“互联网+”时代背景下计算机基础应用类课程在线教学设计

随着我国"互联网+"时代的到来,传统学校教学模式和教学理念已不能满足时代发展的需要,全国各类院校倡导教学改革,提出开展线上教学,更是迫切要求将教学与互联网完美融合。本文重点探索计算机基础应用类课程在线教育教学设计、教学方法及考核方式。     

浅谈地方大学计算机基础课程改革——以百色学院为例

在大学计算机基础教学中引入了考试系统,促进学生多学多练多思考;在理论教学上,采用"碎片化"教学方式,从浅入深,由具体到抽象;通过比赛激发学生学习信息技术的热情,培养了信息技术素养。实践证明,教学改革取得初步成效,学习主动性明显提高,课程通过率较往年有所提高。     

基于证据推理的激光惯组最优维护方法

为解决激光惯组存在的故障样本获取困难和监测维护周期不合理等问题，采用一种融合多元信息的性能评估方法对激光惯组的性能进行评估。首先，综合考虑了惯组指标信息的权重和可靠度，基于证据推理融合多元信息得到激光惯组性能评估结果。其次，根据性能评估结果，通过维纳过程预测综合考虑激光惯组的监测维护成本和性能设计要求，在满足性能状态要求前提下以单位时间内期望维护成本最小为目标，确定最优维护时机。最后，使用某型号激光惯组进行了实验验证，说明所提出的方法的有效性。     

基于集成DBN的肺部肿瘤计算机辅助诊断模型研究

针对目前肺部肿瘤计算机辅助诊断模型存在的识别精度不高和漏诊率、误诊率降低困难等问题,提出一种基于集成深度信念网络(DBN)的肺部肿瘤计算机辅助诊断模型。首先,探讨不同的隐层数和隐层节点数对DBN识别性能的影响,从而确定合适的网络结构,并以该网络结构在三个模态(CT,PET,PET/CT)肺部图像构成的样本空间构建三个单一DBN个体分类器(CT-DBN,PET-DBN,PET/CT-DBN);然后,探讨输入图像大小、RBM学习率、训练批次大小、反向传播次数对DBN识别性能的影响,从而确定合适的参数训练三个单一DBN个体分类器;最后,采用"相对多数投票法"对三个DBN个体分类器进行集成,得到该模型的最终结果。实验结果表明,基于集成DBN的肺部肿瘤计算机辅助诊断模型的整体性能优于三个单一DBN个体分类器。     

分层技术在计算机软件开发中的运用研究

随着社会的发展以及科学技术的进步,计算机的应用范围变得越来越广,由此促进了计算机应用的发展。最开始,开发计算机软件所采用的是二层结构,发展到今天,已经变成了多层次结构。目前,计算机使用的环境变得越来越复杂,为了使计算机软件符合复杂的环境要求,在开发计算机软件时应用了分层技术,这一技术的应用使得计算机软件系统的完整清晰程度得到有效的提高,而且增强了软件使用的灵活度。在本文中,介绍了分层技术及优势,并研究了分层技术在计算机软件开发中的运用。