Proteus仿真技术在单片机教学中的应用

介绍了Proteus的特点,给出Proteus ISIS与Keil的接口方法,并以具体的应用实例,详细地介绍Proteus ISIS与Keil在单片机教学过程中的应用,为单片机的软硬件结合虚拟仿真提出了一个新的思路。     

基于Hadoop的分布式财务异常数据分析系统设计

传统的异常数据监测算法依靠单台计算机对异常数据进行识别,识别速度慢,且无法满足对数据处理的精确性要求。针对上述问题,文中构建了Hadoop分布式财务异常数据分析模型。该模型采用Hadoop中的MapReduce框架作为并行计算框架,同时在数据异常检测算法方面引入了邻域关系的LOF算法,有效避免了数据集元素边缘可能会出现误判的情况。数值实验结果表明,文中所提算法的准确率相比其他3种同类算法提升了5%以上,且算法的总运行时间也明显缩短。由此可见,文中所提模型可快速、准确地检测出财务异常数据,保障医疗系统的平稳运行。     

浅谈加强教育督导,提高教育质量的管理方法

我国高等教育由"精英教育"向"大众化教育"转变的同时,高职院校应适应经济发展和高等教育改革形势的需要,树立新的教育质量观,建立长效的质量保障机制,促进教育质量的稳步提高,通过运用先进的管理理念,对教育教学质量实施督导,从而促进教育质量的稳步提高.     

基于人脸识别的医院智能支付风险控制算法设计

针对医院智能支付设备移动支付时存在人脸和指纹生物特征识别准确率低，导致移动支付失效和终端设备安全性下降的问题，设计基于人脸识别的医院智能支付系统算法。首先，分别采用手机摄像头和指纹传感器进行人脸图像和指纹图像采集并进行预处理；然后采用匹配级融合基于稀疏表示的人脸识别算法和基于细化图像的特征提取算法，由此得到人脸指纹G-WMF匹配层融合算法，,以计算出人脸指纹的匹配分数，并在最短时间内进行人脸指纹最佳权重分配，最终与人脸指纹数据库进行匹配，由此实现生物特征快速准确识别。实验结果表明，人脸和指纹的权重系数分别为0.3和0.7,识别率为极大值时，说明权重系数为最佳权重系数。单模人脸识别算法和指纹识别算法的识别率分别为86.4%和88.3%,比本算法的识别率分别低了12.8%和10.9%;相较于相同均值融合算法，本算法的识别率高出了11.5%。由此可知，本算法的识别率更高，可在移动支付系统中进行应用，提升系统安全性和稳定性。