新时代地方本科高校党团共建模式初探——以周口师范学院为例

针对地方本科高校党团共建基础薄弱、合作育人功能不强等问题,结合国家本科教育工作精神和学校实际,提出了“1471”党团共建工作模式。该模式能够使党建与团建紧密结合,思想教育与人才培养、就业创业相互促进,切实解决学生的具体问题。该模式的部署实施,取得了一定的效果,对地方本科高校的党建和团建、人才培养具有一定的借鉴意义。

新工科背景下网络工程专业实践教学体系探索

在新工科+工程教育专业认证背景下,应用型本科高校应结合自身发展定位,基于OBE(Outcomebased Education)教育理念,以培养卓越工程师人才为目标,优化教学内容和实践体系,注重对学生工程实践能力和创新意识的培养。基于此,笔者结合网络工程专业特点和培养现状,提出从提升实践教学地位、丰富实践教学内容、分阶段开展校外实践、打造卓越实践教师队伍等四个方面优化构建理论与实践互通、专业技能和工程能力互长的网络工程专业实践教学体系,为学校转型发展提供参考,满足新工科背景下卓越网络工程师人才培养的需求。

地方本科师范院校网络工程专业人才培养模式探讨

通过对地方本科师范院校网络工程专业人才培养模式出现的共性问题,给出分析过程,提出改进意见和措施,具有一定的成效,对地方本科师范院校的人才培养具有一定的借鉴作用.

网络工程实践中安全技术的应用探讨

网络信息技术随着网络时代的到来得到了快速发展,紧随而来的网络安全问题也日益膨胀,越来越多的网民开始关注这个问题。本文以计算机网络安全的特点和内涵作为切入点,对当前计算机网络工程安全问题进行了分部的解析,并提出了应对措施。

浅谈网络工程设计的需求分析

随着计算机的普遍应用,网络技术也在不断地升级和改造。在网络工程设计中,需求分析对于设计的成败具有重要的影响,但却往往被忽视,致使设计无法按照预定的程序运行。对此,提升设计人员对需求分析的重视,培养专业需求分析人才,为提高该项工作的质量,保证网络工程设计的顺利实施创造条件。本文将对网络工程设计当中的需求分析内容以及分析方法进行分析,从而提高网络工程设计的质量,为更好地发挥网络工程设计的优势作用创造条件。

网络技术在消防防火和灭火工程中的应用

随着人们生活水平的提高和科技的不断发展,火灾现象层出不穷。所以为了保障我们的人身安全,必须要提高消防安全意识。我们所说的灭火工程指扑灭火灾的任务,其中主要包含防火设计、实际操作及检测等方面,这几方面是相互统一,协调展开的,保障了人民的生命财产安全。基于此,本文主要对网络技术在消防防火和灭火工程中的应用进行有效分析。

网络信息技术在我国建筑工程管理中的应用

我们可以知道,建筑行业包含很多领域层面,所以对于建筑行业里的工程专业而言,对建筑行业的相关监管就是必不可缺的。然而,我国的各种信息技术以及相关的信息化管理模式都远不及发达国家。所以,我们国家想要发展好建筑行业,就要大力开发信息化科技,还要对相关建筑行业加强监管。

人工蜂群优化神经网络的无线传感器节点定位算法

为了改善传感器节点定位性能,提出了人工蜂群优化神经网络的无线传感器节点定位算法。首先测量3个锚节点与定位传感器节点之间的参数,然后采用人工蜂群优化神经网络对测距误差进行建模与预测,并根据检测结果确定权重,最后根据三边定位算法进一步提高定位精度,并采用仿真实验测试其有效性。结果表明,该文算法提高了定位的精度,加快了定位的速度,定位实时性优异。

异构无线网络中融合SA的改进垂直切换算法

为保证业务的连续性,移动节点在异构无线网络间需要进行无缝垂直切换,针对现有基于服务质量(QoS)切换算法的搜索精度低、计算时间长且不能处理大量QoS参数等缺陷,提出一种融合模拟退火(SA)算法的改进型权重组合快速搜索(SEFI)算法:SA-SEFI。首先,根据具体应用,利用SEFI获得多个QoS参数权重组合的较优解,然后利用SA算法获取最优解,最后根据最优参数权重组合计算每个网络QoS参数的适应度来决定切换策略。实验结果表明,SA-SEFI能够精确的搜索最优解、计算量小且能够处理多达6个QoS参数。

智慧交通场景下云边端协同的多目标优化卸载决策

随着智慧交通、云计算网络以及边缘计算网络的快速发展,车载终端与路基单元、中心云服务器之间的信息交互变得越发频繁。针对智慧交通云边端协同计算场景下如何高效地实现车路云一体化融合感知、群体决策以及各级服务器间对资源的合理分配问题,设计了基于云边端与智慧交通全面融合的网络架构。在该架构下,通过对任务类型的合理划分,再由各服务器对其进行选择性的缓存、卸载;在智慧交通云边端协同计算场景下,依次设计了一种对任务自适应的缓存模型、任务卸载时延模型、系统能量损耗模型、车载用户对服务质量不满意度评价模型、多目标优化问题模型,并给出了一种基于改进型非支配遗传算法的任务卸载决策方案。实验结果表明,文中方案能够有效降低任务卸载过程中所带来的时延和能耗,提高了系统资源利用率,给车辆用户带来更好的服务体验。

高校思想政治理论课智慧教学模式构建探析

信息技术的迅速发展使智慧教育成为大势所趋。智慧教育理念与思政课育人目标有较强契合性,智慧教育技术在思政课教学中具有较大潜力。思政课智慧教学模式在推动思政课教学创新和提升教学效果方面优势明显,思政课教学模式的设计从前期分析、教学活动设计、教学活动实施、教学评价四个层面展开。然而,这一模式也面临着技术依赖、数据隐私与安全、个性化学习的挑战。未来应在新技术引入、学生参与、评估方式、教师专业发展方面进行创新,不断优化这一模式,推动其迈向更成熟和更高效阶段。

基于身份导向自监督表示学习的智能寻人系统

行人重识别(person re-identification, Person Re ID)技术对安全监控和个人跟踪等领域至关重要,但标注数据的稀缺性和高成本限制了其广泛应用。针对这一问题,设计一种基于身份导向自监督表示(Identity-seeking Self-supervised Representation, ISR)学习方法的寻人系统,能够从大规模无标注视频数据中学习并提取人员的特征表示。系统架构分为三个模块:首先,利用YOLOV8模型对视频流中的人物进行检测,并自动裁剪出galley图片;其次,通过ISR学习方法对galley图片进行特征提取,并构建特征数据库;最后,在特征数据库中,检索与查询图片相似的galley图片,并关联到对应的视频帧。实验结果证明,系统搜索准确高效,具有广泛的应用价值和实用潜力。

无线传感器网络定位技术可靠性分析

无线传感器网络定位越来越多地应用到实际生活中,可靠性是一个重要的技术参数。比较了几种定位技术的可靠性,为无线传感器网络定位技术的可靠性计算提供了一种分析方法。

应用型地方院校的“计算机网络”课程教学改革研究

"计算机网络"是计算机科学与技术、网络工程等相关专业的核心课程之一.该课程的特点是专业术语及理论知识多且较为抽象,给教师教学和学生学习带来了很大的挑战.根据近年来从事"计算机网络"教学与科学研究的实践,结合应用型地方高校的人才培养目标与方案,从该课程的教学内容、教学方法以及考试手段等方面进行一些改革.在实际教学中取得了较好的教学效果,学生的课堂满意度有了较大的提升,考试优秀率显著提高,不及格率明显降低.

社交网络群中用户活跃度分析与预测

对于社交网络中不同的群组,由于用户属性(性别、年龄等)、群类别、群成员之间关系等因素的影响,其活跃度各不相同.本文首先从社交网络用户数据中提取人口信息、群的类别、社交关系、群用户黏性(分享消息数、图片数)等特征,然后利用logistic回归、支持向量机、BP神经网络等机器学习算法对不同群中用户的活跃度进行预测.结果表明,BP神经网络针对社交网络群中用户活跃度分类判断时具有较高的预测性能,社交关系特征对群用户活跃性具有重要影响.

基于卷积神经网络与集成学习的交通标志识别

为提高复杂情况(如遮挡、透视畸变等)下交通标志识别的精度,提出一种有效的基于卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)与集成学习的交通标志识别方法。首先通过融合颜色分割、形态学处理、形状检测等多种方法分割出交通标志,然后利用卷积神经网络对其特征进行提取并分别采用支持向量机(Support Vector Machine,SVM)和Softmax多类分类器对其进行识别,最后将2种分类结果进行集成作为最终的识别结果。实验结果表明,本文算法可有效提高复杂情况下交通标志识别精度,整体上具有较高的性能。

基于创新实践能力培养的计算机网络课程教学改革

为适应经济社会发展需求,深入推进实施应用型学科专业体系优化、学生创新实践能力提升,依据网络技术人才需求,结合学校转型发展,从人才培养目标、教学方法、教学内容、教学模式、实践教学等方面探究本科网络工程专业中的计算机网络课程改革,以培养应用型、创新型的社会需求人才。实际教学取得了良好的教学效果,学生实践能力得到提升,创新能力得以增强,就业质量不断提高。

人工智能类课程在线实践教学平台构建研究

人工智能类课程(如计算机视觉、机器学习等)实践教学由于涉及不同类型的数据以及复杂的算法设计与运算,在实际中通常难以通过在线的形式设置实践教学项目,进而不利于学生创新与实践能力的提高。为解决此问题,着重从框架设计、内容设置、资源共享与项目管理四个方面对当前人工智能类课程在线实践教学平台存在的共性问题进行分析并提出以开放、共享、创新、协作为特色的人工智能类课程在线实践教学平台建设思路,同时以“机器学习”课程在线实践教学平台建设为例,对此类平台在培养学生认知、创新与实践能力中的应用方法与成效进行探讨,以期为其他高校相关平台的建设提供思路与参考。

基于Python爬虫的电影数据可视化分析

为了更好地对热门电影进行分析,使人们更直观地了解影片分类趋势分布,利用Python网络爬虫技术,通过爬取豆瓣网TOP250电影的相关数据,然后经过清洗,最后使用Python可视化库对数据进行可视化分析。结果表明,剧情类型电影最受观众喜爱,同时也发现评分与评价人数存在正相关关系。通过电影数据的可视化分析,可帮助用户在选择电影观看时进行决策,同时也可为制片商提供调整营销策略,而且电影数据的整个可视化分析过程也充分展现了Python在电影数据处理的具体应用及在可视化分析的出色表现,在编程和简洁程度方面都有着显著的优势,具有较好的应用前景和发展潜力。

地方本科高校数据科学与大数据技术专业人才培养模式研究

在新工科背景下,针对地方本科高校数据科学与大数据技术专业在人才培养模式改革中出现的一些问题进行分析研究,并根据周口师范学院具体情况,提出一些创新人才培养模式的具体措施。这些措施在实际运用过程中取得了一些成效,对其他地方本科高校的数据科学与大数据技术专业建设具有一定的借鉴作用。