学习分析技术支持的在线深度学习的模型构建

本文将深度学习与学习分析相结合,从评价学习层次、教师深度教学能力、反思且主动地学习、学习内容的适切性四个方面阐释了学习分析对在线深度学习的影响,并在分析在线学习行为和学习分析过程的基础上,构建了学习分析技术支持的在线深度学习的模型,试图促进学习分析与在线学习融合模式的深入讨论。     

基于深度学习的软件测试在线教学方法创新与实践

针对当前软件测试在线课程教学存在的个性化习题案例数不足以及教师对学生薄弱知识点把握不足的问题,研究智能化习题集和案例库的建立和更新策略,并通过深度学习与交互式机器学习方法分析作答情况、挖掘知识薄弱点,从而帮助教师统一针对性讲解,减少人工评判,实现教学质量改革智能化,落实“与时俱进”和“因材施教”的教育理念。     

三维装箱问题研究现状与展望

装箱问题自1830年被提出以来就是学术界研究的重要领域,三维装箱问题是装箱问题中最复杂的一种。结合前人研究成果,将三维装箱问题按照多层次进行了详细的分类解读。系统地整理了三维装箱问题建模的三大要素:前提假设、目标函数、约束条件。同时提出了求解三维装箱问题的5类方法。统计了近年来几十篇文献,结合这些文献,对上述的问题分类、建模要素、求解方法等做出统计。最后针对目前三维装箱研究存在的问题和短板,为使三维装箱问题的研究可以更好地与实际工程问题相结合,提出了三点展望。     

基于词法特征的恶意域名快速检测算法

针对互联网中恶意域名攻击事件频发，现有域名检测方法实时性不强的问题，提出一种基于词法特征的恶意域名快速检测算法。该算法根据恶意域名的特点，首先将所有待测域名按照长度进行正则化处理后赋予权值；然后利用聚类算法将待测域名划分成多个小组，并利用改进的堆排序算法按照组内权值总和计算各域名小组优先级，根据优先级降序依次计算各域名小组中每一域名与黑名单上域名之间的编辑距离；最后依据编辑距离值快速判定恶意域名。算法运行结果表明，基于词法特征的恶意域名快速检测算法与单一使用域名语义和单一使用域名词法的恶意域名检测算法相比，准确率分别提高1.7%与2.5%，检测速率分别提高13.9%与6.8%，具有更高的准确率和实时性。     

面部运动单元检测研究综述

面部运动单元检测旨在让计算机从给定的人脸图像或视频中自动检测需要关注的运动单元目标。经过二十多年的研究，尤其是近年来越来越多的面部运动单元数据库的建立和深度学习的兴起，面部运动单元检测技术发展迅速。首先，阐述了面部运动单元的基本概念，介绍了已有的常用面部运动单元检测数据库，概括了包括预处理、特征提取、分类器学习等步骤在内的传统检测方法；然后针对区域学习、面部运动单元关联学习、弱监督学习等几个关键研究方向进行了系统性的回顾梳理与分析；最后讨论了目前面部运动单元检测研究存在的不足以及未来潜在的发展方向。     

信息化教学设计的误区和应对策略

本文归纳了目前教师在信息化教学设计中所存在的误区,在对其进行原因剖析的基础上,为一线教师提出了避免误区的应对策略,以期为教师信息化教学设计和教学实施提供借鉴。