计算机系统在电源完整性设计中的应用

随着电子工业的高速发展,印刷电路板的生产技术也在不断优化。尤其是进入超大规模集成电路时代后,高频高速集成电路成为当前计算机系统的主要形式,这一形式利用集成电路芯片来实现计算机系统处理、转换信息的功能。对电路芯片而言,电源完整性设计是决定产品性能的直接因素,但超大规模集成电路的功能十分庞杂,元器件集成度高,导致电源完整性设计很容易出现问题。由[美]J.泰德·蒂贝妮二世(J.TED DIBENE Ⅱ)编写.

融入沂蒙精神的的数据库课程教学改革与探索

为了实现将思政教育与专业课教学有机融为一体以达到更好的立德树人的育人目标,本文以《数据库应用基础》课程教学为例进行了教学改革。结合本地经济社会需要,在课程中将沂蒙精神和专业技能教育于一体,通过重构教学内容,采用线上线下混合教学模式,优化思政元素课实践路径,多维度渗透思政教育,强化考核,确保课程政建设取得得良好效果。

高职计算机网络技术专业与产业需求融合发展的路径分析

文章旨在探讨高职计算机网络技术专业与产业需求的融合发展路径。首先,分析了当前计算机网络技术产业的发展概况以及对高职计算机网络技术专业人才需求的变化。接着,提出了实现融合发展的路径分析,包括调整课程设置和教学内容、强化实践教学环节、深化与企业合作和培养学生综合能力和核心素养。随后,讨论了融合发展的意义和面临的挑战,并提出了推进融合发展的建议,如加强产学研合作与交流、提供多样化的实践机会和项目合作、定期进行课程评估和调整,以及建立高效的培养模式和体系。最后,强调高职计算机网络技术专业与产业需求融合发展的重要性,并指出通过优化教学内容、加强实践环节和深化与企业合作可以培养符合产业要求的高素质人才,为学生提供更好的就业前景和发展机会。

基于卷积神经网络的火灾图像检测方法

计算机视觉技术的发展对实时火焰检测应用在现代监控系统中起到了关键性作用。目前,卷积神经网络(简称 CNN)因识别准确率高、应用广泛成为越来越多研究人员讨论的话题。在传统的图像处理方法中,由于预处理过程相对复杂、误报率高,因此文章提出了一种使用 CNN 技术实时检测火焰的方法。文章首先概述了卷积神经网络,然后针对火焰检测的精准性,运用一种可疑目标区域分割的方法来预处理可疑的火焰区域。该方法可以对目标区域进行定位和分割,提高火焰检测的识别精度。接着设计了一个基于 CNN 的模型,对得到的可疑候选区域组成的特征图进行进一步分类。最后,根据分类结果进行火焰检测。实验结果表明,该方法具有较高的识别准确率,有一定的推广价值。