于安全因子的路由调整方法研究

随着云计算和大数据时代的到来,网络安全问题的着眼点已经逐步转移到全局化、大流量以及多样性等方面。SDN框架作为目前逐步兴起的新型网络架构,将数据层面与控制层面分离的思想给网络安全带来全新的思路与挑战。基于SDN框架提出一种路由调整方法,该方法基于AHP对所有涉及源节点和目的节点的安全因子进行评分,将分值最高的路由作为控制器所采用的最佳安全路由,从而达到对网络流进行安全导向的目的。

基于异构数据联合训练的中文分词法

中文分词技术作为中文信息处理中的关键基础技术之一,基于深度学习模型的中文分词法受到广泛关注。然而,深度学习模型需要大规模数据训练才能获得良好的性能,而当前中文分词语料数据相对缺乏且标准不一。文中提出了一种简单有效的异构数据处理方法,对不同语料数据加上两个人工设定的标识符,使用处理过的数据应用于双向长短期记忆网络结合条件随机场(Bi-LSTM-CRF)的中文分词模型的联合训练。实验结果表明,基于异构数据联合训练的Bi-LSTM-CRF模型比单一数据训练的模型具有更好的分词性能。