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基于Spring MVC及MyBatis框架的在线教育平台的设计与实现
被引量:
19
1
作者
刘杰
孙浩
+1 位作者
郭东旭
吴雨洽
《沈阳师范大学学报(自然科学版)》
CAS
2019年第3期268-273,共6页
现代互联网发展和科技发展促使人们追求更高品质和更多元化的教育。从互联网环境来看,我国互联网普及度快速增长,K12教育发展土壤肥沃。针对于此,提出基于Java Script开发技术和腾讯云Linux服务器,对整个框架进行规划优化后,在该系统的...
现代互联网发展和科技发展促使人们追求更高品质和更多元化的教育。从互联网环境来看,我国互联网普及度快速增长,K12教育发展土壤肥沃。针对于此,提出基于Java Script开发技术和腾讯云Linux服务器,对整个框架进行规划优化后,在该系统的设计中采用了Mybatis+Spring MVC+Mysql+Redis这样一个优化构造。系统在Myeclipse平台环境下进行开发,运用了腾讯云服务器和腾讯云的视频技术,大大提高了视频传输的质量,同时运用了电子白板的技术,使教师在教学过程中更能生动、形象、具体的进行授课任务。实现了教师与学生之间的实时、快速便捷、有效沟通,促进了学生在网络发达的便利条件下与教师零距离、更高效、更愉快的学习知识。
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关键词
在线教育
SPRING
MVC+MyBatis
腾讯云
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职称材料
基于Python的深度学习语音识别
被引量:
3
2
作者
孙可
刘忠武
+1 位作者
吴雨洽
郭东旭
《沈阳师范大学学报(自然科学版)》
CAS
2019年第3期274-277,共4页
随着信息化时代的快速到来以及计算机技术的不断完善发展,语音识别在众多领域都得到了应用,同时语音识别有着广阔的发展前景。当下,在对语音识别的研究方面,研究人员大多以线性系统理论为基础,采用隐马尔可夫模型(HMM)、动态时间规整(D...
随着信息化时代的快速到来以及计算机技术的不断完善发展,语音识别在众多领域都得到了应用,同时语音识别有着广阔的发展前景。当下,在对语音识别的研究方面,研究人员大多以线性系统理论为基础,采用隐马尔可夫模型(HMM)、动态时间规整(DTW)、矢量量化(VQ)等技术。随着研究的深入,发现以线性系统理论为基础的方法和语音的非线性过程特性不能很好的融合,采用非线性理论研究成为了语音识别的重要突破口。人工神经网络(ANN)等非线性理论成为了研究语音识别的热点。采用Python语言进行深度学习与语音识别相结合的方法进行研究,希望能够使语音识别在速度、准确度等方面得到较好的效果。介绍了Python在深度学习语音识别中的使用。通过实验结果可以看出,DNN-HMM方法在准确率方面比GMM-HMM方法有所提高。
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关键词
深度学习
语音识别
人工神经网络
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职称材料
题名
基于Spring MVC及MyBatis框架的在线教育平台的设计与实现
被引量:
19
1
作者
刘杰
孙浩
郭东旭
吴雨洽
机构
沈阳师范大学科信软件学院
出处
《沈阳师范大学学报(自然科学版)》
CAS
2019年第3期268-273,共6页
基金
国家自然科学基金资助项目(60970112)
文摘
现代互联网发展和科技发展促使人们追求更高品质和更多元化的教育。从互联网环境来看,我国互联网普及度快速增长,K12教育发展土壤肥沃。针对于此,提出基于Java Script开发技术和腾讯云Linux服务器,对整个框架进行规划优化后,在该系统的设计中采用了Mybatis+Spring MVC+Mysql+Redis这样一个优化构造。系统在Myeclipse平台环境下进行开发,运用了腾讯云服务器和腾讯云的视频技术,大大提高了视频传输的质量,同时运用了电子白板的技术,使教师在教学过程中更能生动、形象、具体的进行授课任务。实现了教师与学生之间的实时、快速便捷、有效沟通,促进了学生在网络发达的便利条件下与教师零距离、更高效、更愉快的学习知识。
关键词
在线教育
SPRING
MVC+MyBatis
腾讯云
Keywords
online education
Spring MVC+MyBatis
tencent cloud
分类号
TP311.5 [自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
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职称材料
题名
基于Python的深度学习语音识别
被引量:
3
2
作者
孙可
刘忠武
吴雨洽
郭东旭
机构
沈阳师范大学科信软件学院
出处
《沈阳师范大学学报(自然科学版)》
CAS
2019年第3期274-277,共4页
基金
国家自然科学基金资助项目(60970112)
文摘
随着信息化时代的快速到来以及计算机技术的不断完善发展,语音识别在众多领域都得到了应用,同时语音识别有着广阔的发展前景。当下,在对语音识别的研究方面,研究人员大多以线性系统理论为基础,采用隐马尔可夫模型(HMM)、动态时间规整(DTW)、矢量量化(VQ)等技术。随着研究的深入,发现以线性系统理论为基础的方法和语音的非线性过程特性不能很好的融合,采用非线性理论研究成为了语音识别的重要突破口。人工神经网络(ANN)等非线性理论成为了研究语音识别的热点。采用Python语言进行深度学习与语音识别相结合的方法进行研究,希望能够使语音识别在速度、准确度等方面得到较好的效果。介绍了Python在深度学习语音识别中的使用。通过实验结果可以看出,DNN-HMM方法在准确率方面比GMM-HMM方法有所提高。
关键词
深度学习
语音识别
人工神经网络
Keywords
deep learning
speech recognition
artificial neural network
分类号
TN912.3 [电子电信—通信与信息系统]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于Spring MVC及MyBatis框架的在线教育平台的设计与实现
刘杰
孙浩
郭东旭
吴雨洽
《沈阳师范大学学报(自然科学版)》
CAS
2019
19
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职称材料
2
基于Python的深度学习语音识别
孙可
刘忠武
吴雨洽
郭东旭
《沈阳师范大学学报(自然科学版)》
CAS
2019
3
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职称材料
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