基于互联网的动漫产业集群平台的设计与开发

在对产业集群构建的企业网络组织结构及网络作用机制进行分析的基础上,结合动漫产业的特点,提出了基于互联网的动漫产业集群支持平台的设计目标和指导原则,进而提出平台的系统框架设计,并采用基于J2EE架构的Struts+Spring+iBATIS集成框架完成平台的技术实现．     

MCAI课件在大学理科教学中的应用

MCAI课件应用于大学理科教学中的课堂教学、自学和辅导、复习总结和单元测验以及教学中的数据处理。MCAI课件要求教师改变教育观念，改造知识结构，研究新的教育方法；要求学生的学习转向创造性的思维训练；要求教学经验丰富的教师来设计课件的思路和编写脚本；要求建设的投资力度进一步加强。     

建构主义指导下的网上教材开发

论述了建构主义理论指导下的网上教材开发,包括网上教材开发的理论基础,网上教材设计的主要内容,设计时应注意的问题及开发的技术。     

基于UDP通信协议的设计与实现

基于目前UDP通信的优势与不足,在参考TCP/IP协议及ISO7层协议、X.25协议的基础上,设计了一套基于UDP的通信协议来实现基于UDP的可靠通信及弱连接特性.     

大学理科MCAI的开发环境及开发工具的研究

MCAI软件在现代化教育中发挥着重要作用，主要对作者在研制多媒体教学软件中的开发环境、开发工具的选择及制作方法等方面进行了介绍．     

基于全变差模型与卷积神经网络的模糊图像恢复

为了提高模糊图像恢复性能,采用全变差(TV)正则模型进行粗粒度去模糊,运用卷积神经网络(CNN)算法进行模糊图像的像素恢复。首先,根据图像包含的噪声类型选择合适的TV模型,并针对每个像素点进行原始图像和模糊图像的TV正则最小值求解,以实现图像去模糊操作。然后,建立CNN图像恢复优化模型,将经过TV正则化后的分块图像样本作为CNN输入,结合图像信噪比(SNR)增益阈值,通过训练获得图像恢复结果。实验结果表明,采用TV正则策略及CNN的卷积优化,能够满足不同图像模糊核类别和尺寸,以及不同噪声的图像恢复需求,有效提高模糊图像的复原性能。分别采用R-L算法、反向传播神经网络(BPNN)、生成对抗网络(GAN)和TV-CNN算法对5类图像样本集进行性能仿真。通过合理设置卷积核尺寸,相比于其他模糊图像恢复算法,TV-CNN算法能够获得更优的图像恢复质量,且能够有效应对不同模糊核尺寸和不同等级噪声所带来的图像恢复难的问题。     

基于UDP通信协议的设计与实现

基于目前UDP通信的优势与不足，在参考TCP／IP协议及ISO7层协议、X．25协议的基础上，设计了一套基于UDP的通信协议来实现基于UDP的可靠通信及弱连接特性。