网络通信安全中数据加密技术的应用研究

为解决网络通信安全问题,对数据加密技术进行研究,如链路数据加密技术、数字签名技术、节点数据加密技术、密钥数据加密技术、人工智能技术、安全信息摘要技术、端对端数据加密技术,并对数据加密技术在网络通信安全中的应用进行研究,以期为相关人员提供参考。

大数据分析技术在通信网络运维中的应用

为了解决通信网络故障问题,提升通信网络的运营质效,对通信网络运维技术进行研究,提出大数据分析技术体系,包括设计故障定位分析平台、引入数据挖掘及分析方法、平台应用功能设计等通信网络运维举措,以期为相关人员提供参考。

基于云计算技术的无线传感通信链路优化策略研究

随着物联网技术的迅速发展,无线传感器网络(Wireless Sensor Network,WSN)在各类应用中的普及程度日益提高。然而,WSN存在数据传输效率低下、能耗高、安全性不足等问题,成为制约其进一步发展的瓶颈。云计算具有强大的数据处理和存储能力,是解决上述问题的关键。文章概述云计算技术,提出一种基于云计算技术的无线传感通信链路优化策略。该策略通过计算节点间的综合信任值,筛除恶意数据,并对数据进行云压缩,以减轻网络通信负担。为验证这一优化策略的实际效果,设计相关实验。实验结果表明,该策略显著提升了WSN的数据传输效率、安全性及可靠性。

教育云平台下的高职计算机专业信息化教学探究

近些年,信息技术得到了快速发展,大数据、云计算、人工智能等技术的应用范围逐渐扩大。对于教育领域来说,以云计算为基础的教育云平台也得到了快速推广与应用。教育云平台的应用受到了各方的普遍关注,很多高职院校都加强了教育云平台的打造和应用,强化了教育资源的扩充。对于现代高职计算机专业来说,利用教育云平台能够进一步加快信息化教学改革,更好地激发学生的学习动力,提高教学效率和质量。基于此,文章将阐述教育云平台的相关内容,分析高职计算机专业教学中存在的问题,并提出教育云平台下的高职计算机专业信息化教学策略,希望能够对相关专业教学有所帮助。

高职计算机动画专业课程体系中创新创业教育

近年来,我国高等教育毕业生数量持续上升。为此,高职院校需要从教育管理体系、人才培养模式等方面进行改革,让毕业生拥有更强的就业能力和创业意识,更能适应社会需求。高职院校需要应用协同理论,发挥多元主体的优势,以促进学生就业创业为目标,提高创新创业教育体系的平衡性。该文以创新创业教育作为研究对象,基于高职计算机动画专业课程体系中创新创业教育的作用,分析了创新创业教学更新的原则,并对高职计算机动画专业课程体系中存在的问题进行了探究,同时提出了相应的对策,以供参考。

基于三支决策的二阶段分类模型研究

当对三支决策边界域进一步划分时,边界域知识存在划分信息不足,从而导致分类精度不高,针对上述问题提出一种新的基于三支决策的二阶段分类模型(TWD-TP).第一阶段根据贝叶斯规则构建三支决策中样本的条件概率,通过求解最优化损失函数得到所需阈值,然后按照三支决策规则对数据集进行划分.三支决策是基于最小风险贝叶斯决策理论的划分,在其正域、负域中包含一定的误分类样本;在第二阶段通过类标签索引分别将正域、负域中误分样本作为增量信息引入延迟决策域,形成重构边界域,最后对重构边界域进行划分.实验结果表明:所提出的TWD-TP模型不仅能在三支决策划分中筛选出高误分类特征的样本,同时其重构边界域中不能被划分的样本得到正确划分,分类精度进一步提高.

基于非凸加权L_p范数稀疏误差约束的图像去噪算法

图像去噪过程中由于噪声的影响,无法学习到准确的先验知识,因此难以获取较优的稀疏系数。针对该问题,本文提出一种基于非凸加权 lp范数稀疏误差约束的图像去噪算法。该算法将系数求解过程分解为两个子问题,采用广义软阈值算法求解 lp范数中的稀疏系数,再利用代理算法求解稀疏误差约束中的稀疏系数,根据二者的均值来获取更具鲁棒性的稀疏系数。与当前几种典型的算法进行对比分析,实验结果表明:本文算法不仅具有更高的峰值信噪比(PSNR),而且在运行时间上具有更高的效率,同时在视觉角度上产生了更好的视觉感受。

基于PCA和信息增益的肿瘤特征基因选择方法

针对肿瘤基因数据因维度高和冗余基因较多而导致分类精度低的问题,提出一种基于PCA和信息增益的肿瘤特征基因选择方法.该方法首先使用PCA算法剔除冗余基因,获得预选特征基因子集;然后利用信息增益算法对预选特征基因子集进行优化选取,得到特征基因子集;最后采用不同分类模型对特征基因子集进行仿真实验.实验结果表明,所提方法提高了基因表达谱的分类精度,从而表明致病基因被有效地选取出来.

面向大数据的边界信息分类算法研究

针对数据挖掘过程中边界信息分类精度较低且容易出现误分类的问题,提出了一种面向大数据的边界信息分类算法。从最小贝叶斯规则出发,首先采用三支决策规则对数据样本进行划分,然后通过Bagging集成学习对划分后的边界数据进行分类器训练,得到多个弱分类器,最后通过对基学习器加权投票输出投票结果,实现边界信息的正确划分。通过对多个数据集进行实验表明,该方法不仅能提高边界信息数据的分类精度,还能进一步降低边界数据的误分类风险。

移动学习环境下的教师信息化培训模式研究

随着互联网时代的到来,移动信息技术对我们的学习方式产生了冲击,在多种学习场所中都利用到了移动技术,尤其现在移动终端的普及,能极大提高学习效率,促进有意义学习发生.该研究前期以文献计量方法分析移动学习培训的研究热点及趋势,为该研究提供参考.该研究是以河南某高职院校教师信息化操作培训为例,借助移动终端对培训课程进行教学设计,在移动学习环境下对于应用操作类学习采用移动终端作为认知工具,设计教学过程,分析培训结果,总结研究结果,提出建议.

以深度学习为基础的智能学习平台的分析和设计

以深度学习为基础的智能学习平台是指利用深度学习技术和算法来提供智能化的学习支持和服务的平台。通过分析学生的学习历史、兴趣和能力等信息,智能学习平台可以根据每个学生的特点和需求,推荐适合其学习的课程、教材和学习资源,提供个性化的学习路径和计划。

高职院校ChatGPT辅助计算机课程教学分析

近年来,计算机科学与技术领域的快速发展引发了人们对计算机课程教学的不断探索和创新。高职院校作为培养技术人才的重要阵地,其计算机课程教学的质量和效果至关重要。然而,传统的计算机课程教学模式存在教学内容单一、互动性不足等问题。为解决这些问题,高职院校开始尝试引入ChatGPT等人工智能技术辅助计算机课程教学。ChatGPT作为一种自然语言处理模型,能够与学生进行对话交流,理解学生的问题和困惑,并提供有针对性的解答和指导。这种基于人工智能的辅助教学模式,为计算机课程的教学质量和效果提升提供了新的可能性。通过重点研究高职院校计算机课程中ChatGPT辅助教学设计,包括教学环节、教学要求、教学“五个自动化”、ChatGPT应用方向和ChatGPT辅助教学流程优化,并以Python程序设计中计算身体质量指数(body mass index,BMI)为例进行分析,希望能推动计算机课程教学的发展。