面向CDIO理念的《Java程序设计》课程教学与评价改革探索——以沈阳理工大学为例

本文首先剖析了目前Java课程教学存在的问题,提出面向CDIO的《Java程序设计》课程教学与评价改革新思路。教学改革采用CDIO教学理念对教学模式进行改革与实践,改革的具体内容涉及到《Java程序设计》课程的理论和实践教学环节,包括核心知识讲授、课上实验、课程设计和项目实训。学业评价改革通过五位一体的方式引导、激励学生主动学习、积极参与,使学生在《Java程序设计》这门课中能够深刻领会到面向对象程序设计的基本思想,掌握利用Java语言开发常见应用的方法,并进一步提高利用Java开发工具解决实际问题的能力。

融合Transformer和CNN的U型神经网络遥感影像道路提取算法

U型网络作为一种经典的编码–解码结构网络,不只在医学影像领域内发挥出色,在图像分割领域也有广泛的影响。以U型网络为基础其它衍生网络层出不穷。U型网络最经典的思想是编码和解码,再加上编解码之间的跳跃连接。由于道路遥感图像和医学影像有众多相似的地方,如今U型网络又被用于从遥感图像中提取道路。U型网络使用跳跃连接的方式将下采样低维特征拼接到上采样的高维特征中,以保留更多的空间位置信息和语义信息。因此U型网络更能处理一些特征信息明显的图像数据。但浅层的UNet无法准确提取道路丰富多维的细节信息,在高分辨率卫星遥感图像上无法奏效。所以本文提出一种融合蛇形动态卷积和Swin-Transformer的U型网络用于提高道路提取任务的分割精确度。

基于工作流技术的CSCW系统研究与实现

工作流管理技术是计算机支持协同工作(CSCW)中的一个重要领域。文章介绍了一种基于扩展Petri网的工作流管理系统解决方案,给出了工作流系统的各部分设计,实现了一个参与者协同办公流程。将工作流管理应用于CSCW能够提高协同工作的效率。

基于XML的Web查询功能的实现

Web 信息查询是 Web 应用领域中的一个重要研究课题．介绍了 XML 数据模型,并从建立 XML 数据源、Web 查询过程及查询实例3个方面,讨论了 XML 在 Web 查询中的应用．

基于语言知识的神经机器翻译研究进展

在本论文中,我们全面回顾了基于语言知识的神经机器翻译(Neural Machine Translation, NMT)方法,重点关注了如何将语言学特征和知识融入NMT系统中。首先,我们介绍了神经机器翻译的基本概念和发展背景,然后详细讨论了基于语言知识的神经机器翻译数据增强方面、翻译模型结构改进与外部语言知识的融合方面的各种方法。最后,我们总结了基于语言知识的神经机器翻译在实践中的优势与挑战,并展望了未来的研究方向。

一种基于子问题动态消减的改进多目标蚁群优化算法

为进一步提高基于分解的多目标蚁群优化算法的性能,提出了一种子问题动态消减方法并将其结合到MOEA/D-ACO算法中,以此提出了一种基于子问题动态消减的改进多目标蚁群优化算法IMOEA/D-ACO。该算法通过在运行早期识别没有前途的子问题并及时抛弃对其进行搜索来提高搜索资源的利用率。从而在搜索资源总量一定的前提下,能够进一步提升算法的性能。为了验证算法性能分别与其他相关算法在不同规模的TSP问题测试用例上进行了实验比较。结果表明IMOEA/D-ACO算法在求解质量上优于被比较算法。

基于汉字简繁转换的汉日神经机器翻译数据增强研究

本文提出了一种基于汉字简繁转换的神经机器翻译(Neural Machine Translation, NMT)数据增强方法,旨在通过利用简繁转换表将源端文字替换为目标端文字,从而融合汉字简繁转换信息,并提高翻译质量。本文将此方法应用于汉日机器翻译任务,实验结果表明此方法是一种有效的数据增强方法,可以显著地提高汉日机器翻译质量。

通过轻量级人体动作识别实现老年人安全实时监控

本文旨在探讨如何通过轻量级人体动作识别技术实现老年人安全实时监控。老年人安全问题一直是一个备受关注的问题,尤其是在现代化社会,许多老年人居住在独自生活的环境中,缺乏及时的照顾和照料。为了及时监控老年人的安全情况,本文提出了一种面向老年人实时监控系统的轻量级人体动作识别算法。本文使用卷积神经网络与具有长短时记忆的循环神经网络的组合架构,结合了卷积神经网络在图像特征提取过程中的优越性能,以及长短时记忆神经网络对时序数据处理过程的特点,并进行了详细的实验验证,实验结果表明本文提出的轻量级人体动作识别算法具有显著的优势。