探究式学习在信息技术课程中的应用

提高学生的综合素养,培养学生的终身学习能力正成为教育的重要目标,探究式学习受到越来越多教育工作者的重视。结合近年来在信息技术课堂开展探究式学习的教学实践谈一些体会和思考。     

基于Struts2的通用电子商务平台的研究与实现

利用Struts2、Java、JDBC等相关标准和技术,构建以Web方式提供服务的B2C通用电子商务平台,从而为商家和顾客之间提供了一个经济的、方便的、兼容的、可扩展的、安全的电子商务综合平台。以此方案为依据,建立了一个应用实例系统,实现了基于Struts2服务的包括用户管理、商品展示、购物车、订单生成过程、电子订货过程。在开发过程中,采用面向对象的分析与设计方法。     

支架式教学与计算机程序设计语言

建构主义教学模式下的支架式教学是讲授计算机程序设计语言课程的恰当方法,它强调把复杂的任务加以分解,把学习者的理解逐步引向深入,由学习者主动完成信息的建构。在教学实践中应用搭脚手架、创造情境、独立探索、协作学习、效果评价等手段,使支架式教学落实到教学各个环节,教学效果良好,呈现出良好的应用前景。     

高职计算机文化分专业分层次教学的实践与思考

指出了高职计算机文化课程教学面临的诸多问题,这些问题的存在严重制约了课程教学效果的提高.为此,在深入企业调研和对教学对象调查的基础上,结合各专业类别特点及其对计算机基本操作技能的不同需求,选取不同专业的班级作为研究对象,采用“横向分专业,纵向分层次”的教学方法进行了实践教学.实践结果表明,分专业分层次教学方法能有效解决高职“计算机文化”课程教学中存在的主要问题.     

模拟集成温度传感器设计

介绍了一种模拟集成温度传感器的电路设计。该电路利用双极性晶体管基极-发射极结压降与热力学温度T成比例的关系来实现温度的测量,并在6μm双极工艺线上投片成功。该电路在常温25℃下输出298.2μA的电流,在-55℃～150℃的工作温度范围内的误差不超过±3℃,非线性度误差不超过±0.4℃。     

考虑多样化需求的诊疗设备维护和患者调度联合优化研究

针对诊疗设备维护和住院患者候诊难以有效协调的问题,建立了联合优化模型。首先,假设设备具有离散的劣化状态,将设备的劣化过程建模为连续时间马尔可夫链;其次,考虑到患者对诊疗设备的不同功能频率需求,以及不同劣化状态对患者治疗时间、费用的影响,以患者就诊顺序、检查策略、修复策略为决策变量建立了设备维护和患者调度模型;最后,采用改进后的非支配排序遗传算法对多目标问题进行了求解。实验结果验证了设备维护与患者调度联合优化模型的有效性。改进后的算法提高了整体和局部的搜索能力,且具有鲁棒性。     

基于知识图谱的互补项目推荐

在缺乏用户交互互补项目方面数据的情况下,将用户对项目的偏好融合到只考虑项目关系的互补项目推荐中,提高推荐模型的性能。提出一种基于知识图谱的互补项目推荐方法,在用户历史交互项目集中推测用户交互的互补项目,基于知识图谱提取用户对互补项目的偏好,利用图像与文本学习项目之间的互补关系,最后基于神经网络实现二者的共同学习。提出的方法在Amazon数据集上与次优的基线方法相比,ACC提升了7%,precision提升了3%,这说明提出的方法性能优异。该算法共同学习用户对项目的偏好与项目之间的互补关系,提升了推荐性能。     

考虑疫情扩散传播风险的多目标拼车应急管理优化调度模型

为了解决在疫情背景下传统拼车出行模式面临的交互传染风险,对疫情背景下的拼车管理进行分析,提出了将低风险及潜在风险乘客分开服务的拼车策略。在进一步考虑拼车系统应兼顾的社会效益及服务质量的基础上,构建了在满足基本额定盈利及最小化等待时长的双目标拼车应急管理优化调度模型,并给出了求解该模型的组合模拟退火算法。通过具体算例对模型的有效性进行验证,结果表明模型能够较快收敛到一个稳定值,且计算结果能够反映实际场景,说明了模型及算法的有效性。最后,通过一个仿真实验对所构建模型在病毒传播中的作用进行了分析,结果显示所构建的模型可以有效抑制拼车导致的病毒传播速度。     

基于横纵向联合控制的多目标优化车辆跟驰研究

为解决车辆在拥堵环境中因车速波动较大所带来的跟驰平稳性较差、跟踪无效或不安全等问题,提出了基于车辆模型和深度强化学习的多目标优化跟驰方案。首先基于车辆横纵向动力学建立车辆跟驰模型,然后根据车间距误差、速度误差、横向偏差及相对偏航角等,利用深度确定性策略梯度算法得到跟驰车的加速度和转向角,以更平稳安全地控制跟驰车辆。经NGSIM公开驾驶数据集进行测试与验证,该方案可有效地提升跟驰车辆的稳定、舒适与安全性,对保证交通安全和提升道路通行能力具有重要意义。     

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