学习分析技术和计算机自适应测验在基于Moodle的混合式教学中的应用

混合式教学是传统教学和网络教学的"融合"。用学习分析技术对网络教学产生的海量学习记录进行大数据分析挖掘,实现教学预测;用计算机自适应测验技术对学生的学习能力进行动态检测,实现个性化评估。然后指导改进课堂教学方法,最终提高教学效果。

培养计算思维的“计算机导论”混合式教学评价指标体系的构建与实施

鉴于目前以培养学生"计算思维"能力的"计算机导论"课程缺乏有针对性的课堂教学评价指标,本文在借鉴已有研究成果的基础上,构建了一套针对培养计算思维的"计算机导论"课程的混合式教学模式的教学评价指标体系,并给出了实施办法。

“互联网+”时代背景下的“大学计算机”教学改革探索与实践

本文从"互联网+"时代对各专业人才信息素养要求切入,重点阐述了新时代下"大学计算机"课程内容的构建及教学环节的组织与实施细节,最后给出教改经验及工作方向。

地方高校“计算机导论”算法思维培养的教学设计

地方普通高校"计算机导论"课程需要改变过去停留在汇集计算机专业各门课程前言或绪论的知识层面与"狭义工具论"的层面。为此本文以"计算机导论"培养算法思维为例,阐述"计算机导论"课程内容融合董荣胜教授的"计算机科学导论——思想与方法"与战德臣教授"计算之树"教学体系,采取MOOC/SPOC及基于Moodle的混合式教学模式的教学改革思路。

“计算思维”带给高师院校计算机教育的机遇与挑战

介绍什么是"计算思维"及目前国内外"计算思维"的研究进展状况,强调"计算思维"对于计算机教育的重要性。阐述当前师范院校计算机教育遭遇的困境,指出"计算思维"的提出使计算机科学从前沿高端向基础普及的转型,将给以教学为主的高师院校带来的发展机遇及要解决的难题。

就业视角下的大学计算机教育改革初探

伴随着高等教育的普及化、大众化,高校的计算机教育也要与时俱进,推陈出新,不断改革,以适应时代发展的需求。不可否认的是当今我们的大学计算机教育还存在着许多的弊端与问题,如何解决好这些问题,更进一步地完善大学生的计算机技能操作与学习,是我们值得深入研究的问题。本文从大学生就业的视角出发,探讨我们当今高校计算机教育改革中存在的问题,并提出相应的解决措施,以便更好发挥高校计算机教育工作的重要作用。

西部地区高校计算机学科面临的挑战与思考

随着信息时代的到来,计算机作为学习和生活的工具被人们普遍使用,计算机学科逐渐被淡化,就业空间缩小,经济落后的西部地区高校计算机学科面对严峻挑战。针对西部高校计算机学科实验室建设滞后、实习基地类型及数量少、教师科研环境落后、课程设置及教学内容与社会人才需求脱节,在校生学习兴趣低下,毕业生就业疲软等问题,提出解决思路。

基于Moodle的中学信息技术网络教学平台的设计与实现

本文首先对网络教学平台的定义及发展现状进行介绍,然后阐述基于计算思维的中学信息技术课程的教育目标,最后详细描述基于Moodle的中学信息技术网络教学平台的功能以及各功能的实现方法。

小波分析和时间序列法相融合的信息安全态势估计

为了提高信息安全态势的估计精度,提出一种小波分析和时间序列分析相融合的信息安全态势估计方法。首先收集信息安全变化的历史数据,然后采用小波分析对数据进行分解,再分别采用时间序列方法对分解后数据进行建模和估计,最后采用小波分析对估计结果进行重构。结果表明,该方法可以准确跟踪信息安全变化趋势,提高信息安全态势估计的精度。

基于Android Wear的智能设备数据安全防护技术研究

随着移动技术的发展与智能操作系统的推广,智能设备在为用户提供便利的同时,也存在一些数据安全隐患。针对Android Wear智能手表,提出了一种通过在Linux内核层对麦克风、蓝牙和ADB等数据端口进行开关控制,以实现对手表中的数据进行保护的技术。该技术使用了两种不同的途径实现对三个数据端口的控制。同时,还实现了一种内核程序的用户交互方法,在文件系统驱动程序中截获用户层程序对特定文件的读写操作,可以显示数据端口的当前开关状态,并对开关状态进行控制,而不需要增加或修改应用层程序,最后通过实验验证了该技术的可行性。

几种虚拟现实技术在医疗教学领域的应用分析

本文采用文献调查法、比较分析法、跨学科研究法等研究方法对现今出现的几种虚拟现实技术在医疗教学的应用基础、系统的构成、技术在医疗教学应用的必要性与可行性以及几种虚拟现实技术所适应的教学环节进行了分析,为虚拟现实技术应用在医学治疗的教学各环节给予了指导性的意见。

基于均值聚类分析和多层核心集凝聚算法相融合的网络入侵检测

为了提高网络入侵的检测率,以降低误检率,提出一种基于均值聚分析和多层核心集凝聚算法相融合的网络入侵检的网络入侵检测模型。利用K-means算法对多层核心集凝聚算法的核心集,用其替代原粗化过程得到的顶层核心集,实现了顶层核心集的快速准确定位,简化了算法的计算复杂性。然后,将KM-Mul CA算法应用到入侵检测模型,最后采用KDD Cup 99数据集进行仿真实验。结果表明,本模型可以获得理想的网络入侵检测率和误检率。

基于分区自感簇头的无线传感网数据稳定传输机制

为解决当前大规模无线传感网部署中因分簇不当导致能量消耗过大、网络传输质量下降的问题,提出一种基于分区自感簇头的无线传感网数据传输保障方法。对整个传感网络分区内的节点指定射频信号最强的一个节点为簇头(CH)节点。在每一个分区内,通过计算每个簇成员节点(CM节点)的能量阈值,从中选择阈值最佳以及轮询时间最短的节点作为CH节点的备用节点,对触发这种轮换的最佳时刻进行分析计算,以便能够寻找到网络能耗水平最小化的约束条件,降低网络拓扑结构重建过程中的能量开支,从而提高无线传感网的生命周期,保障数据在传感网络存活时间内实现高效传输。实验结果表明,该机制能有效延长网络稳定时间,改善网络传输质量,并减少网络整体能耗。

两级供应链联合成本三角模糊需求随机过程模型

根据影响两级供应链系统库存控制及决策过程的随机与模糊特性,基于联合成本提出两级供应链三角模糊需求随机过程模型。对两级供应链系统进行研究,给出其联合成本优化模型。针对交货时间和需求率的模糊特性,分情况利用三角模糊函数设计缺货数量模糊模型,基于此对两级供应链联合成本优化模型进行改进,建立三角模糊需求随机过程模型,并给出该模型的求解过程。通过模型参数敏感性实验以及算法对比实验,验证了所提模糊随机过程模型的有效性。

基于全局公钥方案的VANETs安全位置服务

随着车载自组织网的应用不断增加,交换位置信息的通信服务时常受到干扰和攻击。针对VANETs通信中位置服务的安全问题,本文提出了全局公钥方案GPKS(Global public key scheme)通信方式。通过双线性对密码理论,产生私钥,同时,利用全局的公钥产生加密信息,减免了数字证书的认证负担,对传递的数据包,先用私钥对消息数字签名,再用公钥加密,有力保证了数据的保密性、可追溯性、不可否认性。选用地图位置服务MBLS(Map-Based location service)评估本文方案的性能。仿真结果表明,GPKS方案在保证位置服务的安全性的同时,对查询成功率没有影响,既维护了位置服务的安全性,又保证了位置服务的应用准确性。

基于模糊多准则决策扩展方法的分模线选择和评估研究

针对在模具设计中选择和评估分模线的问题,提出一种模糊多准则决策(MCDM)的扩展方法。首先利用语言变量表示分模线备选方案的评级和准则重要性权值;然后,基于这些语言值求出最终模糊评估值的隶属函数;最后通过一种新型的最大最小集排序方法将规范化加权评级解模糊成清晰值;并对备选方案进行优劣排序。验证和对比实验表明了方法的有效性,与传统模糊多准则决策方法的比较表明,更具有适用性。

基于协同神经网络的云通信异常检测方法

云计算和服务的全分布式和开放结构成为潜在入侵者一个更具吸引力的目标,安全是云计算最大的挑战。为了减少安全隐患,提出了基于协同神经网络网络流量动态特性的云通信网络流量异常检测方法,用协同动力学方程与一组序参量来描述云通信网络通信系统的复杂行为,当这个方程式演变时,只有主要因素决定的序参量可以收敛到1,从而检测出异常。文中使用标准的美国国防部高级研究计划局的数据集进行方法性能的评估,实验结果表明,该方法能有效地检测出网络流量异常,并达到较高的检测率和低误报率。

基于改进PageRank算法和spin-glass模型的多角度识别可控的社区发现算法

针对如何有效解决社区发现算法中的社区重叠问题,以及如何改善社区扩张模式,提出了一种基于改进Page Rank算法和spin-glass模型的多角度识别可控的社区发现算法(PRSGMFCA)。首先通过优化的Page Rank算法对每一个节点排序,确定其中的核心节点;再通过基于Potts spin-glass模型的多角度识别模块度优化局部社区的扩张模式,解决传统模块度在分辨率极限方面的束缚和影响;同时在发现过程中,引入改进的贪心迭代算法发现局部社区;最后实现准确地发现重叠结构与节点。经过在计算机模拟网络与真实网络环境下应用比较分析,PRSGMFCA与传统的技术方案相比具有较好的稳定性与正确率,并且其算法复杂度也在可以接受的范围内。

一种整数上的PACDP全同态加密改进

针对当前同态加密效率低的问题，利用Gentry设计思想，构建了基于部分近似最大公因子问题（PACDP）的全同态加密方案。首先，通过引入稀疏子集求和问题（SSSP）和“可忽略解密错误”压缩技术对电路进行解密，构造Somewhat方案，实现将模2运算转化为模4运算；其次，对所提方案的自举性进行证明，完善了算法的理论基础。与Dijk和汤殿华等人的方案相比，所提方案在加密过程中，可一次加密2bit信息，提高了加密过程的执行效率．并且具有更小的公钥尺寸。

数据仓库和关联算法在煤矿隐患挖掘中的应用

为了能够根据煤矿隐患数据发现有效知识,运用数据仓库存储煤矿隐患数据,利用关联算法挖掘煤矿隐患参数数据,挖掘出强关联规则,通过对挖掘出的强关联规则的分析,对煤矿安全生产起到较好的指示作用。