基于ASP的网上办公系统的设计与实现

在网络应用日益普及的今天,无纸化网络办公自动化系统的应用将是目前企事业单位提高办公效率的一个必然趋势。该文从网上办公系统建设的实际出发,首先简单地阐述了办公自动化系统的开发背景,接着简要介绍了网上办公系统的设计方案,详细介绍了系统的主要功能模块的划分,重点介绍了基于ASP进行设计和开发的论坛的具体实现方法和关键技术,以及利用ASP控件访问WEB数据库服务器的方法和技巧。

基于微信小程序的智能家居控制系统设计

为实现家居智能化,设计一款基于微信小程序的智能家居控制系统.阐述了系统所需的微信小程序、Arduino、无线传输以及物联网平台OneNET等技术.给出了系统的远程控制端、客户端和搭建服务器的详细设计过程,并进行程序测试调试,实现了利用网络对家居设备的添加、选择、移除、控制等远程操作,提升了用户的体验感与居住舒适感.

迁移学习融合双HOG特征的目标跟踪

目标跟踪是计算机视觉的关键技术之一,应用于模式识别、自动控制等领域.深度学习的跟踪算法具有良好的性能,但在快速运动情况下,低层HOG特征易受影响,跟踪性能较弱.提出一种结合线下训练深度特征的鲁棒跟踪方法.通过线下训练VGG模型,线上构造双HOG特征并进行最优选择,将线下训练提取的特征迁移到线上,与最优HOG特征响应融合.首先,线下逐层训练VGG网络,卷积层负责提取卷积特征.然后,在线提取当前帧目标区域的HOG特征,并分解为HOG1和HOG2,对其进行滤波处理,选择最优特征.最后,融合卷积特征响应和HOG最优特征响应得到特征响应图,预测目标的新位置.在OTB-2013、OTB-2015基准数据集上与其他6个算法对比.结果表明,该方法在处理快速运动、背景混乱、形变等跟踪方面具有良好的性能.

翻转课堂的H5数字资源平台的设计与实现——以“CSS+DIV网页设计”课程为例

随着我国信息化时代的迅速发展,兴起了翻转课堂、创客空间、可穿戴技术、虚拟现实技术、物联网技术等诸多新技术。为合理运用不断产生与发展的新兴信息技术来提高教学质量,文章以“CSS+DIV网页设计”课程为例运用软件开发模型,基于H5技术打造一个数字化教学资源平台,以此实现在教学领域借助信息技术开展翻转课堂教学的教学改革实践,使教师能运用信息技术促进高职院校学生的高水平学习。

基于区块链的电力节能管理系统的设计研究

为了打造绿色、环保、健康的用电环境,本文利用区块链技术构建一个基于区块链的电力节能管理系统,通过网络实时采集各区域设备的用电情况,将电力参数存储在分布式数据库中。该系统在保障数据安全的前提下能够计算出各区域的电能消耗量和利用率,以实现对电力能源消耗的实时监测、预警提示和节能决策。

Web挖掘在互联网上的应用

随着互联网的飞速发展,Web在互联网上得到了广泛的运用。Web挖掘是数据挖掘在Web上的应用,主要涉及Web技术、信息学技术、数据挖掘以及语言学技术。该文从根本上介绍Web挖掘技术和操作流程,重点分析了Web挖掘技术在互联网上的应用。

产教融合背景下制造类职业技能人才培养的思考

分析了现代职业教育发展的新形势新特点以及中国制造业对技术技能人才的需求状况,针对当前高职院校机电类专业技术技能人才培养的现状和存在的问题,特别是人才结构性过剩与短缺并存、专业人才培养方案的针对性适应性和实效性不够、产教融合不够深入、企业在人才培养中的主体作用尚未充分发挥等诸多问题进行了分析,结合学校的具体案例,对主动融入行业企业发展,推进产教融合,促进制造类技术技能人才的培养进行了深入思考。

探究人造板热压机液压系统故障诊断系统

人造板热压机是生产人造板的重要工具,热压对产品的质量有着重要的影响。在生产过程中,液压系统是热压机的重要组成部分,决定着人造板的生产质量和效益。针对液压系统中出现的各类故障和问题,需要诊断系统提供一定的信息,为用户提供参考。因此,诊断系统的研究工作是十分重要的,不仅有利于提高工作的效率,更有利于提升企业的整体实力。

基于爬虫和信息抽取技术的大学生心理健康干预方案评估框架

近年来越来越多的大学生存在心理健康问题,但是许多学生无法及时、有效地获取帮助,而在线的心理干预/治疗方案可提高大学生心理健康水平。许多研究致力于相关方案的设计和实施,本研究旨在针对上述研究设计自动化、系统化的综合性数据收集和评估框架,从主流数据库中抓取文献并设计评估指标,如治疗效果、易用性、可接受性、推广程度等,对为大学生提供在线心理健康干预的方案进行评估分析,用于其后续改进参照。

LoRa和NB-IoT通信技术在环境监测中的应用

阐述一种基于LoRa和NB-IoT通信技术在环境监测中的应用,对系统的功能进行测试,测试结果显示本设计能够满足所提出的需求,精确地监测出环境的温度、湿度、光照强度,降低了硬件终端的功耗。

基于深度学习的物联网故障诊断专家系统算法优化与性能评估

随着物联网技术的迅猛发展,物联网设备的故障诊断成为一项关键任务。传统的故障诊断方法在处理大规模、复杂的物联网系统时存在局限性,因此基于深度学习的物联网故障诊断专家系统备受关注。该论文旨在通过优化深度学习算法并评估其性能,提出一种高效准确的物联网故障诊断专家系统。文章设计了一个基于深度学习的专家系统架构,包括数据预处理、模型选择与优化、模型训练与调优等步骤。文章采用了真实的物联网故障数据集进行了实验评估,并使用多种评估指标对系统性能进行了全面分析。实验结果表明,提出的系统在故障诊断准确性、效率和鲁棒性方面都取得了显著的改进。该论文的研究成果对于提升物联网设备故障诊断的效率和准确性具有重要意义,为物联网系统的稳定运行和维护提供了有力支持。

基于改进随机森林算法的不平衡数据分类方法研究

传统的分类算法难以满足不平衡数据的分类要求,研究一种有效、准确率高的不平衡数据分类算法具有重要意义。目前的研究主要以欠采样和过采样以及对应的一些改进方法提供实验数据。然而大多数实验方法不是使用范围有限就是侧重点不同,使少数类分类性能不佳,同时也难以区分强弱分类器。本研究从数据分布入手,提出一种改进随机森林分类算法。即先采用ADASYN算法进行过采样,再采用ENN算法进行欠采样。为了能更好区分强分类器和弱分类器的分类性能,最后采用加权投票机制。实验结果表明,该算法有较好的分类性能和准确度。