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教育信息化背景下智慧校园的建设 被引量:45
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作者 张华 《教学与管理》 北大核心 2019年第36期33-35,共3页
伴随着大数据时代与信息化社会的高速发展,教育信息化发展进程已遍布校园各个角落,数字化校园向智慧化校园逐步迈进,不断构建与完善智慧校园建设已成为学校发展战略的重要内容。在研究学校信息化发展的背景下,分析数字化校园向智慧化校... 伴随着大数据时代与信息化社会的高速发展,教育信息化发展进程已遍布校园各个角落,数字化校园向智慧化校园逐步迈进,不断构建与完善智慧校园建设已成为学校发展战略的重要内容。在研究学校信息化发展的背景下,分析数字化校园向智慧化校园迈进的必然趋势,阐述当今信息化技术与智慧校园构建相融合后,对智慧化校园进行体系构架的设计,最后提出智慧校园建设的实践应用与发展策略。 展开更多
关键词 教育信息化 智慧校园 体系构架设计
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“互联网+”时代“智慧教室”建设的研究与实践 被引量:42
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作者 俞伟 刘渊 《教育理论与实践》 CSSCI 北大核心 2017年第15期44-46,共3页
在"互联网+教育"背景下构建符合高校实际需求的"智慧教室",是目前高等教育界现代教育技术领域的研究热点。江南大学结合国内外研究成果和学校自身实际,启动了"智慧教室"建设,其体系架构包括网络中控系统... 在"互联网+教育"背景下构建符合高校实际需求的"智慧教室",是目前高等教育界现代教育技术领域的研究热点。江南大学结合国内外研究成果和学校自身实际,启动了"智慧教室"建设,其体系架构包括网络中控系统、扩声系统、虚拟桌面、交互白板和交互投屏系统、在线巡课与常态化录播系统。基于学习空间的"智慧教室"建设,通过"课前""课中""课后"将教学有机衔接与贯穿,可以达到"智慧教室"建设的目标。资源获取的最佳途径是学习空间的建设,同时各类资源有机组织起来也可以构成实用的学习空间。 展开更多
关键词 “互联网+” “智慧教室” 教学互动 学习空间
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媒体干预下三分意见群体网络舆情传播模型 被引量:11
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作者 狄岚 顾雨迪 《系统仿真学报》 CAS CSCD 北大核心 2018年第8期2958-2965,共8页
通过构建带有讨论机制的舆情传播模型,研究媒体作用下三分意见群体舆情演变的内在规律。在参考疾病传播模型SIR(Susceptible,Infected,Recovered)、和媒体干预下的二分意见模型SIa Ib R(Susceptible,Infected-a,Infected-b,Recovered)... 通过构建带有讨论机制的舆情传播模型,研究媒体作用下三分意见群体舆情演变的内在规律。在参考疾病传播模型SIR(Susceptible,Infected,Recovered)、和媒体干预下的二分意见模型SIa Ib R(Susceptible,Infected-a,Infected-b,Recovered)的基础上,提出了带有三分意见群体舆情演变的SI3R(Susceptible,triple Infected,Recovered)模型。与二分意见模型不同的是,三分意见模型引入了中立群体这一概念,并且在传播群体中占有较大比重。通过对中立群体的影响,媒体能够发挥更有效的作用。给出了三分意见群体模型及其动力学方程,通过数值求解,模拟了有无媒体作用的差异,以及分歧度、渗透率的变化对传播过程的影响。 展开更多
关键词 网络舆情 媒体干预 传播模型 三分意见群体
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分层演化趋向行为的网络舆情传播模型 被引量:5
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作者 顾雨迪 狄岚 《智能系统学报》 CSCD 北大核心 2018年第5期700-706,共7页
通过构建带有分层行为演化趋向的舆情传播模型,研究了媒体作用下分层行为舆情演变的内在规律。在参考疾病传播模型SIR(susceptible infected recovered)和带媒体干预的SIa Ib R(susceptible infected-a infected-b recovered)模型基础上... 通过构建带有分层行为演化趋向的舆情传播模型,研究了媒体作用下分层行为舆情演变的内在规律。在参考疾病传播模型SIR(susceptible infected recovered)和带媒体干预的SIa Ib R(susceptible infected-a infected-b recovered)模型基础上,提出了带有媒体干预的具有分层演化趋向行为的舆情演变模型(SI)3R,与SIR模型不同的是(SI)3R模型引入了群体分层这一概念,并且在演化过程中处于群体不同分层中的个体带有不同的演化趋势。通过对不同层次中个体的影响,媒体能够发挥更有效的作用。给出了分层演化群体模型及其动力学方程,通过数值求解,模拟了分层媒体作用对传播过程的影响以及初始分层密度对传播过程的影响。 展开更多
关键词 网络舆情 媒体干预 传播模型 分层演化 动力系统 数值模拟 转移概率 人群密度
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基于目标空间分解和连续变异的多目标粒子群算法 被引量:2
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作者 钱小宇 葛洪伟 蔡明 《智能系统学报》 CSCD 北大核心 2019年第3期464-470,共7页
针对当前多目标粒子群优化算法收敛性和多样性不佳等问题,提出了一种基于目标空间分解和连续变异的多目标粒子群优化算法。利用目标空间分解方法将粒子群分配到预先设定好的子区域中,在该过程中,通过一种新适应值公式来对每个子区域中... 针对当前多目标粒子群优化算法收敛性和多样性不佳等问题,提出了一种基于目标空间分解和连续变异的多目标粒子群优化算法。利用目标空间分解方法将粒子群分配到预先设定好的子区域中,在该过程中,通过一种新适应值公式来对每个子区域中的粒子进行择优筛选,该适应值公式融入了支配强度因素;在全局搜索过程中,使用差分变异、高斯变异和柯西变异对全局引导粒子的位置进行连续变异操作。将该算法与当前主流的一些多目标优化算法进行对比实验,结果表明,本文提出的算法在提高粒子收敛性的同时,多样性也得到了提升。 展开更多
关键词 多目标优化 粒子群优化算法 分解 子区域 变异 差分 高斯变异 柯西变异
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基于覆盖分割和活动轮廓模型的图像边缘提取算法 被引量:6
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作者 顾雨迪 梁久祯 +1 位作者 吴秦 李敏 《数据采集与处理》 CSCD 北大核心 2017年第5期948-957,共10页
针对传统算法对边界模糊的图像分割效果不理想,分割结果多毛刺的问题,提出了一种由粗到细的图像边缘提取方法,主要由像素覆盖分割方法和Chan-Vese模型组成。将改进的覆盖分割方法和活动轮廓模型相结合,首先使用原始覆盖分割算法对图像... 针对传统算法对边界模糊的图像分割效果不理想,分割结果多毛刺的问题,提出了一种由粗到细的图像边缘提取方法,主要由像素覆盖分割方法和Chan-Vese模型组成。将改进的覆盖分割方法和活动轮廓模型相结合,首先使用原始覆盖分割算法对图像进行分割,利用多方向模糊形态学边缘检测算法提取不同物体之间的边界;然后采用改进的像素覆盖分割方法给边界像素重新分配覆盖值;最后,运用活动轮廓算法进行细化的图像边界提取;分别进行了分割结果的定性比较,抗噪性测试以及提取的边缘对比实验。实验结果表明,该方法对具有模糊边界的图像,提取边缘结果优于其他可比文献中提出的方法。 展开更多
关键词 边缘提取 覆盖分割 CHAN-VESE模型
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基于GPU的生物大分子计算平台的构建与优化
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作者 俞伟 宁璐璐 许菲 《食品与生物技术学报》 CAS CSCD 北大核心 2017年第10期1101-1105,共5页
通过生物大分子计算平台对分子动力学的模拟运算,计算值可以描述分子的运动轨迹,从而揭示原子间的内在关系,但这一过程较为复杂且昂贵。作者研究了较低投入下大分子计算平台的构建与优化,在并行GPU条件和CUDA体系下使用AMBER软件包完成... 通过生物大分子计算平台对分子动力学的模拟运算,计算值可以描述分子的运动轨迹,从而揭示原子间的内在关系,但这一过程较为复杂且昂贵。作者研究了较低投入下大分子计算平台的构建与优化,在并行GPU条件和CUDA体系下使用AMBER软件包完成分子动力学的模拟运算。通过对两个大分子体系的运算,实验结果表明计算平台达到了60倍的计算加速,实现了较高的加速性能,完成了高性价比的高性能计算平台的建设。 展开更多
关键词 生物大分子 分子动力学 计算加速 图形处理单元
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基于深度学习的软钢力学特性 被引量:2
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作者 王正桓 张超锋 +1 位作者 陆菁 李伟力 《包装工程》 CAS 北大核心 2022年第1期219-227,共9页
目的针对机械工程中软钢材料在大塑性拉伸载荷下力学特性分析的问题,提出一种基于深度学习的分析方法来预测其力学特性。方法首先对软钢材料不同台阶角度展开拉伸实验,并将采集到的实验数据利用智能技术进行预测分析。实验模型设计为双... 目的针对机械工程中软钢材料在大塑性拉伸载荷下力学特性分析的问题,提出一种基于深度学习的分析方法来预测其力学特性。方法首先对软钢材料不同台阶角度展开拉伸实验,并将采集到的实验数据利用智能技术进行预测分析。实验模型设计为双层结构,第1层结构采用共享全连接层特征输入,第2层使用极端随机树和长短时记忆网络做联合深度训练,并对训练结果经过激活函数计算后统一输出。采用联合训练模型在实验测试集上能较好地反映出应变与应力的变化趋势、速度和数值关系。结果实验结果显示,利用联合训练模型比单一ET和LSTM预测技术在拟合效果上分别提高了28.3%和63.5%。结论利用新模型取得较好的预测效果,这为分析金属阻尼器大塑性拉伸载荷下软钢材料力学特性的分析提供了重要的参考。 展开更多
关键词 机械设计 力学特性 机器学习 极端随机树 长短时记忆网络
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基于多层融合网络钛合金铣削加工过程中切削力预测研究
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作者 王正桓 张超锋 《制造技术与机床》 北大核心 2022年第9期90-96,共7页
针对制造装备中钛合金材料在铣削加工过程中对切削力预测研究的问题,提出了一种基于多层融合网络结构的方法来对切削力进行预测研究。首先对钛合金在VMC600加工中心上进行不同转速、进给速度和轴向切深的铣削实验并将采集到的实验数据... 针对制造装备中钛合金材料在铣削加工过程中对切削力预测研究的问题,提出了一种基于多层融合网络结构的方法来对切削力进行预测研究。首先对钛合金在VMC600加工中心上进行不同转速、进给速度和轴向切深的铣削实验并将采集到的实验数据利用融合网络进行预测分析。其次对单一模型与基础2层融合网络两种不同方法开展预测分析。在明确2层融合网络预测优势的情形下,进一步开展在不同层数情况下的预测精度和计算时间成本情况的研究。研究结果表明多层融合网络预测精度比单一模型平均提高了78.19%,当网络层数为6层时达到了预测精度最佳。利用多层融合网络对钛合金铣削过程中的切削力变化取得较好的预测效果,从而为铣削过程中合理制定加工工艺提供重要的参考。 展开更多
关键词 制造工艺 切削力 机器学习 融合网络
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