住的讲究

正出去玩,每个人都会有自己重视的方面有人重视吃,不是要吃当地特产美食,就是要照顾好自己的胃,甚至不惜扛着电饭锅、大米、咸菜、老干妈到处跑。有人重视买,记得一个迷恋奢侈品的姑娘曾在闲聊中说:"法国意大利这种地方有什么意思,要不是有东西可买,谁去啊?"有人就是要省钱,能走路死不坐车,能睡火车站绝不住旅馆,能睡8块的铺位如果不小心睡了9块的就要心痛     

《音视频信号处理》课程教学改革探讨

一、专业介绍 随着计算机技术的迅猛发展,以计算机为基础的影视动画、游戏电玩等领域也随之蓬勃发展,成为人们业余生活娱乐、企业广告传媒、工厂专业设计等应用领域不可缺少的支撑技术.     

基于MPEG压缩域的视频数字水印算法的研究与实现

根据MPEG压缩视频的原理，提出了一种基于MPEG压缩域面向DCT变换的视频数字水印算法，并详细叙述了将水印信息经m序列调制后嵌入到IVOP帧的色度DCT变换的直流系数中的视频数字水印算法设计和实现的过程。实验证明，该视频数字水印算法在不降低视频质量的基础上，能够抵抗多种干扰和攻击，具有良好的稳定性和鲁棒性，并验证了以上分析。     

基于多层特征融合的单目深度估计模型

为了获取信息完整的深度图以提高预测深度图的质量,解决单目深度估计模型中特征融合的问题,提出一种融合多尺度和不同层特征的双流神经网络模型。该模型采用ResNet-50残差网络结构提取深度特征信息,利用金字塔结构融合不同层次的图像特征,实现低层、中层和高层的特征融合,保证不同层次特征的有效互补,改善多层间特征信息的传递,在一定程度上避免了信息的遗漏和缺失。在KITTI(Karlsruhe Institute of Technology and Toyota Technological Institute)数据集上进行试验,结果表明,该模型的均方根误差为2.370 4,对数均方根误差为0.229,平均对数误差为0.118,阈值精度分别为0.686、0.951、0.977,实现了较好的评测结果。     

探索德国FH贯穿教学全过程应用型实验教学模式

针对培养具有国际化背景下高层次应用型人才的办学定位,分析了德国应用科学大学对工程技术专业的应用性人才的培养模式、实验课程设置、实践教学的过程控制,探索了工程技术专业课教学实践的教学改革和实践教学改革模式,提出了以培养学生的应用能力程序设计为目地的应用创新能力培养模式的一些构想。     

基于RFID数据处理的公交停车场管理

采用了基于J2EE架构的公交停车场管理信息集成技术,描述了一个Web应用系统,提供一个多层次的分布式应用模型。它可以使用户通过浏览器来管理公交停车场,该系统使用最新的JBOSS框架Seam来实现,Seam能很好地连接表现层和持久层,有利于保持公交停车场数据库管理的一致性和数据的动态更新和维护。同时采用了高效的RFID数据流清理框架,提出了一个可扩展接收器数据流的处理（GRSP）和声明式的基于查询框架,用来清理射频识别技术（RFID）传感器设备产生的数据流。实验证明,系统具有良好的性能和应用前景。     

基于实践能力培养的离散数学教学改革探索

结合近年来离散数学教学实践,以基础性和应用性为出发点,提出了以实践能力培养为总体目标,理论知识为基础体系,应用领域探讨为兴趣载体,程序实践为能力锻炼的教学方针。将离散数学的理论与应用及编程实践有效结合起来,设计了相应的教学内容,并对教学过程中的教学方法及手段以及考核方式等作了分析探讨。     

面向工程的实践教学通用信息管理平台的研究

实践教学是应用型人才培养非常关键的一个环节.高效的组织和管理实践教学,加强教学过程中的师生沟通、学生互助研讨、教学成果的积累,对提高教学质量、指导效果、工作效率等均有非常重要的意义.正是从这一实际需要出发,在充分分析学生、指导老师、教务管理员等多方面业务需求的基础上,阐述了基于Web的大学生实践教学管理平台设计方案,以及实现过程和关键技术.该系统在浙江科技学院信息学院已被局部采用,具有一定的通用性、扩展性、灵活性和推广价值.     

《音视频信号处理》课程教学改革探讨

<正>一、专业介绍随着计算机技术的迅猛发展,以计算机为基础的影视动画、游戏电玩等领域也随之蓬勃发展,成为人们业余生活娱乐、企业广告传媒、工厂专业设计等应用领域不可缺少的支撑技术。因此,数字媒体专业已逐渐成为一项热门专业。该专业是一门交叉学科,集图形学、美     

基于图像分割的驾驶员分心行为识别研究

针对驾驶员分心行为对交通安全产生隐患的问题,提出一种结合图像分割与卷积神经网络的驾驶员分心行为检测方法。该方法通过使用图像分割处理后的驾驶员不同分心行为的图像对卷积网络结构模型进行训练,来减轻背景噪声的影响,以提高模型的识别性能。试验中使用未经分割的图像与经过前景分割后图像分别训练卷积神经网络模型,用分割后图像训练的模型识别的准确率达到了93.84%,高于使用原图像训练的模型。试验结果表明,结合图像分割和深度学习的驾驶员分心行为检测方法对驾驶员的分心行为有较好的检测效果。