物联网专业“RFID技术与应用”课程建设实践

“RFID技术与应用”课程是应用型院校物联网专业的一门重要的专业基础课程.以重庆科技学院为例,阐述了该课程的建设背景,探讨了培养目标,并从课程定位、课程设计、教学要求和课程考核等方面介绍了建设情况和取得的成效.     

基于漫水填充算法的中文印章识别方法

印章识别是智能化办公中必不可少的一环,现阶段的印章识别方法是将扫描后的电子文档直接输入神经网络模型中进行识别,面临着无法准确定位印章位置、弯曲文本识别准确率低等问题。针对上述问题,提出了一种高效的中文印章文本识别方法,该方法使用漫水填充算法处理灰度图像进行印章图像特征增强,保证了中文印章检测精度,同时引入了极坐标转换操作以确保文本特征完整性。为了评估本文方法的有效性,在现有的文本识别网络模型进行了多组对比实验。经实验表明,已有的网络模型融合该方法所提取的文本特征均表现出优异的识别结果。     

改进Parzen窗解决高维数据聚类的方法研究

由于高维数据聚类的现实意义日益增强,而Parzen窗估计法仅对低维数据集聚类能获得良好的结果,随着维数增加,效率降低,因此对Parzen窗进行加权改进,通过多次仿真实验确定加权函数,将高维数据投射至低维空间,对其聚类,逐步投向高维空间,对结果矩阵进行优化处理,得到更为优良的聚类效果。     

输气管道微泄漏检测的深度神经网络模型研究

建立了基于声音信号的深度神经网络模型,用于解决半导体制造业气体输送管道的微泄漏检测问题;设计了一种声音信号的预处理方法,用于去噪和特征提取,将预处理后的声音信号作为模型输入,该模型由7层神经元构成,通过对声音信号的训练和学习,获得管道微泄漏的概率。大量仿真实验结果表明,与半导体企业现采用的流量和压力传感器检测方法相比,该模型能更精确、更快速地实现管道微泄漏检测;与常规神经网络相比,该模型能更有效且稳定地进行检测。     

大学计算机基础课的翻转课堂教学实践探索

介绍在大学计算机基础课程教学中,基于网络课程资源,采用翻转课堂教学模式的做法和效果.20个教学班共1550名学生,由2名任课教师负责指导,顺利完成了课程教学任务,并取得了良好的教学效果.实践证明,充分利用网络课程资源,采用翻转课堂教学模式,加强过程管理和辅导答疑,既有利于发挥学生的学习自主性,又可以克服师资数量不足的问题.     

面向临床决策支持系统的医疗文本分析模型

医疗文本的特征提取及分析在建设临床决策支持系统方面具有较大的实用价值。针对包含各种术语和缩写的原始医疗文本难以提取特征的情况，提出了一种基于BERT与Word2vec的医疗文本分析模型。该模型对医疗病历中关键医疗实体进行识别，基于知识建立权重评分机制，对医学文本进行语义分析。实验数据表明，模型在医疗文本特征提取方面具有一定优势，对高血压性脑出血病历的分析诊断性能良好，能有效应用于临床决策支持系统。