推进智慧校园建设,构建教育教学信息化新生态——以陕西职业技术学院为例

随着教育信息化的发展,各类应用系统充满校园各个角落,高校数字校园已无法满足当前对教育信息化内涵式发展的期望,高校迫切需要向智慧校园转型。智慧校园需要将一切数据化,提升网络和数据融合、建设无缝覆盖的基础网络和统一的智慧数据平台是唯一的途径。本文以陕西职业技术学院为例,以学院基础设施优化、应用服务系统的建设与推进、主要信息数据的梳理以及学院数据融合、教学资源建设和共享推进等为依据,探究高职院校智慧校园建设。

全数字化飞行器舵机硬件控制系统设计

为满足舵机的高性能位置伺服要求,提高飞行器姿态控制的可靠性和控制精度,基于DSP芯片TMS320F28335设计了一套全数字飞行器舵机硬件控制系统.分析了该系统硬件结构组成.研究结果表明:设计的高精度位置随动系统,能满足舵面调整范围±10°,调整误差小于0.1°的系统参数指标要求.实现了高速飞行状态下各传感器模块数据的实时采集,控制算法的高速处理,以及舵面的快速调整,完成对飞行器飞行姿态的控制.

高校辅导员工作对学生管理信息化的服务建设

在高校的学生管理中,建设相关的管理信息化服务,这有助于提高学生管理工作的效率与质量,并可推进高校的综合管理质量与水平的提升。基于此,本文首先对高校辅导员工作,以及学生管理信息化的基本概念进行分析;随后,说明高校学生管理信息化服务建设的必要性;最后,对推进高校学生管理信息化服务有效建设的措施进行阐述。供相关人士的阅读与参考。

数据挖掘在人力资源信息化管理中的运用探析

近年来,数据挖掘在众多领域发挥了至关重要的作用,人力资源管理系统中运用数据挖掘可以有效提高管理效率,帮助企业发现数据背后的信息价值,辅助企业对自身水平进行有效评估,这也是未来人力资源信息管理系统中主流趋势。文章将对数据挖掘技术在人力资源信息化管理中的应用进行分析,探究数据挖掘技术的应用方式以及在人力资源管理中的优势。

求解SDCP模型问题的人工蜂群算法研究

考虑到随机规划领域中存在的随机相关机会规划(Stochastic Dependent-Chance Programming,SDCP)模型问题求解难度较大,人工蜂群算法(Artificial Bee Colony algorithm,ABC algorithm)相比于其他基于群的算法更有优势,因此,论文探讨了将随机模拟嵌入到求解SDCP模型问题的搜索算法,该算法构建了用随机模拟的概率估计算法来计算随机机会函数,人工蜂群算法的任务是完成寻优,并给出了具体的求解SDCP模型问题的算法流程。通过与典型算例进行比对,在求解SDCP问题中,论文的算法表现出较高的优化效果。

基于任务合作学习模式的大学计算机基础课程信息化教学设计研究

随着信息时代的来临,信息技术已经与我们的生活、生产、学习融为了一体,掌握应用信息技术的能力已经成为了人们适应当前社会发展的一种生存行为。大学计算机基础课程的创设不仅与当前信息时代的发展有一定契合之处,学生学习相关的专业知识也能更好的适应未来的社会发展,教师在教学的过程中应积极探索有效的教学方式,帮助学生提高计算机实践应用能力。

以应用驱动的高职院校智慧校园构建研究与实践——以陕西职业技术学院为例

近年来,随着越来越多的新兴互联网信息技术的多角度拓展,信息化产业进一步深入至全新的高职院校领域,由此开创了全新的高校信息化新趋势,即智慧校园建设。该项目依据陕西职业技术学院智慧校园建设,借助相关数据信息为核心关键,营造相应实践环境,确保业务应用的功能发挥,从根本上展现全新的科学信息技术水平,完成高职院校学习管理活动的创新性发展,最终提供全方位多角度的核心服务。为实现校内全方位、精准化了解和掌握在校师生动态,构建智慧校园生态圈为研究,探索推动教学方法改革的新途径,拓展教育资源的实际应用范围,从而在很大程度上推进完善健全的资源共享模式和相关学习环境的营造建立过程。

大数据时代下的数据分析探究

近几年来随着网络技术的迅猛发展,社交网络与云计算和物联网等多种网络服务形式的出现,促使社会信息数据的种类与规模不断增长和扩大,现阶段已完全进入信息互联网的大数据时代,数据并不是以往单一的处理分析对象,正在向着结构化、半结构化与非结构化方向转型,数据逐渐成为可利用具有价值的资源,所以如何对大数据这种资源进行科学合理的分析并加以利用已成为现阶段社会各界都非常重视的课题,因此,笔者就对大数据的具体分析方法进行简要论述。

云计算架构下Web数据挖掘探究

伴随信息时代的到来,互联网资源信息日益海量化、多元化,传统数据挖掘技术已不能满足信息急剧增长的需求。云计算作为传统网络技术和新兴信息技术碰撞的产物,是促进信息行业发展的重要方式。因此,面向海量数据挖掘的云计算架构下的Web数据挖掘应运而生,有效弥补了传统技术的不足和缺陷。本文基于云计算及其主要技术,从定义、特征、分类三方面介绍了Web数据挖掘,最后深入探究了云计算架构下的Web数据挖掘,以期提高互联网数据分析效率和质量。