摘要: 针对低光照条件下图像普遍存在的亮度不足、色调偏差、细节缺失及噪声较多等问题,本研究提出一种融合Retinex和高低频分解的低光图像增强算法(Low-light Image Enhancement algorithm based on Retinex and High-low Frequency Decomposition, LIGHDFormer)。该算法由光照提取层、高低频分解模块和噪声恢复器组成。具体而言,光照提取层通过深度卷积估计照明信息并生成点亮特征图以指导后续去噪;为使算法更有效地解决多样化退化问题,提出高低频分解模块,该模块采用局部特征提取块(Local Feature Extraction Block, LFEB)和全局特征提取块(Global Feature Extraction Block, GFEB)分别处理高低频信息,并在特征提取过程中使用小波变换、多尺度特征融合和通道注意力机制;为抑制低光图像增强中出现的噪声,设计噪声恢复器,在Retinex理论指导下利用点亮特征引导通道域中非局部照明强度的交互建模,实现点亮图像去噪。在3个广受认可的低光图像增强数据集上的全面实验结果表明,LIGHDFormer在整体性能上表现优异,不仅能有效抑制低光图像噪声,且充分保留图像细节,使处理后的图像亮度自然、色调逼真,在多个指标上优于对比算法。LIGHDFormer为应对低光图像增强任务提供了一种有效的解决方案。
摘要:本文设计了一种基于检索增强生成(Retrieval-Augmented Generation, RAG)与舆情分析技术的智能留言系统。系统前端用于留言采集提交、处理状态跟踪、回复内容动态渲染与实时推送;后端依托RAG实现智能回复,结合主题聚类模型与情感分析算法实现校园舆情识别与趋势预测。实验结果表明,本系统回复准确率可达98%,平均响应时间缩短至15s,用户满意度提升至97%。同时,系统具备可靠的舆情预测能力,有效提升了历史数据的利用价值,克服了传统留言板存在的局限性,为高校精细化、智能化治理提供了技术支撑。
摘要:针对传统课程考核评价体系存在的维度单一、多源数据孤岛等问题,本研究基于数据中台技术构建了应用于课程考核评价场景的多源协同验证的数据支撑体系。创新性地提出双通道融合架构,采用随机森林处理学生历史成绩、课程属性等静态特征,利用LSTM建模学习行为时序特征,并通过动态权重机制实现双通道的协同验证。实验结果表明,该体系在课程考核评价预测上达到0.91的准确率,较单一特征模型最高提升了12个百分点,为高等教育数字化转型提供了可借鉴的技术方案。
摘要: 针对音圈电机伺服系统的非线性与时变特性, 常规比例-积分-微分(Proportional-Integral-Derivative, PID) 控制动态性能有限, 而模糊 PID 控制又存在参数整定依赖专家经验、自适应能力不足的局限。本研究提出一种基于改进遗传算法(Improved Genetic Algorithm, IGA) 的模糊 PID 控制方法。通过采用自适应遗传算子与混合选择策略改进遗传算法, 避免早熟收敛现象, 并利用其全局搜索能力对模糊 PID 控制器的量化因子、比例因子及隶属度函数关键参数进行自动优化整定。仿真与硬件测试结果表明, 相较于传统 PID 控制, 该控制策略下的音圈电机系统调节时间为 25 ms, 缩短了约 26.5%, 超调量从 7% 降低至 0%。所提方法有效提升了音圈电机控制系统的动态响应性能, 实现了控制器参数的优化设计。
摘要:为解决自动导航机器人在复杂道路环境中因光照、阴影干扰导致的目标识别精度低、鲁棒性差的问题,本文提出并实现了一套基于U-Net语义分割的自主导航方案。该方案采用工控机+STM32上下位机分层控制架构,将高算力的语义分割任务与高实时性的电机驱动控制进行解耦。核心算法采用改进型U-Net网络,利用其编码器-解码器结构与跳跃连接,实现了对道路、障碍物及边界等关键导航元素的像素级精准识别。为提升模型性能,本文构建了一个包含多种校园道路场景的图像数据集,并进行了精细的像素级标注。最后,将训练好的模型部署于履带式差速驱动机器人平台进行实机验证。实验结果表明,在1.5 m/s的行驶速度下,模型对建筑物、树木和路肩石的平均像素精度(MPA)分别达到98.34%、95.67%、93.54%,证明了该方法在真实复杂环境中的高识别性能与工程实用价值,可为低速场景下的移动机器人提供可靠的视觉导航支持。
摘要:针对复杂环境下的设备巡检与物流运输需求,本文设计了一种基于嵌入式技术的轻量化移动机器人平台。智能小车作为一种轻量化移动机器人,因其灵活的机动性能及小巧的外形,在设备安全巡检和工程物料运输等场景中得到了广泛应用。本研究集成了多个功能模块,构建了以STM32F103C8T6为核心的硬件控制架构的智能小车。实验表明,该小车可实现自动循迹、避障及远程控制功能,循迹成功率达98%,避障距离与实际距离的误差小于2 cm,能够适配不同生产环境类型的需要。
摘要:针对传统差分进化算法在路径规划中易陷入局部最优的问题,本研究提出一种融合局部强化机制的改进差分进化算法(Schedule-guided and Reinforcement-based DE,SR-DE)。该算法引入维度级优先级动态评分机制,依据历史搜索反馈对决策变量进行正向激励与负向抑制,实现对高搜索价值维度的自适应聚焦。本研究将所提算法应用于复杂环境下的无人机二维路径规划,综合考虑路径长度、平滑性及避障安全性,构建多目标优化模型。实验结果显示,SR-DE在多次独立实验中全部成功避障,其平均代价较差分进化(Differential Evolution,DE)算法、粒子群优化(Particle Swarm Optimization,PSO)算法等更低,相较于DE算法降低了8.53%。
摘要:网络安全威胁复杂多变,传统入侵检测系统难以应对未知攻击和海量数据处理需求,人工智能技术为入侵检测带来革新性突破。其中,机器学习算法擅长处理结构化流量特征,而深度学习模型在识别复杂异常行为模式方面具有显著优势。实验验证表明,本系统在NSL-KDD数据集上的检测准确率达到98.6%,精确率为98.4%,召回率为98.5%,相较于传统方法性能提升显著,对零日攻击和变种威胁具有更强识别能力,为构建主动防御体系提供有效技术支撑。
摘要:为破解高精度人脸识别模型在边缘设备上面临的部署挑战,本研究提出一种深度优化的轻量化人脸识别方案。以定制化骨干网络MobiGhost-FaceNet为核心,通过集成非对称卷积、谱域注意力与动态网络剪枝技术,显著降低计算复杂度。结合质量感知的动态ArcFace损失函数与量化感知训练(Quantization Aware Training, QAT)策略,增强模型在低质量数据上的鲁棒性。实验结果表明,该系统在Labeled Faces in the Wild(LFW)等基准上精度优于主流轻量化模型,并在嵌入式平台实现了28 ms的低延迟响应,最终构建了一个兼具高判别力与毫秒级推理速度的高效端侧(on-device)识别引擎。
摘要:针对传统人工评分模式暴露出的效率低下、易出错且难以动态响应相关管理政策变更等问题,本文构建了基于C#+SQL的医疗机构科研成果自动评分系统,该系统采用C/S架构,以C#作为开发语言,SQL Server充当数据库,实现了自动化评分功能,并验证了自动化评分效果。系统上线后,整体科研核算效率提升80%以上,这对提高医疗机构科研管理效率、推动资源共享、辅助决策等方面具备一定的科学价值与社会经济效益,并可为其他医疗单位提供技术方案和实践参考。
摘要:为提升居家厨房环境的安全性与舒适性,本文设计并实现了一套基于微信小程序的远程监测系统。该系统硬件终端以STM32F103单片机为核心,集成 PM2.5 、温湿度、光照度等传感器实时采集环境参数,并通过OLED模块实时显示。采集的数据经由ESP8266模块上传至巴法云(Bafa Cloud)物联网平台,用户可通过微信小程序随时随地远程访问,实现了环境数据的实时监测与预警。系统测试结果表明,各模块运行稳定,实现了硬件终端、云平台与小程序间的可靠双向通信。该系统能有效监控 PM2.5 浓度等关键指标,对防范“醉油综合征”等健康风险具有积极作用。
摘要:针对艺术收藏品作为非标准化商品在数字化交易过程中面临的确权困难、交易不透明及信任成本较高等问题,文章设计并实现了一种基于区块链技术的艺术收藏品交易与社交平台。该系统采用联盟链架构,通过智能合约对艺术收藏品确权信息、竞拍结果及关键交易行为进行链上存证,并结合链上链下协同机制,在保障数据不可篡改与可追溯性的同时提升系统运行效率。平台以竞拍交易为核心,支持限时竞拍与直播竞拍等模式,并融合商城交易与社交互动功能,实现艺术品展示、交易与交流的一体化设计。系统测试结果表明,该平台能够在保证交易可信性的前提下满足在线交易的实时性需求,提升艺术收藏品交易过程的透明度与安全性,为艺术收藏品数字化交易平台的构建提供了可行的技术参考。
摘要:为解决传统听评课方式在效率和数据处理方面的痛点,本研究设计并实现了一个基于Django框架的高校教学听评课管理系统。该系统采用浏览器/服务器(Browser/Server, B/S)架构,基于Django模型—视图—模板(Model-ViewTemplate, MVT)设计模式,整合MySQL数据库与对象关系映射(Object-Relational Mapping, ORM)技术构建数字化管理平台。听评课系统由通用操作、基础信息管理和听评课管理三部分构成,其核心功能涵盖听课计划智能排程、多维度评价指标量化及可视化数据分析。在实现过程中,系统通过ORM技术确保数据操作的规范性,通过标准化数据接口实现与教务系统的无缝集成,降低了数据出错率,提升了系统运行效率;此外,数据分析功能为教学决策提供了科学依据。实践表明,该系统有效解决了传统手工评课流程烦琐、数据孤岛等问题,实现了教学质量监控的数据化驱动。
摘要:随着互联网信息量激增,传统搜索引擎和推荐系统在满足用户个性化需求方面显得力不从心。针对大学生就业信息过载问题,本文融合职位发布时间、地理位置等上下文信息构建匹配模型,提出一种混合推荐方法:首先构建用户-职位匹配模型,量化简历与职位需求的匹配度,转化为初始评分;其次利用Taste推荐引擎的协同过滤算法生成个性化推荐。系统基于JavaWeb技术栈开发,涵盖用户管理、职位检索、智能推荐等模块。实验表明,该方法在查准率和查全率上优于传统方法。
摘要:食品安全风险贯穿食品生产、流通与消费全过程,具有隐蔽性强、影响范围广、演化速度快等特征,给传统以经验判断和事后处置为主的监管模式带来显著挑战。随着信息技术的发展,大数据在多源异构信息整合、风险特征精准识别及演化趋势研判方面展现出明显优势,为食品安全风险的科学分级提供了重要的技术支撑。基于食品安全大数据,本研究系统解析了食品安全风险的关键特征,构建了包含风险特征提取、综合评分与阈值分级的风险评估模型,并在此基础上提出分级分类、动态调整的食品安全风险管控路径。本研究旨在提升风险识别的精准性,推动食品安全监管由事后响应向事前预警和全过程管控转变,为完善食品安全治理体系提供决策依据。
摘要:地震监测数据包含震源参数、次声波及地表形变等多维信息,部分数据具有重要的战略情报价值,其承载系统的信息安全至关重要。国产化适配迁移是保障地震信息系统安全和自主可控的必然要求。本文分析了地震行业国产化现状和国产化迁移存在的问题,以地震预警信息发布系统为试点,设计并实施了一套系统性的迁移方案,包括国产信创产品选择、数据迁移、功能测试等关键策略。该研究验证了地震预警信息发布系统国产化适配迁移的可行性和有效性,为地震行业信息系统的全面国产化提供了可借鉴的实施范例与实证支持。
摘要:抢险救援行动往往突发性强、环境高危、保障复杂,这对数据支撑的实时性、准确性与全面性构成了严峻挑战。本研究基于对灾情态势、现场环境等六大核心维度的数据需求分析,遵循一体化设计原则,构建了“一池(数据底座)、一支撑(智能引擎)、五应用(业务闭环)、一展示(驾驶舱)”的平台架构体系。该平台旨在有效解决传统抢险救援模式中数据分散、共享困难、应用滞后等核心问题,推动抢险救援决策模式从“经验驱动”向“数据驱动”演进,响应机制从“被动应对”向“主动预判”转型,从而为构建高效、科学的现代抢险救援体系提供坚实支撑。
摘要:为了保证偏远地区复杂地质条件下的隧道运营安全,本文对偏远地区某膨胀岩区隧道开展健康监测研究。通过有限元分析,确定该隧道的危险区域为拱顶、拱腰、仰拱与边墙结合处、仰拱,并完成了该隧道的监测布点及传感器选择。结合偏远地区通信条件差、市电稳定供电困难的特点,本文提出基于远距离无线电(Long Range, LoRa)通信技术的组网方案。该方案由与传感器高度集成的LoRa节点及其他辅助通信设备组成,能够降低系统部署与后期运维难度,提升监测实施效率,可为该类型隧道在健康监测通信网络的选择上提供一定参考。
摘要: 针对工业园区生产过程中恶臭异味排放污染环境、威胁周边人员的健康的问题, 以及传统监测方法存在布点稀疏、成本高昂、溯源难、时空分布不均等问题, 本文提出一种基于微机电系统(Micro-Electro-Mechanical Systems, MEMS)气体传感技术的网格化监测方案, 设计并实现了相应的物联网终端设备。该设备以 ESP32-S3 微控制器作为边缘计算核心, 集成多通道气体传感单元、环境传感单元、双模通信模块及电源管理系统, 可实现工业园区恶臭异味的实时监测、数据上传、远程报警与智能管理。实测表明, 系统响应时间 <5 s, 数据传输丢包率 <0.5%, 具备低功耗、防尘防水、远程升级等特性, 能适配复杂工业环境, 有效弥补了传统监测方法的不足。
摘要: 针对校园无线网络中Wi-Fi 6与5G专网异构融合存在的移动场景业务连续性问题,本文引入虚拟可扩展局域网(Virtual Extensible Local Area Network, VXLAN)技术,提出了一种异构网络融合组网方案。该方案通过设计基于Linux的5G融合接入网关,实现IP地址与位置的解耦,旨在维持终端在异构网络漫游时IP地址不变。同时,提出一种基于位置和运动感知的垂直切换算法,通过动态调节切换阈值,确保终端在Wi-Fi 6覆盖不足时快速切换至5G专网,避免业务中断。实验结果表明,该方案显著降低了切换过程中的丢包率,有效保障了业务连续性,为校园多网融合提供了高效、可靠的解决方案。
摘要: 针对图像数据区域特征复杂、纹理分布不均等问题,本文构建了融合图像特性识别与密级动态匹配机制的自适应AES(Advanced Encryption Standard)加密优化算法。该算法采用区域敏感度等级划分与结构参数调控方法,通过对不同敏感度区域配置差异化的加密轮次与S盒映射,增强密文的抗统计分析能力,同时引入密文安全反馈机制,动态优化加密路径,提升对内容变化的响应速度。本研究在现场可编程门阵列(Field-Programmable Gate Array, FPGA)平台上部署多通道异步结构,构建控制逻辑映射与轮密钥调度架构,实现图像驱动下的加密结构自适应加载。验证结果表明,该方法在提升图像熵值、吞吐率以及控制能耗方面均优于标准AES结构,具备实用价值与工程适配性。
摘要: 在高校智慧校园建设持续推进的背景下,依托移动互联、物联网、云计算和大数据等技术的虚拟校园卡系统重塑着高校师生的行为模式与学校的治理模式。然而,系统的高度集成性、架构的开放性以及数据的高敏感性,使其成为网络安全攻击的新目标,面临着日益复杂严峻的安全挑战。本研究立足智慧校园的开放互联环境,系统性地剖析了虚拟校园卡系统在终端、网络、数据、认证及管理五个维度面临的核心安全风险。本文遵循纵深防御思想,并符合网络安全等级保护2.0(等保2.0)的相关要求,构建了一个集技术、管理与运营于一体的五层联动安全防护体系,旨在为高校虚拟校园卡系统的安全建设与长效运营提供一套系统性、可操作的解决方案。
摘要:基于医疗数据的敏感性与隐私保护需求,本研究提出了一种分级访问控制下医疗数据隐私保护方法。该方法通过三重技术架构实现多层级安全防护:在身份认证层面,构建基于数字证书的分级身份认证体系,通过可信CA签发的X.509证书,实现用户身份与数据访问等级的绑定;在访问控制层面,融合基于角色和属性的访问控制双机制,协同实现精细化权限管理;在数据加密层面,采用基于属性的加密算法,通过访问策略嵌入实现细粒度数据管控,确保数据的机密性。实验结果表明,与现有方案相比,本方法可显著降低记录链接比例,非法访问检测率达到100%,能够有效提升医疗数据隐私保护的强度。
摘要: 当前网络攻击手段日趋复杂, 传统检测系统因数据源单一、模型静态且解释性差, 难以应对高隐蔽性威胁。针对上述挑战, 本文提出一种融合多源数据与动态防御机制的智能检测架构。该架构通过分布式探针采集异构数据, 利用跨域语义对齐与注意力机制实现深层特征融合, 并引入在线演进机制增强模型适应性。大规模真实流量与日志混合实验表明, 该系统在多种复杂攻击场景下不仅保持了高检出率与低延迟的性能优势, 更在对抗环境中展现出卓越的鲁棒性, 显著提升了网络安全的主动防御效能。
摘要: 在数字化转型浪潮下, 校园网已成为支撑高校教学、科研与管理一体化发展的关键数字底座。然而, 传统三层以太网架构在面临高并发、大带宽、低时延等新兴应用场景时, 其固有的性能瓶颈与运维复杂性日益凸显。无源光网络 (Passive Optical Network, PON) 技术凭借其高带宽、低延迟、高可靠性等优势, 成为校园网建设的理想选择。本文以广州商学院网络升级改造为实践案例, 深入剖析了 PON 技术的架构优势与多业务承载能力, 提出了一套从设计、部署到运维的全光网建设方案, 旨在为同类高校网络现代化升级提供兼具理论深度与实践价值的范例。
摘要: 基于Multisim软件设计并实现了一款高精度篮球24 s计时器。系统由秒脉冲发生器、计数器、信号控制电路、译码显示电路及声光报警电路等模块构成, 可实现24 s预置、倒计时、启动/暂停、清零以及计时结束报警等功能, 核心时钟信号频率误差控制在1%以内, 确保了计时的准确性。该设计采用模块化的纯数字电路架构, 相较于传统计时器, 在可靠性、成本效益及可维护性方面展现出显著优势, 为篮球比赛计时系统的开发提供了一种有效的设计方案。
摘要:为解决传统城市井盖监管存在的响应滞后、安全隐患多等问题,并响应国家智慧城市建设的战略需求,本文设计并实现了一个基于物联网的智能监控系统,提出了一种基于OneNET物联网平台与移动通信网络的智慧井盖监控系统方案。该系统以Arduino Uno为核心控制器,集成多类型传感器与执行机构,实现了对井盖状态的实时监测、异常情况下的主动告警与应急自救控制。该系统旨在提升市政部门对城市井盖的精细化、智能化管理水平,有效预防安全事故,提高运维效率。
摘要:本研究旨在验证“微机电系统(Micro-Electro-Mechanical Systems, MEMS)压力传感器与机器学习算法相结合”技术方案在血压状态识别中的实际可行性。首先,本研究基于一个包含收缩压、舒张压、心率、年龄和性别的公共数据集,构建并训练了随机森林(Random Forest, RF)与支持向量机(Support Vector Machine, SVM)分类模型,用于区分“高血压”“低血压”及“正常血压”状态。在此阶段,随机森林模型被证实为更优的算法,其在交叉验证中表现稳定,性能显著优于支持向量机。特征重要性分析进一步确认,舒张压与收缩压是模型决策中最关键的特征,这与临床知识一致。其次,为了检验该算法的实际部署潜力,本文设计开发了一套基于ESP32和XGZP6847A的MEMS压力监测装置,并采集了新的血压生理信号作为验证集。将在公共数据集上训练好的随机森林模型直接应用于验证数据集进行预测,其准确率达到83.3%,远高于支持向量机在相同数据上的66.7%。这一结果不仅再次确认了随机森林模型的优越性,更证明了在公共数据集上训练的模型能够有效迁移到MEMS系统采集的真实数据上,从而强有力地验证了“MEMS压力传感器+机器学习”这一技术路径的可行性与鲁棒性。尽管本研究的结论基于特定数据集且MEMS验证集的样本量有限,但二者相互印证,为开发基于嵌入式MEMS传感器的智能血压监测方案提供了有力的原理性证明和坚实的技术依据。
摘要:随着AT89C51单片机在小家电智能控制领域的广泛应用,消费者对加热杯垫多挡位温控、童锁防误触及节能降耗的需求持续提升。本文基于AT89C51单片机,结合DS18B20温度传感器、LCD1602显示模块、LED指示灯、蜂鸣器、继电器及按键模块,设计了一款智能加热杯垫系统。该系统支持45、55、85℃3挡温度选择,搭载童锁防护功能,可实时采集杯垫温度,达到设定值后自动停止加热,温度低于阈值时按需重启,同时直观显示加热挡位、实时温度及童锁状态。系统采用按需启停控制逻辑,运行功耗较低,兼具节能特性。采用Proteus与Keil联合仿真技术,对系统电路与控制逻辑进行了全流程验证,确保各项功能有效实现。该系统精准匹配日常饮水加热场景需求,兼顾安全性、便捷性与节能性,具备较强的实际应用价值。
摘要: 在铁路运输安全体系中, 脱轨器状态监控是保障列车运行安全的核心环节, 然而, 传统监控手段面临效率低下、实时性欠佳等问题。本研究围绕这一关键问题, 开展面向边缘计算的基于 YOLOv8 的脱轨器状态分类模型优化与部署研究。紧密结合脱轨器图像特征, 通过采用数据增强策略缓解数据样本分布不均衡的问题, 对模型进行针对性优化与训练, 构建了高精度脱轨器状态分类模型。借助边缘计算特性, 实现了模型在 SE7 算法盒子上的高效部署, 有效降低数据传输延迟。实验验证表明, 该方案可实时且精准地识别脱轨器状态, 模型推理速度为 NVIDIA RTX A6000 GPU 的 13 倍, 吞吐量较 NVIDIA RTX A6000 GPU 提升了 12.1 倍, 为铁路安全监控领域向智能化发展提供了新思路与实践参考。
摘要:气井产量预测是气田优化开采方案与动态调整决策的关键依据。传统机理公式与数值模拟方法在表征复杂储层多阶段产量变化方面存在局限性,而常规机器学习模型则面临模型可解释性的挑战。本文以莺歌海盆地A气田为研究对象,通过特征相关性分析筛选关键影响因素,选用XGBoost构建产量预测模型,并使用贝叶斯优化算法进行超参数调优。在此基础上,使用SHAP算法对模型进行全局与局部可解释性分析。研究表明:基于贝叶斯优化的XGBoost产量预测模型能够有效提高气井产量预测精度,并可准确量化各关键因素对产量预测的贡献度。
摘要:医学影像归档与通信系统(PACS)的性能直接影响医疗服务质量。针对传统PACS面临的数据存储与传输效率瓶颈,本研究提出并实践了一种基于数据分级管理的系统优化策略。该策略构建了“热—温—冷”三级数据生命周期模型,并分别采用高性能分布式存储、混合云技术以及蓝光归档技术进行承载。同时,系统引入HTTP/2多路复用协议以优化数据传输效率。应用实践表明,优化后的系统在图像传输速度方面达到原来系统的3~10倍,显著提高了存储管理效率并降低了运维成本,为现代医院影像信息系统实现可持续发展提供了可靠的技术路径。
摘要:聚焦家庭观赏鱼养殖中存在的水质波动剧烈、人工维护依赖度高、软硬件设备协同性差及远程监测能力缺失等现实问题,文章提出一种面向家庭微生态的智能鱼缸一体化感知与自治调控方案。系统采用单片机控制器作为核心处理单元,搭载pH值、溶解氧、水温等多模态传感器阵列,构建“感知—决策—执行—反馈”的闭环自治控制架构。通过预设水温、溶解氧及pH值的最优稳控区间,并设计与定时定量喂食机制的协同策略,实现加热、增氧、喂食功能的一体化自主调控。同时,依托Wi-Fi模块实现监测数据云端上传与手机App远程交互,支持实时数据查看、异常状态告警及手动远程控制。实验与应用结果表明,该系统能长期稳定维持家庭微生态系统的动态平衡,有效降低日常养护成本,具有较强的工程实用性与推广价值。
摘要:为应对媒体融合背景下广播电视制播体系的挑战,本研究设计并阐述了一个融合媒体制播云平台的架构与关键技术应用。该平台以云原生与微服务为基础架构,深度整合了云计算、大数据、人工智能及5G/6G等前沿技术。本文系统性地探讨了该平台在资源弹性调度、大数据用户画像、AI智能编辑与推荐、IP化节目播控及精准广告投放等核心业务场景下的实现流程与技术参数。研究表明,该平台能够构建一个集约化、智能化、敏捷化的全流程制播体系,可有效提升内容生产效率与分发精准度,为广电行业的数字化转型提供了系统性的技术方案。
摘要:文化遗产数字化是全球文博行业的重要趋势,但面临数据存储分散、高并发访问及安全防护等挑战。云计算为此提供了系统性解决方案。本研究以故宫博物院云托管服务为案例,剖析其云平台建设与优化实践。研究提出并验证了一套“分级弹性扩容+智能安全闭环”的优化框架,通过整合混合云存储、分布式数据库与多层级安全防护体系,实现了对核心业务系统的高效、安全与弹性支撑。实践数据显示,优化后的架构成功支撑了年均2.3亿次的访问需求,将DDoS攻击响应时间缩短至5秒内,节假日高峰资源利用率提升40%,运维成本降低32%。本研究旨在为大型文化遗产机构的云平台建设提供一个经过实证检验的技术范式与可复制的优化路径。
摘要:城市生命线工程监测面临数据孤岛、告警迟滞与响应低效等问题,本文提出基于多源数据融合的端—边—云协同架构,建立了“全域感知—边缘融合—云端决策”的立体监测体系,实现了秒级数据采集、亚米级故障定位与秒级联动响应。通过多模态感知设备布设、时空对齐算法、轻量化融合模型与风险矩阵评估,系统实现多维信号的高效感知与精准预警。平台支持LoRa/NB-IoT接入、协议标准化与高可用部署,保障高频异构数据汇聚与联动处置的可靠性。实测表明,该系统在复杂场景下具备高精度、高时效、高稳定性等综合优势,具有良好的推广前景。
摘要:随着医疗服务需求的持续提升与计算机信息技术的迅猛发展,人工智能(AI)技术已广泛融入医院信息系统,对医院服务模式产生突破性影响。本文总结国内医院的AI应用实践,阐述其在提升就诊效率、强化诊断精准度、促进资源共享、推动管理精细化等方面的成效。分析当前面临的海量异构数据整合困难、隐私安全风险较高、复合型人才短缺及责任归属模糊等问题;提出构建“通用基座+专科应用”协同生态、完善合规保障与人才培养机制、推动场景深耕与普惠化等发展建议,为医院信息化和智能化发展提供可行思路,助力医院高质量数智化转型。
摘要:随着新能源汽车产业的快速发展,车用锂离子电池的安全性已成为其大规模推广的关键瓶颈。因此,发展高效、可靠的故障诊断技术对于保障车辆安全、延长电池寿命至关重要。本文系统综述了锂离子电池故障诊断技术。首先,从故障演化速率与成因的角度分析锂离子电池故障的类型,将故障分为渐变性故障、突变性故障以及多故障交互机制,并深入剖析了故障产生的机理以及外显特征。其次,着重分析了三类诊断方法:基于知识的方法、基于模型的方法以及基于数据驱动的车用锂离子电池故障诊断方法,并系统评估了上述三种诊断方法在准确性、实时性、泛化能力及应用局限性等方面的优劣。最后,在总结现有研究不足的基础上,展望了未来技术发展趋势,指出多模态信息融合、轻量化边缘算法以及车-云协同诊断将是实现动力电池全生命周期智能安全管控的重要方向。本综述为锂离子电池故障诊断问题提供了一个全面的视角,为该领域的研究者和工程师提供了一个全面而深入的参考框架。
摘要:为破解统计软件(SPSS)课程中存在的知识点繁杂、内在逻辑隐晦、学生难以形成系统性知识体系等教学瓶颈,本研究设计并实现了一套以知识图谱为核心,旨在提升学生数据分析决策能力的SPSS课程智能教学辅助系统。该系统首先通过领域本体建模,定义了涵盖“问题”“方法”“工具”“属性”等多维度的知识点实体与关系。进而,采用自顶向下的构建策略,从课程教材与教学经验中抽取知识三元组,并利用Neo4j图数据库进行存储与可视化。该知识图谱将SPSS的复杂功能体系转化为一个直观、可交互的语义网络。教学实践表明,该图谱能有效降低学生选择合适分析方法的认知负荷,显著提升其解决实际问题的能力。本研究为数据分析类课程的知识组织与智能化教学提供了可复制的技术范式。
摘要:人工智能(AI)的崛起正深刻影响着程序设计教学。本研究构建并实践了以“师—生—AI”三元互动为核心的教学新模式。通过AI赋能自主探究式学习,系统重构教学内容,实施AI辅助的项目式教学,推动教学从知识传授向能力生成转型,并辅以注重过程与能力发展的多元评价机制。实践表明,该模式显著提升了教学效果与学生满意度,为AI时代计算机课程的改革提供了一定的借鉴。
摘要:为破解传统课程思政存在的吸引力不足、理论与实践脱节等瓶颈问题,研究探索了以虚拟仿真技术为核心赋能手段的混合式教学改革路径。本研究以虚拟现实设计与开发课程为例,构建了一套“虚实结合、理实一体”的课程思政育人新范式。该范式通过“课前虚拟感知—课中研讨深化—课后实践拓展”的三阶段混合式教学流程,旨在将抽象的思政价值(如科技伦理、文化传承等)情境化、具象化,实现知识传授、能力培养与价值引领的深度融合。
摘要:教育体系与信息技术的深度融合正推动教学模式发生系统性的重构,教师的数字化教学实践能力成为评估师资水平以及职业能力的关键标准。这种能力是教育工作者专业成长的必要条件,也是推动教育现代化进程的核心要素。对广西小学教师信息化教学应用能力调查数据进行描述性统计分析以及方差分析后发现:小学教师具备一定程度的信息素养以及信息技术基础应用能力,然而在信息技术与教育教学深度融合能力方面存在欠缺;不同性别、教龄、学历层次等变量也呈现出不同差异。
摘要: 在当今数字化时代, 移动应用开发已成为推动技术创新与行业变革的重要力量。“理论—技术—案例—导向”(Theory-Technology-Case-Orientation, TTCO)理念通过整合理论框架、技术工具与案例实践, 完成“知—行—创”教育闭环构建, 为教师实现教育创新提供了新思路。本文以TTCO理念为切入点, 讨论包括TTCO的内涵、培养目标及总体框架在内的TTCO课程体系的顶层设计, 并提出TTCO课程体系的实施保障策略, 旨在培养学生综合能力, 使学生能够适应高速发展的行业环境, 具备从初级开发者到高级技术专家或项目经理的多元化职业成长潜力, 为学生开启多维度职业发展的大门。
摘要:为应对人工智能在个性化教学应用中的效果与可持续发展挑战,本研究聚焦人工智能赋能个性化教学,采用案例分析法,探讨其应用现状和挑战并提出应对策略。研究发现,人工智能虽在学情分析、资源推荐等方面显著提升了教学适配性,但也面临数据隐私、教师角色适应困难及社会认知不足等实践挑战。最后从技术框架、教师发展、教学模式和政策体系四个维度提出了应对策略。
摘要: 本文以宿迁学院软件工程专业为例,探讨了基于产教融合的软件质量保证与测试课程教学改革。针对应用型本科教育培养目标,以及软件产业对人才的需求,课程团队与企业深度合作,将产业资源引入教学过程,构建了“科赛企思”案例库,并通过智慧教学平台和慕测平台等数字化资源,实现了线上线下混合式教学。课程内容与职业标准、生产过程对接,涵盖企业岗前培训、真实案例、行业测试规范、测试竞赛和科研技术等方面,提升了学生的实践能力和创新能力。实践结果表明,课程教学改革取得了显著成效,学生就业竞争力和社会认可度明显提高。
摘要: 人工智能(Artificial Intelligence, AI)大模型的技术革新为教育带来深远影响。当前教育界对此认知有限,须在实践中继续探索。本文聚焦移动应用开发课程,系统剖析了其教学中存在的资源局限、学习深度不足及方法单调等典型问题,并阐释了AI大模型在破解这些难题上的独特优势。通过具体教学案例,展示了AI在辅助知识获取与突破学习瓶颈方面的实践价值。在此基础上,研究进一步探讨了应用AI的潜在风险(如学术不端、隐私泄露等),并提出了通过创新教学模式与优化教学内容等应对策略。结论认为,科学、审慎地应用AI大模型,坚持扬长避短,可使其成为提升教学质量与培育学生核心素养的有力工具。
摘要: 针对医学院校医工交叉专业学生在Java程序设计课程中普遍存在的学习动机不足、实践能力薄弱及知识迁移困难等问题,本研究旨在构建并探究一种融合BOPPPS模型与基于问题的学习(PBL)的混合教学模式。该模式以学生为中心,通过创设医工交叉领域的真实问题情境,将PBL的问题驱动、自主探究与协作学习机制,深度嵌入BOPPPS教学模型的6个环节之中,尤其是在“参与式学习”阶段形成了有机整合。依托在线教学平台,研究拟在医工交叉专业中开展混合教学实践,系统考察该混合教学模式在提升学生问题解决能力、团队协作精神及面向对象程序设计思维方面的成效,以期为新医科背景下的计算机基础课程改革提供实证参考与创新范式。
摘要:我国高校在AI(Artificial Intelligence)技术快速发展的时代背景下也在不断进行教学改革,但对AI的过度依赖会限制学生的主动思考能力和创造力。为避免软件工程课程的教学改革出现上述情况,本研究提出一种针对应用型院校的以AI赋能提效和HI(Human Intelligence)深度主导为核心的教学改革方案。本方案以培养技术应用、创新思维与协同能力兼备的复合型人才为目的,将AI技术融入软件工程课程,同时保留人类对复杂问题的思辨能力,并对课程的评价机制作出优化。实践证明,本研究提出的软件工程教学改革方案在学生能力培养、教师教学效率和课程质量提升三个维度产生了积极影响。
摘要:针对地方商科院校机器学习课程中普遍存在的“重技术轻业务”问题,本研究探索了一种“商科+数据”融合导向的项目实验教学模式。研究以项目驱动学习和情境学习理论为基础,构建了以“扎根商业、数据赋能、能力为本”为核心理念,包含“课程内容与商业案例融合”“技术工具与业务逻辑融合”“学习过程与工作流程融合”的三融合模式,以及“数据获取、业务理解、算法实现、商业解释、迭代优化”的五闭环教学框架。课程教学中的实践表明,该模式有效提升了学生在商业问题建模与价值解读等方面的复合能力,为同类院校培养跨界融合型人才提供了可借鉴的实践路径。
摘要: 在“数字中国”战略引领下, 高校数字化转型成为革新教学、升级科研、优化管理的必然选择, 数据作为核心生产要素, 其治理成效直接决定数字化建设成败。鉴于此, 本研究以依托数据中台构建高效数据治理体系为目标, 针对高校普遍面临的“数据孤岛”固化、资产底数不清、服务效能低下等痛点, 采用“进、存、管、服”治理路径, 先总结“数据孤岛”、标准不统一、价值挖掘不足等问题, 再结合数据中台的整合与处理能力探索体系逻辑, 最终提出标准统一、技术适配、机制保障等策略。此次研究的高校数据治理流程体系, 可实现数据高效汇聚与标准化处理, 提升数据质量并激活其支撑价值, 打破传统治理局限。综上, 本研究成果可为高校数据治理提供实操参考, 助力其数字化转型, 同时为教育领域数字化转型积累经验。