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1.
以普林斯顿大学计算机系的计算机网络课程COS461为例,分析教学内容、实验与作业、课程考核、教学方式4个方面的教学资源特点和教学方法。针对上海海洋大学该课程教学中存在的问题,思考如何借鉴国外著名高校的优质教学资源,提高教学质量。  相似文献   
2.
科学合理的考核方法对提高高校课程教学质量、检验教学效果起着重要的作用,课程的教学效果主要是通过考核来反映的。文章以"计算机组成原理与系统结构"课程为例,对高校计算机专业课程的考核模式进行探索,提出通过建立考核评价指标体系、调整指标权重系数,得到一种科学、公正的课程考核方法。  相似文献   
3.
针对C语言程序设计课程中较难理解和掌握的知识点的授课方法,以计算思维理念为导向,进行思考和分析,探索出一种先给出问题描述,让学生参与问题解决,归纳总结解决方法和过程,得到算法,并用C语言程序实现算法的讲授方法。文章介绍这种教学方法的实施过程。  相似文献   
4.
针对无线传感器网络(WSNs)存在负载能量不平衡的问题,为实现传感器网络能耗均衡、最大化延长网络周期,提出一种基于遗传模糊聚类算法的WSNs分簇算法。在该算法中,用遗传算法(GA)优化模糊聚类算法,改进模糊聚类算法对初始值敏感的问题,形成节点位置的最优分簇。仿真结果表明:无论传感器节点如何分布,与FCM相比,该算法每次都收敛到最优目标函数值,每次分簇结果都相同,其分簇效果要优于FCM。  相似文献   
5.
给出了一种空间向量遗传聚类分析方法,对海洋环境监测得到的多参数数据进行分析。采用空间向量遗传聚类方法对采样点的温度,盐度,pH,DO等参数进行聚类,并将聚类结果投影到环境监测参数特征空间,便可以在特征空间中直观地对监测区某一时段采样点进行多参数数据分析,获知各采样点水质状况。通过对不同时段采样点数据的聚类分析,还可以对监测区海水变化趋势进行判断。此方法不仅能挖掘出采样点数据的关联性,而且使得对多采样点多参数数据的分析变得直观、清晰,提高了对海洋环境监测数据的分析效果。  相似文献   
6.
针对深度学习图像分类场景中多GPU并行后传输效率低的问题,提出一种低时间复杂度的Ring All Reduce改进算法。通过分节点间隔配对原则优化数据传输流程,缓解传统参数服务器并行结构的带宽损耗。基于数据并行难以支撑大规模网络参数及加速延缓的问题,根据深度学习主干网络所包含的权重参数低于全连接层权重参数、同步开销小、全连接层权重大与梯度传输开销过高等特点,提出GPU混合并行优化算法,将主干网络进行数据并行,全连接层进行模型并行,并通过改进的Ring All Reduce算法实现各节点之间的并行后数据通信,用于基于深度学习模型的图像分类。在Cifar10和mini ImageNet两个公共数据集上的实验结果表明,该算法在保持分类精度不变的情况下可以获得更好的加速效果,相比数据并行方法,可达到近45%的提升效果。  相似文献   
7.
针对啤酒酵母扩培过程为复杂的生化反应过程,且在不同工艺阶段扩培温度不同的工艺要求,结合模糊控制对非线性、大滞后、难于建立数学模型的复杂过程可实施有效控制的特点,设计了由SISO模糊控制器和PID-MISO模糊控制器组成的变结构模糊控制系统,采用此方法设计的温度控制系统在实际工程应用中取得了较满意的控制效果,解决了啤酒生产企业酵母扩培过程中菌种繁殖的稳定性和成活率问题.  相似文献   
8.
针对编译原理课程的特点、课程目标定位及普遍存在的问题,提出采用人本主义教学理论和构建主义学习理论作为指导,通过问题导入和兴趣激发的教学方法,在提高学生的积极性、主动性和探究性,发挥学习潜能,学生学习能力和专业能力培养等方面提高教学效果。  相似文献   
9.
为了获得船舶支架减振器挤压形变量与环境温度关系,提出基于RBF神经网络逼近算法的船舶支架减振器挤压测试系统。该系统通过光栅位移传感器、温度传感器对位移数据和温度数据的采集,实现了数据存储和显示。并采用RBF神经网络逼近算法减小数据误差。最后通过MATLAB仿真和某舰船支架减振器实际测量,证明了该测试系统具有较高精度和准确性。  相似文献   
10.
以问题为导向(PBL)的教学方法是一种以学生为主体的教学方法。本文介绍了笔者根据计算机专业本科教育的人才培养目标,针对"编译原理"课程的特点,以认知心理学为基础的"算法和启发式"问题解决策略为指导,将课堂PBL教学法、实践PBL教学法、PBL模式教学考核方法应用于"编译原理"课程的教学实践,并讲述通过该教学实践取得了较好的教学效果,提高了计算机专业学生大型软件的程序设计能力,提升了学生的问题求解能力和自主学习能力。  相似文献   
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