信息服务人员满意度调查表的编制

在信息化高速发展的大环境下，信息服务越来越受到重视。而信息服务能力和服务水平的提高与信息服务人员的满意度之间有密切关系。该文为研究信息服务人员满意度特编制了信息服务人员满意度调查表。该调查表是针对信息服务机构服务人员的，选取了某地区从事信息服务的工作人员进行了预调查和正式调查。利用收集到的数据对自行编制的信息服务人员满意度调查表进行了信度和效度检验。通过因子分析确定了调查表的七个维度，并获得了较高的信度和效度。     

基于SPOC的信息类课程W2L教学模式探索

SPOC能够促进MOOC与传统课堂教学深度融合,实现广域网与局域网的有机结合,是教学模式未来的发展方向。本研究首先探讨了SPOC教学的价值取向,随后分析了信息类课程特点,在此基础上提出了基于SPOC的信息类课程W2L教学模式,包括设计思想和学习模式设计,目的是为了提高信息类课程的教学质量,促进高校信息类课程教学模式的变革。     

基于运动矢量的视频可逆隐藏算法

针对现有的基于运动矢量的视频信息隐藏算法存在破坏矢量局部最优性这一问题,提出一种基于视频运动矢量的可逆信息隐藏算法。算法对利用增强预测区域搜索(enhance predictive zonal search,EPZS)算法得到的最优预测矢量与运动矢量的差值进行微调,在差值的最低有效位嵌入水印。通过矢量差值扩展,实现了解码端运动矢量的无损恢复,让信息的嵌入不影响矢量的局部最优性,保证了解码视频质量不受运动矢量改变的影响。与传统的基于运动矢量的信息隐藏算法相比,本算法在嵌入水印的同时未大幅增加引入码流量。实验结果表明,该算法在控制码流和解码端的视频质量方面均具有良好的性能。     

K2算法在贝叶斯网络结构学习中的改进研究

针对K2算法学习贝叶斯网络(BN)结构苛刻的先验节点顺序条件,提出先验信息重构方法来提高算法适用性,让K2算法得到更加精准的网络结构。对于K2算法在较小样本数据中结构精度低的问题,使用模拟退火(SA)算法对其进行优化。利用重构先验信息构建初始网络结构,改进SA算法的邻域求解方法,以求得网络的最优结构。通过学习4个BN结构,将改进的混合算法分别与K2算法和马尔可夫链蒙特卡洛(MCMC)算法进行优劣仿真比较。仿真结果表明:在相同的网络结构和先验条件下,该文改进的混合算法都能更好地识别网络结构,在各网络结构中无论先验经验是否准确,在结构精确度和海明距离方面都具有较强的学习能力。