基于网络化视听技术的交互式教学系统设计

网络化教育系统越来越多的进入人们的学习生活当中,成为人们获取知识的一个重要的渠道.但是目前的网络教育系统缺乏交互性和自我修复完善的能力,学员被动接受知识,学习效果无法令人满意.该文讨论了一种基于网络视听技术的交互式教学系统,能克服上述缺点,更好的服务于学员.     

基于压缩感知的无线传感网数据收集研究进展

综述了基于CS的WSN数据收集研究成果,分别从基于矩阵设计、最小化能量和减少延迟等方面进行了分类探索,分析了各类方案的技术思想和优缺点,展望了基于CS的数据收集的发展方向。     

数控仿真中切削面计算的并行化研究

针对高离散精度模型与刀具包围体进行切削计算的情况,由于三维图像重建的计算量大,基于传统CPU实现的数控加工仿真系统不能满足实时性的三维绘制。本文利用GPU的并行性特点,提出并行方式数控仿真切削面显示算法:通过线程并行处理基于MC算法的实体构造模型中体素与刀具包围体的切削计算,根据切削后体素角点信息和边的状态查找建立的构型索引表和交点数目索引表,加速数控仿真切削面的提取,从而提高三维图像的绘制速度,满足实时性显示要求。     

基于变分不等式的多商品流供应链网络模型

针对多商品流的供应链网络均衡问题，考虑电子商务对供应链网络的影响，得到了制造商、零售商及需求市场的均衡条件，利用变分不等式形式把供应链网络均衡模型表述出来，得到了系统均衡的模型，利用拟牛顿法，得到了具多商品流的供应链网络均衡模型的求解方法。 用具体的数值算例验证了模型的合理性。
     

基于改进Faster R-CNN的农田残膜识别方法

为了实现农田残膜的精准捡拾,提高残膜回收机的回收率.将改进Faster R-CNN卷积神经网络运用到农田残膜的识别检测中,提出了一种农田残膜的识别方法.以11MS-1850残膜回收机工作后遗留在农田表面的残膜为研究对象,分别在晴天、阴天不同时间段采集图像共计1648幅.通过更改图像亮度、旋转等方式扩充数据集,最终得到4950幅残膜样本图像,按照7:2:1划分为训练集(3465幅)、验证集(990幅)、测试集(495幅);采用双阈值算法替代传统的单阈值算法,降低了阈值对模型性能的影响;通过对比试验,选取具有残差网络结构的ResNet50作为主干特征提取网络,准确率可达88.84％,召回率为87.70％,总体精度为88.27％;为了使检测模型对小目标更加灵敏,根据数据集中残膜尺寸大小,在原有锚点基础上增加322和642的尺度参数,准确率、召回率、总体精度分别提升了1.29％、0.67％、0.97％,单幅检测时间为284.13 ms,基本满足了识别残膜的要求.可为残膜回收机加装补收装置提供参考,为研制人工智能残膜回收机提供理论基础.     

云端运算服务下高职英语交互式教学模式初探

分析当前高职英语交互式教学现状及教学模式,探讨将云端运算服务引入交互式高职英语教学的路径,可以通过网络课件、教学论坛、电子邮件、微博、微信公众号等进行交互教学,提高英语教学质量。     

基于ZigBee的低功耗蔬菜大棚远程无线传感测控系统

针对现有的智能蔬菜大棚造价成本高,设备电池使用寿命短,远程自动化控制程度较低等问题,基于ZigBee无线传感器网络,对现有的蔬菜大棚进行智能化改造,设计了一套集低功耗数据监测采集、自动灌溉于一体的远程设备监控系统.系统经过联调测试,终端节点的休眠功耗达到了μA级别,解决了设备电池使用寿命短的问题,达到了延长设备使用寿命的要求;系统与微信公众号结合实现了远程监控的功能,可以实时查看监测数据,远程控制设备,解决了传统的智能蔬菜大棚远程自动化控制程度低的问题.与传统系统相比实现了超低功耗运行,为蔬菜大棚的可感知智能控制提供了新的技术手段.     

算法技术对信息分发机制的创新与反思

信息过载加速了人们对信息的认知盈余,而算法技术通过信息大数据化的多次过滤完成精准推送,创新了信息的适配方式,重构了互联网信息分发的形态和受众与信息之间的赋权模式,实现了对信息价值的科学评估和有效适配.文章从信息分发的路径创新和范式创新等解析了算法技术型信息分发机制的创新价值与其面临的机遇和挑战.     

基于MATLAB下的SER算法与LMS算法的比较

本文主要研究了自适应算法中的两种算法,序贯回归(SER)算法和最小均方(LMS)算法,并且利用Matlab软件对这两种算法进行了计算机仿真.结果表明,相对于LMS算法而言,SER算法自适应权值迭代通常不是按照最速下降的路径,而是在直接指向最佳权值点的方向上进行.而且,当特征值相差较大时,自适应收敛的速率将不会因特征值的影响而变慢.