基于带状无线传感器网络的实时智能数据收集算法

为减少在带状无线传感器网络下数据传输延时,提出一种基于数据压缩和线路调度的实时智能数据收集算法.首先通过对采集数据进行变换训练评估数据相关性,确定分割编码最长尺度,以此重编码实现冗余信息压缩;然后计算数据收集占用的最大时间槽长度,调度网络收集链路,最小化时延;最后通过多路径传输机制构建传输能耗模型,利用Lagrange函数算法求解,完成数据收集.仿真实验结果表明,该算法网络负载均衡,数据收集传输时延较小,能量消耗小,鲁棒性较好.

基于计算思维的大学计算机基础课程定位及课程体系的构建

高校计算机基础课程担负着教导非计算机专业学生学习计算机知识以及普及与推广计算手段的重任。面对知识膨胀与学时数压缩的困境以及对基础课程核心价值的质疑,提出基于计算思维的计算机基础课程核心价值的定位策略,在此基础上结合通用计算手段,面向专业计算手段跃迁的现实需求,构建"宽专融"的计算机基础课程体系。

高职高专计算机应用专业教学改革的思路与方案

高职高专计算机应用专业教育尚处于起步和摸索阶段,必须通过专业教学改革,积极探索教学模式,构建合理的教学体系。本文从高职高专办学特色、理论教学体系的构建、实践教学体系的建立和师资队伍的建设出发,提出了高职高专计算机应用专业(网络方向)的培养目标和基本要求以及教学计划、课程体系、教材建设、“双师型”教师培养等方面的教学改革方案。

基于大数据的医疗卫生信息平台建设研究

随着大量智能医疗设备的广泛使用和医疗数据的指数级增长,医疗卫生领域正面临着大数据的挑战。这些挑战对医疗卫生信息平台建设提出了新的要求。在对山西省医疗卫生信息平台现状分析的基础上,构建了一个符合山西省医疗特点的基于大数据的医疗卫生信息平台。与传统的医疗卫生信息平台相比,该平台又集成了无线传感网、智能医疗设备无线网和云平台,综合运用了Hadoop、Storm和MOM等大数据技术对医疗卫生数据进行了收集、存储和分析处理,能够更优质更广泛地服务于患者、医护人员乃至政府决策人员。

数据仓库建模技术之比较

数据仓库建模是数据仓库创建成败的关键,必须按照一定的原则,采用适当的建模技术设计模型。本文介绍了几种常见的建模技术及其特点和适用场合。复杂维层次结构的多维数据模型的创建是当前数据仓库建模技术研究的核心问题之一。

“互联网+”时代社区智能养老模式分析

人口老龄化已成为社会各界日益关注的问题,随之而来的养老问题尤为突出。社会的进步和科学的发展使养老服务模式呈现多样性。利用“互联网+”技术、大数据技术、人工智能等技术开发的具有信息化、智能化、可视化养老模式使养老服务更加方便、快捷、周全。从技术层面和设备层面介绍智能养老模式在社区养老中的应用并用模糊K-Means算法对资源配置进行分析,对智能养老模式进行更深一步的研究。

桌面虚拟装配系统中眼动跟踪技术的应用

人机交互是虚拟装配的本质特性和技术瓶颈,本文分析了中虚拟装配中的眼动特征,提出了基于空间和情景的眼动模式;将眼动跟踪与直接操作相结合,研究了眼动跟踪技术在桌面虚拟装配系统中的应用。

考虑信息突发性脉冲的光通信传输控制系统

光通信容易出现突发性信息脉冲,为解决当前控制系统存在的控制稳定性较差问题,设计了一种突发性信息脉冲的光通信传输控制系统。设计系统整体主要包括电光转换模块和光电转换模块,模块间通过单模光相连。在电光转换模块中,突发性信息脉冲信号经间接耦合电路处理后,驱动激光器,将脉冲信号转换成光信号,通过设计的自动功率控制电路、自动温度控制电路保证激光器的稳定运行。在光电转换模块中,利用光线将光信号发送至光电探测器,完成光电转换,并进行相应处理。数据包经同步数字体系或光通信协议转换成帧后,利用相应协议映射至底层光波长上,在波长数量出现动态改变的情况下,光通信中的FWM效应也会出现相应变化,通过控制FWM总功率实现对光通信突发性信息脉冲传输的控制。实验结果表明,所设计系统控制稳定性高。

基于工程应用能力培养的离散数学教学改革

针对新工科背景下服务于地方应用型高校计算机类专业离散数学课程的教学实际,分析教学改革现状,提出“两驱一赛”离散数学线上线下混合教学模式的改革思路,介绍以学生为中心、以工程应用能力产出为导向的教学改革过程,最后通过教学成效说明效果。

基于ARIMA模型的大同市空气质量预测研究

时序模型作为一种预测方法,在货运量预测、机场客流量预测、疾病发病率预测、空气质量预测等许多重要的领域具有广泛的应用。本文利用大同市2016年1月到2019年8月共44个月的空气质量综合指数数据样本,使用牛顿插值进行了缺失值插补,根据给定的数据序列进行了时序图、自相关图和偏自相关图的构建。然后,进行单位根检验,判断出序列为平稳非白噪声序列。本文使用相对最优模型识别方法确立模型的p、q值,最终建立ARIMA(2,0,1)模型,对2019年9-12月的空气质量综合指数进行预测。通过对模型的分析,判断预测值比较准确。

新工科背景下地方高校应用型人才培养模式探究

新工科背景下,地方高校应当对自身准确定位,积极推进教育教学改革,充分利用地方性特有资源,对接新经济形态下企业对人才的需求,服务于区域社会经济。在此背景下,针对地方院校工科专业对人才的需求特征,本文提出了"维持本科水平、协同校政企、发展技术特长"的应用型人才培养教育理念,在地方高校应用型人才培养方面定位于面向产业发展,积极协同校政企三方合作,共同营造应用型人才育人环境,改进育人用人理念。

基于K-means算法的空气质量分析的改进研究

K-means算法越来越多的应用于空气质量分析领域,针对这种应用迅速增加的原因,即K-means算法对比传统AQI分析的改进方面,做了两点研究。首先使用K-means算法对大气污染物浓度和相对应的IAQI值分别进行了聚类,给出了聚类结果相似度的定义,通过对比两种聚类的聚类结果相似度,证明了两种聚类结果的一致性程度高,可以直接使用污染物浓度进行聚类,无需再进行复杂的IAQI计算。其次将K-means聚类结果与AQI分析结果进行了对比研究,证明进行相同等级的划分,K-means聚类结果能够综合分析所有大气污染物对空气质量的影响,降低了AQI具有的片面性和低区分度。

基于卷积神经网络的天气雷达回波外推模型

常用天气雷达回波外推方法建立的天气雷达回波外推模型,设置编码器和预测器长度和步长偏小,导致模型外推预测天气精度低,于是提出基于卷积神经网络的天气雷达回波外推模型。转换雷达图像数据集坐标,计算天气变化粒子的经纬度值,修正天气变化粒子距离地面高度,预处理天气雷达图像数据;将卷积神经网络分为正向传播和反向传播两种,分别训练卷积神经网络数据传播过程;采用卷积层和采样层交替布置的方式,设置编码器和预测器长度和步长,建立天气雷达回波外推模型预测天气。实验结果表明:对比三组天气雷达回波外推模型,所设计模型具有较高的外推预测精度。

区块链技术发展与应用前景

本文就区块链技术的概念、区块链技术的基础保障、区块链技术的分类、区块链技术的应用等几个方面进行梳理分析有关区块链技术的相关研究工作。

基于深度学习的黄花病株智能识别系统的开发

本文针对目前大同市云州区黄花植株各种病害对黄花产量与质量的影响,开发了基于深度学习的黄花病株智能识别系统。系统采用MATLAB开发环境,构建SqueezeNet神经网络模型,训练数据,实现了黄花病株智能识别。对实地拍摄的黄花植株图像,系统针对3种类型的黄花病害进行识别实验,实验结果表明,系统识别准确率达92%以上。

基于ConvLSTM的雷达回波外推预报

本文分析了雷达回波外推的主要技术和存在问题,按照雷达回波外推技术的特点,对ConvLSTM模型进行了分析阐述,设计了基于ConvLSTM雷达回波外推网络模型。使用山西省大同市2019-6-1~2019-6-6共1191幅雷达站基本反射率图进行作为基数据,对其进行了分析和处理,包括图像的裁剪与灰度化以及数据的建模和可视化。最后,对ConvLSTM模型进行了建立和分析,使用建好的ConvLSTM模型对处理后的回波数据集进行训练和测试,并对外推结果进行了评估。结果表明本实验对于图像的特征提取有效,具有较好的外推预报能力。

基于单片机的会议室控制系统的设计与实现

本文所设计与实现的会议室控制系统,采用STC89C52单片机,通过控制继电器、步进电机的开关来实现会议室常用设备的控制功能;同时可以让其连接Wi-Fi模块,通过移动终端APP操纵,实现APP移动控制,提高会议室管理效率。

基于Hadoop的跨社交网络局部时序链路预测算法

为了提高跨社交网络局部时序链路预测的精度和平稳性,提出了基于Hadoop的跨社交网络局部时序链路预测算法。该算法选取了6种跨社交网络节点相似性指标,采用Hadoop的核心组件MapReduce设计了一种并行运算模型,分割处理跨社交网络内的海量并行数据,降低了运算复杂度。运用基于MapReduce并行运算模型的局部时序链路预测算法和所选取的节点相似性指标,获得网络内点对间的预测分数值,实现了跨社交网络局部时序链路预测。实验结果表明,本文算法的预测精度较高,且能够保持平稳的预测状态,具有较好的综合预测性能。

基于深度学习的石窟壁画破损检测

壁画的破损检测、修复是考古文物研究领域的一项重要研究课题。传统人工修复方法依靠科研工作者和专业画家的经验和高超的绘画技术以及对史料知识的了解对缺失区域进行修补,这种方法不仅耗时较长,而且对工作者有着较高的要求。早期的壁画修复工作直接对壁画本身进行修复,更容易造成壁画本身无法恢复和破坏的可能性。深度学习可以有效提取图像隐含特征,在文物图像识别方面的应用快速发展。以山西大同焦山寺石窟为例,针对石窟壁画出现的裂缝、脱落等典型破损病害,提出了基于YOLOv5算法的壁画破损检测方法。实验结果表明,本文提出的壁画破损检测方法,能够精准的定位壁画中的破损检测部分,并且准确高效的完成破损分类。