一个基于积件思想的网络教学系统的设计与实现

对工程图学网络教学系统的体系结构及设计方法进行了研究,在此基础上开发了一个工程图学网络多媒体教学系统。为使系统具有良好的通用性和可扩展性,提出了一种基于积件思想和网络数据库技术的教学系统结构模型,阐述了系统的结构特点。论述了系统实现关键技术,实现了系统的开发。     

积件思想在FLASH设计中的应用

中等职业教育的基本培养目标是让学生掌握一定的文化知识,具有熟练的专业技能。本文主要讨论在flash课程教学工作中,利用FLASH可以实现积件思想,并且有效解决了在教学活动中出现的制作过程繁琐、素材难觅、资源再用率低等问题进行了阐述。     

3UCVD SiGe工艺的神经网络模型

介绍了用于生长SiGe材料的 3UCVD设备的简要情况。对 3UCVD工艺系统构建了神经网络模型 ;基于误差反向传播 (BP)学习算法设计了一种自动调整网络结构和训练精度的网络训练方法 ;利用 3UCVD工艺实验的数据样本编制程序 ,对数据样本进行了训练拟合 ;并利用训练后的网络进行了工艺预测 ,网络预测的结果和实验结果符合良好     

在网页设计课中采用"积件"课程模式的思索

针对社会对网页设计人员的不同需求,提出具有高度扩展性的"积件"式课程设置和教学模式,并且探讨在网页设计谋中采用"积件"的实施方案及产生的深远影响.     

融合多分辨率特征的点云分类与分割网络

针对现有网络难以有效学习点云局部几何信息的问题,提出一种融合点云多分辨率特征的图卷积网络。首先,通过k-最近邻算法对点云构建局部图结构,以更好地表示点云的局部几何结构。其次,基于最远点采样算法提出一个并行通道分支,该分支通过对点云进行下采样来获得不同分辨率的点云,然后对其进行分组处理;为克服点云的稀疏特性,提出一种几何映射模块对分组点云执行正态化操作。最后,提出一种特征融合模块对图特征和多分辨率特征进行聚合,以更有效地获得全局特征。实验使用ModelNet40、ScanObjectNN和ShapeNet Part数据集进行评估,结果表明,提出的网络具有良好的分类与分割性能。     

多媒体信息资源库的设计与对策

文章详细阐述了多媒体信息资源库的内容、类型；介绍了多媒体信息资源库的构建条件以及建设多媒体信息资源库的对策。对于进一步完善健全教学信息资源库具有一定的实际指导意义。     

3UCVD SiGe工艺的神经网络模型

介绍了用于生长SiGe材料的3UCVD设备的简要情况。对3UCVD工艺系统构建了神经网络模型；基于误差反向传播（BP）学习算法设计了一种自动调整网络结构和训练精度的网络训练方法；利用3UCVD工艺实验的数据样本编制程序，对数据样本进行了训练拟合；并利用训练后的网络进行了工艺预测，网络预测的结果和实验结果符合良好。     

一种改进的FAST TCP协议及其在OPNET下的仿真实现

FASTTCP在地面大带宽时延积网络中具有很好的性能,针对FAST TCP拥塞控制机制在卫星网络中的应用开展研究,卫星网络链路随机丢包严重导致FAST TCP吞吐量下降的问题,采用对网络可用带宽估计的方法区分丢包原因,提出一种改进的FAST TCP协议。通过在OPNET下的实现,对改进FAST TCP协议在大带宽、长延时、链路随机丢包严重的网络中的吞吐量情况进行仿真,验证协议性能。     

基于Windows服务的SNMP数据库应用研究

本文介绍了利用Windows服务-中间件-SNMP的模式对网络接入、计算机接入、网络拓扑结构自动发现、性能和吞吐量、设备状态等实时信息的监控,通过规则算法建立SNMP数据库,并通过B／S架构的客户端对数据库进行综合展示等技术的研究。构建详细分析网络原因的基础,为网络的管理增加前瞻性。     

基于云计算的网络学习系统架构的研究与设计

随着计算机技术的飞速发展,人们可以随时随地在线查阅和观看文字、音频、视频等学习资料,进行网络学习。因此,为了满足网络学习的需要,必须对网络学习系统进行不断的研究、设计和实现。本文介绍了目前网络学习的特点,分析了云计算的概念,结合网络学习描述了云计算平台的体系架构和构建方法,试图将云计算技术应用于网络学习系统中,构建一个基于云计算的网络学习系统。     

基于离散化动态图的协同过滤推荐算法

基于图卷积网络(GCN)模型在学习用户/物品表示方面表现出了强大的性能,给传统的协作过滤(CF)算法带来了新的研究突破。然而,现有的基于GCN的CF方法仍然都是针对静态图建模,而在实际场景中,用户与物品的交互不是一成不变的,会随着时间的推移而持续演化;GCN中的过平滑问题会极大地限制现有推荐算法的表示学习建模。为解决上述问题,提出了基于动态图的协同过滤算法(DynGCF),其目的是通过同时捕获图的结构和时态演化信息来学习用户和物品的嵌入表示。DynGCF首先采用GCN学习每个离散快照图上的用户/物品嵌入,然后应用时间卷积网络(TCN)和自注意力机制学习,最终嵌入表示。为缓解过平滑问题,本文改进了传统GCN中的关键模块,即邻域聚合,通过在1阶交互图和2阶共现图建模用户和物品的交互。在4个真实数据集上与基于GCN的CF方法和动态图的基线方法对比,验证了DynGCF的性能提升,并分析验证了改进的方法能有效缓解过平滑问题。     

《高等数学》中空间向量教学探讨

向量是一个很重要的数学概念,在<高等数学>中,向量代数是重点之一.对<高等数学>中向量代数教学做一探讨.目的是通过本课程各知识点的学习,培养学生的抽象思维能力和逻辑思维能力.     

利用Solid Edge开发与应用工程图学CAI积件

针对当前工程图学CAI课件开发与使用中存在的内容不可修改、使用灵活性差等诸多不足，提出了利用Solid Edge开发工程图学CAI积件的思想与方法。并已在截交线、相贯线、组合体、机件表达方法、零件图、装配图等课堂内容方面进行了积件开发。积件将现代三维造型方法引入了工程图学课堂教学，立体三维造型与二维投影同时显现、协同变化，充分发挥了计算机与教师的双重作用，使教与学动态结合起来，取得了较好的教学效果。     

网络探究教学在动画课程设计中应用研究

本文在分析网络探究性学习的相关教学理论基础上,重点研究网络探究性学习的应用问题,并将网络探究教学应用在动画设计课程中,提出了总体应用框架并对专题网络探究性学习进行设计分析,为网络探究教学在课程设计中的应用提供参考。     

矩形盒拉深变压边力加载规律及预测

目的解决板料拉深过程中出现拉裂、起皱、拉深不充分等缺陷的问题。方法利用专业分析板料成形的软件Dynaform,研究分析了非轴对称件矩形盒,在几种典型的变压边力下的拉深成形性能,获得了成形效果较好的加载模式,进而利用仿真软件Dynaform获取了样本数据。结果建立了矩形盒拉深成形变压边力网络模型并对其学习训练,最后对神经网络预测结果及仿真结果所得到的变压边力加载曲线进行多项式拟合,获取了最佳压边力控制曲线。结论在板料拉深过程中,通过控制压边力的大小,能够较好地发挥材料的流动性,改善制件的最终成形效果。     

浅谈网络环境下的语文研究性学习

发挥网络学习的优势,将网络与语文学科开展的研究性学习进行有机整合,在实践中应将网络环境的探究性学习与真实情境中的实践、交流、体验相结合,将探究性学习方式和其他教学方式相结合,以实现教学过程的最优化。     

液压泵和滚动轴承多种样本量的改进多任务故障诊断

基于充足样本的多个设备元件导致多任务学习网络规模庞大,轻微和严重的跨元件零样本问题难度大。在多种样本量(充足样本和零样本)下,针对基于充足故障样本的多元件诊断网络规模过于庞大问题,引入MicroNet方法对多任务学习网络进行轻量化处理,然后利用热重启余弦退火算法优化上述网络,提出一种多任务轻量化学习网络模型,改善多任务学习网络的准确率和效率。针对更高难度的跨元件零样本问题,引入元学习方法进一步改进上述MT-MN-CA,进而提出一种改进多任务轻量化学习网络模型,解决轻微和严重的跨元件零样本问题。通过实测液压泵和滚动轴承故障验证所提两个网络模型的有效性和优越性,试验结果表明所提网络具有很高的实时性和准确率。     

《计算机网络技术基础》网络课程的建设方案

对目前网络课程建设现状进行分析,提出《计算机网络技术基础》网络课程的建设方案,网络课程的建设方案以基于工作过程和系统设计理论的原则,建立以问题为核心,强调学生自主学习、协作学习以及实践实训环节,具有良好的交互性和多样功能,既满足学生网上学习,又有利于辅助教师教学。     

军事院校网络教学系统的研究与设计

军事院校由于其特殊性,网络建设较为滞后,为了提高军事院校学生的学习积极性。改变以教师为主的教学模式,本课题对军事院校网络教学进行了研究与设计,通过网络教学系统为学生开创了一个积极学习的平台。     

浅探以后台数据库为基础的网络课程设计

本文探讨如何通过数据库技术,借助ASP进行计算机网络教学系统的设计,实现了一个学习《计算机技术及应用基础》的网络课程,使网络用户能够方便地进行课程的学习、信息的在线管理和维护。