教育数字化转型中的数据安全挑战与应对策略

随着科技的飞速发展,教育领域正经历着前所未有的数字化转型,这一转型在带来诸多便利的同时,也引发了一系列数据安全问题。文章深入探讨教育数字化转型中的数据安全挑战,并提出相应的应对策略。研究结果表明,通过构建完善的数据安全管理体系、强化数据访问控制、采用先进的数据保护技术等措施,可以有效应对教育数字化转型中的数据安全挑战,确保教育数据的安全与隐私。

混合光照下复杂偏振光成像遮挡目标识别方法

遮挡现象会降低图像质量,淹没目标信息细节。为了更好地实现目标探测与跟踪,提出混合光照下复杂偏振光成像遮挡目标识别方法。在偏振成像系统中引入Stokes参量,构建混合光照强度矩阵计算偏振度与偏振角,采集目标图像;通过边缘检测与高斯平滑等过程,获取初始图像内目标边缘信息,去除图像噪声;根据普朗克辐射定理分析目标光谱特征,以特征向量形式描述选取的图像像素点深度值,经归一化处理后,去除冗余特征,确定被遮挡部分的关键特征点,引出关键线条;构建辅助坐标系,综合方位参数,将成像系统坐标系变换为图像平面坐标系,完成目标三维重构,有效识别遮挡目标。实验结果表明,所提方法的识别误差最高为0.125%,识别结果与实际目标的结果相似度高于0.97,识别耗时最高为7.22 s。

基于区块链技术的终身教育体系模型

区块链作为分布式账本、智能合约、共识机制等技术的集约化应用,引发并推动了新一轮的技术创新和产业变革,目前已在物联网、金融、音乐等领域有非常广泛的应用。在教育信息化进程中,终身教育因拥有更加广泛的学习途径、更加便捷的学习方式、更加适应个性化发展的开放教育环境而成为越来越重要的学习理念。伴随信息技术的快速发展,终身教育将面临学习经历认证、跨平台数据共享、开放教育环境三方面的巨大挑战。基于区块链系统设计终身教育体系架构,构建基于区块链的支持经历认证、跨平台数据共享,为终身教育者提供更加高效、安全、有价值体现的开放式教育环境具有重要现实意义。

开放教育环境下的数字徽章:设计维度与价值分析

开放教育环境下的数字徽章作为一种新型数字认证方式具有便于携带、展示、存储等优势。文章通过对数字徽章概念、特点、与传统认证差异的梳理提出数字徽章设计的三个核心维度:学习项目设计、技术设计及社会因素,依托模块化设计方法及微认证运作体系构建数字徽章设计模型,对核心维度及其二级维度进行深入分析与阐述,并以美国加利福尼亚大学尔湾分校数字徽章为实例介绍了其在功能设计、能力及技能两个二级维度的设计理念,旨在为数字徽章设计作有益探索、为数字徽章项目设计提供有效的实施途径及可参考的设计原则。研究认为:开放教育环境下的数字徽章作为一种以能力为导向,面向学习者需求、促进学习者个性化发展的学习者专业发展范式,是证明学习者拥有特定能力的有效"证据";是开放教育的必然结果;数字徽章体现的正向激励性更加有利于学习效果的增强。

自适应边缘相似度非局部均值图像去噪方法

空间域去噪方法中的非局部均值去噪算法(Non-local means,NLM)在图像去噪方面应用较为广泛.然而,传统NLM方法在对图像边缘结构信息处理上易产生过平滑现象,且算法的固定参数对不同图像特征难以自适应调整.针对NLM算法中相似性权重忽略边缘信息而导致的上述问题,文中提出了一种自适应边缘相似度非局部均值(Adaptive non-local mean based on edge similarity,ANLM-ES)图像去噪方法.在NLM相似性权重的基础上,依据图像边缘信息构造基于距离与角度双维度边缘相似性的图像相似性权值,并通过加权其自身和相邻像素来估算中心像素,从而保留局部邻域信息,将所有生成的中心像素进行组合构成最终的去噪图像.最后,自适应参数的选择运用4方向差分因子检测模板提取的边缘信息及噪声方差确定.文中ANLM-ES方法与传统NLM算法、NLM-SVB算法及NLM-BDPCA算法在公开数据集上的实验结果表明,ANLM-ES方法能够更好地保留图像的边缘细节信息,提升图像的去噪性能.