基于逆向学习改进算法的汽车边缘提取

根据智能交通系统中车型识别的特点提出了使用逆向学习改进算法提取汽车边缘的新方法，这种方法的优点在于可以充分利用车型识别系统的特点和汽车历史轨迹的先验知识得到较好的提取精度，并有效地解决了车型识别中，因使用黑白图象而使基于色彩的汽车边缘提取失效的问题。     

不相容决策信息系统属性核的研究

决策表属性核的计算往往是基于Rough集理论的决策信息系统约简过程的出发点和关键．不相容决策信息系统是信息系统约简处理研究的重点．本文对不相容决策信息系统属性核的计算问题进行研究，证明了Rough集理论代数观和信息观中属性核概念的包含关系，以及几种属性核计算方法所得到的结果之间的包含关系．     

体育与健康教育结合的指向问题探讨

探讨了体育与健康教育的关系及体育与健康教育结合的必要性，分析了国内外体育与健康教育结合的现状与指向．从培养学生体育学习兴趣和动机、完善教材内容．提高教师素质、加强体育与健康课程评价体系、改变体育与健康课的授课形式、把家庭及学校纳入健康教育的干预对象之中等方面．阐述了体育与健康教育结合的指向问题．     

远程教学系统的设计与实现

利用信息技术改革教育内容、方法和体系，建立了基于Internet的计算机辅助教学信息平台，为学生提供了一个创造性的学习环境，大大提高了教学质量．简要介绍了利用Internet网上教学资源，实现远程教学系统(包括网上课堂、电子教育、批改作业、讨论答疑、查阅资料、网上考试等)的设计与规划．     

试论高校体育教育教学新视角--合作学习

运用文献资料、情报搜集等方法，对一种目标导向活动、互动性学习方式和教学方法——体育合作学习进行探讨，旨在为我国高等院校体育教育教学展现新的视角．     

市场环境下发电公司的动态学习与市场猜测均衡

提出了基于猜测供给函数模型的发电公司动态学习模型，用于分析和预测重复博弈的不完全信息电力市场环境下发电公司潜在的市场力．各发电公司根据公布的前阶段市场运行数据动态地调整其微增响应猜测，使之能够准确反映所有竞争对手相应于市场结清电价单位变化时所愿意引起的出力变化，从而动态调整提交的供给函数以获得短期最大利润．算例分析表明，发电公司动态学习有利可图；经过各发电公司动态学习并不断调整优化猜测供给函数将引导市场最终达到一猜测均衡结果．     

深度学习在引力波数据处理中的应用初探

截至2018-01-16,LIGO已成功探测引力波事件6次.可以预期,引力波探测事件会越来越多,引力波天文学会很快进入到大数据阶段.深度学习在大数据处理方面近年来得到迅速发展.它在数据处理速度,准确度等方面都表现出极大的优势.深度学习在引力波数据处理中的应用讨论还不多.本文引入此问题,并对其进行初步研究.引力波数据最大的特点是强噪声、弱信号.现行的数据处理方法是利用匹配滤波的方式把引力波信号从强噪声中挖掘出来.同时,匹配滤波方法还可以确定引力波源的性质,定量确定其参数.匹配滤波方法的弱点是计算量巨大.这导致数据处理速度很慢.对于将来的大数据引力波天文学,这更将是一个巨大的隐患.匹配滤波方法的另一个潜在问题是,完备准确的理论波形模板是其工作的前提条件.这个潜在问题的后果是很难找到理论预期之外的引力波信号.深度学习的数据处理方法有可能在这些问题上提供出路.同时,深度学习也会遇到其自身的若干困难和问题.本文将从网络结构、训练数据制备、训练优化、对信号识别的泛化能力、对数据的特征图表示以及对特征数据遮挡的响应等方面来展开讨论.     

工学结合人才培养模式的探索与实践

工学结合人才培养模式已日益得到社会的广泛认同,文章以无锡职业技术学院的实践为背景,对工学结合人才培养模式进行了探讨。     

探究性学习的教与学——“三角形中位线”的教学

探讨“三角形中位线”的教学中探究性学习基本模式的应用.     

智慧学习环境中基于贝叶斯网络构建学生模型的研究

智慧学习环境是当前教育技术学界的一个前沿研究领域,从C/S架构的智能学习系统发展到B/S架构的智能化网络学习环境,学生模型仍然是其最核心的功能模块,是学生自我导向式学习情境中构建智慧学习环境的关键因素.本文采用文献分析法和实践调研法,从学生模型的分类、数据结构和建模方法等几个方面,对国内智能网络学习环境中学生模型的研究现状进行了较为详细的研究,并通过梳理近年来关于静态学生模型和动态推理模型的研究,提出了智慧学习环境中基于贝叶斯网络构建学生模型的框架,期望为智能学习系统中学生模型的理论研究和实践发展提供可借鉴的参考和经验.