基于深度学习的教材德目分类评测方法

教材德目指标是学校道德养成体系中教材选用的重要标准之一,对提供个性化德育信息服务具有重要意义。目前该方面的量化评估的研究有限,评估具有主观特点,效率不高。针对这一问题,对上海中小学教材短文本德目指标进行研究,提出基于深度学习的短文本分类模型IoMET。采用数据增强技术和卷积神经网络对教材短文本进行深度学习,并使用精确率、召回率和F1-度量值进行评价。实验结果表明,IoMET模型对德目指标的预测效果较好,与未进行数据增强的原始短文本相比,IoMET模型评测效果有较大的提升。

基于VirtualBox的RAID虚拟化实验平台

根据高校实验室的需求,提出了一种基于VirtualBox的windows2003软件RAID虚拟化实验平台。为解决了频繁读写对物理磁盘可能造成损耗的问题,引进了将虚拟磁盘文件设置到Ramdisk所创建的内存盘中的方法。本文还对RAID1和RAID5和IO速率和容错性进行对比和验证。通过该实验平台,RAID实验能够在普通的PC计算机中进行,大大降低实验成本,对理解RAID技术的概念和进行相关实验具有很好的示范作用。