浅谈地方大学计算机基础课程改革——以百色学院为例

在大学计算机基础教学中引入了考试系统,促进学生多学多练多思考;在理论教学上,采用"碎片化"教学方式,从浅入深,由具体到抽象;通过比赛激发学生学习信息技术的热情,培养了信息技术素养。实践证明,教学改革取得初步成效,学习主动性明显提高,课程通过率较往年有所提高。     

信息技术与中学英语课程整合运用

信息技术是一种现代技术,将其应用到初中英语课程教学中,能够有效转变传统的课堂教学,利用多媒体技术和网络来弥补传统教学课堂的不足,为英语教学创设真实的语言环境,同时利用信息技术的特点和优势来调动学生的积极性,引导学生自主学习,从而取得良好效果。因此,初中英语教师应该积极探索信息技术和初中英语课程整合的有效手段和策略,本文就此展开讨论,旨在为人们提供一定的参考。     

铜离子掺杂对高铁低钙水泥熟料性能的影响

基于C4AF可以提高水泥基材料的抗蚀性,以高铁低钙水泥熟料为研究对象,掺入不同含量的CuO,通过对熟料及其水化产物进行X射线衍射(XRD)、水化热、抗压强度、非蒸发水含量和固化氯离子能力等测试,探究Cu2+对高铁低钙水泥熟料水化性能与氯离子吸附固化能力的影响.结果发现,适量CuO的掺入促进了高铁低钙水泥熟料中C4AF的生成,降低了熟料液相的粘度,有利于C3S的晶粒生长,有利于提高高铁低钙水泥熟料的水化活性和固化氯离子能力,最佳掺量为0.2 wt％.     

钢渣热焖工艺及其对水泥性能的影响

本文研究了不同的热焖压力和时间对钢渣活性的影响和钢渣的不同掺量对水泥性能的影响.热焖工艺主要改善的是钢渣的膨胀性,熟料的7 d膨胀率为0.034％,未热焖的钢渣掺入15％和35％时膨胀率分别增加155.9％和311.8％,而1 MPa 1 h热焖后,相比于未热焖的情况,钢渣掺入15％和35％时分别降低77.0％、89.3％,钢渣掺量25％时,其3 d、7 d、28 d 抗压强度分别增加8. 0 MPa、3.6 MPa、2.7 Mpa,分别提高21.1％ 、11. 3％ 、6. 1％.     

战疫打响,党员为先锋

面对疫情,中海油广大党员干部以实际行动,坚决打赢疫情防控阻击战。"全面贯彻坚定信心、同舟共济、科学防治、精准施策的要求,让党旗在防控疫情斗争第一线高高飘扬。"针对新型冠状病毒感染的肺炎疫情防控工作,习近平总书记作出重要指示,要求各级党组织和广大党员干部坚决贯彻落实党中央决策部署,紧紧依靠人民群众,坚决打赢疫情防控阻击战。     

扩展稀疏表示稳健HRRP目标特征提取方法

为提高低信噪比下高分辨一维距离像目标识别性能，提出扩展稀疏表示的噪声稳健目标特征提取方法。本方法通过对稀疏表示的扩展，实现对目标高分辨一维距离像局部特征与全局特征的提取。其中，在训练阶段利用支持向量理论与字典学习原理，对特征提取字典进行优化提高特征向量的可分性。在测试阶段，利用因子分析模型匹配方法对去噪声字典进行优化，从而实现对噪声的有效抑制，保证了目标识别系统的噪声稳健性。利用实测数据对本方法性能进行测试，结果表明本方法可在低信噪比条件下有效地恢复目标高分辨一维距离像，并实现较高的识别正确率。     

基于启发式BP算法的软件缺陷预测模型

针对软件缺陷预测时缺陷数据集中存在的类别分布不平衡问题，结合上采样算法SMOTE与Edited Nearest Neighbor (ENN) 数据清洗策略，提出了一种基于启发式BP神经网络算法的软件缺陷预测模型。模型中采用上采样算法SMOTE增加少数类样本以改善项目中的数据不平衡状况，并针对采样后数据噪声问题进行ENN数据清洗，结合基于启发式学习的模拟退火算法改进四层BP神经网络后建立分类预测模型，在AEEEM数据库上使用交叉验证对提出的方案进行性能评估，结果表明所提出的算法能够有效提高模型在预测类不平衡数据时的分类准确度。     

基于集成DBN的肺部肿瘤计算机辅助诊断模型研究

针对目前肺部肿瘤计算机辅助诊断模型存在的识别精度不高和漏诊率、误诊率降低困难等问题,提出一种基于集成深度信念网络(DBN)的肺部肿瘤计算机辅助诊断模型。首先,探讨不同的隐层数和隐层节点数对DBN识别性能的影响,从而确定合适的网络结构,并以该网络结构在三个模态(CT,PET,PET/CT)肺部图像构成的样本空间构建三个单一DBN个体分类器(CT-DBN,PET-DBN,PET/CT-DBN);然后,探讨输入图像大小、RBM学习率、训练批次大小、反向传播次数对DBN识别性能的影响,从而确定合适的参数训练三个单一DBN个体分类器;最后,采用"相对多数投票法"对三个DBN个体分类器进行集成,得到该模型的最终结果。实验结果表明,基于集成DBN的肺部肿瘤计算机辅助诊断模型的整体性能优于三个单一DBN个体分类器。