基于OBE理念的非计算机专业数据库基础课程改革

针对如何培养非计算机专业学生计算思维、课程内容以适配不同专业需求以及如何客观评价教学效果问题,提出借鉴需求向导教育理念(OBE),以专业需求为向导的课程创新改革思路,介绍创新改革路径,探讨如何采用逆向思维的方式进行课程内容建设,并按照教学目标设计一套学生能力考查的量规表等。

“跨学科教学视角+离散单元法综合实训”的非计算机学科本科生编程计算能力培养

针对省属高校新工科建设由于办学资源等因素制约而不宜套用部属及双一流高校路径的问题,在问卷调查分析理工科本科生计算编程能力状况的基础上,提出微调培养方案,通过增设跨学科综合实训体系推动新工科建设。以融合多学科知识的离散单元法综合实训为例,探讨其对理工科专业的综合性及普适性,介绍构建综合实训的教学框架的方法,并从跨学科知识学习、编程逻辑与方法、心理建设等方面阐述如何培养非计算机学科本科生编程计算能力的多维途径,通过介绍初步实践过程说明教学效果达到预期目标。

基于融合思维的计算机学科大数据课程设计

推动大数据与各行业融合发展是“十四五”时期建设数字中国的新使命。针对目前大数据专业培养模式的局限和应用型人才供需矛盾突出的现状,针对计算机人才投身大数据行业的强劲需求,围绕培养具备融合思维的计算机学科大数据人才主线,分析现有大数据课程知识结构缺陷,提出涵盖课程设计、教学模式和评价机制的改革路径,从学科、产教、“数智”“教研”等多元视角将大数据与产业融合思维融入课程,具体化对大数据应用能力的培养。

基于工程教育专业认证和卓越工程师计划的计算机专业培养方案研究

为了使计算机专业的人才培养计划更好地符合现代人才需求,遵循国际通行的工程教育专业认证标准和我国的卓越工程师培养计划是目前修订工科专业培养方案的主导方向。文章分析对比了以上两个权威准则的关键指标,在制定计算机专业人才培养方案时尽量涵盖二者要求,结合学校办学思想和定位,使本专业培养出的人才具有更好的社会适应性和认可度。

计算机网络课程的分级分专业教学模式

针对计算机网络技术在不同专业领域的应用需求,分析了计算机网络课程和专业课程之间的联系,探讨了计算机网络课程针对不同专业的差别化教学,提出了两级N类教学模式。从教学内容和教学方法两方面阐述了两级N类教学模式:在教学内容上,针对不同专业方向实行专业级的分类教学;在教学方法上,对必修内容采用案例教学法,对分专业方向的教学内容采用教师引导、学生自学的自主研究式教学法。

计算机课程双语教学探讨与实践

为了缩小我国高校在信息技术领域与国外高校之间的差距,实现计算机专业与国际教学接轨,在计算机专业中推行双语教学是计算机专业教学发展的需要,也是教育教学改革的需要。为此,我校对计算机有关课程进行了双语教学的实践。本文主要以计算机网络课程的双语教学实践为例,对双语教学中存在的一些问题进行了探讨。

基于科研第二课堂的计算机类应用型创新人才培养

探讨了通过高校科研第二课堂培养计算机类应用型创新人才的思路和具体措施,包括通过科研讲座激发兴趣,吸引学生加入科研第二课堂;引导学生开展主题式自学,迅速提高实践动手能力;通过创新创业项目和学科竞赛培养应用性创新能力等,指出了目前基于科研第二课堂的创新人才培养中需要进一步研究的问题。

计算机视觉技术在棉花异性纤维检测中的应用综述

清除棉花异性纤维的传统方法和基于仪器的方法都比较耗时、效率低、可靠性低。计算机视觉,作为一种无损的、低成本的、快速的检测工具,已经广泛地应用到棉花异性纤维检测。本文综述了计算机视觉技术的基本概念、组成和图像采集模式,介绍了棉花异性纤维图像处理和分析的进展,并对今后的研究方向给出了指导。

网络工程专业课堂教学的智能化评价方法探究

针对传统高校的课堂教学评价机制存在诸多缺陷,难以适应工程教育专业认证人才培养理念的问题,围绕“以学生为中心”“产出导向”和“持续改进”,提出一种智能化课堂教学评估方法,阐述该方法的具体实施过程,最后通过网络工程专业课程教学的实证分析说明该方法的有效性。

基于Authorware的《计算机应用基础》课件的设计与制作

《计算机应用基础》是一门培养学生动手能力,自我学习能力的课程。通过多媒体课件的使用,可以使学生在课下加强联系,强化记忆,是对课堂内容的扩充。文章从Authorware软件的特点出发,介绍了使用Authorware制作《计算机应用基础》多媒体课件,总结了《计算机应用基础》课程采用多媒体课件教学的效果和前景。

高性能机群计算机系统的构建及编程

高性能机群计算机是指利用高速通信网络将一组高档工作站或PC机按某种结构连接起来,在并行程序开发环境支持下,统一调度、协调系统资源,实现高效并行处理的系统。概述了机群计算机和PVM的特点,进而给出了一种利用Windows操作系统和PVM(Parallel Virtural Machine)在微机局域网上构建高性能机群计算机系统的具体过程和方法,如在Windows操作系统下的安装配置PVM的过程、配置并行计算环境过程中的注意事项,及并行编程模式的选择方法等。

基于SDN的高校计算机网络实验室设计

网络应用数量的迅猛增长,让新型网络创新架构SDN受到各界的广泛推崇。为了解决许多高校的计算机网络实验室还不支持SDN相关实验,对计算机相关专业学生在SDN的学习、应用和研究方面形成阻碍,不利于学生的系统学习和就业的问题,本文从SDN的理论建设出发,基于Open Flow标准,搭建基于SDN的计算机网络创新环境实验平台并设计了五种基本网络连接通信情况,为高校计算机网络实验室提供能够支持SDN相关实验的低成本可行性设计方案。

分类分段回溯试探算法在计算机基础在线考试系统中的应用

组卷算法有很多,回溯试探法结合分类分段算法,有效缩小回溯搜索范围,能解决试题重复率高、知识点覆盖面小的问题,提高了组卷效率。采用分类法,按照不同题型把题库分为5类,缩小了搜索范围,解决了知识点覆盖面问题。将试题按照章节、难度系数分段,将具有相同属性的试题分配到一个集合中,再从每段中随机抽取满足约束条件的一定数量试题组卷,解决试题重复率问题。将这种算法应用到在线考试系统中,生成满足需求的试卷。

基于RealSense仓库货物体积计算方法的研究

企业仓库中,查看可用空间量是调配货物过程中的重要环节,而对于固定的仓库,它的总容量是固定的,所以可以通过算出仓库中现有的货物量,然后两个相减即可得到剩余可用空间量。对于计算仓库货物的体积,首先使用RealSense深度相机获取货物场景的初始点云。由于获取的初始点云数据往往存在噪声,所以在进行货物体积计算时需要进行一些预处理。预处理过后得到了货物的点云,然后利用投影法和积分法对其进行计算测量。针对仓库货物堆的大小不一问题,提出了两种方案:第一种,对于小货物堆(体积小于2立方米的货物),使用相机从上往下拍,获取货物的顶面和地面,然后通过统计分析法、投影与积分的结合得到货物体积;第二种,对于大货物堆(体积大于等于2立方米的货物)不易获取货物的顶面,使用两个有一定距离的相机获取货物堆的两个侧面,然后对方案一的方法进行变形得到货物体积。实验结果表明:该方式测得的货物体积与实际的货物体积相差不超过3%,满足目前企业仓库的需求。

计算机类课程智能问答助手的设计与实现

随着互联网的迅猛发展,在线网络课程学习逐渐成为大众学习的新模式。基于在线用户学习中往往存在许多困惑,本文应用人工智能技术识别教育技术领域用户计算机类课程问题的真实意图并返回用户需要的答案,采用jieba分词、TF-IDF模型、朴素贝叶斯分类等技术开发了“计算机类课程智能问答助手”。在节省人力物力成本开销的同时,也为计算机知识的普及提供了便捷途径。

工程教育专业认证背景下软件工程创新人才培养模式研究

软件工程专业具有知识更新快、涵盖面广和工程应用性强等特点,是工程教育专业认证的重点之一。文章通过分析软件工程专业人才培养面临的问题,从教学方式、产教协同、工程实践、创新平台、考核评价、师资培养及国际交流等方面进行分析,提出面向工程教育专业认证的软件工程创新人才培养模式,改进教学方法,完善校企合作,提升科教融合,优化评价体系,强化工程实践和推进国际化培养目标,从而进一步加强学校教育质量,提高学生实践能力,培养高层次、实用型、复合型、具有国际竞争力和爱国情怀的软件工程创新人才。

基于注意力机制和迁移学习的服装分类方法

针对服装图像分类效率低、准确率不高等问题,提出了一种基于注意力机制和迁移学习的服装图像分类方法。主要采用预训练的ResNet50网络模型在服装数据集上进行迁移学习,以降低对数据集的依赖,并减少网络训练时间;通过几何变换和颜色抖动2种数据增强手段处理数据集,提高模型的泛化能力;以ResNet50为基础网络,加入卷积注意力机制模块(convolutional block attention module, CBAM),依次从通道和空间2个维度提高对服装不同区域的关注度,增强了特征表达能力。在CD和IDFashion两类背景干扰信息不同的数据集上进行验证,实验结果表明:所提出的模型能够提取更多服装特征信息,在IDFashion数据集的平均分类准确率为95.60%,分别高于ResNet50、ResNet50+STN和ResNet50+ECA模型6.65%、6.69%、6.62%,一定程度上提高了服装图像分类的准确率和效率。

多连杆刚柔机械手设计与手指减振分析

针对陶瓷易碎零件分拣过程中难以稳定抓取的问题,设计了一种能够有效稳定抓取的新型多连杆刚柔机械手。首先,以机械传动为基础,将刚性关节与柔性材料相结合,设计机械手的传动方式与柔顺关节的最优结构,并在三维软件上构建刚柔机械手的整体结构;其次,通过对机械手手指结构进行简化,采用拉格朗日理论和有限元离散方法,构建出具有尖端质量的手指多连杆刚柔耦合动力学模型;最后,求解出机械手手指在运动过程中的动力学方程。在此基础上,通过设计减振方案,对机械手手指结构做出优化和改进。仿真实验结果表明:在外激力为2 N的条件下,改进结构后的刚柔机械手手指其振动的幅度降低8 mm,且恢复稳定的时间缩短了4 s以上,在一定程度上提高了分拣和抓取过程中的抗冲击力,保证了对陶瓷易碎零件抓取过程的稳定性。

基于深度学习的面料密度回归预测

在实际面料设计和质量检测过程中,人工检测面料密度通常需要耗费大量的时间与人力资源,效率十分低下。为了解决这一问题,提出一种基于深度学习的面料密度回归预测方法。首先,基于迁移学习在改进后的VGG19上进行训练,在卷积层后面加入自适应平均池化层使输入图像大小不受限制,在全连接层加入SVD矩阵分解来减少计算时间。其次,删除分类层,将全连接层的输出作为最终模型的输出结果。在训练过程中,选用均方差损失函数,以某纺织企业提供的面料为数据集,进行对比实验和结果分析。结果表明:提出的方法相较于传统方法更加智能化,其面料密度计算误差约为5%,准确率为95.5%,具有一定的可行性。

一种送电线路状态监测终端设计

针对一种送电线路状态监测终端设计的要求,提出了相对应的解决方案,将其划分为终端本体、接触感知单元和无接触感知单元三部分,降低了设计复杂性。其中,终端本体又分为本地太阳能电源和监测终端两部分,本地太阳能电源采用恒压和浮充方式对蓄电池充电,并对蓄电池进行过放电保护。监测终端使用一种S5PV210核心板作为处理器,裁剪其评估板得到基本的终端平台,保留其中的视频摄像和SD卡接口电路,实现视频采集和文件存储功能,扩展无线和有线通信接口与感知单元进行通信,扩展4G移动通信接口与控制中心通信,实现信息上传功能。项目开发完成之后在实验室对所设计功能和部分性能指标进行了验证测试,与预期目标相符。