高职院校信息技术教育实践存在的问题和解决策略研究

在社会不断发展的背景下,我国的信息技术教育也取得了卓越的成就。高职院校也对信息技术教育的形式和手段进行了改革和创新,不断强化学生的信息素养,将信息技术与专业进行有效结合,发挥信息技术的改造作用,促进学生进行专业创新,不断提升高职院校信息技术教育效果。文章首先针对高职院校信息技术教育方面存在的问题进行分析,然后针对信息技术教育的主要策略进行了探究,希望能够为高职院校信息技术教育提供有效的参考价值。

1+X证书制度下高职院校云计算技术应用专业人才培养模式的创新研究

随着以云计算、大数据等为代表的新一代信息技术产业转型步伐的加快,高职院校迫切需要改革创新人才培养模式,以适应新时代对新一代信息技术产业人才的多样化、多层次、多方面的需求,赋能区域和行业。文章针对当前高职院校云计算技术应用专业人才培养存在的主要问题,积极响应《国家职业教育改革实施方案》中所提的新要求,分析了当前高职院校云计算技术应用专业人才培养存在的问题,探讨了“1+X”证书制度下高职院校云计算技术应用专业人才培养模式的创新策略。云计算技术应用专业应通过构建新的人才培养模式和课程体系,建立书证融通机制和多元化考核体系,培养紧密对接云计算产业所需的高素质复合型技术技能人才。

基于CDIO-OBE模型的高职工科课程教学实践

文章基于项目式教育模式(Conceive Design Implement Operate,CDIO)和以学习成果为导向的教育理念(Outcome Based Education,OBE),详细阐述了如何利用CDIO-OBE模型指导教学环节的设计和教学过程的实施,以培养学生不同层次的能力。以“计算机网络技术”这门典型工科课程为例,文章探讨了在CDIO-OBE模型下如何开展高职教育中的实践类教学课程。在“计算机网络技术”课程中,以VLAN知识点的实例讲授为例,文章设计并构建了递进式实践教学模式,旨在培养学生的动手实践能力。同时,通过多维化的课程考核方式和多样化的教学评价方法,实现了高职工科类专业人才综合能力培养目标。

基于结构信息约束法则耦合匹配模型的图像修复算法

针对当前较多图像修复算法依靠固定大小样本块来搜寻最优匹配块,忽略了样本块的结构信息,使修复图像出现间断现象以及振铃现象等不足,利用样本块与其邻域块的近似度,设计了一种采用结构信息约束法则与匹配模型的图像修复算法。将图像的信息熵特征引入到待修复块的优先权计算过程中,获取优先修复块。通过样本块与其邻域块的近似度构造结构信息度量模型,对样本块的结构信息进行度量,并根据度量值建立结构信息约束法则,实现样本块大小的自适应调整。最后,利用图像的色彩及灰度特征构造匹配模型,利用调整后的样本块大小在已知区域中寻找最优匹配块,从而对待修复块进行修复。实验结果显示,所提算法得到的修复图像具备较好的纹理连续性,不存在信息间断现象,对应的结构相似度较高。

嵌入式软件系统开发技术及测试技术探讨

随着科技时代的快速发展,嵌入式软件系统应用发展也是非常迅速的,然而在硬件技术发展越来越稳定时,嵌入式软件系统稳定性却越来越差,因此嵌入式系统测试技术也应运而生了。本文通过对嵌入式软件系统特点的分析和研究,从而对其测试提出相应的方法。

Linux集群环境下基于Nginx的图片文件服务器的搭建技术与研究

各电商网站系统中访问的大量图片都存储在图片文件服务器中,系统的后台会专门管理这些图片。随着图片文件服务器的访问量不断增大,系统压力随之变大,若图片文件服务采用单点部署方式,系统的稳定性不能得到保障。甚至在极端情况下,系统将崩溃不可使用。但在Linux环境下,采用“Nginx+Nginx-upload-module”技术以集群的方式搭建图片文件服务器能够很好地解决这类问题。

能源互联网与智慧能源的发展及技术挑战

随着近年来我国能源产业以及现代信息技术的不断发展,能源互联网与智慧能源也成为现阶段我国能源产业发展的重要方向。不管是能源互联网还是智慧能源其形成以及发展都离不开先进的科学技术以及高效科学的管理运行机制,但是就现阶段我国能源产业发展现状而言,依然面临着诸多挑战。基于此,本文对能源互联网与智慧能源的发展及技术挑战进行了相关的探讨。

如何加强高职学生现代信息素养的养成

随着信息科技的不断发展,高职院校在教学过程中加强学生信息素养的培养至关重要。由于高职学生的自主学习能力和学习基础比较薄弱,教师在教学过程中应结合学生的实际情况,通过不断的探索和研究,制定出一条符合学生的教育模式,从而提高学生的学习意识,提高教学质量。本文主要对如何加强高职学生现代信息素养的养成进行浅析。

浅谈高职院校学生信息素养教育

随着我国互联网、新媒体技术的高速发展,信息时代已经悄然到来,改变了人们学习、工作和生活的方式,可以说现代信息素养已经成为我国教育改革未来发展的方向和趋势。高职院校承担着为社会输送人才的任务,为了使高职学生符合社会对人才的需求,高职院校必须意识到现代信息素养的重要性。首先,本文分析了加强高职学生现信息素养的必要性;其次,分析了目前高职院校培养学生现代信息素养的现状,最后笔者针对这些现状提出了自己的看法和建议。

高职计算机专业的职业技能培养模式探究

随着网络现时代下信息技术的飞速发展,计算机已成为人们日常工作与学习之中不可或缺的应用型技术工具,这对于从事计算机领域的人们来说是提出了更高的规范要求,对于高职院校计算机专业的学生而言也是一项巨大的挑战。文章对实际问题进行了分析,对优化高职人才培育模式进行了探讨。

基于尺度与对比度不变的图像边缘检测算法

为了克服当前边缘检测器中难以准确估计边缘的对比度和宽度,且易受到噪声影响,导致其边缘提取精度降低的问题,设计了一种尺度与对比不变的边缘检测算法。首先,借助Gaussian分布函数来描述目标边缘,求解闭合形式的位置、宽度、对比度、偏移和方向等参数,并且将噪声滤除为低对比度特征。其次,定义了一种尺度归一化方法,确保所有像素点在尺度空间中都能获得稳定的极值。然后,通过梯度幅度信息,基于Laplacian计算方法,构建尺度与对比度不变的边缘检测器,消除对比度参数的影响,准确获取图像的边缘。测试数据显示,较已有的边缘检测方法而言,所提方法呈现更优的提取效果,得到的边缘更加清晰与完整。

基于粒子群算法的无线传感网络大数据聚类优化方法

大数据聚类在无线传感网络数据处理领域中具有重要意义,但是大数据聚类方法存在聚类效果不佳、Jaccard系数较低等问题,提出基于粒子群算法的无线传感网络大数据优化方法。该方法结合主成分分析方法和信息熵降维处理大数据,减少数据聚类所需的时间,采用直觉模糊核聚类算法聚类大数据,引入粒子群算法,优化直觉模糊核聚类方法,利用优化后的算法获得无线传感网络大数据聚类的优化结果,实现大数据聚类。仿真分析结果表明,所提方法的聚类效果较好,Jaccard系数在0.70以上,数据平均熵仅为0.36,并且时间复杂度仅为26.3%,该方法的应用价值更高。

基于编辑距离的字符串相似度算法研究

基于编辑距离(LD)求解字符串相似度的算法非常经典,但其在普适性和精确性方面略有不足,基于最长公共子串(LCCS)和最长公共子序列(LCS)对其改进,使计算结果更有区分性、普适性和精确性。另外在计算相似度时,对LD和LCS的求解算法从数据结构的角度进行了优化,在数量级上降低了算法空间复杂度。对实验结果进行了对比分析,证明其可行性和正确性。

基于混沌Gyrator变换与矩阵分解的光学图像加密算法

为了解决当前光学图像加密技术没有考虑明文自身特性,使其抗明文攻击能力较低,且易增加密钥的分配与管理难度的问题,设计了基于混沌Gyrator变换与矩阵分解的非对称彩色图像加密算法。首先,从彩色图像中分别获取其R、G、B分量;设计二维耦合混沌系统,生成3个随机相位掩码,分别对R、G、B分量进行调制;基于卷积操作,将调制后的R、G、B分量融合为一幅灰度图像;利用混沌系统输出的随机序列来计算Gyrator机制的旋转角度,对灰度图像完成Gyrator变换,获取Gyrator频谱;根据相位-幅度截断机制,对Gyrator图像完成截断操作,形成幅度与相位信息;再引入一种矩阵分解机制,将相位截断图像分解为酉矩阵与三角矩阵,利用旋转角度不同的Gyrator变换分别处理酉矩阵与三角矩阵,完成图像加密。在图像加密过程中,利用其幅度截断图像信息来生成R、G、B分量的解密密钥,使得加密与解密密钥是截然不同的,只需利用私钥即可解密图像。测试数据表明,与较为主流的光学加密方案相比,所提技术具备更高的安全性,可有效抗击明文攻击。

基于蚁群算法的路径规划仿真研究

以TSP问题为背景研究基于蚁群算法的路径规划仿真技术。介绍了蚁群算法的基本原理,针对蚁周、蚁量、蚁密三种模型对蚁群算法进行仿真实现,实验不同启发式参数设置对算法效果的影响,讨论蚁群算法的改进策略。实验结果表明,蚁周模型具有更强的全局搜索能力,通过优化组合启发式参数,可以获得更好的算法改进。

基于K-means算法实现电商企业ERP系统的大客户跟踪分析

RFM模型是客户价值细分的一种方法和手段,在不同领域的应用中会有一定的差异性。阐述了客户价值分析的分析方法和分析过程,分析了影响奢侈品电商企业客户购买行为的重要因素,构建了一种改进的RFM模型为RFMLC模型,阐述了使用RFMLC模型实现大客户跟踪分析过程。该系统在业务运行中表明有一定的使用价值,对开发企业客户价值分析系统有一定的参考价值和借鉴作用。

车载以太网关键技术的研究

现代汽车工业已进入智能化、电动化和网联化的发展阶段,汽车电子电气架构也从早期的分布式走向集中域控式和中央域控式,汽车在互联网络中上行和下行数据量的剧增以及人车交互带来的数据带宽需求,使得汽车内部和对外通信网络的性能及安全面临前所未有的挑战。车载以太网具备高带宽、低时延、高可靠性和安全性等优势,使其成为汽车工业发展的必然选择。结合汽车电子电气架构和AUTOSAR等相关平台,详细介绍了车载以太网的关键技术,并分析了车载以太网领域的发展现状和趋势。

基于HashNet的深度学习推荐系统嵌入表压缩方法

如何将用户感兴趣的信息进行精准推送是一项重要的研究课题。目前的通用方法是将类别信息训练为稠密的矩阵形式,这种矩阵也被称为嵌入表(embedding table),这些嵌入表通常会占据极高的内存空间,导致模型的可拓展性大幅降低。为解决这一问题,提出了HashNet Embedding(HN embedding)方法,通过矩阵单元共享的方式,对嵌入表进行压缩。在Criteo数据集上的实验表明,HN embedding方法可以在几乎没有性能损耗的情况下,将嵌入表内存压缩为1/32。

基于云平台的混合式学习在高职教学中的实施策略研究

现代社会,信息技术发展与教学的融合程度不断加深,混合式教学模式也得到了越来越多的应用,而且教学过程中云平台的使用也使得教师进行混合式教学的效率更加的方便,其改变了单一的教学模式与传统的课堂教学的方法。文章以高职学生为研究对象,通过云课堂,将学生的混合学习模式进行重新构想和设计,对于云平台背景下构建混合式教学模式的策略进行了分析和探讨,以供参考。

非线性信号检测在舰船目标识别中的应用

在对非线性舰船辐射噪声产生机理和其噪声谱组成分析的基础上,研究利用高阶谱分析方法检测舰船辐射噪声。首先分析舰船辐射噪声的噪声谱中的组成成分和特性,对不同噪声源与舰船噪声谱成分间关系特点进行研究,并建立舰船辐射噪声的仿真模型。然后,研究高阶谱理论及其在提取非线性信号特征时的应用;最后,通过对仿真生成的2种舰船辐射噪声应用本文算法实现检测与分类,结果证明该方法可行。