计算机多媒体教学在中职汽车维修课中的应用分析

在中职汽修课中,部分课程的理论性较强、部分课程的实践要求较高,整体上教学难度较大,教学面临一系列挑战。计算机多媒体教学的应用,能够有效解决汽车维修教学面临的这些问题,对提升汽修课教学质量具有重要帮助,但是当前针对计算机多媒体教学在汽修课中的应用研究还不是很多。为此,结合计算机多媒体教学在中职汽车维修课中的应用优势和应用现状,对汽车维修课教学面临的主要挑战进行分析,并提出应用策略。

基于机器视觉的咖啡生豆快速检测与分级研究

目的建立基于机器视觉的咖啡生豆快速检测分级方法,实现咖啡生豆的快速无损等级评估。方法本研究提取咖啡生豆图像预处理后的形状和颜色共13种特征,首先通过特征分布图分析与主成分分析找到13类缺陷豆的显著特征,并确定其显著特征值范围来判定缺陷豆,然后对正常豆按粒度大小判断其等级,最后在MATLAB App Designer平台上设计了咖啡生豆快速检测与分级界面。结果利用机器视觉技术能很好地识别各个类别咖啡生豆,检测一级咖啡生豆准确率为94.77%、二级为93.20%、三级为95.85%,13类缺陷豆平均准确率为82.25%,咖啡生豆检测平均准确率达到91.52%,检测300 g咖啡生豆总用时25.3156 s。结论本方法提高了咖啡生豆分级的智能化水平,分级过程平稳且快速,为今后咖啡生豆在线检测分选提供了技术支持。

基于机器学习的缺陷咖啡生豆检测

为实现缺陷咖啡生豆无损、快速及准确检测,提高咖啡生豆品质及咖农经济效益,提出基于局部二值模式(LBP)的多模型Stacking集成缺陷咖啡生豆检测方法。该方法采用机器视觉技术提取咖啡生豆(8,1)和(16,2)2种尺度、3种算子(统一算子、旋转不变算子、旋转不变统一算子)下的LBP特征向量,并联合同种算子下不同尺度的LBP特征,选用LightGBM、XGBoost、CatBoos、SVM作为基分类器,Logistics作为次级学习器进行Stacking模型集成。结果表明,采用(8,1)尺度统一算子Stacking集成模型检测的准确率和F1值分别为91.9%、92.3%,均高于其他尺度、算子和不同类型特征的检测模型。与LightGBM、XGBoost、CatBoost、SVM相比,Stacking集成检测模型的准确率分别提高了0.6%、1.7%、2.0%、1.2%,整体检测性能更优。

现代信息技术在职业院校计算机课程中的应用

本文通过分析计算机课程的优点和中高职院校学生的特点,提出如何更好利用信息化技术提高中高职院校计算机课程的学习效果。

学校笔记本电脑常见硬件故障

随着时代的发展,越来越多的教师拥有笔记本电脑,并采用多媒体教学。虽然教师们会用笔记本,但是对笔记本故障产生的原因和保养还不太了解。本文主要讨论学校中常见笔记本电脑硬件故障,如:硬盘故障,灰尘问题,电源适配器问题,屏轴问题等。

浅谈如何提高计算机课程教学质量

在当今这个信息时代,如何上好计算机课,充分发挥计算机的作用,切实提高计算机教学的质量,是一个值得探索的问题。本文就如何调动学生的学习兴趣,结合在实际工作中的经验,总结出的关于这个问题的几点想法。

浅谈职校公共机房的管理与维护

随着信息技术的快速发展,各职校大力推进校园信息化建设,现今师生的工作、学习及生活都越来越依赖于计算机。作者根据自己在南京交通技师学院公共机房的经验和教训,在文中探讨了公共机房管理与维护方面所面临的具体问题,并就如何提高公共机房的管理与维护水平提出了一些方法和建议。