提升学生编程能力的实践探索——以算法设计与分析课程为例

为了有效提升学生编程能力,改善教学效果不理想的现状,结合算法设计与分析课程的教学,提出从案例讲授、实践教学、考核评价、情感投入4个方面进行改进,具体阐述每个教学阶段的教学技巧并加以实例说明。

“可见的学习”理念下数据结构与算法设计实验教学探索

分析数据结构与算法设计实验教学中存在的问题,基于“可见的学习”理念,提出以知识迁移为目标的实验任务分层设计与融合哈蒂反馈模型的实验过程设计方案,并以图的实验为例介绍该方案的实施过程,最后说明实践效果。

基于教学过程最优化理论的课程思政建设策略——以算法设计与分析课程为例

分析算法设计与分析课程课时少、内容多、理论强等现状,总结算法设计与分析课程思政融入的相互性、时效性、生动性特点;基于苏联教育家巴班斯基的教学过程最优化理论,在优化教学内容基础上,提出三课堂、四要素、七方法的“三四七”课程思政教学模式;通过详细思政案例设计,阐述如何进行合理教学方法的改进和教学实践活动的实施;最后通过教学效果说明学生综合素养整体得到提高。

凸显算法设计原理塑造教材创新灵魂——创新型《数值分析》教材编撰的探索

基于算法设计原理,探索了创新型《数值分析》教材编撰的思路。首先,简要归纳了当前《数值分析》教材的发展现状;然后,论述该教材所辖主要知识点背后普遍存在着“化繁为简”或“驭粗成精”的算法设计思想,且两种思想分别借助于一些数学基础理论知识和算法设计技术等两类原理来启发或指导算法的设计;最后,比较分析该教材原理性知识普遍存在的独特性,并探索依托算法设计原理编撰创新型教材的纲要。若依此研究催生出一类偏重讲授算法设计原理的创新型《数值分析》教材,则能够期许众多理工科读者在创新思维与创新能力的提升上有所受益。

大数据环境下的人工智能算法设计研究

随着互联网、物联网和其他信息技术的快速发展,大数据已经成为当今社会不可忽视的重要资源。大数据的产生与积累涉及各个领域,包括但不限于社交媒体、金融、医疗保健、交通运输等。这些海量数据所蕴含的信息对于决策制定、趋势分析、资源优化等具有重要意义。在当前信息爆炸的时代,大数据的涌现为人工智能算法的发展提供了前所未有的机遇与挑战。本论文旨在探讨大数据环境下人工智能算法的设计与优化,以解决传统算法在处理海量数据时所面临的问题。

“算法设计与分析”课程教学改革探索

为了提高“算法设计与分析”课程教学质量,文章首先分析了“算法设计与分析”课程教学现状,然后论述了“算法设计与分析”课程教学改革实践,最后阐述了“算法设计与分析”课程教学改革成效。

基于Java语言的自然数等差分拆的算法设计与实现

结合自然数等拆分拆项数首项和公差的数学模型,以自然数s=pk,为不小于4的偶数,自然数k=(p-1)q+r,(0≤r<p-1),k≥p,首项a1=(p-1)i+r(0≤i≤q-1),公差d=2(p-i)为例,在大数据背景下,基于Eclipse开发环境,用Java语言进行算法设计,从而精准得出某个大数在各种条件下的分拆项数和具体的分拆方案,验证了提出的数学模型的正确性。

随机变量模拟数据的产生算法设计与实现

随机数在现代技术中,特别是在经济管理、系统仿真、人工智能等领域起着极其重要的作用。根据不同的应用场景、不同的应用需求,需要得到满足一定特定分布的系列随机数。但由于总体分布的特征差异较大,很难找到一个统一的随机变量产生方法。本文根据不同的分布特征,对工程技术应用的不同领域常用的随机分布,结合它们的分布函数及密度函数的特点,给出了产生随机数序列的相应算法,并通过Python语言在计算机上对所设计出来的算法进行模拟。实验结果表明,尽管不同分布的随机数产生方法有各自的优缺点,但是通过这些算法而产生的随机数符合相应概率分布的要求。

基于区块链隐私保护的工业网络输出指令安全控制算法设计

当前工业网络输出指令加密机制多为目标式和独立式,导致指令安全控制效果不理想,丢包率增加,为此提出基于区块链隐私保护的工业网络输出指令安全控制算法。设计工业网络指令安全控制辨识目标,将此目标导入初始的安全指令控制加密程序中,设置一个基础的控制指令。以其作为引导,进行安全控制目标的扩展及生成,对指令的内容进行多层级加密。在指令加密处理的基础上,根据输出指令安全控制指标及参数的限制,设计不同的安全控制标准和双向控制条件,将安全控制辨识目标导入当前的区块链双向控制结构中,形成一个具体细化的控制结构。在控制结构中,利用区块链技术将区块控制程序与重叠指令的控制程序关联起来,实现动态化的指令输出安全控制。实验结果表明:这种安全控制算法能够对全部工业网络输出指令数据进行加密处理,能够最大程度上保证工业网络输出指令隐私安全,丢包率在5.2%以下,控制正确率较高,具有较高的实际应用价值。

通信系统中的自适应控制算法设计分析

阐述电子与通信系统中的自适应控制算法设计和分析,对重要性、设计方法、稳定性和性能进行全面介绍。其强大的适应性和灵活性使得系统能够实时调整其行为,以适应环境变化。

多元协同的算法设计与分析课程教学改革探索

针对算法设计与分析课程教学实践存在数字化转型及教学过程管理考虑不足的教学现状,提出多元协同的教学模式,从引入授课教师、学生、同行、数字化工具等多元角色,推进课程内容、资源建设、过程管理等关键环节多元协同工作,构建线上线下虚实融合课堂与长短时反馈机制几个方面介绍具体实施方法,并说明教学效果,对算法及相关课程的教学实践具有参考价值。

基于BOPPPS模型的问题迭代教学方法在并行算法设计与分析课程中的应用

针对计算机类研究生学位课并行算法设计与分析的课程目标,提出基于BOPPPS模型的问题到算法、算法到方法、方法又迭代解决新问题的问题迭代教学方法,通过一个具体问题的实践阐述迭代教学方法在课程中的运用技巧。

算法设计与分析以项目带动课程教学改革与探索

算法设计与分析是大数据及人工智能等本科专业的一门专业核心课,由于其内容比较抽象且要求学生具备较强逻辑思维能力,传统的课堂教学方式往往难以激发学生对这门课程的学习兴趣,导致教学效果难以提升。为此,本课题组将项目驱动的教学方法引入该课程的教学过程中,对教学活动进行了重新设计。授课老师将算法设计任务分配给各个学生团队,团队成员共同参与任务的分析和分解,并通过分工协作,实现预期的教学目标。实践证明,新教学方法的采用不仅提高了学生对算法学习的热情和学习效果,增强了学生团队合作解决问题的能力,而且有效提高了教学的整体质量。

面向无人机集群察打场景的PPO算法设计

无人机集群决策问题是智能化战争的重要研究方向。以构建的典型无人机集群侦察打击的任务场景为例,研究复杂不确定条件下的无人机集群任务分配与运动规划问题。针对该问题,从战场环境模型参数化设计与典型集群侦察打击任务角度,阐述任务决策的复杂性与战场环境不确定性。设计通用性较强的状态空间、奖励函数、动作空间和策略网络,其中,为捕捉多元态势信息,设计并处理了多种类型特征作为状态空间,同时设计与察打任务紧密相关的多种类型奖励;动作策略输出采取主谓宾的形式,更好表达复杂操作;策略网络设计了编码器-时序聚合-注意力机制-解码器结构,充分融合特征信息,促进了训练效果。基于近端策略优化算法(proximal policy optimization,PPO)的深度强化学习(deep reinforcement learning,DRL)进行求解。最后,通过仿真环境实验验证了无人机集群在复杂不确定条件下实现察打任务决策的可行性和有效性,展现了集群任务分配与运动规划的智能性。

“101计划”中算法设计与分析课程及教材建设的思考与实践

根据“101计划”算法设计与分析课程建设的要求,提出算法设计与分析课程的建设目标及思路、实施方案及做法、课程共建与共享方法,详细阐述课程建设中的教材建设、实践平台、教学资源、课程思政等重要环节,旨在促进算法设计与分析课程建设不断改进与优化。

兼顾重心的最密堆积算法设计与实现

该文针对目前物流行业迫切需要解决的货物存储空间利用率不高,长途货运过程中因堆叠方式不当造成货车重心不稳而存在一系列安全隐患等问题,提出一种兼顾重心的最密堆积算法。将存储空间分层,通过扫描得到货物体积、质量、是否有特殊需求等参数,综合G2LA重心算法及同、异构货物二维、三维空间最密堆积算法对货物堆积方式进行设计,以达到在保证运输过程中运输车辆重心稳定的前提下,实现仓储空间利用率最大化的目的。本算法的设计与实现,对进一步推动物流行业的发展具有重大意义。

硕士课程“算法设计与分析”案例教学探究——以圆周率计算问题之割圆随机化方法研究为例

在中国高等教育领域“双一流”建设大环境下,一流大学建设离不开一流学科建设,一流学科建设离不开一流专业和一流课程建设,而一流课程教学案例库建设为一流专业和一流课程建设提供了有力保障。“算法设计与分析”是软件工程学科专业学位硕士研究生课程教学体系中的核心课程,探索其案例教学及其建设具有积极意义。以基于割圆随机化方法的圆周率计算问题为例,构建了分割算法与近似算法相结合的原创性教学案例,结合课程中著名问题,融入思政元素,突出实践性与原创性。由此系统地培养学生发现问题、分析问题和解决问题的能力,为进一步培养应用型高级软件人才打下坚实的基础。

基于算法设计的人工智能教学实践探索——以“智能水果秤的设计与制作”为例

本文针对现阶段中小学人工智能教育对核心算法进行过度封装的现状,提出以应用为导向、以数据为基础、以算法为核心、以算力为保障的人工智能教学实践路径,并以真实的教学案例“智能电子秤的设计与实现”为例,介绍了具体的教学方法。

《算法设计与分析》课程的教改探索与实践——以西藏民族大学为例

本文探讨了研究生课程《算法设计与分析》的教学改革实践。文章首先分析了当前教学过程中存在的问题,然后提出了基于问题的学习(Problem-Based Learning,PBL)、翻转课堂以及混合式教学的创新教学方法,并详细阐述了这些方法的实施过程与效果。通过教学实践和对比分析,验证了所提改革措施的有效性,旨在为研究生《算法设计与分析》课程的教学改革提供有益的参考和借鉴。

算法设计与分析课程思政教学研究

立德树人是教育的初心和使命,是我国教育事业的根本任务。新时代教育事业服从和服务于建设中国特色社会主义伟大事业和实现中华民族伟大复兴的宏伟目标,必然要求不断提升课程思政的针对性、时效性、生动性。开展了算法设计与分析课程的思政教学研究,从哲学和方法论的角度来理解各类算法设计与分析的本质内涵,将思政元素“润物细无声”地和专业知识点相结合,在讲授专业知识的同时加强思想政治教育,促进学生的全面发展。