机器学习技术在高职院校年度任务系统中的应用探究

机器学习作为一种人工智能大数据挖掘技术,在数据预测和监控方面有显著的优势。高职院校可以利用机器学习技术对学校年度任务数据进行挖掘与分析,预测年度任务的未来完成情况,优化高职院校年度任务系统,在建设大数据智慧校园环境、建立年度任务数字化管理系统、建立教职工数字化工作系统等方面下功夫,从而推进高职院校信息化建设。

区块链视角下的高职院校数据治理探索

当前,高职院校的信息管理数据日益增长。高职院校要充分利用信息管理数据,挖掘其潜在价值,可以从管理元数据入手,设计一个科学的数据治理模型,建设数据管理平台,以此促进高职院校的数字化转型发展。该研究以广西水利电力职业技术学院数据管理平台为实例,提出在区块链视角下的高职院校数据治理思路,阐述元数据管理、数据集成等治理工作的开展方法,认为高职院校可基于模块化思想建设数据管理平台,重点对元数据进行管理,开展数据管理可视化建设,形成适合高职院校的数据治理模式。

基于微信平台的高职院校年度任务分解系统的开发与应用

本文分析高职院校年度任务管理工作面临的难题,以广西农业职业技术大学为例,介绍基于微信平台的高职院校年度任务分解系统的具体开发方法,并分析其应用效果。

基于机器学习的网站漏洞预警研究——以代购系统为例

网络的发展迅速,网上购物、线上支付、网上办公等互联网应用形式各种各样,使得基于浏览器的应用涉及网络应用的方方面面。由于电脑系统及各种应用软件、网站等他们的升级开发不断,而漏洞也在所难免,而有些别有居心之人利用漏洞做坏事,使得网站挂马活动越来越猖獗,特别是跨境电商成了重灾区,如何保证网页安全性已经成了安全领域的研究焦点。因此,及时接收到漏洞预警信息,并采取相应的修复或者打补丁的对应措施,可以预防漏洞带来的风险。预警系统的主要工作是在研究监控目前流行的安全平台通报的漏洞和病毒预警信息,同时分析了网页安全信息的特征,将朴素贝叶斯分类算法应用于网页安全信息的检测,提高信息的准确率,最后给出了一种基于朴素贝叶斯分类算法的安全信息检测模型,过滤掉不需要的信息,只将需要的漏洞信息推送到安全工程师的邮箱中,完成了监控预警方案的设计与实现。这个算法的开发将为代购系统的正常安全的运行提供了保驾护航的作用。

基于应用能力培养的高职计算机网络技术专业教学改革探析

现阶段,计算机与互联网行业对应用型人才的需求更为迫切,落实基于应用能力培养的高职教学改革势在必行。基于此,本文 强调了应用能力培养的重要性,并阐述了优化课程体系、结合典型工作过程调整教学内容、利用项目开发设置学习阶段、重点落实针对性 教学这些基于应用能力培养的高职计算机网络技术专业的教学改革策略。

管理信息系统中应用框架的开发问题分析

对管理信息系统中的应用框架进行了分析,并对应用框架在管理信息系统中的开发提出了相关建议。希望此举能对有关人士有所帮助,助推我国管理信息科技继续不断发展。