M-learning的技术环境特点及其实现

从2001年开始,许多国家开展了M-learning研究和试验.M-learning(Mobile Learning)即"移动学习",是基于移动通信技术、无线互联网技术以及多媒体技术等的一种新型学习形式.M-learning必须在移动学习的技术环境中开展,由于移动学习技术环境具有数字化、移动性、兼容性的特点,因此目前条件下必须构建相应的设备自适应教学平台、设备自适应消息通讯系统和设备自适应教学资源等技术环境.     

M-learning的技术环境特点及其实现

从2001年开始,许多国家开展了M-learning研究和试验。M-learning(Mobile Learning)即“移动学习,”是基于移动通信技术、无线互联网技术以及多媒体技术等的一种新型学习形式。M-learning必须在移动学习的技术环境中开展,由于移动学习技术环境具有数字化、移动性、兼容性的特点,因此目前条件下必须构建相应的设备自适应教学平台、设备自适应消息通讯系统和设备自适应教学资源等技术环境。     

M-learning的技术环境特点及其实现

从2001年开始,许多国家开展了M-learning研究和试验.M-learning(Mobile Learning)即"移动学习",是基于移动通信技术、无线互联网技术以及多媒体技术等的一种新型学习形式.M-learning必须在移动学习的技术环境中开展,由于移动学习技术环境具有数字化、移动性、兼容性的特点,因此目前条件下必须构建相应的设备自适应教学平台、设备自适应消息通讯系统和设备自适应教学资源等技术环境.     

藏族维吾尔族本科生英语学习动机个案研究——以大连民族大学为例

本文研究结合中外心理语言学和二语习得的不同研究成果,完善动机模型,细化动机类型,并且在不同的动机类型中扩展动机因素,考察除传统的社会心理因素外的认知因素对不同动机类型的支持力以及对英语学习效果的解释力。通过细化研究对象,以对比研究和个案研究的研究范式,探讨藏族和维吾尔族学生的英语学习动机类型,并进一步探讨其影响因素。针对藏族、维吾尔族学生的特殊学习动机因素进行问卷设计、调查与测量统计,重点考察藏族和维吾尔族学生的不同学习背景;发现无论英语水平如何,藏族学生动机多为情景型取向,维吾尔族学生多为诱发型取向。特别是零基础藏族学生还表现为兴趣型取向,零基础维吾尔族学生表现为自信型取向;内地班维吾尔族学生有工具型和成就型取向,藏族学生无特殊动机取向。为以后的动机激励策略及英语提高情况的考察做先导性研究。     

浅谈如何提高高职学生学习积极性

阐述了学习积极性在学习中的重要作用，分析了影响学生学习积极性的因素，即学习动力小、学习能力差、学习氛围差以及家庭因素和办学条件，并针对各种因素提出了解决办法。     

属性细化的粗糙集理论分析

针对粗糙集的决策系统,给出了有效等价类细化和有效集合细化的定义,从理论上分析了必要属性细化后对上近似和下近似、近似分类精度和质量以及决策规则的数量和相对约简的影响.针对细化的区域分三种情况讨论,得出了在各种区域下划分的结果,如果对有效集合细化划分的越细,上近似和下近似就越逼近给定的集合,分类精度和近似分类质量就越大,产生的规则在包含原规则的基础上增多,并且相对约简和属性的必要和不必要的性质保持不变.研究结果对决策表的属性约简、决策规则形成和有效性等问题具有实际意义.     

改进的ZS细化算法在FPC缺陷定位的应用

针对ZS细化算法中存在冗余像素,在运用到柔性电路板(Flexible Printed Circuit Board, FPC)短路和断路缺陷定位时,会出现误检和重检的情况,提出了一种改进的ZS细化算法.首先,对FPC原始图像进行通道分离和二值预处理,运用ZS细化算法获取初始细化图像;然后,针对Z字型,T字型和十字型交点处存在的像素冗余,构造9个删除模板,改进经典ZS细化算法,消除ZS细化算法的冗余像素;最后,将改进的ZS细化算法、Hilditch细化算法和经典的ZS细化算法应用到FPC短路和断路缺陷定位中,并进行对比.结果表明：改进的ZS细化算法处理时间比经典的ZS细化算法稍长,但只有Hilditch细化算法的1/3左右;改进的ZS细化算法在保证FPC骨架连续性的基础上,实现骨架的单一像素化,可以准确快速地定位FPC的短路和断路缺陷.     

Al-Ti-B在Al-Si合金中的晶粒细化行为的研究进展

Al-Ti-B是目前Al合金中应用最为广泛的晶粒细化剂,其晶粒细化行为受到细化剂组织状态、细化工艺、合金成分等因素的影响;尤其是应用于Al-Si系合金时,毒化效应的存在削弱了细化效果,成为制约Al-Si合金晶粒细化效果的重大瓶颈。总结了Al-Ti-B在Al-Si合金中晶粒细化的研究进展,重点阐述了毒化效应的影响及其作用机制,归纳了外加超声能量场对细化行为的影响作用,最后展望了未来的研究方向。     

基于两极复合式指纹图像细化算法的研究

针对现有指纹图像模板细化算法中存在的诸如迭代次数较多，细化速度慢，图像局部细化不完全等问题，分析了两种常用的细化算法——快速细化算法和改进的OPTA算法各自的优缺点，提出了一种基于两极复合式算法的指纹图像细化算法，该算法在保证对图像完全细化的同时，能较明显提高细化处理速度。     

明渠堰槽流量计规范化管理研究

针对现行检定规程对超声明渠堰槽流量计的影响因素不具体及相关的明渠堰槽流量计的技术管理不细化不具体现象,该文从超声明渠堰槽流量计的原理及公式分析了该流量计的影响因素,然后归纳了明渠堰槽流量计管理中存在的不规范方面,接着从流量计及人员管理方面提出推进规范化管理的措施,从而细化明渠堰槽流量计的管理,为明渠堰槽流量计的规范管理提供参考。     

基于迁移学习的危险行为识别方法研究

深度学习中卷积神经网络在行为识别领域有着良好的识别效果,但是由于深度学习需要较大数据集训练模型,而现今公开数据集中危险行为识别相关方向没有大量数据集。针对危险行为识别领域样本少、无法进行深度学习训练等问题,建立了危险行为识别数据集,并采用迁移学习方法对C3D网络模型进行迁移训练。结果表明,迁移学习后C3D网络模型对危险行为识别数据集平均识别率达到了83. 2%,可以有效识别危险行为动作。     

基于Hyper-V的校内私有云构建研究

针对云计算的发展趋势,结合校园网基础设施特点,研究和分析了虚拟化技术和云计算模式,提出一种基于Hyper-V的私有云计算环境模式,并在校园网内实现了该模式的私有云构建,为云计算环境在高校的实现提供了具体方法。     

基于SOPC的SVPWM波形研究

介绍一种采用SOPC技术设计的SVPWM波形发生器,在FPGA中嵌入了32位NiosⅡ软核系统,用以处理SVPWM波形的计算、输出与显示等功能.利用可编程逻辑器件的可在线编程特点和SOPC的技术优势,灵活、快捷地将所需功能模块完全集成在单片的FPGA上,使电路的硬件结构简单,具有较高的性价比.     

基于符号学释析“短信谐音”

交际过程是符号过程。在短信交际的过程中,发信者发出信号(信息),对所发信息进行编码,以符号的形式呈现给接受者;信息的接受者结合不同的符号情景,对符号能指形式通过推理取得符号所指讯息,最终取得交际成功。从符号学角度分析短信语言的谐音现象,期为今后研究符号学和短信语言搭建一个新的研究平台,对于符号学的研究提供新的研究思路。     

基于Spark的DA算法并行化研究

在对大规模数据进行蜻蜓算法优化时,由于要计算的维度过多,迭代次数过大,从而耗费大量运算时间,而基于Spark分布式计算可以减少大数据运算的耗时。将DA算法在Spark分布式计算平台下进行并行计算,把蜻蜓种群被分配到各个节点,每节点中蜻蜓个体信息通过多线程并行更新,然后共享全局最优解,从而提高大规模数据优化的运行速度。最后仿真实验的验证是由4个测试函数进行测试,验证结果显示:在保证正确率的前提下,基于Spark的DA算法在对大规模数据优化的计算用用时最少。     

基于GIS的空间数据集成方法研究

回顾了早期的两种数据模型,介绍了面向实体的数据模型和拓扑关系数据模型的优、缺点,在此基础上总结了GIS多源数据产生的原因和集成发展的迫切性、介绍了三种多源数据集成模型和GIS数据模型的发展方向,提出了一种从CAD数据到GIS数据的转换方法和分析了在转换过程中存在的问题以及解决的思路.     

基于OpenCV的口唇检测研究

唇读技术在提高噪音环境中语音识别系统的识别率和帮助有听力障碍的人更好的理解语言方面起到了一定的辅助作用。由于说话过程中口型变化较大,直接提取口型区域较困难;而在发音过程中鼻子形状不会发生较大变化,且OpenCV自带的人脸检测器可以很好的检测出人脸。提出了一种利用嘴唇与人脸和鼻子的相对位置关系进行检测嘴唇区域的方法。实验证明,该方法可以比较快速,精确地提取出嘴唇区域,从而利于精确的进行口唇分割。     

基于层次分析法的用药合理性分析

目的：通过对某县人民医院2009年门诊处方用药的合理性分析,以了解该院门诊患者处方用药的基本情况。方法：运用层次分析法,对处方药用药情况进行考察,并结合临床实际,对处方用药的合理性进行分析评价。结论：该院门诊用药基本合理,但仍存在一定问题,同时临床医师与药师应共同加强药学知识的学习,临床医师应加强合理用药,药师应加强处方审核。     

基于心率变异性的草原公路驾驶疲劳恢复调节方式

为研究草原地区驾驶疲劳恢复的特性,利用MP150型多导生理记录仪器收集驾驶员在疲劳恢复阶段不同调节方式下的心率变异性(heart rate variability, HRV)信号,结合主成分分析和均值、低高频均衡比和样本熵指标趋势分析,开展室内模拟驾驶疲劳恢复研究。结果表明：(1)音乐调节休息和车外自由活动方式下,驾驶员的疲劳状态表现为先加重再迅速恢复后波动的现象;(2)长距离驾驶后,不建议驾驶员立刻采用听音乐或下车活动方式调节疲劳,车内安静休息更适合驾驶员;(3)休息时间在20 min左右时,相较于车外自由活动,建议驾驶员采用音乐调节休息方式;休息时间超过20 min,驾驶员应采取多种方式调节驾驶疲劳。     

基于标记的图数据关键词查询方法研究

图数据关键词查询技术在结构化数据、半结构化数据和非结构化数据等领域具有良好的应用前景。随着需要解决问题规模的不断扩大,寻找top-k结果所花费时间将会增多。针对该问题,提出了一种基于标记查询优化的方法。该方法首先引入路径索引,通过输入一组关键词遍历路径索引,找到与关键词相关的结构子图;然后基于结构子图,找出当前最优结果,对当前最优结果,选择需要处理的路径进行标记;并设置该路径为无穷大,实现对当前最优结果的屏蔽,再在此基础上查找次优结果,直到top-k结果查询完毕;最后,基于测试数据集,验证该方法的有效性。