网络环境下协同学习策略在英语教学中的应用

介绍了协同学习策略与合作学习策略的异同,阐述了在英语教学中运用计算机支持下的协同学习模式的步骤和方法.认为在英语教学中运用基于任务的协同学习模式,便于教师指导和监控,便于营造良好的语言学习环境,同时有利于培养提高学生的综合素质.     

那些让你购物无忧的浏览器

对网购一族来说,也许可以不用辅助软件、不用插件、不装客户端,但浏览器却是大多数人离不开的玩意儿。真难想象离开了浏览器,网购还将怎么进行？前不久,淘宝推出了自己的。浏览器,咱们正好乘这东风来搜罗搜罗,怎样的浏览器能让你购物无忧？     

动态多分类器集成在肺结节辅助检测中的应用

针对肺结节病灶数据具有多样性及异质性特点,提出了动态多分类器选择集成算法（Dynamic Multiple Classifiers Selection,DMCS）,将特征空间随机划分为若干特征子集,针对每个特征子集样本分布不同,对不同的特征子集选择适合的基分类器,最后进行集成学习。实验表明,该算法比目前有代表性的肺结节检测病灶分类算法具有更好的稳定性和检测性能。     

医学影像计算机辅助检测与诊断系统综述

计算机辅助检测/诊断（Computer-aided Detection/Diagnosis, CAD）能提高诊断准确性,减少假阳性的产生,为医生提供有效的诊断决策支持.本文的主要目的是分析计算机辅助诊断工具的最新发展.文章以CAD研究较多的四大致命性癌症的发病医学部位为主线,按不同的成像技术和病类,对目前CAD在不同医学图像领域的应用进行了较为详尽的综述,从图像数据集、算法和评估方法等方面作多维度梳理.最后分析了医学图像CAD系统研究领域目前存在的问题并对此领域的研究趋势和发展方向进行展望.     

让我欢喜让我忧——浅谈多媒体辅助教学的利与弊

随着信息技术的迅猛发展,多媒体教学手段在课堂中广泛运用,使常规的教学如虎添翼,打破了传统的以教师为中心的教学模式。然而多媒体教学手段好比是一把双韧剑,既有促进的一面,又有不利的一面。我们应该正确对待让我欢喜让我忧的多媒体教学。     

基于GMM-UBM和GLDS-SVM的英文发音错误检测方法

将语种和说话人识别的方法应用到英语发音错误检测系统, 提出一种基于广义线性区分序列支持向量机 (Generalized linear discriminant sequence based SVM, GLDS-SVM)的发音错误检测方法. 主要创新点为: 1)提出一种基于状态拼接的特征规整方案, 增强SVM对发音特征的建模能力; 2)提出一种基于多模型融合的模型训练策略, 该策略可以更加充分地利用训练数据, 并在一定程度上解决了由于真实发音错误数据缺乏造成的正负样本不均衡的问题; 3)将GLDS-SVM与基于通用背景模型GMM (Universal background models based GMM, GMM-UBM)的方法进行融合, 以进一步提高发音检错性能. GLDS-SVM和GMM-UBM的融合系统在仿真测试集和真实测试集上的等错误率 (Equal error rate, EER)分别达到9.92%和16.35%. 同时, GLDS-SVM在模型占用空间和运算速度方面均比传统径向基函数 (Radial basic function, RBF)核方法具有明显优势.     

基于国际头痛诊断标准的原发性头痛辅助决策系统

针对原发性头痛在我国发病率较高但诊断准确率较低的问题,提出了一种将文本化的国际头痛诊断标准转换为计算机可执行推理的临床知识建模和知识库构建方法,该方法首先将基于诊断标准绘制的诊断思维流程图转换为规范化的临床知识表达模型,再将临床知识表达模型通过规则映射技术转换为计算机推理诊断所用的规则,形成知识库。并以此为基础开发了覆盖完整头痛诊断流程的原发性头痛辅助决策系统。临床评估显示,该系统可正确识别出91.3%的偏头痛、87.2%的紧张型头痛和90.0%的丛集性头痛病人,对常见的原发性头痛具有较高的诊断准确率。     

乳腺辅助诊断系统中可疑肿块分割方法研究

乳腺癌是女性最常见的恶性肿瘤之一,早发现早治疗是防治的关键。而计算机辅助诊断技术能够有效地对具有乳腺癌重要特征的可疑肿块进行分割、检测和分类,从而提高影像医生的诊断效率和准确率。综述了目前出现的一些较好的乳腺可疑肿块分割方法,对这些算法进行了深入的研究,对它们的优点和性能进行了对比和分析。最后展望了基于肿块分割方法可能提高精准度的一些途径。     

基于XML与ASP技术的三层结构网络辅助教学系统

计算机网络辅助教学系统是基于三层客户／服务器模型的体系结构，系统主要包括在线考试和网上两个方面，开发该系统的目的是辅助教师的课堂教学和使学生在课余时间可随时利用网络资源进行实时自学，自测及在线答疑等学习活动。     

电信管理网性能管理中的辅助决策系统

网络性能管理是电信管理网(TMN)的一个重要组成部分,它确保网络的有效运行并提供预定的服务等级。然而,性能管理的复杂性和大量的人力资源呼唤着一种高效、交互和实时的管理技术的到来。文中介绍的辅助决策系统模型是为以上需要而提出的,它以专家系统(ES)为核心,通过结构化和非结构化两种方式,采用经验、统计、推理相结合的方法,支持网络性能管理中的绝大部分重要功能的实现。