Python程序设计教学实践——以“交通灯之While循环结构”为例

文章以“交通灯”为主题,开展初中信息技术Python课程中的“While循环结构”教学研究。教学过程中遵循“学生为主体,教师为主导”的教育思想,学生通过学习“交通灯工作流程及原理”“亮灯功能”“循环亮灯功能”“倒计时循环亮灯功能”和“添加语音功能”等,理解和掌握了While循环结构的原理及其应用。学生在学习的过程中,学会了基于While循环结构实现交通灯功能的操作步骤,创造性地解决并实现了交通灯功能。结果表明,该课程内容的实施,在教学教育层面上具有一定的价值及意义。     

工程造价咨询单位对施工阶段造价管理控制

随着社会主义市场经济体制的建立与完善,作为工程建设领域的重要组成部分——工程造价咨询行业也逐步得到发展。长期以来,咨询行业的工程造价管理人员侧重于工程概算、预算、标底及竣工结算的编制与审核,而对工程施工过程中造价的管理涉足较少或根本不涉及。     

批量检查乱坐座位系统设计

维持课堂秩序是保证教学正常进行、提高教学质量的关键,作者针对学生在信息技术课堂上乱坐座位的现象,提出了一种批量检查乱坐座位的思路——将学生所提交作业的文件名中的学号与学生所坐座位的计算机号（座位号）进行比较,如计算机号和学号不一致则为乱坐座位。结果表明,批量检查乱坐座位系统的准确率较高,它能在一定程度上帮助教师进行课堂教学管理。     

BP神经网络在重建多光谱遥感影像波段中的应用

多光谱遥感影像波段之间存在着一定的相关性,发现并找出各波段之间的相关关系,并利用这种关系还原多光谱遥感影像损失的任意部分波段信息,对于深层次的影像信息提取具有重要作用.论文以Landsat TM遥感数据为例,随机选取多光谱遥感影像中六个波段任意同一位置部分影像作为神经网络的训练数据,剩余波段对应位置的数据作为神经网络的标签数据,通过BP神经网络去训练进行重建损失部分的波段研究.结果表明:1)对于重建任意影像波段的损失部分均取得相当好的效果;2)增加训练的数据量,同时适当地加深BP神经网络的深度层数,网络结构性能会变得更好,能提升重建图像质量;3)通过BP神经网络训练出的模型具有很好的稳定性,其原多光谱遥感影像波段和经BP神经网络训练出的模型所重建的波段之间的相关系数总体约可达0.99,PSNR值总体约为37.44,SSIM值总体约为0.97,MSSIM值总体约为0.97.研究表明,该BP神经网络结构及其模型在重建多光谱遥感影像波段方面具有一定的应用价值.     

一种批量检查中小学Python程序作业文件的算法

作者提出了一种批量检查中小学Python程序作业文件的算法并将其编写成应用软件,在实现对Python程序作业文件高效检查的同时,将作业自动评价分类。该方法检查Python程序作业文件准确率高达99%,能够对信息技术教师批量检查Python作业文件起到一定的帮助作用。