计算机类专业离散数学课程思政教学体系建设的思考

高等学校对人才的培养是育人与育才相统一的过程。为建立高质量的高校人才培养体系,必须将思想政治工作贯穿其中,特别是在课程思政建设方面要下力气,避免出现专业教育和思政教育相分离的情况。离散数学课程是我国高校在计算机科学与技术、人工智能、软件工程等计算机类国家一级学科中为本科低年级学生开设的专业必修基础课。依托离散数学课程的教学建立基于离散数学的课程思政体系是必要的,同时也是对“大思政、大教育”思路的一种践行。该文以案例研究的形式探索在高校计算机类专业离散数学教学中课程思政系统的建设,并对如何通过专业基础课程充分发挥育人作用,促进专业课程与思想政治理论课同向同行等问题进行思考和探讨。

南京大学操作系统原理与实践国家精品课程建设

以操作系统原理与实践国家精品课程建设为背景,结合南京大学人才培养目标定位,系统介绍该课程建设的基本思路、知识体系构架,详细描述课程资源建设,总结教学团队在教学方式与实施方面的举措。

涉密计算机监控与审计系统的设计与实现

针对涉密计算机的泄密途径,综合运用Windows平台下过滤驱动技术、SPI技术、拦截广播消息技术、虚拟打印机技术和Hook技术,设计并实现了一种计算机监控与审计系统,介绍了各模块的设计思想和算法。实验测试和实践证明该系统能较好地满足涉密计算机信息的保密要求。

一种高效、容错的通用量子计算机体系结构

通用量子计算机(universal quantum computer)在求解某些在经典计算机上具有超多项式复杂度的问题方面存在着潜在的巨大优势.通用量子计算机体系结构在很大程度上影响量子计算功效和量子程序设计风格.文中提出一种通用量子计算机的体系结构,并考虑了在该体系结构下计算能力的扩展和容错性能等问题.

计算机技术在西部绿色城镇建设中的应用

本文针对西部绿色城镇建设中的地质灾害风险评估和早期预警、生态城镇规划与基础设施建设、绿色房屋结构体系等方面应用的计算机技术进行了总结归纳。在地质灾害风险评估和早期预警中,地理信息系统(GIS技术)通过与遥感技术结合,获得中国西部地区地质环境及大型地质灾害的基本资料,有利于西部绿色城镇建设中灾害监测和提早防治。在生态城镇规划与基础设施建设技术研究中,基于GIS技术的土方填挖分析和用地选择评价、基于Transcad技术的区域交通模拟、基于CFD技术的风环境模拟和基于众智软件的日照模拟逐渐得到了重视和应用。在绿色房屋结构体系研究中,计算机有限元数值分析方法和计算机并行计算技术已在土木工程结构体系抗震性能分析中发挥了至关重要的作用。

通用量子计算机:理论、组成与实现

通用量子计算机是指可以在不改变量子计算机物理组成和基本体系结构的条件下针对所有可计算问题进行量子计算及其它量子信息处理的设备.通用量子计算机的研究和制造具有重要的理论和实际意义.要达成制造通用量子计算机的目标,需要在底层量子物理设备、量子计算机体系结构、量子资源调度和上层量子程序设计语言、量子算法及量子应用软件等多方面进行努力.文中结合国内外在上述各方面研究的最新进展以及作者自身的研究结果,从计算机系统的角度为通用量子计算机的研究和制造绘制一幅蓝图,并详细阐述了其中的困难与努力方向.

基于数据仓库技术的银行决策支持系统设计和实现

该文提出了一种基于数据仓库、在线分析处理及数据挖掘的银行决策支持系统(BANK-DSS)解决方案,较好地解决了传统四库结构的决策支持系统中的协作问题。在此思想的基础上,通过分析研究,讨论了数据仓库的基本技术,归纳并提出了银行数据仓库的基本体系结构,以客户关系管理、风险管理、盈利管理和负债管理为应用主题,确立了相应的数据表及技术指标。设计了一种集成化的决策支持系统基本框架,以数据仓库为基础,支持联机分析处理,并将数据挖掘应用于数据库中的知识发现。

一种基于移动代理技术的入侵检测系统模型

文章主要分析了当前基于被动协议分析的网络入侵检测系统存在的一些固有的缺陷,并在此基础上分析了在入侵检测系统中引入移动代理技术的优点,提出了一个基于移动代理技术的入侵检测系统模型。

数据库管理系统的入侵容忍技术研究进展

传统数据库安全的研究重点是如何防止非授权用户对数据库的恶意干扰和破坏,事实上根本无法阻止所有的攻击。因此,在信息战语义下,更为紧迫的是如何找到有效的措施来缓解或消除恶意用户的攻击,而入侵容忍(即抗恶意用户攻击和攻击后DBMS的恢复能力)是数据库安全最为重要的。本文概述了信息战中数据库入侵容忍技术研究的现状,指出了目前存在的问题和未来的研究方向。

基于Internet/Intranet技术建造的远程专家系统

建造了Internet/Intranet网络化选矿远程专家系统 ,该专家系统用网络搜索引擎技术通过网络搜索Web数据库而实现求解。构造了选矿基础Web数据库 ,建立了统一的知识库标准 ,基于关系模式表征了传统的规则、框架、语义网络、谓词逻辑等知识 ;基于数据引导及网络搜索技术实现了Web推理求解机制 。

智能化刺绣CAD系统的绣法推理技术的研究

本文利用人工智能、图像处理和识别、软件工程和刺绣自动化技术设计并实现了一个智能电脑刺绣 CAD 系统。该系统克服了目前系统的编针自动化及智能化程序低等问题,解决了电脑刺绣 CAD 系统的智能化自动编针的关键技术等。本文重点介绍了系统的软件结构和智能绣法推理的实现技术,通过系统刺绣的试用结果表明,该系统所采用的技术效果良好。

领域概念语义关系类型的半自动提取技术

提出了一种基于模板从汉语自然文本中半自动提取领域概念间语义关系的技术,对计算机组成原理这个领域的句子进行实验考察,取得了较为满意的结果。从语义关系类型、提取技术的基本特点和具体实现、实验的结果与分析、下一步工作的开展这几个方面进行介绍。

遗传神经网络技术在专家系统中的应用

讨论了神经网络在专家系统中的应用,提出了神经网络专家系统的设计方法,给出了系统的结构,论述了系统实现中的一些技术问题。分析了遗传算法及神经网络的理论基础,讨论了遗传算法、神经网络与专家系统的结合方式。在专家系统中应用遗传神经网络技术,具有独BP创性,理论和实践上都具有重要意义,进一步丰富了选矿专家系统的研究方法。建立相应的遗传神经网络模型,论述了选矿数据预处理的方法、神经网络的设计,提出了相关参数的经验选取办法。通过实例验证,模型的预测精度可以达到以上。BP90%

入侵检测系统中关联规则挖掘技术的研究

在入侵检测系统中使用关联规则分析,挖掘网络数据中系统特征之间的关联关系,创建正常行为库,找出异常连接。描述了一种改进的FP_树算法——NFP_树算法,用以进行入侵检测关联规则的挖掘,实验证明,此算法比传统的关联算法在入侵检测中的应用效果更好。

基于免疫机理的计算系统性能监控和评估

对于分布式高性能计算系统来说,模拟免疫机理实现计算系统的性能监控和评估是一个崭新的研究途径.分析和比较了免疫机理和计算系统抗衰之间的异同,构建了基于多Agent的系统抗衰逻辑模型,模拟免疫机理对计算系统的性能进行监控、诊断和建立性能衰退的数学模型,并在仿真实验中评价了性能监控对于所监控的计算节点的影响.在此基础上以一个音像资源事务处理系统为背景进行了应用研究,给出了一个两阶段超指数分布的数学模型来评估性能.仿真实验和应用研究的结果表明方法是有效可行的.

基于分布式对象技术和MTDAS的普通高校网上招生系统-院校端辅助子系统

与传统的“纸上阅档”相比,普通高校网上招生系统大大提高了普通高校招生的工作效率,节省了人力和财力的开支。文章分析了该系统的优缺点,对不完善的地方提出了改进的方案,最后实现了该系统下的院校端辅助子系统。

一种适用于构件系统的软件抗衰技术框架

近年来,软件抗衰技术已被证实是解决软件衰老问题的有效途径。本文针对构件系统特点,将Micro-Reboot思想引入到软件抗衰技术中,也即将单个构件作为抗衰技术中检测和措施的对象,一方面使得每个构件能够长时间保持在良好状态,从而提高整个体系的性能,另一方面引入Request-Retry机制,提高系统的可用性。本文基于J2EE构件模型开发出一种新的软件抗衰技术框架,相关理论已成果并在江苏省科技攻关项目“城域网海量视听信息实时点播系统”中应用。

虚拟网络马拉松系统通信协议及关键技术研究

虽然分布式虚拟环境及其各种技术已发展成熟,但其在电子竞技领域的应用尚不多见。将分布式虚拟环境技术应用到电子竞技领域的"虚拟网络马拉松"系统中,描述了虚拟化电子竞技系统的特点和通信协议设计准则,讨论了相关的一些关键技术的实现,包括标准性、公平性、通信开销和自愈合性,在此基础上设计并实现了虚拟网络马拉松系统网络通信协议VNMCP。

组播技术在实时视频传输系统中的应用及其实现

1.引言实时的视频数据传输具有数据量大、网络带宽要求高、延时敏感的特点。现有的网络一般不能够提供对渚如最小带宽、最大延时和丢包率等实时视频传输的至关重要的参数支持;不提供带宽预留这一实现稳定、优质视频服务的重要机制。所有这些不利因素,使得在当前网络上实时视频传输系统的设计和实现总是面临着众多棘手的问题。这些问题主要包括:①服务提供方的负载能力极大地受限于传输方式;②数据流量的失控;③QoS控制的困难。

云—边缘系统中跨域大数据作业调度技术研究

为了降低因处理这些跨域大数据带来的作业完成时延,首先提出了以最小化系列跨域作业平均完成时间为优化目标的在线随机调度算法ranTA。ranTA基于跨域资源的异构性在线地计算出各计算任务调度至不同位置的偏好,并以此偏好作为概率调度每个计算任务;更进一步,为了避免将“热点”数据积压在边缘集群造成性能瓶颈,提出基于ranTA的捎带式数据重分布机制ranTA-data,其将部分数据随任务执行留存至云数据中心。ranTA-data不仅优化了当前作业的完成时间,也能证明在该机制下系列作业的平均完成时间以大概率汇聚于最优解附近。大规模仿真实验表明,所提出的在线随机化算法与数据重部署机制相比传统方法,平均降低系列作业完成时间近30%。