算法可视化的计算机辅助教学平台设计与实践

计算机辅助教学以其丰富的表现力、交互性、共享性使传统教学方法和手段发生明显变化,因此将其与算法可视化结合运用于较难以理解的算法课程中可以取得较为理想的效果。文章阐述算法动画辅助教学平台"新手画呀"的设计,描述其教学实践过程,验证该方式是否能够激发学生探索学习的兴趣、减轻教师教学工作量,为算法或逻辑有关的教学提供一种新途径。     

基于OpenGL的球体生成算法可视化仿真研究

研究计算机图像的三维可视化优化问题,针对图像生成慢的缺点,为了仿真计算机图形学中三维球体的生成过程,提高图像生成速度,提出了一种三角形分割的算法,实现了球体生成算法可视化的仿真系统CM.系统的实现,摒弃了原来可视化系统中依靠计算最佳逼近"像素点"的位置来显示图形的方法,而是用三角形面代替原来的"像素点",对其进行一系列的分割以实现最终效果.实验结果表明,方法可以实现三维图形生成算法可视化仿真效果,突破了原来只能实现二维图形的局限性,而且生成图形的速度较快,具有很好的逼真度.     

新闻可视化综述

新闻可视化是数据新闻很重要的呈现部分,通过将文字、数据转换为简洁的图形、表格、动画等形式来精简呈现新闻要素以及它们之间的直观逻辑关系.以可视化新闻的形式进行新闻发布,可以极大程度的提高数据的利用率以及信息的传播率.随着信息的发展以及多媒介的融合,新闻可视化不仅是新闻业的重点关注目标,也是互联网等业界的关注热点.文章从人工新闻可视化的不同呈现方式和利用计算机辅助新闻可视化两方面分别总结了近年来国内外新闻可视化技术的研究现状.最后分析了目前新闻可视化存在的不足,面临着新闻呈现表象化、信息传送缺乏针对性、计算机辅助智能化欠缺等挑战,这将是今后新闻可视化的研究的主流方向.     

计算机图形学算法可视化教学演示系统的构建

图形生成和处理算法是计算机图形学的基础,算法的理解和掌握是该课程的教学难点,对此构建基于MatLab的算法可视化教学平台,通过算法的动态演示、程序代码的开放及交互式实验,让学生更好地理解抽象算法,提高教学质量。     

计算机图形学算法可视化教学演示系统的构建

图形生成和处理算法是计算机图形学的基础,算法的理解和掌握是该课程的教学难点,对此构建基于MatLab的算法可视化教学平台,通过算法的动态演示、程序代码的开放及交互式实验．让学生更好地理解抽象算法,提高教学质量。     

基于Delphi的算法设计练习系统

算法设计练习系统是计算机辅助教学软件的一种,它能给算法设计的学习者提供一个良好的学习环境,及时反馈练习情况.本文首先对系统的功能、工作模式及工作流程加以分析,总结出实现系统的关键问题和难点.然后结合Delphi语言的特点,详细进行了数据库设计、算法检测设计和界面设计,解决了核心技术问题.     

面向计算思维训练的算法可视化教学系统研究

阐述可视化对培养计算思维的积极影响,提出通过开发基于Web的数据结构课程可视化教学辅助系统,探索利用算法可视化手段训练计算思维的教学方法。     

编译环境可视化中数组动态可视化算法的实现

对于目前使用的大多数可视化集成开发环境来说，提供给编程者的只是编程界面的可视化。缺乏对算法和数据结构的自动抽象功能，难以直观地反映算法与数据结构的动态关系和演变过程，调试程序效率低下。为了在程序运行过程中能直观地观察到数据的动态演变过程，笔者开发了一个集编缉器、编译器和调试器为一体的真正的可视化集成环境。本文主要介绍开发过程中如何在Delphi环境下利用OpenGL实现数组的动态可视化。     

考试系统中的自动组卷算法分析与研究

考试是教学过程中不可缺少的重要环节,它可以检测教学效果和学生对课程的掌握情况,为教学改进提供依据。作为计算机辅助教学的一部分,计算机考试系统的客观性、公正性、全面性正受到人们越来越多的关注。文章主要分析并研究了计算机考试系统中的自动组卷算法。     

大规模三维地形可视化算法研究进展

大规模地形可视化是大型户外环境模拟不可缺少的组成部分,也是近年来可视化领域的研究热点,在游戏、仿真、虚拟现实、地理信息系统等领域有着广泛的应用。本文重点讨论了国内外学者在该领域的研究方法和最新研究进展以及尚未解决的问题。从数据拟合和模型简化两个方面叙述了自适应地形可视化建模方法,根据对现代图形硬件是否友好,将地形模型简化算法归纳为面向CPU的细粒度LOD算法和面向GPU的粗粒度LOD算法两类,同时描述了建模过程中存在的空间不连续问题以及各种解决方案,详细阐述了支持大数据集绘制的out-of-core技术,最后总结并分析了地形可视化建模领域的发展趋势和今后的研究重点。     

一种新的多智能体Q学习算法

针对非确定马尔可夫环境下的多智能体系统,提出了一种新的多智能体Q学习算法.算法中通过对联合动作的统计来学习其它智能体的行为策略,并利用智能体策略向量的全概率分布保证了对联合最优动作的选择. 同时对算法的收敛性和学习性能进行了分析.该算法在多智能体系统RoboCup中的应用进一步表明了算法的有效性与泛化能力.     

透视图反求作图方法的计算机仿真算法研究

在影像反求设计中，透视图反求作图方法是由新产品的照片求解其立体外形的主要设计方法。该文研究了透视图反求作图中各个步骤的计算机仿真算法，如对透视条件的反求；透视图的平、立面投影图的反求以及透视图上点的反求。给出了应用该算法开发的CAD系统反求产品外形的实例。     

基于MVVM模式的嵌入式系统通用数据可视化工具设计与实现

为满足多个不同嵌入式系统采集数据实时监测的需要,基于MVVM(Model-View-ViewModel)模式设计并实现了一种嵌入式系统通用数据可视化工具。基于结构化文件的数据交互模型,使可视化工具适用于各种嵌入式系统,具有通用性。再结合Ajax技术、CGI技术和Echarts图表库,以网页的形式实时动态呈现采集到的数据。经测试,该工具具有很好的可行性、通用性、实用性、高效性和可拓展性。     

Techniques for Realistic Visualization of Fluids: A Survey

Visualization of fluids has wide applications in science, engineering and entertainment. Various methodologies of visualizing fluids have evolved which emphasize on capturing different aspects of the fluids accurately. In this survey the existing methods for realistic visualization of fluids are reviewed. The approaches are classified based on the key concept they rely on for fluid modeling. This classification allows for easy selection of the method to be adopted for visualization given an application. It also enables identification of alternative techniques for fluid modeling.     

规则软件系统模式匹配算法研究综述

模式匹配算法是规则软件系统的核心技术.本文叙述规则软件系统的基本概念、工作原理和主要推理方式;研究规则软件系统的模式匹配问题,总结了改善模式匹配效率的方法和技术;介绍Rete、Treat、Leaps和Matchbox四种典型的前向推理顺序模式匹配算法,分析研究了各个算法使用的提高匹配效率的技术及其优缺点,并对模式匹配算法当前研究进展和规则软件系统的应用现状进行了阐述.     

一种基于兴趣相似度的学习社区算法

远程教育为学生和教师提供了巨大的方便,但同时也导致了许多“孤独“的学习者.提出一种基于兴趣相似度的学习型社区算法.该算法是基于学习者的兴趣,将具有相似兴趣的学生自动组成学习社区,进行协作式学习.实验证明,本算法具有较高的效率和良好的扩展性.     

Easy Algorithm Animation on the Web

The animation environment Jeliot automates visualization of algorithms over the Internet. The user can visualize algorithms of his own, not merely the selection supplied by a service provider. Jeliot is based on self-animating data types: the user selects the data objects of the source code to be visualized, and Jeliot produces the animation based on operations performed on those types. We present the design of Jeliot and the principles of its implementation. In addition, we discuss the educational applications of Jeliot.