自适应指数函数预测方法在水利水电工程中的应用

针对目前广泛采用的灰色模型预测方法,指出了灰色模型的实质,并提出了一种自适应指数函数预测方法.实例研究表明,自适应指数函数预测方法比灰色模型有较高的预测精度,可供水利水电领域的工程技术人员使用.     

一种实现网络入侵检测的高效算法及其实现架构

为了实现网络入侵检测系统中的精确字符串匹配,本文提出了一种基于叶子-附加和二叉搜索树的字符串匹配算法及其实现架构;首先采用叶子-追加算法来对给定的模式集进行处理,以消除模式之间的重叠。然后采用二叉搜索树算法提取叶子模式及其匹配向量来构建二叉搜索树,并根据每个节点的比较结果,通过左遍历或右遍历来实现字符串的精确匹配;为了进一步提高字符串匹配算法的内存效率,提出了级联二叉搜索树;最后給出了实现精确字符串匹配的总体架构和各个功能模块的架构;实验结果表明,本文提出的设计不仅在内存效率和吞吐量方面优于目前先进的设计技术,而且具有灵活的可扩展性。     

对RBF神经网络的改进及应用

为了提高传统RBF神经网络的收敛速度、网络精度以及更好地满足实际需求,提出一个线性—非线性并列的新型结构的RBF神经网络模型,并且将该模型应用到水轮机数字协联模型的建立。实例表明,利用该模型对协联关系进行拟合,提高了精度,取得了较好的效果。由于改进后的RBF神经网络具有良好的性能,在许多领域具有应用前景。     

结合注意力机制的人脸超分辨率重建

因受成像设备限制,得到的人脸图像分辨率通常较低,针对此问题提出了一种将生成对抗网络和注意力机制相结合的方法,来对人脸图像进行多尺度超分辨率重建。将深度残差网络和深度神经网络分别作为生成器和判别器,并将注意力模块与深度残差网络中的残差块相结合,重建出与高分辨率图像高度相似且难以被判别器区分的超分辨率人脸图像。实验结果证明,所提出的方法能够有效地提升人脸图像的分辨率,同时也证明了注意力机制在图像细节信息重建中的重要作用。     

互联网生态下提升"双创学院"计算机类人才培养模式探索

在当前大众创业、万众创新的背景下,剖析了互联网生态下计算机类专业人才培养的问题,结合双创学院的特色.提出了以双创学院为依托的计算机类专业人才培养思路,分析了其可行性和特点.可为同类院校和专业的建设提供了借鉴.     

“创客”理念在《Linux操作系统》课程中的应用

《Linux操作系统》是西安思源学院网络工程专业的专业方向课,本课程结合项目驱动进行案例式教学,整个教学过程突出以学生为中心的思想,并建立了“思政+知识+能力”的科学、客观、公正的基于过程化管理的教学效果评价体系。实现了创新与实践的有机结合,提高了学生主动实践、终身学习的能力。该文主要介绍了基于项目式教学的创客教育理念在该课程改革中的应用。     

试论总监理工程师的职业素质和执业操守

企业的生存和发展，要有长远的发展谋略。21世纪企业的竞争从根本上讲是人才的竞争。企业发展谋略实际上就是“人才”谋略。对于监理企业，在赢得市场之后，主要靠总监理工程师（简称总监）带领专业监理工程师去完成服务工作。因此，总监就成为监理企业中的关键人才。     

LMBP神经网络预测模型在教学评估中的应用

在分析影响教学质量因素的基础上,对运用LMBP算法建立教学质量评估模型进行了研究,介绍了LMBP神经网络预测模型的计算过程及学习方法,建立了教学质量评估的LMBP预测模型,经测试数据验证,结果比较准确,能克服各种人为因素,具有广泛的适用性。     

生成对抗网络用于视频去模糊

针对因拍摄设备抖动或目标运动而产生的视频模糊问题,提出了一种基于生成对抗网络和马尔可夫判别网络的新的视频去模糊方法。文中将基于像素空间的损失函数与基于特征空间的损失函数相结合,并依据马尔可夫判别网络设计了一种新的判别网络,促进了网络对图像纹理细节的学习,使得生成的清晰图像质量得到了显著提升。将文中方法与同类方法分别在测试集和真实数据上进行了定性定量的比较,实验结果表明,经文中方法去模糊后的图像具有更高的峰值信噪比和更丰富的细节信息。     

机器学习实验案例设计——以聚类算法为例

针对新工科人才培养的需求,提出结合人工智能背景以OBE理念改革计算机专业实验课程教学方案,采用案例式教学的原则进行整体实验方案设计,同时将课程思政贯穿教学案例中,探索“立德树人”“全方位育人”的教学模式。结合机器学习课程的课程思政教学改革和实践,以聚类算法为例,介绍计算机专业实验课程中的实验方案设计、实验内容设计和课程思政方案设计等,并对理论教学和实践教学的深度结合进行了探索。实践表明,该课程教学方案为人才培养奠定了基础,具有一定的通用性和推广价值。