贵阳学院邮件信息系统安全建设探索

本文针对邮件信息系统的安全问题提出了一种多层化垃圾邮件过滤方法,对邮件从进入系统到离开所经过的每一层的活动特征进行识别,通过分析建模,建立了一个垃圾邮件行为模型。该模型能够在邮件发送的过程中动态跟踪其各种阶段的行为特征。最终对其垃圾邮件的符合度进行有效评判。具有效率高,识别率高,误判率低,并且不依赖任何静态库的优点。

通信网络工程施工质量管理控制的研究

工程质量管理控制是工程建设管理的重要内容,加强工程施工的质量管理和控制是保证工程质量的关键。通信网络工程是信息技术的一种,在信息技术的带动下,通信网络工程发展越来越快。在人们对通信质量的要求越来越高的背景下,加强通信网络工程施工的质量管理控制是网络通信企业的必然要求。笔者将结合通信网络施工过程中影响施工质量的因素来探讨如何加强网络工程施工质量管理。

基于深度学习的复杂背景下条烟识别分割研究

便利店和街边小店承担了相当比例的香烟销售,商家根据需求在网上下单后,烟草物流中心根据订单自动分拣配货并打包出库。由于物流中心产线多为黑色皮带,而条烟颜色五花八门,当配送黑色条烟时传统方法易出现检测错误进而导致报错或重复配送等问题。在此基础上,研究了基于深度学习的识别分割模型来提升复杂背景下分拣系统的准确率。首先,构建不同种类条烟组成的数据集;其次,搭建深度学习模型并基于已有数据集进行训练;最后,在实际环境下完成模型的测试验证。结果表明:深度学习技术的采用不仅大幅度提高了检测分割的准确率,还具有较好的识别速度。

基于语义分割的不规则目标抓取策略研究

人工智能和机器人是人类科技在软硬件领域的巅峰,因此本文开展了将深度学习模型用于机器人抓取策略的研究,不仅能为机器人赋予智能属性,还能让以深度学习为代表的人工智能模型落地应用。本文主要研究了将语义分割模型改进后用于不规则目标的三指抓取策略研究。首先,本文分析了DeepLab模型架构的合理性以及其包含的空洞卷积的强大性能,并搭建用于模型训练和验证的数据集。其次,本文以DeepLabV3+算法为基础,将其改进后用于不规则目标的抓取策略生成研究。最后通过实验研究发现本文提出的适用于三指灵巧手的三角形抓取策略具有通用性强和成本合理的优点,为人工智能算法的落地应用和机器人抓取研究作出了有益探索。

基于MESH网络的燃气报警机制研究

该文通过对无线MESH网路的研究与设计,提出了以传感器采集信息为基础,使用无线MESH与局域网相结合,进行报警信息传输,并通过后台管理服务器进行数据分析、整合,实时处理燃气报警信号。在后台管理系统中通过与经验数据库的对比,给出最佳报警响应,有效提高联动速度。

远程教育系统在我国成人教育中的网络安全问题研究

国家教育部门已经把现代远程教育系统作为一个新的教育手段,作为构建成人教育体系的一个重要手段,并作为解决我国教育资源短缺的重要战略措施加以强化。但是,在我国成人教育中的远程教育系统在建设的过程中,还存在着软件和硬件设施投入不足等问题,造成其网络安全面临着多种问题,需对其安全性加以完善和强化。

交互性教学在计算机远程教育中的应用研究

现代网络信息的发展和网络的普及为计算机远程教育的优化设计提供了更为广阔的发展空间。但是,网络媒体的交互功能只是交互性教学的基本,二者之间还存在较大差距,需要对二者进行有效融合,才能达到计算机远程教育教学的交互目的。

Excel在学生成绩统计上的运用

Excel是一个功能强大的电子表格软件,使用该软件我们可以很方便地完成诸如计算、统计分析、表格处理、图表处理等功能,同时,电子表格还可以进行排序、筛选、分类汇总、建立数据透视表等数据库管理功能。在教学工作中我们经常用它来对学生成绩进行统计与分析。

社区综合管理信息系统的研究

社区综合管理信息系统能够实现数据共享,提高社区管理的效率以及质量。本文首先分析了系统开发中涉及到的技术,其次分析了系统的功能需求,并进一步研究了系统关键功能的设计。

基于RFID的食品追溯优化模型设计

该文在研究RFID的工作原理与射频识别的基础上,进行了追溯系统的设计。在对食品的完整供应链的研究基础上,优化追溯的环节,提高模型的性能。希望通过本模型的设计,能有效提高食品安全追溯的效果。

综合布线课程教学与改革探讨

本文结合高专教育及综合布线技术的特点,对综合布线课程的教学及人才培养模式进行改革,实现课堂教学与职场岗位间的衔接。

基于大数据背景下的智慧校园建设

为实现我国教育的现代化,并适应互联网大数据时代的发展,基于大数据背景下的智慧校园成为我国校园建设的发展方向。本文对智慧校园的特点以及建设目的、发展方向等问题加以分析,并对智慧校园的架构建设进行了探讨。

让Linux网卡动起来

由于Linux操作系统作为服务器操作系统使用的优越性，其应用越来越广泛，在Linux下正确地安装、配置网卡也变得越来越重要。