基于知识图谱的项目化课程建设的研究与实践——以“微信小程序开发”为例

文章通过分析知识图谱在教育领域的应用价值,提出了基于知识图谱的项目化课程建设方法。以微信小程序开发课程为例,介绍了课程设计的整体框架和具体实施步骤。在课程设计中,利用知识图谱技术对课程内容进行结构化组织,将知识点、技能要求、实践任务等元素进行关联,形成完整的知识网络。通过这种方式,学生可以更加系统地学习和掌握相关知识和技能,并在实践中进行综合运用。实践结果表明,基于知识图谱的项目化课程建设方法能够提高学生的学习效果和实践能力。文章对于推动项目化教学模式的发展具有一定的指导意义。

基于STM32的智慧农业监测系统设计与实现

农作物的生长状况与其周边环境是息息相关的,对农田环境、作物生长状态、气象数据等进行实时监测和分析,及时调整有关环境参数,为农业生产提供科学化、精准化的管理手段,有力促进农作物增产增收。本文设计一种基于STM32的农业环境监测系统,结合嵌入式技术、物联网技术、人工智能技术、大数据技术,实现采集、传输、存储、查询并分析农作物的环境信息,智能控制农业外设,以科学手段指导农业生产。

基于判别低秩矩阵恢复和稀疏表示的车标识别

针对现有的车标识别方法无法较好地处理阴影、遮挡、污损等情况下识别率低的问题,提出了基于判别低秩矩阵恢复和稀疏表示的车标识别方法。文中采用判别低秩矩阵恢复来纠正效果较差的训练样本,并通过学习一个低秩投影矩阵,将待测样本特征矩阵投影到相应低秩子空间来恢复干净的测试样本。并采用稀疏表示方式进行分类识别。同时,在Medialab LPR Database数据集上进行了对比实验,实验结果表明,该识别方法的性能要优于当前其他识别方法。