学习通平台中虚拟教研室的建设与实践探索

随着教育信息化的深入发展,线上教育和线上教研逐渐成为新趋势。构建虚拟教研室在提升教师教育教学水平、促进学科交流、提高教研效果等方面将发挥重要作用。以学习通为例,分析了建设虚拟教研室的可行性与实用性,并详细介绍了在该类平台上建设虚拟教研室的具体实践。最后阐述了推进虚拟教研室建设的必要性与意义。

基于小波变换和FCM分析的盲水印算法

利用人类视觉系统(HVS)的掩蔽效应和图像的局部相关特性,提出一种结合小波变换和模糊聚类分析的水印嵌入算法。在图像B通道下的小波域系数中,根据HVS的掩蔽性进行模糊聚类分析以选择适合嵌入水印的区域,结合图像的局部相关性和隶属度自适应地嵌入水印。算法在提取水印时无需原始载体图像的辅助。实验表明,该算法具有较好的透明性,而且对诸如JPEG压缩、图像锐化、几何裁剪、叠加噪声和平滑滤波等攻击均具有较好的鲁棒性。

BIRCH聚类算法优化及并行化研究

为了提高聚类质量,针对BIRCH算法中在聚类精度方面所存在的不足,提出了聚类特征树中的不同簇应使用不同阀值的思想,较好地改善了对体积相差悬殊的簇不能很好聚类的问题。并且深入地研究和分析了如何在集群系统中进行快速聚类,提出了自定义数据类型、采用数据并行思想和非均匀数据划分策略等几点改进意见。最后实验结果表明,通过改进能够获得比较理想的运行时间和加速比性能。

基于特征加权的自然纹理FCM聚类分割算法

为了实现自然材质的纹理分割,根据自然纹理的弱规则性特点,提出一种由图像灰度值、灰度分布统计及图像纹理能量统计作为纹理表征的特征参数,并组成三维特征矢量以实现自然纹理分割的算法。考虑到样本不同特征值对分类的不同影响,算法中引入了特征加权的FCM模糊聚类方法以提高各特征参数在聚类约束力上的可控制性,从而实现纹理图像的更有效分割效果。实验证明,该方法简单高效、可控性强,对各种自然纹理图像具有较好的纹理分割效果。

计算机自动评卷策略分析与研究

在大规模计算机基础课考试中，自动阅卷和评分是必然选择。采用DELPHI自主开发了计算机考试系统，以自动评分模块为例，详细介绍和分析了各题型的评分策略及一些关键技术的解决方法。

虚拟现实在计算机图形学课程中的实验探索

虚拟现实技术与计算机图形学相辅相成，为使计算机图形学的实验开设更具实际应用意义，该文提出基于VRML、基于三维建模技术和基于Web3D技术的三种VR实现方法，并通过实例分析了该三种方法的应用特点。

基于山方法的分类型数据核聚类

为了提高分类型数据集聚类的准确性和对广泛数据集聚类的适应性,引入3种核函数,再利用基于山方法的核K-means作分类型的数据聚类,核函数把分类型数据映射到高维特征空间,从而给缺乏测度的分类型数据引入了数值型数据的测度。改进后用多个公开数据集对这些方法进行了实验评测,结果显示这些方法对分类型数据的聚类是有效的。

抗MP3压缩的自适应音频盲水印算法

提出一种可抵抗MP3压缩的稳健的数字音频盲水印算法。该算法通过对音频小波域的近似分量进行分段以嵌入水印。水印提取时按音频特征实现自适应重分段,同时自动调整提取强度,解决了音频特征在MP3压缩前后不一致的矛盾,并实现了盲提取。实验结果显示该算法能有效抵抗MP3压缩、重采样、低通滤波和叠加白噪声等多种攻击。

基于WEB技术的公共选修课网上选课系统

介绍基于WEB技术的韩山师范学院公共选修课网上选课系统的设计原理与实现 。

基于导向驱动的《人工智能》课程教学改革研究

为了更好地在高校中开展《人工智能》课程的教学,根据该门课程知识结构的特点,结合当前流行的教学改革模式,提出了以资源库利用为核心的《人工智能》课程教学模式和综合兴趣、问题和任务驱动的课程教学设计方案。经过实际教学运用,该方案能够增强教学效果和提高学生的课程掌握水平。

RobotBasic应用于人工智能课程的实践教学研究

机器人学的研究推动了人工智能思想的发展,RobotBasic是一种集成机器人模拟器的编程语言。在人工智能的课程中适当地引入RobotBasic机器人编程设计,有利于提升学生编程的兴趣和成就感,也有利于学生对人工智能思想和技术的理解。

基于小波域的图像多描述编码方法

多描述编码(MDC)是有效应对不可靠网络传输的一种新技术.本文结合二维小波域在三个方向上的相关性,提出一种基于小波域的图像多描述算法.实验证明该算法性能稳定,具有良好的重构图效果.

基于FCM聚类及抖动半调的数码迷彩生成方法

数码迷彩因其不规则、不平滑的边缘特征而具备更强的伪装适应性.为快速有效地生成实用型数码迷彩,在传统迷彩基础上,提出一种基于误差扩散(E-D)抖动半调的数码迷彩生成算法.利用像素的三基色分量值作为特征值对迷彩原图作模糊c均值(FCM)聚类分析以提取迷彩主色,结合图像缩放、Gaussian滤波等图像处理,运用E-D抖动半调方法将传统迷彩图转换成数码迷彩图.实验证明,生成图既保持了迷彩原图的颜色分布及纹理特征,也具备了不规则的、锯齿状的边缘特征,有效地提高了迷彩的伪装隐蔽性能.

基于APT教学模型的移动学习对学生学习兴趣与成绩的影响研究——以小学数学“扇形统计图”为例

数学素养是每一个公民应具备的基本能力,移动学习也逐渐成为当前教学中的一种趋势。该文旨在探讨移动环境下的有效教学模式,通过文献研究发现,评价、教学法、技术为信息化环境下有效教学的关键要素;提出融合评价(Assessment)、教学法(Pedagogy)、技术(Technology)为一体的基于评价的教学模型(简称"APT教学模型"),倡导"以评促学"的教学理念,并基于此模型以小学数学"扇形统计图"为例,设计教学模式,运用实验研究法对比传统环境与移动环境下基于APT教学模型的课堂教学效果。研究发现,移动环境下基于APT教学模型的课堂教学能够有效提高学生学习成绩和学习兴趣,同时也增加了学生的认知负荷,但一定范围内,较高的认知负荷有利于学生学习成绩提升。

MPI环境下的聚类并行化研究

根据集群的特点和聚类的特性,从理论上探讨了聚类并行化的可行性,并在此基础上用实验进行了验证,结果表明通过这些改进能够获得比较理想的性能。

基于画圆算法的简单弧形贴图算法

本文提出了一种基于画圆算法的简单弧形贴图算法,并分析了该算法的可行性。

智慧教室环境下小学数学课堂教学互动行为特征研究

智慧教室的涌现为教师的"教"与学生的"学"提供了无限可能,与简易多媒体教学相比,智慧教室中的课堂教学互动究竟如何,如何提高智慧教室环境下的课堂教学互动等问题显得尤为重要。该文在弗兰德斯互动分析系统的基础上设计智慧教室环境下的课堂教学互动分析编码系统,以小学数学《扇形统计图》一课为例,运用准实验研究法开展智慧教室环境下和简易多媒体环境下的教学,采用内容分析法对教学互动进行分析,并对学生参与度进行对比分析。研究发现,与简易多媒体环境下的教学相比,智慧教室环境下的教学更有助于学生主体性的发挥,课堂教学互动行为更加丰富、深入、高效,同时学生的情感投入更多,行为参与更加积极。