基于VRML与Java的共享虚拟教学平台的研究

介绍了共享虚拟教学平台的概念。提出了一种基于VRML与Java的共享虚拟教学平台C／S架构。它使用通用的浏览器。具有很好的平台独立性和可扩展性。这项研究为该技术在共享虚拟教学平台的实践提供一个可供参考的样本。     

基于虚拟仿真平台的计算机网络课程实践教学

针对目前网络信息安全与攻防技术实践教学面临的问题,提出将虚拟仿真平台融入计算机网络基础课程实践教学改革中,介绍信息安全与网络攻防虚拟仿真实验教学平台功能,展示教学效果。     

在线虚拟网络实验平台的设计与实现

本文主要针对于当前高等院校网络工程课程教学中实验环境构建的问题提出了一种解决方案,即利用Dynamips软件构建后台虚拟路由器和交换机环境,建立Web服务器实现客户端与后台的通信,构建在线虚拟网络实验平台。实践证明,在线虚拟网络实验平台可以将通用机房转换为专业的网络实验室,有效提高学生网络设备配置操作的实践技能。     

基于JSP技术的虚拟教学平台研究

基于网络的虚拟教学平台采用JSP技术开发,用于解决当前虚拟教育中所存在的问题,本文介绍了平台所采用的关键技术,对系统结构、功能进行分析。     

模式识别教学实践与课程改革

本科模式识别教学由于学生的数学基础有限而面临着两难的境地。结合教学实践,将模式识别的教学内容划分为基础型和前沿型两类,并针对两种类型提出弱化公式推导强调物理含义的教学思路。为了提高学生的学习兴趣,加深理解,提出实例先导教学方法;同时从培养学生实践能力和科研兴趣的角度给出了一些有益的建议。     

基于云计算技术的现代网络技术辅助教学平台的设计与研究

随着网络技术的快速发展,云计算技术逐步渗透到各行各业。现阶段,高职院校都非常注重智慧校园网建设,很多高职院校都将智慧校园的建设放在学校重点发展项目。目前,云计算技术在设计现代网络技术辅助教学平台上的优势逐渐凸显,随着我国对教育系统信息化水平重视程度的提高,云计算技术被广泛的应用在教育系统中,以便于更好地提高教育信息化。     

虚拟实验教学管理平台的研究与实现

针对我校虚拟实验室的管理各自为政和虚拟实验室利用率低的状况,本文设计与开发了一种虚拟实验管理平台,该平台实现了我校虚拟实验资源的共享及进一步完善了现有实验教学与管理体系。     

基于“互联网+”虚拟技术的实验教学平台研究

以"互联网+"、虚拟技术视角,从技术层面搭建"互联网+"虚拟技术框架,提出虚拟实验室教学设计,然后使用虚拟化技术设计实验教学平台,包括实验虚拟交互、SPOC云、开放共享等。以校企共建实验室的理念和学科专业特点,搭建与企业接轨的仿真实验教学平台,包括3D仿真财务决策平台、财务与会计核心课程平台(含课程实验、综合实训、社会实践)、实验室管理平台等,并以该平台设计"互联网+"实验流程和财务会计相关专业案例分析。通过"互联网+"虚拟实验室构建在线教学共同体,并对该共同体进行优化设计,建立优化模型,以提升MOOC学习效率和实践效果。同时对国内外高校"以职业能力为导向"的教学模式设计进行了应用比较分析。最后总结虚拟实验室利用率的相关影响。     

关于网络课程教学平台设计的研究

基于B/S结构的网络教学平台,以WEB服务器提供教学资源平台,向学习者提供学习服务。让学习者专心于学习获取知识上,不会被学习网络应用知识所负担。所以本文将介绍分析该结构,用HTML、动态网页技术、数据库技术、WEB服务器技术来实现平台的建设。     

基于数据可视化的开放式虚拟教学平台的研究

简要介绍在Internet上建立的基于数据可视化的开放式虚拟教学平台模型,可通过收集网上的学习资源,并利用可视化工具将抽象的知识转化为生动形象的二雏图形和三维模型,以增添学习的乐趣,激发学生的学习积极性和主动性.     

Language learning with interactive virtual agent scenarios and speech recognition: Lessons learned

The SPELL (Spoken Electronic Language Learning) system is a self‐access computer‐assisted language learning (CALL) package that integrates speaker‐independent continuous speech recognition technology with virtual worlds and embodied virtual agents to create an environment in which learners can converse in the target language within meaningful contextualized scenarios. In this paper we provide an overview of the functionality, architecture, and implementation of the SPELL system. We also describe four phases of usability evaluation conducted with the system and summarize the main results of these user assessments. Finally, we discuss the most significant lessons learned in the development and evaluation of the system. The paper focuses on the technological aspects of the system and its evaluation for usability and robustness, rather than its pedagogical methodology. Copyright © 2008 John Wiley & Sons, Ltd.     

信息安全虚拟实践教学平台的构建

信息安全是一门综合性、实践性非常强的学科,针对信息安全的实践教学,通常需购买相应的硬件设备才能有效实施。然而购买硬件花费不菲,受资金等多种因素限制,导致了信息安全实践教学流于形式。为此,研究、设计并实现了基于职业能力培养的信息安全虚拟实践教学平台,该平台主要包括两个大模块:网络攻击模块与安全防护模块,各模块分别包括七个子模块。     

基于Cesium平台中车辆的碰撞识别跟踪

采用传统方法进行识别与跟踪,效果较差,无法得到精准车辆碰撞数据,提出了基于Cesium平台中车辆的碰撞识别与跟踪。针对车辆碰撞识别需先对样本进行训练,提取出正、负两种样本特征,利用离线车辆碰撞识别分类器识别尺度模块,并在Cesium平台下构建积分图,由此进行图像识别;针对车辆碰撞跟踪需进行阴影检测,根据获得的阴影区,排除非车辆碰撞阴影区,即完成车辆定位与验证。实验结果表明,该方法识别跟踪效果良好。     

基于Web Service的虚拟社区平台的研究与设计

为了解决目前广泛应用的商务应用体系架构的不足和远程访问协议的局限性,对Web Service独特的运作方式和特点进行了研究.与传统的商务平台不同,基于Web Service的虚拟社区平台充分利用了Web Service的特性,使得系统具有良好的可扩展性和可维护性.     

地方高校研究生模式识别课程教改实践

采用实证研究分析广西某高校模式识别课程的教学现状发现,存在诸如学生学习兴趣不浓、教学方法落后、学习效果较差等问题,究其原因,有课程难度较高、教学方法单一、学生数学基础较差等因素。为此,提出了监督式任务驱动、开放式案例设计、虚拟教学平台建设等改革方案。实践表明,这些举措有效地提高了学生的学习兴趣和学习效果。     

支持向量机在模式识别中的核函数特性分析

支持向量机是20世纪90年代中期发展起来的一种机器学习技术,与传统人工神经网络不同之处在于前者基于结构风险最小化原理,后者基于经验风险最小化原理。支持向量机不仅结构简单,而且技术性能尤其是泛化能力与BP神经网络相比有明显提高。讨论了支持向量机的分类原理,并用多项式函数、径向基函数和感知机函数等3种核函数作为内积回旋,分别以平面点集分类、手写体汉字识别及双螺旋线识别为例,在不同的结构参数下进行了仿真实验,并对3种核函数的分类特性进行了对比分析,给出了在不同模式识别问题中3种核函数的选择条件。     

基于Wiki的教学资源平台的研究与设计

分析了Wiki应用于教学资源平台建设的作用和意义,梳理了基于Wiki的教学资源平台所应当具有的内容.以Wiki的开源思想和开源平台为基础,构建了包含资源管理、学习交流、系统管理和系统帮助四个主要功能模块的基于Wiki的教学资源平台,以有效地支持教学资源共享和网络协同学习.     

基于模糊模式识别的未知病毒检测

提出了一种基于模糊模式识别的检测方法来实现对计算机病毒的近似判别。该方法可以克服病毒特征代码扫描法不能识别未知病毒的缺点。在该检测方法的基础上,文中设计了一个病毒检测网络模型,此模型既可以实现对已知病毒的查杀,又可以对可疑程序行为进行分析评判,最终实现对未知病毒的识别。     

A higher-order neural network for distortion invariant pattern recognition

Recently, it is shown that a single layer, higher-order neural network is effective for scale, rotation and shift invariance and in the training process it requires only one example for one category and a very small number of iterations. However, there are problems that scale invariance doesn't hold precisely and it is not so effective for distortion of unknown patterns. In this paper we present an idea to realize the scale invariance precisely and suggest a method that is available to distorted patterns. The experimental results are presented to show the feasibility of our approach.     

基于二进小波变换和仿生模式识别的人脸识别

针对人脸图像易受光线和表情影响的特点,提出了一种基于二进小波变换和仿生模式识别的人脸识别方法。应用样条二进小波对人脸图像进行处理,对得到的细节子图进行融合。在FFT和PCA处理与降维后,用仿生模式识别进行学习和识别。实验结果表明,该方法比传统方法具有更高的识别率。