使用“空降兵“的注意事项

随着公司业务量的扩大,以及业务新领域的不断拓展,对公司的人力资源就会提出新的要求,尤其是管理人员和具备一定专业技术资源的高级职员.     

一种基于无线传感器网络安全的社区卫生保健监护系统设计

设计并实现了一种基于无线传感器网络带安全机制的社区卫生保健监护系统.为了避免无线网络通信中信息泄漏和受到攻击,在现有传感器网络节点资源受限情况下,采用椭圆曲线密码体制及相关算法,有效地实现了加密系统中复杂的密钥管理功能,通过椭圆曲线加密和数字签名技术有效防止人体生理参数等敏感数据的泄漏,同时提出了一个切实可行的系统架构并加以实现.实验结果表明,系统能抵御网络潜在的无线信号窃听和内部攻击.     

一类基于物种迁移优化的进化算法

借鉴自然界中的物种迁移机制,提出一类基于物种迁移优化的进化算法．该算法是根据生态系统中物种分布的迁移模型而提出的一种优化算法．参考其他智能算法的思想,通过物种迁移实现信息交换和共享,从而完成进化过程．讨论了物种迁移优化算法的基本原理和实现过程,同时进行一些基准函数的性能测试．实验结果表明所提出的算法是有效的,具有一定的参考和应用价值．

     

基于区域GAC模型的二值化水平集图像分割算法

针对测地线主动轮廓(GAC)模型进行了改进,提出了一种基于区域的GAC模型.通过构造基于区域统计信息的符号压力函数取代边界停止函数,有效解决了弱边界目标或离散状边界目标的分割问题.该模型采用二值化水平集方法实现,避免了传统实现方法水平集函数需要重新初始化为符号距离函数,从而导致稳定性差、计算量大、实现复杂等缺点.对不同类型图像的试验结果表明:该算法迭代收敛速度比GAC模型传统实现方法明显加快,且可有效防止边界泄漏,分割效果优于传统GAC模型与C-V模型.     

地方院校教育技术专业媒体类课程整合研究

近十多年教育信息化进程导致社会对教育技术人才专业能力需求的变化,要求教育技术专业能力素质的培养从重教学系统设计转变为重媒体资源开发能力。为应对这种转变,本文从社会需求、专业核心能力、地方本科院校教育技术专业媒体技术类课程设置及综合能力培养方面进行了探讨,并提出了改进的措施与建议。     

艺术设计专业背景下广告理论课程教学方法改革研究

文章本着以学生为主体,以教师为主导的教育理念,针对艺术设计类学生的认知特点,研究如何有效开展广告学理论课程的教学方法。通过教学改革的研究与实践,总结出了艺术设计专业背景下广告学理论课程四个有效的教学方法:形象化、案例化、网络化、实践化。     

用过期“双迫”发射药改制射钉枪药的研究

文章分析了将过期“双迫”药改制成射钉枪药的可行性．实验表明,改制可采用球形药工艺,制品能满足射钉枪的使用要求．     

基于人工智能的电厂油罐区非标准化作业检测

提出一种基于人工智能的电厂油罐区非标准化作业检测系统,阐述了系统各个组成模块及非标准化作业检测的具体流程,通过人工智能图像分析和高精度定位手段实现对现场人员的位置、行为的定位和分析,以及现场作业和违章管控的智能化,大幅度提升了人员的安全意识和安全管理效率,提升了电厂安全风险管控的信息化、智能化水平。     

基于改进BERT-BiGRU模型的文本情感分类研究

针对目前网络评论文本情感分类准确性不高的问题,提出一种基于BERT和双向门控循环单元（BiGRU）的改进模型,使用能够表征文本丰富语义特征的BERT模型进行词向量表示,结合能够长期保留文本上下文关联信息的BiGRU神经网络提高模型的分类效果,并在此基础上引入注意力机制,突出文本中更能表达分类结果的情感词权重,提高情感分类的准确率。将上述模型分别在Acllmdb＿v1和酒店评论两个公开数据集上进行测试,实验结果表明,该模型在中、英文文本情感分类任务中都获得了良好的性能。     

CTH-Net：从线稿和颜色点生成服装图像的 CNN-Transformer 混合网络

绘制服装效果图是服装设计过程中重要的一环,针对目前存在智能化程度不足、对用户绘画水 平和想象能力要求较高等问题,提出了一种使用线稿和颜色点生成服装图像的 CNN-Transformer 混合网络 CTH-Net。CTH-Net 结合卷积神经网络(CNN)在提取局部信息和 Transformer 在处理长距离依赖方面的优势,将 2 个模型架构进行高效混合,并设计 ToPatch 和 ToFeatureMap 模块减小输入 Transformer 的数据量和维度以降 低计算资源消耗。CTH-Net 由 3 个阶段组成：一是草图阶段,旨在预测服装的颜色分布,获得没有渐变和阴影 的水彩式图像;二是细化阶段,将水彩式图像细化为有光影效果的服装图像;三是调优阶段,组合一、二阶段 的输出进一步优化生成质量。实验结果表明,仅需输入线稿和少量颜色点,CTH-Net 便能生成出高质量的服装 图像。与现有的方法相比,该网络生成图像的真实感和准确性均有较大优势。