互动教学法对Java EE课程教学效果的影响研究

为了验证互动教学法对教学效果的影响,在《Java EE及其应用》课堂的教学环节中,采用对比的方式,选择一个班级进行传统教学,另一个班级除了传统教学外,还使用Java EE教学互动平台来进行课程教学,在课堂上和课后给学生提供全方位的互动教学。实验结果证明教学互动平台对于教学效果有明显的积极影响,尤其对于70~89分数段的学生来说具有较明显的促进作用,学生卷面成绩有明显提高。     

基于自动编码器的深度伪造图像检测方法

基于深度学习的图像伪造方法生成的图像肉眼难辨,一旦该技术被滥用于制作虚假图像和视频,可能会对国家政治、经济、文化造成严重的负面影响,也可能会对社会生活和个人隐私构成威胁。针对上述问题,提出了一种基于自动编码器的深度伪造Deepfake图像检测方法。首先,借助高斯滤波对图像进行预处理,提取高频信息作为模型输入;然后,利用自动编码器对图像进行特征提取,并在编码器中添加注意力机制模块以获取更好的分类效果;最后,通过消融实验证明,采用所提的预处理方法和添加注意力机制模块有助于伪造图像检测。实验结果表明,与ResNet50、Xception以及InceptionV3相比,所提方法在数据集样本量较小且包含的场景丰富时,可以有效检测多种生成方法所伪造的图像,其平均准确率可达97.10%,明显优于对比方法,且其泛化性能也明显优于对比方法。     

基于GR-SPA的膜下滴灌模式评价

针对膜下滴灌模式的优选问题,从集对分析(SPA)出发,由灰色关联(GR)分析计算待评模式与最优模式、中间模式和最劣模式之间的关联度,来构建膜下滴灌模式评价的联系度表达式,实现对多种灌溉模式的评价。将此方法应用于新疆的大田试验中,对9种灌溉模式进行评价,最终确定灌溉模式4为最优模式,即苗期灌溉时间比对照模式推迟2d,蕾期按对照模式及时进行复水,花铃前期和花铃后期适当控水。结果表明:基于GR-SPA评价法的最优灌溉模式与投影寻踪分类法和突变理论法的评价结果一致,也与大田试验推荐的灌溉模式相符,说明此方法能客观、真实地反映膜下滴灌模式的评价问题,评价结果可靠。     

先进的钛合金工艺开发和生产基地

介绍宝山钢铁股份有限公司特殊钢分公司（以下简称宝钢特钢）近年来钛材生产发展及科技进步，同时介绍公司在实施宝钢集团建设新材料、新工艺及新技术研发基地战略思想指导下，对具有战略意义的钛及钛合金产业化的思考和正在进行的技术改造项目及其进展情况，展示出宝钢将建设我国先进的钛材研发和生产基地的远景目标。     

网络时代“人肉搜索”在侦查破案中的应用

为了提高侦察效率,充分利用网络资源,使得债查工作被更有效的完成,特此对“人内搜索”展开研究。通过对“人肉搜索”机制的了解,探讨“人肉搜索”用于侦查的可行性。     

分层特征计算和错误控制的层次分类方法

中文新闻信息分类标准中,类别数量大。在将其应用于新闻分类时,会出现训练模型大、训练时间长,尤其是当部分类别改变时需要全部重新训练等问题。由于分类标准中类别之间存在层次关系,因此层次分类方法可以作为解决方案。研究层次化的中文新闻分类方法,并从以下两方面改善层次化分类方法的效果:1)分层的新闻特征计算,解决了层次分类中新闻在分类类别下的特征向量的不同表示的问题;2)错误控制,解决了在上一层分类错误的情况下新闻不会分到正确的类别上的情况。实验结果表明,层次分类方法的效果比平面分类的准确度提高了约4%,进行多次特征权重计算的层次分类方法比普通的层次分类的准确度提高了约3%,同时进行错误控制的分类效果比普通层次的分类效果提高了大概3%。     

以负载均衡和数据缓存为例谈操作系统启发式教学

针对在传统操作系统教学中存在灌输知识的状况和计算机多处理器并发带来的影响,从多核环境下的简单问题出发,在分析操作系统多核环境下进程调度的基础上,提出如何完美实现负载均衡机制。通过增加Cache数量和容量增加数据命中率,提升系统性能,结合学生学习新课程知识的实际,以启发式案例教学的方式系统分析操作系统在多核环境下的进程调度问题,使学生从一个简单问题入手逐渐掌握较深入的知识。     

电信运营商的服务营销

随着社会电信市场竞争的加剧,把服务当成一种营销的手段,通过一系列卓有成效的服务举措形成口碑扩散,从而达到让顾客成为回头客和推荐客的主动上门的目的,使营销本身变成针对性的推荐和价值服务.     

基于可连Cell的无线传感器网络拓扑控制算法

在无线传感器网络的拓扑控制(TC)中,基于Cell的TC算法被认为是一类可以节省传感器节点能量并延长网络生命周期的方法,但是其需要较多的骨干网节点并且无法保证连通性.通过分析现今算法的内在局限性,提出了一种1-Con思想:当一个Cell的头节点被加入当前骨干网时,所有其可以连接的Cell使用该节点连入拓扑结构,然后此新骨干网递归地继续扩大.基于此思想,设计了一种基于可连Cell的拓扑控制算(CCTC),并从理论上证明:1)CCTC可以保证其所形成的拓扑结构维持网络连通;2)每一轮用于形成骨干网的工作节点非常少.CCTC的计算复杂度是线性的,空间复杂度和信息交换量都是常数量级.仿真实验同样显示,CCTC可以在提供良好鲁棒性和较少的消息交换的情况下,更有效地节省节点能耗并延长网络生命周期.     

面向异构DHT存储的数据与位置解耦算法

分布式哈希表(distributed hash table, DHT)由于其高效的数据寻址方式而被广泛应用于分布式存储.传统DHT必须将数据存放在指定节点中才能实现高效的数据分布式寻址,极大地限制了DHT技术的应用范围.例如,在异构存储网络中,节点的存储空间、带宽、稳定性等均有较大差异,结合数据特征和节点性能差异选择合适的数据存放节点可以很大程度上提高数据的访问效率,而传统DHT数据和存储位置紧耦合的特征导致其难以应用于异构的存储网络中.针对此问题,提出了vRoute算法以实现DHT中数据标识与其存储位置的解耦.通过构建基于Bloom Filter的分布式数据索引, vRoute算法可以在不降低数据寻址效率的基础上允许数据存储在网络中的任意节点.通过扩展Kademlia算法实现了vRoute,并从理论上证明了vRoute算法的有有效性.最后,模拟实验表明vRoute以较低的存储、网络开销实现了和传统的DHT算法接近的数据寻址效率.