基于B/S结构的高职院校新生报到系统的设计与实现

高职院校的招生规模不断扩大,给高职院校的新生报到工作带来了新的挑战。基于B/S构架的高职院校新生报到系统有效解决了传统报到模式效率低下、数据统计不及时的问题。该系统运用ASP技术,采取B/S三层结构,以数据录入、新生报到、数据生成三个模块组成,并利用数据校验的方法保证了数据的准确性,在实际运用中取得良好效果。     

基于业务流程的数字迎新系统的设计

数字迎新系统为高校各部门提供新生信息管理与服务．将整个新生报到的过程纳入数字迎新系统。使得新生报到过程变得整齐有序、简捷高效。论述基于业务流程的涉及新生入学管理各环节,面向学校各院系和管理部门,以及全体新生的多模块综合迎新系统的设计。     

基于C#的高职新生报到信息管理系统设计与实现

为了实现高职院校新生报到数据的信息化管理,为辅导员方便、准确、快捷的掌握新生报到数据提供服务,特别是高职院校各个职能部门及时、方便地了解学校新生报到情况,提出构建基于C#的高职新生报到信息管理系统。基于Web Service技术,采用C#.NET 2008+SQL Server 2000等网站开发技术,设计系统总体架构、功能模块和后台数据库,给出了数据库连接、安全访问控制、典型问题解决方案;实现各部门对录取新生信息、新生报到流程、报到新生信息等为一体的有效管理网络应用平台。     

基于PHP的新生报到系统的设计与实现

本文基于PHP语言分析web系统架构下新生报到系统适用的网络架构,根据系统需求设计系统数据库。本文重点阐述了新生报到系统各功能模块设计,相应的管理分配权限等问题。该系统将给新生报到工作带来极大的便利,提高工作效率,减少人为错误的出现,新生的整个报到流程清晰可见,完善的数据汇总统计功能,可以实时掌握数据的变化,及时查看了解全部新生入学的具体情况。     

基于VF的高校新生电子报到系统设计与实现

新生报到工作是高校学籍管理工作中极其重要的环节,同时也反映了高校的管理水平和管理效率。文章通过新生报到流程,分析了电子报到系统的功能和设计流程,并选择Visual FoxPro软件设计和开发了新生电子报到系统。基于VF的新生电子报到系统具有高效、准确的特点,克服了手工登记、人工查找、统计困难等传统新生报到工作中存在的费时、费力、易出错等缺点。     

基于JSP的新生报到管理系统的研究与设计

系统采用SQL Server数据库作为后台数据库,运用JSP技术编程实现。通过测试,系统实现了用户管理和新生入学报到、新生宿舍安排、新生缴费等功能。新生报到系统为新生提供方便、高效、一体化的入学报到环境,加强各个部门之间的信息流通和工作配合,使新生信息能够及时、准确更新,从而提高学校各部门的工作效率。     

基于信息化技术促进学校新生报到流程的优化

随着湖南铁道职业技术学院招生规模的不断扩大,传统的纸质的新生报到模式已不适应发展的需要。针对湖南铁道职业技术学院新生报到过程的特点,梳理出了新生报到的主业务流程,提出了新生入学报到系统的体系架构,建立了适于学院的新生入学报到系统。     

高职新生报到管理系统设计模型

为了提高新生报到管理过程中的工作效率,利用管理信息系统MIS对新生报到工作进行统一管理和决策部署已成为大势所趋。论述了将条型码技术应用到新生报到管理系统中,给出了系统设计目的、网络拓扑结构、数据库设计和系统功能模块的设计模型。     

新生报到系统数据安全分析及对策

网络信息安全是必须重视并加以有效防范的问题。针对近年来高校新生网上报到系统频发的学生信息泄露问题,文章分析了新生报到系统数据安全隐患来源,主要包括网络漏洞、数据丢失及加密情况、网络病毒威胁等;探讨了保障数据安全的对策,主要包括加强系统框架设计、加强数据存储安全、加强数据的保密性以及数据备份等内容。     

基于UML和.NET的高职院校新生报到系统的设计与实现

基于UML和.NET的高职院校新生报到系统,运用先进的OOD和OOA软件编程思想和方法,使用先进的UML和.NET开发工具,解决了高职院校存在的新生报到中的问题,简化了工作程序,提高了工作效率。     

Predicting freshmen enrollment based on machine learning

The Journal of Supercomputing - The enrollment rate of freshmen has always been a headache for colleges and universities. It is also very difficult to accurately predict the number of freshmen...     

一种基于谐振中继的可充电传感器网络移动能量补充方法

多跳无线能量传输技术已经成为延长无线传感器网络(WSN)寿命的有效手段。提出一种基于谐振中继的可充电传感器网络移动能量补充方法(TMWRN)。首先在整个网络中根据三角形外接圆性质部署谐振中继节点,然后,移动充电装置(MC)根据短距离优先的在线充电方式规划充电路径,并利用谐振中继器给多个传感器节点以多跳方式补充能量。最后模拟实验表明,TMWRN可以有效地降低MC的充电成本和节点失效率,延长网络寿命。     

高校网上录取数据利用与管理

网上录取的改革始于1996年,通过几年的努力,到2002年全国已基本实行高考、成人高考招生网上录取和学籍学历电子注册。"不出高校门,能招天下生"的设想已成为现实。该文从数据角度出发,提出了从录取信息到学籍电子注册、毕业信息全程数据库设计与利用的方法。主要介绍通过借助Word中的邮件合并方法批处理已有的数据,将数据库作为数据源合并到模板文档中实现通知书、特快专递四联单的制作。同时在此基础上详细介绍了通过应用域代码插入照片图片及条形码,进一步完善通知书的方法。通过对录取通知以及相关的通信数据进行处理,补充了院校录取系统的功能,从而形成了一套提高院校录取系统之外具体提高工作效率的办法。     

基于Web的全国计算机等级考试报名系统设计

本文论述基于Web的计算机等级考试报名系统开发的目的和意义、设计思想、系统设计、功能设计和安全性设计等。给出了几个重要模块:考生报名注册模块,班级管理模块,公告管理模块,考生管理模块,数据导出模块和管理员信息修改模块。本系统在Web服务器上实现。     

组合公钥密码在网上报名系统中的应用

在网络上报名参加考试已经被很多考试所采用,它克服传统报名模式的耗费人力、物力、财力的缺点,给人们一种新的报名方式的体验。但这种新的方式仍然存在着安全漏洞,设计一种基于组合公钥密码的数字签名方式并应用于网上报名中。     

指纹鉴别技术

指纹鉴别系统在目前社会上有着广泛的应用。介绍了该系统的用户接口模块、指纹注册模块、指纹认证模块和指纹系统数据库这4种主要组成模块的工作原理，介绍了评价这种系统的性能指标，最后介绍了现有的产品以及该产品以后的研究方向。     

ASRNet: Adversarial Segmentation and Registration Networks for Multispectral Fundus Images

Multispectral imaging (MSI) technique is often used to capture images of the fundus by illuminating it with different wavelengths of light. However, these images are taken at different points in time such that eyeball movements can cause misalignment between consecutive images. The multispectral image sequence reveals important information in the form of retinal and choroidal blood vessel maps, which can help ophthalmologists to analyze the morphology of these blood vessels in detail. This in turn can lead to a high diagnostic accuracy of several diseases. In this paper, we propose a novel semi-supervised end-to-end deep learning framework called “Adversarial Segmentation and Registration Nets” (ASRNet) for the simultaneous estimation of the blood vessel segmentation and the registration of multispectral images via an adversarial learning process. ASRNet consists of two subnetworks: (i) A segmentation module S that fulfills the blood vessel segmentation task, and (ii) A registration module R that estimates the spatial correspondence of an image pair. Based on the segmention-driven registration network, we train the segmentation network using a semi-supervised adversarial learning strategy. Our experimental results show that the proposed ASRNet can achieve state-of-the-art accuracy in segmentation and registration tasks performed with real MSI datasets.