新概念多媒体快捷技术体系在计算机类课程教学中的应用——以成都体育学院为例

计算机类课程理论抽象、技能点多、难度较大,使得部分学生缺乏学习兴趣和动力。为了激发学生的学习兴趣和动力,提高计算机类课程的教学质量,将新概念多媒体快捷技术体系应用于计算机类课程教学的教学内容、教学资源、教学策略、教学评价等方面,使专业知识二度消化、三度转换后变成视觉艺术品,将知识与操作技能以形象生动的方式传达给学生,充分尊重了学生的认知规律和主观能动性,提高了课程教学质量。

基于微视频的体育教育专业“现代教育技术”课程探究

针对体育教育专业"现代教育技术"课程的特点,采用基于微视频的微信公众号与QQ同步使用的方式实现该课程的课外学习。教学实践证明:该方法能有效提高学生的学习积极性和学习效果,扩大该课程的受众群体和影响力,为体育院校及体育教育专业该课程的教学提供借鉴和参考依据。

我校体育教育专业“现代教育技术”课程教学内容研究

针对我校体育教育专业的特点,采用网络分析法、文献检索法、信息研究法、探索性研究法,通过分析"现代教育技术"网络在线课程的教学内容,现代教育技术在体育教学比赛训练中的使用、MOOC大环境、体育教育专业所在院系的实际情况、最终确定了我校体育教育专业"现代教育技术"课程教学内容,从而为体育教育专业"现代教育技术"课程成功开设奠定了基础。

体育文化与精神传承视角下体育教学视频研究——基于中国大学MOOC的分析

中国大学MOOC是国内优质的中文MOOC学习平台,该平台的体育教学视频是传承体育文化与精神的精品。在体育文化与精神传承视角下,以中国大学MOOC平台在线体育教学视频为研究对象,从在线体育教学视频的教学设计、视频的拍摄与制作、艺术美感、体育文化与精神内涵等角度进行分析,从中获得的有益启示可有助于更好地制作体育教学视频,从而服务于体育文化与精神的传承。

数据挖掘技术在MOOC中的应用研究

MOOC是旨在进行基于网络的开放式大规模学生交互参与的在线课程,以其自主学习、易于使用、注册门槛低、学习资源丰富等独特优点和优势吸引了全球大量的学习者,这些学习者来自世界各地,有着不同的教育文化背景和不同的学习特征,有着不同的学习目的,只有满足了这些学习者的个性化需求和目的,才能获得MOOC的可持续发展,并最大化其存在价值。借助数据挖掘技术,能从大量信息中获取隐藏在数据之中的有用信息,从而为决策提供支持。将数据挖掘技术应用在MOOC中,挖掘学习者的学习行为特征,提供更优良的教学资源和教学策略,才能实现MOOC存在价值最大化。

数据挖掘在体育院校计算机等级考试成绩分析中的应用研究

为了提高体育院校学生计算机等级考试过级率,使用Weka平台,采用Apriori关联规则对成都体育学院13级部分班级的计算机基础一和基础二课程学生平时测试成绩及平时测试次数、期末卷面成绩、计算机等级考试成绩进行数据挖掘分析,获取了一些有益的分析结果,对提高计算机基础课程的教学效果起到一定的指导作用。

基于数据挖掘的体育院校大学生手机移动学习研究

为了获取体育院校大学生手机移动学习的潜在规则,基于Weka平台采用Apriori关联规则对体育院校大学生智能手机移动学习问卷调查数据进行分析,得出了体育院校大学生手机移动学习的特征和规律,为体育院校大学生手机移动学习的实施提供了借鉴和参考依据。

MOOC时代高校现代教育技术在线课程建设现状与发展对策

现代教育技术是一门实践性和应用性很强的学科。在爱课程、精品课、优酷公开课等15个代表性网站对现代教育技术在线课程建设现状进行分析发现,现代教育技术在线课程普遍存在教学对象不明确、教学内容趋同、教学无特色等问题。为此,应细化教学对象,丰富课程团队成员,开发满足多种学习终端及学习方式的课程,增加高质量学习资源,加强课程的实践性和应用性。

基于大数据的网络安全态势感知关键技术研究

随着大数据、人工智能、云计算等信息化技术的发展,以及"网络空间安全"上升到国家战略层面的高度,网络安全态势感知也成为网络安全领域的新热点。利用大数据相关技术对网络运行相关海量数据进行分析、过滤、融合、识别已知和未知的安全威胁,建立完善可靠的安全体系,指导网络安全运维工作,从而有效保障网络安全。

基于混合教学模式的体育类SPOC课程建设研究探索与意义

混合教学（B-Learning）是将面授形式（Facetoface）与在线教学（E-Learning）相互结合的教学模式。本文针对体育教育专业学生，以混合教学模式为基础，设计并实施了体育类SPOC课程的建设。基于混合教学模式的体育类SPOC课程建设可以推动传统高校学科建设和形成办学特色，对学校信息化发展具有一定的指导意义。

短视频在高校体育教学中的应用探索与思考

通信网络技术的迭代和革新密切地影响着教育教学的手段和方法。4G技术的推广与应用,让短视频类的新传播形式开始崭露头角。随着5G时代的来临,短视频等视频化的传播途径将会发出更大的能量。各类短视频APP在商业取得成功,短时间内积聚了大量受众群体,面对如此庞大的覆盖群体,高校应该充分有效地利用短视频这一载体,创新在线教育模式,为短视频赋予更多教育功能。在体育教学、体育训练和体育教学成果反馈等方面充分发挥短视频在体育教学中的优势。结合5G环境下的新型教学场景,思考更多体育教学在未来可能面对的挑战,为体育教学在未来新技术、新环境下提供可以参考的发展模式。

基于遗传算法的关联规则挖掘技术在体质监测分析中的应用

本文在关联规则提取过程中引入遗传算法,构造了一种基于遗传算法的关联规则挖掘模型,并应用于某高校大学生体质监测的数据分析。

基于数据挖掘的体育院校大学生兼职研究——以成都体育学院为例

运用问卷调查法、关联规则数据挖掘法等对成都体育学院大学生兼职现象进行调查研究。使用Weka软件,运用Apriori算法对问卷调查得到的大学生兼职数据进行关联规则数据挖掘,获得成都体育学院大学生兼职的特点和普遍规则,获取一些有益的分析结果,为体育院校大学生兼职、课外实践、就业研究提供借鉴和指导。

基于动态低频振荡振幅方法的乒乓球运动员脑可塑性变化

目的利用静息态功能磁共振成像(rs-fMRI)技术,选取动态低频振荡振幅(dynamic amplitude of lowfrequency fluctuation,dALFF)方法,动态探测不同训练程度的乒乓球运动员脑功能活动的可塑性变化,以更精确地分析乒乓球项目特征,并为乒乓球运动员的训练监控与评价提供科学依据。方法招募乒乓球专业队运动员、专业体育院校乒乓球专项学生以及性别、年龄与之匹配的普通被试,分别进行乒乓球训练情况调查。采集3组被试rs-fMRI相关数据,计算大脑dALFF指标并进行方差分析,提取差异脑区的dALFF值做双样本t检验并做Bonferroni校正;同时分别将组间差异脑区dALFF值与运动员周训练时长进行Pearson相关分析。结果 3组被试左侧小脑及左侧颞中回的dALFF值均有显著差异[体素P<0.01,团块P<0.05,高斯随机场(GRF)校正,体素>40]。事后检验发现,大学生运动员/专业运动员左侧小脑dALFF值均显著高于普通被试(P<0.05),大学生运动员左侧颞中回dALFF值显著高于其他2组被试(P<0.05),且均呈现大学生运动员>专业运动员>普通被试的变化趋势。专业运动员左侧小脑及左侧颞中回dALFF值与周训练时长均不存在相关性(P>0.05),而大学生运动员左侧小脑及左侧颞中回dALFF值与周训练时长呈显著负相关(r值分别为–0.4382和–0.4115,均P<0.05)。结论乒乓球运动可以引起大脑可塑性变化。乒乓球运动员在不同训练程度下可发生大脑(快速)运动平衡和视觉运动协调相关脑区的功能变化,其局部脑区脑自发活动的变异性在运动训练前期强于后期,且随着训练时长的增加,脑自发活动趋于稳定。

自助重要性采样用于实时多目标视觉跟踪

多目标视觉跟踪的主要困难来自于多个目标交互(部分或完全遮挡)导致的歧义性.马尔可夫随机场(Markov random field,MRF)可以消除这种歧义性且无需显式的数据关联.但是,通用概率推理算法的计算代价很高.针对上述问题,本文做出了3点贡献:1)设计了新的具有"分散-集中-分散"结构的递归贝叶斯跟踪框架—自助重要性采样粒子滤波器,它使用融入当前时刻观测的重要性密度函数解决维数灾难问题,将计算复杂度从指数增长变为线性增长;2)提出了新的蒙特卡洛策略—自助重要性采样,利用MRF的因子分解性质进行重要性采样,并使用自助法产生低成本高质量的样本、降低似然度计算次数和维持多模式分布;3)采用了新的边缘化技术—使用辅助变量采样进行边缘化,使用自助直方图对边缘后验分布进行密度估计.实验结果表明,本文提出的算法能够对大量目标进行实时跟踪,能够处理目标间复杂的交互,能够在目标消失后维持多模式分布.

云计算和多维QoS环境中基于蚁群优化算法在虚拟机资源负载均衡问题中的研究

针对云计算环境中虚拟机资源负载均衡问题,并为实现云计算下虚拟机资源负载均衡高效调度以满足用户的QoS需求,提出了一种基于多维QoS实现负载均衡的虚拟机资源调度方法。首先,在云计算环境下建立多维QoS网络环境的数学模型;然后,提出一种基于蚁群算法的优化算法,用于实现云计算环境中虚拟机资源高效调度;最后,在云仿真平台CloudSim上进行仿真实验。实验结果表明,相对于其他资源调度算法,所提算法能高效解决云计算下虚拟机资源调度问题,减少虚拟机资源负载均衡离差,具有更好的性能,能完全满足云计算下和多维QoS环境下虚拟机资源负载均衡的需求。

铜绿山铜铁矿地质体三维建模与原生晕深部盲矿预测

应用地球化学原生晕找寻盲矿是有效的找矿方法,选取铜绿山铜铁矿区ⅩⅢ号矿体作为研究对象,通过三维建模和非线性方法分析铜矿体和ⅩⅢ号矿体原生晕地球化学特征,确定原生晕指示元素组合,从地球化学异常的角度初步确定找矿远景区。

地球化学数据处理平台构建及在铜绿山铜铁矿床中的应用

针对多尺度地球化学数据处理流程,开展了地球化学数据处理系统的设计与实现工作。系统分为数据处理和图件编辑两部份,地球化学数据处理部份采用VC++与Matlab混合编程的方式实现;图件编辑部份基于MapGIS二次开发设计实现。将该系统应用于铜绿山铜铁矿1∶200 000水系沉积物测量资料,从异常分析结果来看,效果良好。

独立分量分析在地球化学异常圈定中的应用

地球化学成矿元素的组合特征对于研究矿床赋存位置有着意义重大,应用独立分量分析理论来解决地球化学成矿元素组合的定量求取问题,分别建立FastICA和JADE模型,经过对实际矿区资料的处理分析,得到的组合异常图与各单元素的异常情况套合情况较好,这为后期的异常评价和解释提供了重要依据。

基于数据挖掘的我国优秀运动员伤残互助保险赔付研究

为了获取我国优秀运动员伤残互助保险赔付的潜在规则,使用Weka平台,采用Apriori关联规则对中华全国体育基金会网站2009年到2016年我国优秀运动员伤残互助保险赔付统计数据进行数据挖掘分析,获取了一些有益的分析结果。结果表明:我国优秀运动员伤残互助保险赔付的性别、具体单位、运动项目、伤情、伤残等级、赔付金额之间存在一定的潜在关系,对我国优秀运动员伤残互助保险赔付及优秀运动员伤残研究提供了借鉴。