区域信息化发展水平融合评价体系模型研究

信息化发展水平评价是准确掌握信息化发展现状和存在问题的重要途径,是有针对性地制定相关政策、赋能经济和社会高质量发展的重要依据.在数字中国建设大背景下,结合信息化发展形势,构建了省市级别信息化发展水平三级评价指标体系,介绍了采用层次分析法计算各指标权重的详细过程,给出了分类指数和发展指数合成的定量分析方法,以及综合模糊评判的定性分析模型与算法,提出了定量计算和定性分析相融合的评价模型,并以河北省2021年度信息化发展水平评价为实例对融合评价体系进行了验证.研究结果表明,该体系模型能够全面真实地反映当地信息化建设成效,对信息化建设从注重“量”向注重“质”的转变具有显著促进作用.

基于项目式教学的程序设计类课程翻转课堂教学案例——以TensorFlow应用与开发课程为例

针对程序设计类课程教学中存在的问题,深入分析“项目式+翻转课堂”的教学模式与程序设计类课程的契合关系,以“MNIST手写数字识别”项目为例,阐述“项目式+翻转课堂”教学模式的设计和评价方式,介绍基于项目式教学的翻转课堂构建过程,最后通过问卷调查分析说明教学效果。

一种可调式正弦曲线绘图仪设计与分析

正弦曲线在日常教学中应用广泛,但目前教仪中没有一种能快速而精确绘制正弦曲线的绘图教具。一般课程教学中常采用徒手绘制的方式,所得到的图形既不精准又不美观。针对这一现象,设计一种能绘制不同振幅、周期及初相角的正弦曲线绘图仪,可应用于信号处理中的模拟信号、物理的简谐运动、交流电的电压改变等正弦曲线的研究和教学使用中。通过分析并验证该装置具有结构简单紧凑、操作灵活方便等特点,可有效满足课堂教学和学生学习质量要求。

基于“1-2-3-4”教学法的机器学习课程教学探索

针对机器学习课程授课过程中出现的学生学习积极性不高、教师授课和学生学习结合不紧密、所选案例不够新颖、学生参与度不高的问题,从教学方法、讲授知识新颖度和个性化教学3个方面进行分析,提出精选1个案例、融合2种教学法、组织3个阶段教学、结合4种评价的“四位一体”教学法,阐述其实施过程,最后说明该教学法具有一定的推广价值。

基于语谱图滤波去噪的语音增强技术研究

在日常生活通信中,语音起着至关重要的作用。然而,环境噪声污染问题严重影响着语音处理系统的性能。为有效应对噪声干扰问题,可以采用语音增强技术。语谱图作为一种融合了时域和频域优势的工具,能够清晰地揭示语音频谱随时间的变化情况。因此,文章基于语谱图进行滤波去噪,旨在提升语音的质量,使其更加清晰可辨。

基于人工智能算法的机器人目标检测技术研究

为进一步提升基于人工智能算法的机器人目标检测技术的准确性和实时性,采用Faster R-CNN模型进行深入分析和测试,构建和优化数据集,优化模型训练过程,精准计算性能评估指标。研究结果显示,经过调整和优化后的模型在标准测试集上具有良好的精确度和召回率,尤其是在对“人”类目标的识别上,性能指标尤为突出,验证了深度学习算法在机器人目标检测中的适用性,为后续的研究工作和实际应用提供了参考。

高陵区装备制造业数字化转型思路研究

本文以高陵区装备制造企业为研究对象,探讨其数字化转型升级的思路。通过分析当前企业面临的挑战与机遇,提出通过技术创新引领企业转型升级、以高质量发展实现企业的可持续成长的数字化转型思路,为政府、企业提供参考。

基于云计算环境下的网络风险态势实时感知研究

现阶段的云网络破坏行为,传统网络安防手段虽能降低对网络安全的威胁程度,但很难及时识别虚拟化环境中存在的安全风险,并有效解决云计算环境下的网络安全问题。对此,研究从3个方面入手,以基于粗糙集和D-S证据理念的云网络安全态势评估模型为依据,构建云网络风险演化模型,针对当前云网络中存在的高危风险节点,创建了风险防御模型,以供参考。

结合扩展卡尔曼滤波的快速判别尺寸空间滤波跟踪算法

为解决跟踪过程中目标发生尺度变换和遮挡导致的目标丢失问题,文中提出一种结合扩展卡尔曼滤波器的快速多尺度相关滤波跟踪算法。利用主成分分析法对提取的融合方向梯度直方图和颜色特征进行降维,再进行特征融合;根据基于对数极坐标变换和混合高斯模型的消失判断机制判断目标是否被遮挡,当目标被遮挡,用扩展卡尔曼滤波器估计目标遮挡的当前位置;用快速判别尺寸空间滤波器计算目标的尺度。文中选取5组具有代表性的视频序列测试文中算法。实验结果表明:与经典算法相比,文中算法在跟踪具有遮挡和尺度变化属性的视频序列时,中心位置误差降低了21.662 pixel,距离精度提高0.1606,可以很好地解决遮挡和尺度变化问题,同时保持着高帧率。

基于PCA与K-均值聚类的学习者特征识别研究

学习者特征识别是在线教育决策的重要支撑。深入分析了学习者特征分析的内涵、阶段划分和主要作用,构建了由人口学特征、支持性特征、动力特征、信息能力特征和策略性特征构成的在线教育学习者特征五元模型,设计了基于PCA和K-均值聚类的学习者特征数据分析思路与方法,并进行了实例分析,能够为学习者特征及差异识别分析提供方法支撑。

一种抗遮挡的快速多尺度相关滤波跟踪算法

针对视频目标跟踪过程中,目标发生尺度变换或被遮挡问题,文中提出一种抗遮挡的快速相关滤波目标跟踪算法,该算法主要由位置滤波器、快速尺度滤波器和卡尔曼滤波器3部分组成。首先,初始化位置滤波器和快速尺度滤波器;其次在跟踪时,用平均峰值相关能量(average peak-to correlation energy, APCE)遮挡判据判断目标是否被遮挡,若无遮挡,用位置、尺度滤波器及特征估计目标位置,当目标发生遮挡时,用卡尔曼滤波器估计目标遮挡的当前位置,代替位置滤波器的估计值;最后,计算相关跟踪结果。实验结果表明,在CVPR 2013 Benchmark公开数据集上进行测试时,该算法与主流算法相比,处理遮挡和尺度变换属性的视频序列的精度提高了0.047,成功率提高了0.067,中心位置误差提高了21.128个像素,距离精度提高了0.153。该算法能够较好地解决遮挡、尺度变化问题,且具有良好的跟踪速度。

基于半指数支持向量回归的电力负荷预测

在线运行的超短期电力负荷预测用于潮流估计和电网调度,是制订发电计划的基础,具有显著的经济和安全意义。针对传统负荷预测算法对噪声数据的鲁棒性较差,预测精度无法进一步提升的缺陷,建立了一种基于半指数支持向量回归(SVR)的电力负荷预测模型。该模型提出了一种非线性的半指数损失函数,以解决负荷数据噪声导致的预测面偏移问题,从数学上泛化原始的铰链损失和硬间隔损失,通过设置不同的模型参数,获得了优于原始模型的分类效果。此外,通过引入对历史信息的挖掘理念,在输入量中加入了对时间的一阶和二阶微分,进一步提高了预测精度。最后通过理想数字模型仿真和使用真实的湖北省电网电力负荷数据进行预测,实验结果表明,提出半指数支持向量回归模型在速度上达到了在线运行的要求,而预测精度比现有方法有明显提高。

基于STM32的多功能心电信号监测系统设计

为了检测人体心电、运动姿态以及体温生理信息,设计实现了一种基于STM32系列MCU的多功能心电信号监测系统,系统包含心电信号采集模块、体表温度采集模块、运动信息测量模块、无线数据传输模块、系统控制模块。实现对人体心电信号、体表温度信息、走路运动信息的实时采集、计算、显示与无线传输。实验测试可得心率测量相对误差在3%以内,体表温度测量误差绝对值小于0.3℃,运动步数记录相对误差小于1%,运动距离记录相对误差小于5%,实验结果表明该设计具有较高的实用价值。

基于单片机的自动灌溉系统设计

自动灌溉系统通过对浇灌设备的自动控制,通过技术在浇灌方面达到节水的目的。文章研究的是基于STC89C52单片机自动浇灌系统,通过ADC0832模块,采集土壤湿度传感器信号,并将模拟量转换成数字量,并由单片机对数据进行分析处理;通过DHT11模块,对外部环境温湿度进行检测;通过LCD1602液晶显示,将数据显示在屏幕上;通过蜂鸣器、发光二极管,完成声光预警模块;通过继电器模块控制水泵,完成自动浇灌的目的。

学科竞赛对创新创业教育的推动与提升

创新创业教育是我国高校人才培养中的重要任务,是推动学生就业的关键途径。本文从实际工作进行了学科竞赛对应用型高校课程设置、教学方法改革、双师型师资队伍建设、创新创业实践教育、大学生创新创业能力培养五个方面的研究。研究认为,以学科竞赛为抓手,可以推动与提升高校应用型人才培养和创新创业教育。