高职院校“双师教师”内涵演进及培养对策研究

“双师型”是我国职业教育教师队伍现代化的标志。厘清高职院校“双师型”教师内涵的发展及特点,分析并化解培养过程中的阻碍,是确立“双师型”发展方向及提升教师专业素养的关键。文章从政策和学术层面归纳和梳理“双师型”教师的内涵演进,分析培养“双师型”教师在政策、学校和企业等方面存在的困境,并提出相应对策,为“双师型”教师成长营造多维支持的适宜环境。

新标准背景下“双师型”教师队伍建设探讨——以茶叶包装设计为例

教育部为了职业教育相关单位能够更好更精准的开展“双师型”教师认定工作,高质量建设职业教育教师队伍,制订了予以参照的基本标准。基于当前在职业院校中教师队伍的人员构成、专任教师的能力素质、“双师型”教师的培养和认定等实际情况,探讨如何培养高质量的“双师型”教师、如何开展“双师型”教师认定工作、如何结合当地信阳毛尖茶等特色产业培养教师的实践技能,如何建设好可持续发展的“双师型”教师队伍,并将茶文化、茶叶包装设计融入平面设计课程,融入教师培训。

大数据技术在计算机信息安全中的应用探究

随着现代科学技术的不断发展,人们的日常生活方式,已经发生了很大的改变,各方面的工作效率正在不断提升,人们的生活方式已经越来越简便化。然而,在整个信息技术被应用的过程当中,信息安全程度受到了很多不良因素的影响,让整个技术在宣传以及应用的过程中受到了影响。大数据技术作为一种较为先进的处理方式,能够很好地将一些信息进行传输,在计算机的安全运行过程当中,能够将信息的水平做出提升,继而达到了让信息安全得到保障的目的。

防火墙技术在计算机安全构建中的应用分析

随着我国现代化的发展,计算机网络被广泛应用到人们的生产生活之中,但是随之而来的计算机安全问题也成为了制约计算机网络应用,影响其现实应用价值的重要因素。在信息技术的发展中,计算机也遇到了一定的安全问题,其中系统设计不完善、计算机病毒感染、应用软件漏洞和恶意攻击行为都是当前计算机面临的主要安全威胁。在信息迅速发展的时代,建立一套安全防御体系是必要的。本文通过对计算机安全问题的分析,详细论述了防火墙技术在计算机安全中发挥的重要作用。

面向Web的三维虚拟图书馆系统研发与实践

虚拟现实技术(VR)具有多感知、沉浸性、交互性、想象性等特征,充分利用其新功能,实现读者新体验。本文采用虚拟现实技术,计算机WEB技术,3D建模技术等方法和手段来实现数字图书馆三维网络展现实践研发,让读者感受真实图书馆服务功能。

三维虚拟图书馆设计与实现

以真实图书馆为空间载体,研究开发三维虚拟图书馆的相关理论与技术;三维虚拟图书馆开发设计分析;三维虚拟图书馆建模方法与技巧;使用VRP平台实现三维虚拟图书馆漫游动画系统输出,从而实现三维虚拟图书馆系统的初步开发。

探究网络舆情对政府决策的影响

开放,共享,简捷的网络平台,给人民提供了表达利益诉求的机会。政府与民众之间的交流借此平台得以畅通无阻,政府发出的各种政策调研和民众之间的各种利益诉求在此平台汇集,经过民众参与讨论形成网络舆情,其潜移默化地会从正反两个方面影响政府决策的制定和执行。论文从网络舆情对政府决策的正负能量两个角度进行尝试性探研,提出如何促进网络舆情对政府决策的正能量策略。

论计算机辅助平面设计中对汉字的使用

在几千年的历史长河中,有一种图形一直贯穿其中,那便是汉字。实际上汉字是图形,而图形是一个具有视觉性与象征性的交流"货币"。随着数字媒体技术的不断发展,图形的创意设计逐渐成为立足于设计者创新的思维定势,带给大众的视觉影响和心理感受也表现的越来越强烈。运用计算机的相关技术辅助设计,可以利用汉字的文化内涵,将之图形化,以此来提高设计效果。

情感化智能教室中表情识别算法的应用

人类面部表情在AI技术的助力下已被应用到各个领域,而这一切更是离不开嵌入式设备的支持。论文针对嵌入式系统实时、内核小的特点,根据学习真实情况,将表情识别更便捷、更自然的应用到教育中,分别采用帧间差分等算法来实现表情识别。最后,将该表情识别方法应用到智能教室中,开发出可以反馈教学效果、自动控制教学环境光照和温度的系统。

中值滤波与小波阈值的图像增强效果对比研究

中值滤波和小波阈值是图像增强应用中的两种常用方法。中值滤波优于线性滤波器的一点是可以克服图像在细节方面的模糊,而小波阈值的理论根据源于在使用不同尺度上的小波系数时图像信息与噪声信息各有不同的特点。本文采用中值滤波及小波阈值两种方法对图像进行增强处理,并对比分析两种方法的优缺点,进一步提出在不同场景下改善图像的建议。

基于表情识别技术的智能教室系统实现

随着嵌入式设备的技术突破,表情识别在铁路、医疗等领域得到广泛应用。论文针对嵌入式特点采用改进的LBP特征提取、支持向量机(SVM)分类等算法来实现表情识别。最后,结合教学实际,将表情识别应用到智能教室中,提升教学质量,让智能教室更智能。

基于轻量级光谱-空间注意力交互网络的高光谱地物分类研究

通过引入基于卷积神经网络(convolutional neural network, CNN)的分类算法,高光谱图像(hyperspectral image, HSI)分类任务的精度取得显著的提升,但目前主流CNN算法往往较为复杂且参数量大,从而导致网络难以训练以及容易产生过拟合问题。为在保证网络分类性能的前提下实现轻量化,本文提出一个轻量级架构的基于光谱-空间注意力交互机制的CNN网络用于HSI分类。为实现HSI的光谱-空间特征提取,构建了一个轻量化的双路径骨干网络用于两种特征的提取和融合。其次,为提高特征的表征能力,设计了两个注意力模块分别用于光谱和空间特征的权重再调整。同时,为加强双路径特征之间的关联以实现特征的更好融合,注意力交互机制被引入到网络中以进一步提升网络性能。在3个真实HSI数据集上的分类结果表明,本文所提网络可达到99.5%的分类准确度,并相比于其他网络至少减少50%的参数量。