基于校园大数据的学生画像系统应用研究

随着我国教育事业的蓬勃发展,各高校都在经历着从数字校园到智慧校园的信息化形态升级,开始将大数据技术运用到教学管理、资源优化等工作上,旨在提高教师和行政人员的工作效率,同时也更加全面、具体地开展学生的培养工作,更好地服务于学生。因此,基于校园大数据的学生画像系统应运而生,为精准教学管理、提高教育质量开创了新的方法。本文提出了基于校园大数据的学生画像系统,介绍了该系统的数据来源与实现技术,验证了该系统的实用场景。

基于Inception与Residual组合网络的农作物病虫害识别

针对我国农作物病虫害识别方法中存在的速度慢、主观性强、所需专业知识要求高以及识别成本高等问题,提出一种基于Inception与Residual结构组合的Inception-resnet-v2网络模型的农作物病虫害识别方法,以实现精准高效的农作物病虫害识别。网络使用residual结构,采用跨层连接方式将低层特征与高层特征进行组合学习以增加网络深度。同时加入了Inception结构,既能保持网络结构的稀疏性,又能利用密集矩阵的高计算性能,加快了训练速度。最后通过Softmax分类器进行多分类预测。与传统方法相比,本文方法收敛速度更快,不仅准确率达到96.67%、精确度达到90.77%、召回率达到89.72%,还使病虫害识别的不同类别更加均衡,改善了传统方法中对特定类别识别效果差的问题。

基于Ardiuno的3D打印实验室远程监测系统的设计与实现

针对3D打印实验室管理任务繁重,3D打印数据难以实时获取的现状,本文提出了3D打印实验室的远程监测系统的设计方案。本系统由远程终端模块(基于Arduino)、远程通信模块(采用ESP8266芯片)和Web应用模块组成。本系统经由路由器可对实验室的机器打印进度、机内热床以及喷头温度进行实时监测与反馈。系统经调查与实验表明,该系统实时性强,便于学生使用与教师管理,能够有效提高实验室的管理效率。