高职多媒体教学在《高等数学》中的应用探讨

探讨了在高职院校中《高等数学》课程使用多媒体进行教学的特点,并结合近年来多媒体教学的实践体会提出其中存在的问题,及就进一步推进多媒体教学改革提出了一些思路。     

基于VC＋＋2005可视化开发环境的图形算法开发模板的研究

计算机图形学是计算机技术与电视技术、图形图像处理技术相互融合的结果,使用主流的可视化编程平台VC＋＋2005日所开发的图形,与使用Turbo C语言开发的图形相比,不仅可以显示真彩色,而且可以实现交互式绘图,它又突破了传统计算机图形学的教学模式（理论文本加静态图片）的枯燥性、抽像性的限制。基于此,开发出了一种模板把CG中各种图形生成的算法以可视化的方法、动态交互式展现出来,实践证明,通过此模板,学生能容易理解图形生成的算法原理过程,激发了学习CG的兴趣,从而极大地提高教学质量。     

网络互动营销的操作方法探讨

国内中小企业的网络营销前景已经毋庸置疑,而互动性亦已成为网络营销活动中的重要组成部分。企业源源不断地发掘出多种多样的互动元素和互动方式,并将其广泛应用于与顾客之间的网上营销活动中。这样一种网络互动营销方式不但冲击并改变着过去被动消极的传统营销模式,而且最终极大地推动并形成了企业与顾客之间的双赢局面。因此,研究分析网络互动营销活动中可能的一些操作方法则具有一定的实际意义与价值。正是基于上述背景,该文尝试探讨并提出了网络营销活动中的一些可行有效且较为实用的具体操作方法。     

交互式遗传算法在作曲中的应用

对交互式遗传算法作曲进行了一定的探讨.介绍了用遗传算法进行作曲的知识表示.通过将给定的乐谱转化成相应的编码,采用交互式遗传算法中的选择,交叉和变异算子产生新的乐曲.对交互式遗传算法作曲进行了仿真实验,讨论了实验步骤,给出了实验结果.仿真结果表明,设计的作曲系统可以产生出令人感兴趣的乐曲,具有一定的实际意义.     

转弯机动目标的两层交互多模型跟踪算法

针对转弯机动目标跟踪, 提出了一种两层交互多模型(IMM)跟踪算法. 算法的内层多模型由当前统计模型和恒速模型构成, 针对目标的速度方向角进行滤波, 将获得的角速度估计值作为外层的中心角速度; 外层多模型由转弯模型构成, 其角速度集合由中心角速度和对称角速度(交互输出的加速度与速度的比值)组成. 由于既准确估计了目标的角速度, 又设计了合理的角速度集合, 算法显著提高了转弯机动目标的跟踪精度. 仿真实验验证了算法的有效性.     

面向世博场馆的移动智能监控系统研究与实现

随着社会的发展,移动智能监控已经成为客观趋势.针对上海市世界博览会场馆监控这个应用场景,研究面向世博场馆的移动智能监控系统的关键技术,解决了移动交互监控、运动目标跟踪两个难题,并最终实现了移动智能监控系统软件.经过测试,该移动智能监控系统在监控精确度和灵敏度方面均表现良好.     

柔性支撑Stewart平台自适应交互PID隔振控制

为了实现500 m口径球面射电望远镜(five hundred meter aperture spherical radio telescope, FAST)二级精调稳定平台对馈源舱隔振控制的定位和指向精度, 首先提出了基于并联机构学原理的3维机动目标跟踪预测算法, 对柔性支撑Stewart平台的基座运动进行跟踪预测. 进而,在Stewart平台关节空间设计了自适应交互PID控制器, 引入自适应交互算法解决PID参数的实时调整, 以适应柔性支撑Stewart平台的参数变化对不同控制参数的需求. 采用现代机电系统仿真策略, 对柔性支撑Stewart平台隔振系统的动力学与控制问题进行了仿真, 结果表明: 与传统的PID控制器相比, 自适应交互PID控制器大大改善了隔振效果, 完全满足隔振目标的要求.     

一种基于内容的双向共享组播路由协议

针对组播协议在大规模分布式交互系统应用中面临的可扩展性问题,提出一种基于内容的双向共享组播路由协议CBSMRP(content-based bi-directional shared multicast routing protocol).该协议结合运用了主动路由思想和基于内容的发布-订购模式,在基于CBT(core-based tree)结构的双向共享组播树中,根据数据包的内容实现主动路由和双向过滤,不仅解决了组播地址的维护和分配等问题,而且能够有效地减轻系统的网络负载.仿真实验及实际应用表明,该协议具有较好的扩展性,能够满足大规模分布式交互系统的网络通信要求.     

远程实训平台下实训互动功能的实现

为实现基于网络的互动教学,采用视频会议技术实现可实时交互的互动课堂和远程实验,使用流媒体播放技术实现视频资料的共享访问.经测试,远程实训平台系统运行稳定,各模块能紧密配合,协调工作,弥补了传统教学平台互动性不足的缺陷.提高了远程教学效率.     

Incorporating characteristics of human creativity into an evolutionary art algorithm

A perceived limitation of evolutionary art and design algorithms is that they rely on human intervention; the artist selects the most aesthetically pleasing variants of one generation to produce the next. This paper discusses how computer generated art and design can become more creatively human-like with respect to both process and outcome. As an example of a step in this direction, we present an algorithm that overcomes the above limitation by employing an automatic fitness function. The goal is to evolve abstract portraits of Darwin, using our 2nd generation fitness function which rewards genomes that not just produce a likeness of Darwin but exhibit certain strategies characteristic of human artists. We note that in human creativity, change is less choosing amongst randomly generated variants and more capitalizing on the associative structure of a conceptual network to hone in on a vision. We discuss how to achieve this fluidity algorithmically.