计算机远程网络通讯技术的应用

随着科学技术的不断发展,各种网络功能日渐丰富,人们获得信息的速度也越来越快,使得网络通讯技术慢慢走近人们的生活,信息化生活已经成为未来化发展的趋势,远程网络通讯已经跨部门、跨地区发展,网络通讯技术对我们的生活产生很大的影响,也将为我国信息的发展事业做出巨大的贡献。本文主要分析了计算机远程网络通讯技术在生活中的实际应用。     

学习分析技术支持的在线深度学习的模型构建

本文将深度学习与学习分析相结合,从评价学习层次、教师深度教学能力、反思且主动地学习、学习内容的适切性四个方面阐释了学习分析对在线深度学习的影响,并在分析在线学习行为和学习分析过程的基础上,构建了学习分析技术支持的在线深度学习的模型,试图促进学习分析与在线学习融合模式的深入讨论。     

基于深度学习的软件测试在线教学方法创新与实践

针对当前软件测试在线课程教学存在的个性化习题案例数不足以及教师对学生薄弱知识点把握不足的问题,研究智能化习题集和案例库的建立和更新策略,并通过深度学习与交互式机器学习方法分析作答情况、挖掘知识薄弱点,从而帮助教师统一针对性讲解,减少人工评判,实现教学质量改革智能化,落实“与时俱进”和“因材施教”的教育理念。     

2021年云计算面临的5大网络安全威胁

毫无疑问,冠状病毒疫情为网络攻击者创造了更多的攻击机会。根据思科公司的调查,全球有53%的中小型企业(SMB)遭遇数据泄露事件。2020年全球有360亿条记录对外泄露。但是问题是,这些网络安全威胁的数量在未来几年是否继续增长?     

基于小波降噪和循环神经网络的煤矿瓦斯浓度预测

在瓦斯浓度监测数据分析中发现,瓦斯浓度序列往往呈现出较强的随机性和复杂性,时序数据中含有的噪声会对数据的预测结果产生干扰。为了减少数据中的噪声所带来的负面效果,提出了一种将小波阈值降噪与LSTM(长短期记忆网络)相结合的瓦斯浓度预测模型。通过将原始数据进行分解、阈值处理和重构,对时序数据中的噪声进行剥离,再通过LSTM模型进行预测分析,与普通LSTM和RNN网络进行比较,结果表明,所提出的基于小波降噪的LSTM的瓦斯浓度预测模型在精确度和泛化能力上都具有更好的表现。     

浅谈大型水电站继电保护信息管理系统设计及运用

某大型水电站继电保护信息管理系统结构与网络配置设计,成功解决了保护及安全自动装置与故障录波设施种类繁多、装置的通讯方式和通讯规约不尽相同、上送的数据量大等难题,不但可以将子站所有继电保护及安全自动装置、故障录波装置采集的信息上送主站,还可以通过Web服务在办公网络发布,并形成数据库和报表,实现数据统一管理,电厂信息化和智能化管理,非常适用于人员配置少、设备布置分散、自动化设备众多的大型水电站。     

面部运动单元检测研究综述

面部运动单元检测旨在让计算机从给定的人脸图像或视频中自动检测需要关注的运动单元目标。经过二十多年的研究，尤其是近年来越来越多的面部运动单元数据库的建立和深度学习的兴起，面部运动单元检测技术发展迅速。首先，阐述了面部运动单元的基本概念，介绍了已有的常用面部运动单元检测数据库，概括了包括预处理、特征提取、分类器学习等步骤在内的传统检测方法；然后针对区域学习、面部运动单元关联学习、弱监督学习等几个关键研究方向进行了系统性的回顾梳理与分析；最后讨论了目前面部运动单元检测研究存在的不足以及未来潜在的发展方向。     

信息化教学设计的误区和应对策略

本文归纳了目前教师在信息化教学设计中所存在的误区,在对其进行原因剖析的基础上,为一线教师提出了避免误区的应对策略,以期为教师信息化教学设计和教学实施提供借鉴。