高职影视动画专业工作室模式的探索与实践——以广东科贸职业学院为例

在国家经济转型的大环境下,高职院校应加大专业人才培养力度,使其更快适应工作岗位。本文以广东科贸职业学院影视动画专业教学为例,尝试在"行动导向法"的基础上建立工作室管理模式的教学制度,并详细分析了工作室人员结构、工作室管理、工作室酬劳分配以及工作室成果几方面内容,以期为高职教学改革提供有益参考。

基于智能信息交换系统的交友和健康模式

本发明公开了一种智能信息交换的方法与系统,用户通过实体或互联网电子验证,完成身份和个人信息的核实;启动信息收发终端登陆,进行身份验证;选择信息交换模式,在信息收发终端输入匹配的条件通过无线模块发送至无线覆盖区域内的搜索到的具有相同功效的其他信息收发终端,若条件匹配则互发信息;通过通讯软件登陆互联网进行通讯,了解对方更多详细信息,发起对话与之交流;对话双方在用户信息管理中心上互相评价,监督用户文明诚信发布信息。通过本发明方法与系统的实施,保障了用户信息的真实性,提供了开放式内容的匹配选项,保证了用户得到信息的有效性和及时性,登陆用户需通过密码或指纹的身份验证,保护用户的信息隐私。

轻装配智能制造系统框架及管控模式

为了给工业自动化和制造智能化提供解决方案,构建了一种物理信息融合系统和云制造技术的轻装配智能制造系统框架,描述了框架中各层次的功能和关系,并对物理信息系统、云制造和大数据的作用进行了分析。对轻装配智能制造系统中的制造资源、服务模式和运行体系进行了定义和描述,提出了智能管控的关键概念——优态,给出了5类智能管控方法。通过对中空玻璃生产线的智能管控问题和关键使能技术的分析,验证了所提架构和智能管控方法的有效性。

协同应用服务提供商系统访问控制模型

协同应用服务提供商系统具有"纵向组织"和"横向项目"交错的复杂结构。针对这一系统结构特征,引入了自治域和控制域两个核心概念,提出了基于自治域-角色的访问控制模型,定义了上层授权管理的基本原则和形式化访问控制策略集合。该模型实现了自主访问控制和协同访问控制两种访问控制并行的设计思想,支持协同应用服务提供商系统动态柔性的访问控制管理需求。最后,以面向某专业镇的应用服务提供商模式协同制造平台的访问控制为例,说明了基于自治域—角色的访问控制模型的应用方式。

Linux系统网络安全的研究与分析

详细分析了Linux系统的安全机制,找出可能存在的安全隐患,给出了相应的安全策略和Linux包过滤防火墙的原理和配置方法。

协同ASP系统安全策略框架设计

协同ASP模式的网络化制造系统为产业集聚区域内的企业合作和资源共享提供了良好的协作平台。该系统是典型的多组织多应用的环境,基于ASP系统的服务定位,本文设计协同ASP系统的体系结构框架,提出"纵向组织"和"横向项目"交错的复杂组织结构,引出自治域和协同域两个核心概念,作为访问控制管理单元。设计了系统的安全策略框架,描述ASP系统访问控制管理流程。该安全策略框架满足了授权管理需求,具有广泛的应用价值。

基于ADXL345的转角控制系统设计与实现

本转角控制系统为一帆板控制系统,采用STC89C52RC单片机作为控制核心,控制帆板转角变化。利用传感器ADXL345检测帆板的转角,通过PWM方法控制风扇的输出功率达到控制风力大小,进而控制帆板的转角度数。

基于防火墙和用户认证系统的校园无线网络构建

目前越来越多的高校建立了无线网区域,提高了高校的教学服务水平,但随之产生了以下问题:无线信号覆盖区域;无线上网速度;无线信息稳定性;无线上网安全性等。文章对基于防火墙和用户认证系统的校园无线网络构建进行研究,如何构建一个简单、智能、安全的无线校园网络,就要基于防火墙和用户认证系统,让不同的用户在认证的过程中,绑定不同的安全策略,在一个可见的可管理的安全模式下运行的无线网络,才能满足不同时段、不同区域、不同应用的带宽需求,构建简单、智能、稳定、安全的无线网络基础环境。

“移动学习与仿真实训”相结合的软件专业信息化教学实践

文章分析了信息化教育教学技术在软件技术专业实践教学中的应用难点及问题解决途径,结合普适性知识学习与个性化教学实践,提出了基于"移动学习+软件项目仿真实训"相结合的混合式信息化教学手段。以案例式、项目式、任务式教学内容来构建移动信息化网络学习平台,以翻转课堂和模拟公司制教学手段实现软件项目仿真实训,实现"1+5能力目标"。通过"五阶段"的多角度软件项目实训评价,提升了软件项目的实训教学质量,并为精准的教学分析提供了数据支撑,实践了线下线上相结合的软件项目混合式教学。

满足“一刀切”约束的矩形件交互式排样系统

在诸如玻璃、木材等板型材的加工过程中,受制造过程和工艺的影响,其下料排样方案必须满足"一刀切"约束——"从矩形板材的一端,沿直线方向切割到另一端,将其分割成两个独立的矩形件"。下料排样时,通过智能优化软件和方法获得的下料排样方案仍有可能进行多次交互式调整,形成的排样方案仍然需要满足"一刀切"约束。针对这一需求,在拥有自主知识产权的排样系统的基础上,设计和开发了满足"一刀切"约束的矩形件交互式排样系统;开发了具有矩形件增、删、旋转和移动功能的交互式排样组件;定义了原材料有效利用率这一核心概念;提出了一种以切割线总路径为优化目标的切割线生成算法,该算法能自动生成排样方案的切割线,同时也能保证切割方案的"一刀切"约束。

基于ARM的嵌入式智能入侵检测系统设计

为实现区域管理的智能化和科学化,结合实际项目,设计了一套基于ARM的嵌入式智能入侵检测系统。系统采用低成本、低功耗的ARM11芯片作为处理核心,利用嵌入式Linux实现远程实时的视频监控以及入侵检测功能,具有部署方便、稳定性高、抗干扰强、价格低廉以及智能管理的特点。

基于ARM的喷射式染色机控制系统设计

论文通过对染色工艺的分析,提出了一种基于ARM的喷射式染色机控制系统方案。该系统以工业PC机为上位机,以ARM为主处理器控制器,以WINCE为嵌入式操作系统,实现了对染色机的自动控制。该方案已应用于自主开发的喷射式染色机控制器中,取得了较好的效果。

基于ARM和PLC的染色机控制系统

通过对染色工艺的分析,提出了一种基于ARM和PLC的染色机控制系统。该系统的硬件平台以NXP公司的LPC3250 ARM处理器为核心,采用5.7寸LCD屏,提供了良好的人机界面和数据存储功能;采用三菱PLC以实现系统的底层控制。该方案已应用于自主开发的染色机控制器中,取得了较好的效果。

面向多规格板材的矩形工件排样优化方法

针对规格板材件的矩形工件排样问题,提出一种支持一刀切工艺约束的放宽式搜索算法,利用多规格板材组合的构造算法,依据工件的总面积形成多种可行的板材组合;根据组合的总面积大小排序,优先选择面积较少的组合进行排样,单片板材的排放采用组化策略和启发式的排样规则;在多规格板材的排样过程中如果排样失败,则针对组合中还未排样的板材所构成的组合进行放宽式替换,再重复上述排样过程,以此搜索最佳板材组合,从而使所有工件可以排放且板材利用率最高。实验结果显示:该算法行之有效,测试结果相对于文献报道的算法具有一定优势。

单规格一刀切矩形排样问题的启发式搜索算法

针对单规格一刀切二维矩形排样问题,提出了一种启发式搜索算法,称为大小工件分治择优匹配(bigitem smallitem divide-and-conquer best-fit,简称BSDBF)启发式算法.该算法基于组化规则,提出了大小工件分治策略和组块快速举荐算法,是对组化策略的关键补充,这对优解获得至关重要.然后,择优选择适应度高的组块进行递归排样,贪心获得各块板材的排样方案.最后,基于设计的工件拆分方法,对初始解进行后处理小规模重排,进一步提升解的质量.因为没有随机因素,其获得的优解可复现,也是BSDBF算法区别于其他算法的典型特征.大量Benchmark案例的实验结果表明,BSDBF算法求解质量优于其他算法的报道结果.

协同粒子群优化算法

为解决粒子群优化算法易陷入局部最优的问题,提出了两种新方法协同处理粒子群优化算法:对比平均适应度值差的粒子,用动态Zaslavskii混沌映射公式改进粒子惯性权重与速度矢量,在复杂多变的环境中逐步摆脱局部最优值,动态寻找全局最优值;对好于或等于适应度平均值的粒子,用动态非线性函数调整粒子惯性权重与速度矢量,在保存相对有利环境的基础上逐步向全局最优处收敛。两种方法相辅相成、动态协调,使两个动态种群相互协作、协同进化。实验表明该算法在多个标准测试函数下都超越了同类著名改进算法。

基于Hénon混沌与动态非线性方程的改进粒子群优化算法

为解决粒子群优化算法易于陷入局部最优问题,提出了两种新方法并行改进粒子群优化算法惯性权重:对适应度值比平均值差的粒子,用所设计的动态Hénon混沌映射公式调整惯性权重,在复杂多变的环境中逐步摆脱局部最优值,动态寻找全局最优值;对适应度值好于或等于平均值的粒子,用提出的动态非线性方程调整惯性权重,在保存相对有利环境的基础上逐步向全局最优处收敛。两种方法前后相辅相成、动态协调,使两个动态种群相互协作、协同进化。采用不同复杂程度的标准测试函数进行实验,结果发现,该算法在不同情况下都超越了同类著名改进粒子群优化算法。

基于改进BP小波网络的网络流量预测研究

研究无线网络优化控制问题,针对流量拥塞,传统BP小波网络(BPWNN)易陷入局部极小,收敛速度慢的缺陷,为了提高网络服务性能,提出一种改时的学习速率自适应的算法IBPWNN。在IBPWNN的小波网络运行过程中,动态的调整学习速率,防止网络陷入局部极小和误差变大。进行仿真实验,分别利用BPNN和IBPWNN进行网络流量进行对比预测。仿真结果证明,IBPWNN算法既简捷,又能够提高学习速度和精度,避免了BPWNN网络易出现的收敛速度慢、易产生局部最优解的问题,为网络优化提供了有效算法。

现代优化技术在无线传感器网络中的应用

无线传感器网络是由大量廉价、微小的传感器节点构成的,用于实时监测环境的无线自组织网络。由于无线传感器网络具有规模庞大、节点的计算和存储资源受限、网络拓扑动态不确定等特性,设计高性能的无线传感器网络常常会涉及传统的技术难以建模和求解的复杂优化问题。现代优化技术是一类新兴的具有较强全局搜索能力的启发式优化算法,是解决无线传感器网络中的复杂优化问题的有力工具。作者在研究现代优化技术在无线传感器网络中的主要应用领域,包括传感器节点的定位、网络节点的部署优化、网络覆盖优化、网络路由优化和数据融合问题的基础上,分析了现代优化技术在求解无线传感器网络中的复杂优化问题上的优缺点,并对该领域未来的发展趋势进行了展望。

基于特征选择的网络入侵检测模型研究

为了有效从收集的恶意数据中选择特征去分析,保障网络系统的安全与稳定,需要进行网络入侵检测模型研究;但目前方法是采用遗传算法找出网络入侵的特征子集,再利用粒子群算法进行进一步选择,找出最优的特征子集,最后利用极限学习机对网络入侵进行分类,但该方法准确性较低;为此,提出一种基于特征选择的网络入侵检测模型研究方法;该方法首先以增强寻优性能为目标对网络入侵检测进行特征选择,结合分析出的特征选择利用特征属性的Fisher比构造出特征子集的评价函数,然后结合计算出的特征子集评价函数进行支持向量机完成对基于特征选择的网络入侵检测模型研究方法;仿真实验表明,利用支持向量机对网络入侵进行检测能有效地提高入侵检测的速度以及入侵检测的准确性。