Java网络程序设计教学研究

Java网络程序设计在教学内容涉及面广,新技术多,实验时间有限等问题。该文从课程教学实际出发,分别从理论教学和实践教学两方面对教学内容作了介绍,并对教学方法和教学手段进行了一些有益的探索。这些教学研究与探索,对Java网络程序设计课程教学有一定的借鉴作用。     

基于Web的ACM/ICPC自动评测系统的设计与实现

针对现有ACM程序设计竞赛评判系统存在的缺陷,采用了新的架构模式,设计了用于大学生程序设计训练和竞赛的自动评测系统,实现了对用户提交的程序源代码进行自动编译、连接、运行、测试、评审等过程并返回测试结果,采用了多进程的并发处理、信号处理、进程通信、文件管理等技术,使得该自动测评系统在实际应用过程中发挥良好的性能,完成了日常编程训练和各类网上程序设计竞赛活动,体现了竞赛过程的自动化、高效率、公正性等特性。     

程序设计基础课程课堂教学的改革与实践

程序设计基础课程课堂教学质量的好坏,将直接影响到学生程序设计应用能力和创新能力的培养。本文分析了课堂教学中师生之间面对面的文化“互动”以及教师在互动中的特殊作用,指出了在目前教学工作中,必须高度重视恰当使用多媒体教学手段的问题,提出了现代教育手段下提高程序设计基础课程课堂教学质量的一些改革措施。     

橡胶模具表面FEP涂层防粘耐久性影响因素及机理

防粘性失效是橡胶模具表面涂层的主要失效形式之一,但影响涂层防粘耐久性的因素和机理尚不清晰。为了提高橡胶模具表面常用氟化乙烯丙烯共聚物（FEP）涂层的使用寿命,通过橡胶硫化试验并利用SEM和EDS测试,分析试样表面微观形貌和元素成分随硫化试验次数的变化,研究溶剂体系、涂层厚度和烧结工艺对橡胶模具表面FEP涂层防粘耐久性的影响规律,分析各因素对涂层使用寿命的影响机理。通过XPS测试胶垢成分发现胶垢主要包含Zn、S、C、O四种元素,模具使用初期ZnS是胶垢的主要成分,随硫化次数增加,ZnS层上产生有机沉积。硫化试验300次后,45钢试样、双层水性FEP涂层和单层溶剂型FEP涂层试样表面Zn元素质量含量分别为40.6%、0.45%和1.13%,FEP涂层表面胶垢出现在涂层表面缺陷处。由于双层水性FEP涂层更容易控制表面FEP树脂成膜厚度和质量,其较单层溶剂型FEP涂层具有更好的防粘耐久性。涂层面层厚度和成膜质量是影响双层水性FEP涂层防粘耐久性的关键因素;在300次硫化试验范围内,烧结工艺对涂层的防粘耐久性影响不大。采用橡胶硫化试验和表面分析的方法研究橡胶模具表面涂层的防粘耐久性,探究溶剂体系...     

地方高校计算机创新人才培养研究与探索

随着计算机技术在各行各业的应用和发展,地方高校应培养适应社会需求和发展的高素质创新型计算机人才。本文以能力培养为主线,从人才培养模式、课程体系及创新型教师队伍建设等方面进行了探讨,努力构建适应社会需求的创新型人才培养模式。     

基于B样条拟合与回归模型的脑神经纤维聚类方法EI北大核心CSCD

针对现有的神经纤维聚类技术通常依赖于纤维束的空间位置,缺乏对神经纤维走向信息考量的问题,提出一种基于B样条拟合与回归模型的脑神经纤维聚类方法,将神经纤维进行B样条拟合与采样,标准化,使用线性回归方程进行神经纤维描述,构造出每根神经纤维的高斯密度函数与神经纤维分布的极大似然函数,使用EM聚类算法进行聚类.将该算法与QB聚类算法应用到真实医学数据(PPMI影像数据跟踪出的脑神经纤维)上,并对聚类结果与QB聚类结果进行评估,定性地判断分类结果在解剖学空间上的相似性,定量地比较聚类后脑神经纤维的数目.实验结果表明,该方法在功能区层面的聚类可以更有效地分割出具有解剖学结构的脑神经纤维.     

一种基于二部图谱划分的聚类集成方法

将二部图模型引入聚类集成问题中,使用二部图模型同时建模对象集和超边集,充分挖掘潜藏在对象之间的相似度信息和超边提供的属性信息.设计正则化谱聚类算法解决二部图划分问题,在低维嵌入空间运行K-means++算法划分对象集,获得最终的聚类结果.在多组基准数据集上进行实验,实验结果表明所提出方法不仅能获得优越的结果,而且具有较高的运行效率.     

一种基于T-分布随机近邻嵌入的聚类集成方法

该文将T-分布随机近邻嵌入(TSNE)引入到聚类集成问题中,提出一种基于TSNE的聚类集成方法。首先通过TSNE最小化超图邻接矩阵的行对应的高维数据点与低维映射点分布之间的KL散度,使得高维空间结构在低维空间得以保持,然后在低维空间运行层次聚类算法获得最终的聚类结果。在基准数据集上的实验结果表明: TSNE能够提高层次聚类算法的聚类质量,该文方法获得了优于主流聚类集成方法的结果。