AR技术对高中生化学有机物微观结构学习的影响

AR技术已用于支持学生学习化学微观结构知识。通过准实验设计,以高一年级化学课程有机物“烃”分子结构知识为例,探究AR技术对学生在微观结构知识学习效果、空间旋转可视化能力、AR技术使用态度的影响。研究发现,AR技术对学生微观结构知识学习产生显著的教学即时效果和良好的教学保持效果,对学生空间旋转可视化能力发展的影响不显著,使学生产生正面的AR技术使用态度。建议加强AR技术融入化学微观结构知识学习的教学应用研究、学习资源开发研究和教学成效实证研究。

增强现实(AR)技术促进高中生化学微观结构学习的研究

分析增强现实(AR)技术促进学生化学微观结构知识学习的国内外研究现状,开展实证研究探讨高二年级学生学习《物质结构与性质》模块时,AR技术对学生化学微观结构学习的影响。结果表明 AR技术对学生空间旋转可视化能力的发展影响不显著,而对学生学习物质微观空间结构知识有显著的促进作用。

融媒体时代如何做好全能型记者

随着时代的发展,融合报道已经成为新闻报道的主流。其移动、开放和社会化的属性在满足用户多样化信息需求的同时,也在不断影响和塑造着用户接收信息和阅读信息的习惯。因此新闻工作者在媒体融合发展的大潮中,要学会以信息和传播技术为手段,打破传统的新闻报道生产流程,以融合报道技能去完成新闻采访、制作与传播,全能型记者应运而生。全能型记者可以为受众提供更多高品质的新闻作品,为新闻事业的健康繁荣发展作贡献。

浅谈数字孪生模型对水利基础工程设施的运行维护辅助

对数字孪生模型在水利基础设施运行维护中的辅助作用进行探究,该模型主要通过整合物理模型、传感器数据和历史运行数据,构建虚拟映射系统,实现对水利设施的全生命周期管理。以陕西省某水库为例,分析数字孪生模型在灌溉、水力发电、水库安全和防洪等方面的应用,展示该模型在提升运行效率、安全性、减少维护成本和降低运行风险方面的潜力。结果表明,数字孪生模型为技术人员提供决策支持,优化资源分配,提高水资源利用效率;但模型的建立和应用也面临挑战,包括数据采集与处理、模型构建等,但随着技术进步,这些问题有望得到解决。数字孪生模型在水利基础设施领域的应用,将推动水利设施信息化转型升级,为我国水利设施建设和管理提供有力支持。

面向加密流量分类的深度可解释方法

目前的深度学习模型在加密流量分类任务上相较于传统机器学习方法的性能优势显著,然而由于它固有的黑盒特性,用户无法获知深度学习模型作出分类决策的机理。为了在保证分类准确率的同时提高深度学习模型的可信度,提出一种面向加密流量分类深度学习模型的可解释方法,包括基于原型的流量层级主动解释和基于特征相似显著图的数据包层级被动解释。首先,利用基于原型的流量原型网络(FlowProtoNet),在训练时自动提取各类流量的典型片段,即流量原型;其次,在测试时计算出待测流量与各类原型的相似度,从而在分类的同时实现训练集的溯源解释;然后,为进一步提升可视化解释能力,提出梯度加权的特征相似度显著图(Grad-SSM)方法。Grad-SSM首先通过梯度对特征图加权,过滤分类决策无关区域;接着,计算待测流量与FlowProtoNet提取的原型之间的推土机距离(EMD)得到相似矩阵,从而通过比较测试流量与该类原型,实现注意力热图的进一步聚焦。在ISCX VPN-nonVPN数据集上,所提方法的准确率达到96.86%,与不可解释的人工智能方法持平,而FlowProtoNet能通过给出与原型的相似度,进一步提供分类依据;同时,所提方法的可视化解释能力更强,注意力更聚焦于流量中的关键数据包。

虚拟现实在军事中的应用

虚拟现实在军事上可用于训练。

新型有源室内覆盖与传统DAS对比分析

针对新型有源室内覆盖和传统DAS(室内无源分布式天线系统),选取大量不同类型的场景,分别进行有源和传统覆盖方案的设计,从造价、施工进度、维护成本等方面进行对比分析,得出新型有源室内覆盖和传统DAS室内覆盖各自的优缺点及适用的场景类型。