创设有效情境,激活智慧课堂——高中信息技术课堂创设问题情境的若干思考

学习是学生主动的构建活动,学习应与一定的问题情境相联系,在良好的问题情境中学习,可以使学生利用原有的知识和经验同化当前要学的新知识,这样获取的知识,不但便于保持,而且容易迁移到新的问题情境中去。创设有效的问题情境可以实现学生学习方式的真正转变,优化课堂教学,提高教学质量。     

工作流系统性能分析与优化方案

随着企业业务流程信息化建设的推进,对核心业务领域的流程化管理已成为实现信息化水平进一步提升的重要基础,工作流系统作为基础设施,其性能在一定程度上决定了业务流程流转的效率.本文通过对工作流系统性能的量化分析,得出其性能指标与数据库规模的量化关系,从而为性能优化工作提出关键因素和技术切入点,在此基础上,本文结合数据库机制对工作流性能优化方案进行了研究和实现,提出了一种有效的算法,实现了归档机制,从而达到提升工作流系统性能优化的最终目的.     

谈PLC市场的现状未来

PLC,即可编程逻辑控制器（Programmable Logic Controler,PLC）,是自动化领域常见的一种控制类产品。它采用一类可编程的存储器,用于其内部存储程序,执行逻辑运算、顺序控制、定时、计数与算术操作等面向用户的指令,并通过数字或模拟式输入/输出控制各种类型的机械或生产过程。     

改进的细菌觅食优化算法

细菌觅食优化算法是一种受大肠杆菌觅食现象启发产生的一种群体进化算法,该算法具有良好的全局优化能力,鲁棒性强,算法简单等优点,但其也存在易早熟,收敛速度慢等缺点. 根据其缺点,提出了一种改进的细菌觅食优化算法,改进后的算法收敛速度加快,在一定程度上避免了易早熟的缺点. 将原算法和改进算法应用于PID参数的在线自整定,通过matlab仿真实验证明了算法改进后的优越性.     

基于异构多种群策略的动态概率粒子群优化算法

结合动态概率粒子群优化算法(DPPSO)特点,针对传统的单种群粒子群优化算法易陷入局部最优、收敛速度较慢的缺点,文中提出一种基于异构多种群策略的DPPSO.该算法在进化过程中保持多个子种群,每个子种群以不同的DPPSO变体进行进化,子种群之间根据一定规律进行通信,从而保持整个种群内部的信息交流,进而协调DPPSO的勘探和开采能力.通过典型的Benchmark函数优化问题测试并分析基于异构多种群策略的DPPSO性能,结果显示,使用该策略的算法收敛速度较快,稳定性有较显著提高,具有较强的全局搜索能力.     

基于免疫猫群优化算法的矢量量化的码书设计及语音识别

在矢量量化的码书设计过程中,针对传统的LBG算法对初始码书选取的依赖性及易陷入局部最优的缺陷,提出基于免疫猫群优化算法的矢量量化码书设计.将整个种群分为搜索组和跟踪组,运用克隆扩增算子在搜寻组中进行局部搜索,根据适应度值大小调节变异个体数目,保持解的多样性.运用动态疫苗提取与接种算子使跟踪组个体基因与疫苗进行交叉变异,向最优解靠拢,防止无监督交叉变异可能引起的退化现象.通过浓度平衡算子和选择算子更新子代种群,防止种群"早熟".将训练出全局最优码书输入到HMM模型进行训练和识别,实验结果表明,基于免疫猫群优化算法的矢量量化码书设计不依赖于初始码书选取,鲁棒性强且降低语音识别误差率.     

使用程序静态分析技术识别Web程序中的用例结构

本文利用程序静态分析技术对Web程序中的用例识别进行了深入研究。对Web页面的用户行为进行了深入分析并建模,从行为模型中提取出描述整个系统中用户行为的事件流图,结合采用现有的从目的成功语句出发、以必经结点为基础的用例识别方法,从各个Web页面中提取的独立控制流图,形成全局控制流图,进行全局用例识别。与以前已有工作相比,本文考虑了Web程序的特点,尤其是前端程序如何实现用户行为,并在前端程序中进行精确的用例识别。本文采用目前使用较为广泛的JSP程序进行了实验,结果表明该方法能够有效识别JSP程序中的用例结构。     

中国制造如何“转型换挡”

产业创新力量或迎来发展新契机。 要以创新支撑和引领经济结构优化升级,促进科技与经济社会发展紧密结合,推动中国产业向全球价值链高端跃升。     

乐凯涅槃

作为在京工作的保定人,李亮几乎每周都要回家。周五下班以后,他会直接来到北京西站,在站内东侧的一排自动售票机上,程序式地通过触摸屏、插卡支付,拿到一张机器左下方吐出的火车票。     

基于语言模型的有监督词义消歧模型优化研究

词义消歧是自然语言领域中重要的研究课题之一。目前,有监督词义消歧方法已经是解决该问题的有效手段。但是,由于缺乏大规模的训练语料,有监督方法还不能取得满意的效果。该文提出一种基于语言模型的词义消歧优化模型,该模型采用语言模型优化传统的有监督消歧模型,充分利用有监督和语言模型两种模型的消歧优势,共同推导歧义词的词义。该模型可以在训练语料不足的情况下,有效的提高词义消歧效果。在真实数据上表明,该方法的消歧性能超过了参加SemEval-2007:task #5评测任务的最好的有监督词义消歧系统。