基于DAG和改进随机线性编码的数据传输

为提高无线传感器网络的数据可操作性和传输效率，提出一种基于有向无环图(DAG)模型的网络编码传输方法。开发一个生成DAG的数学模型，将簇头(CH)节点参与到DAG,仅通过CH进行编码；采用改进随机线性网络编码，降低编码复杂度；使用P2P覆盖存储系统，联合多个网关/代理，可对丢失的数据包进行恢复。实验结果表明，所提方法在临界链路位置无法预测的场景，明显提高了丢失数据包的恢复率，避免了过多数据包的传输。在数据包恢复和能消之间实现了较好平衡。     

基于深度学习的Java课程思政资源个性化推荐系统研究

常规Java课程思政资源个性化推荐系统的推荐效果不佳，因此提出基于深度学习的Java课程思政资源个性化推荐系统。首先设计资源存储器和资源处理器等系统硬件，其次基于深度学习算法构建个性化推荐模型，最后结合数据库及课程资源管理模块完成系统软件设计。测试结果表明，设计的系统能够实现课程资源的个性化推荐，推荐资源与用户需求资源之间的适配度更高。     

基于云计算的产学研模式教学智能共享系统研究

针对常规教学资源共享系统存在响应时间较长和丢包率较大的问题，提出基于云计算的产学研模式教学智能共享系统。硬件设计方面，设计了共享信息微处理器和智能数字传感器；软件设计方面，在云计算技术的支持下，将接收的教学数据按照教学资源属性进行分级处理，确保教学资源的完整性，实现了资源共享。实验结果表明，该系统的响应时间更短，丢包率更低，具有更高的应用价值。