高职院校数字化网络运维管理平台构建探析——以广东茂名健康职业学院为例

伴随着高等教育机构信息化的建设,校园网络已经成为与水、电一样不可或缺的基础设施,成为数字化校园、智慧校园等业务系统正常运行的核心保障。然而,由于高等教育机构师生群体庞大、设备类型繁多,并且环境复杂,这给高校网络的运营维护工作带来了前所未有的挑战。这些挑战包括数据量的激增、网络安全的威胁以及远程教学的技术需求等。因此,信息化部门常常因为用户满意度低、故障响应速度慢、管理层认可度低等问题而受到困扰。本研究以广东茂名健康职业学院为案例,旨在通过构建一个包含自动化故障检测和预测性维护的数字化网络管理平台,打造全面的IT知识库,并搭建具有多层次技能的梯队型人才队伍,来提升网络服务质量和运行效率。经过两年的实施,该方案在该学院层面得到了积极的反馈,并在提高用户满意度方面取得了显著进展。具体表现在用户满意度的调查结果提升了25%,同时,系统故障的平均响应时间减少了30%。

“德才兼育”在教学全过程中的实践与探索--以CC2530单片机技术应用课程为例

本文以CC2530单片机技术应用课程为研究对象,通过学情分析,明确了高职院校学生在该课程中面临的挑战和需求。确立了“德才兼育”作为课程改革的核心目标,并对教学内容、方法、手段以及考核机制进行了全面重构和优化。特别是在教学方法和手段方面,提出了多元化的思政教育载体,以及与之相适应的教学评价体系。实践证明,该教学模式不仅提高了学生的专业技能,还在思想道德层面取得了显著成效。本研究的方法和成果对于其他高职专业课程的思政教育改革具有参考价值。

集成学习策略在中草药图像自动分类中的创新应用

中草药是传统医学的重要组成部分,但分类效率低。为此,采用深度学习技术自动分类中草药图像。在公开的中草药数据集上评估了VGG、ResNet、Inception和DenseNet等模型,并建立了性能基线。通过决策级融合策略,对这四个模型的预测结果进行加权集成,显著提高了分类准确率。实验结果显示,集成模型的测试集准确率达到96.91%,明显优于任何单一模型。这不仅提高了中草药图像的分类效率和准确性,还为深度学习技术在传统医学领域的应用开辟了新途径。

串口数据监控小助手的设计及应用

文章设计了一款串口数据监控小助手,该小助手可以实时监控温湿度、人体和光照传感器的数据,并将其可视化展示。同时,用户还可以通过按键交互来控制风扇、灯等执行器。下位机系统只须按照规定的格式将数据发送给串口即可。该系统可应用于环境监测系统的上位机系统,也可以应用于单片机技术应用等课程教学中的传感器数据展示端。

中草药图像识别分类模型的设计与实现

中文中草药作为中医的重要组成部分,在治疗多种疾病中扮演着关键角色。由于许多中草药在视觉上极为相似,为应用深度学习对其进行分类识别,本文构建了一个中草药分类识别模型。该模型的构建采用残差神经网络结合卷积块注意模块,并应用融合局部二值模式特征以及迁移学习策略来提升模型的识别准确率。实验的结果表明,本文模型的准确率、召回率、精确度和F1分数分别达到96.88%、96.80%、96.87%和96.80%。