关于课程思政的思考与实施体会——以算法分析与设计课程为例     

《科教文汇》2019,(12)

课程思政不是一门课程,而是新形势下创新的思想政治工作理念,也是实现"德才兼备、全面发展"人才培养目标的重要实践与探索。然而,在推行这一理念时还一定程度上存在着对课程思政认识不太清晰、实施效果不太理想的问题。本文在介绍实施课程思政必要性的基础上,分析了开展课程思政需要注意的几个问题,同时以算法分析与设计课程为例,结合具体的授课内容探讨了非思政类课程开展课程思政的一点体会。  相似文献   

基于自然选择粒子群算法的PID参数优化     

任亚明 《大众科技》2019,21(3)

PID控制在工业生产中得到广泛的应用,其性能指标取决于PID参数的选取。粒子群算法是一种常见的智能化算法,简单便于实现,文章采取基于自然选择改进的粒子群算法优化PID控制器的参数,与经典的粒子群算法相比较,文章所提出的算法有效地避免了经典粒子群算法过早陷入局部最优的问题,具有较高的求解效率。  相似文献   

基于ACO-ICA的云计算任务的调度研究     

史振华 《科技通报》2019,35(5):138-143

针对云计算中的任务调度的存在效率低的问题,首先分析了云计算任务调度目标,其次,对蚁群算法的信息素设置质量函数、对选择概率设置经验反馈因子进行了改进,对帝国竞争算法中的殖民地计算方式、边界值的处理都采用了新的方式,最后将两种算法进行融合,得到基于蚁群算法-帝国竞争算法的云计算任务调度算法,仿真实验中,在任务执行时间,执行成本和负载率方面,本文算法都具有一定的优越性。  相似文献   

云计算环境中改进的AES隐私保护加密算法     

丁莉 《科技通报》2019,35(8):186-189

针对以对称密钥和非对称密钥为AES加密模式基础,对AES的安全性进行优化。利用哈达玛矩阵来进行矩阵的替换操作,将分支数提升到了9,大大提高了扩散能力。并且验证了扩散能力提高不会给算法带来过大的性能开销。本文还对当前常见的攻击方式进行说明,分析了本文加密模式的安全性。仿真实验结果表明本文提出的云计算环境中改进的AES隐私保护加密算法相较AES隐私保护加密算法具有更加优良的性能。  相似文献   

基于关联规则的海量图书信息数据扩散研究     

张佳 《科技通报》2019,35(2):76-79,84

针对当前只关注对数字图书馆网络功能的提高,忽略了对信息扩散的问题。为此,通过关联规则方法对海量图书信息数据扩散进行研究,给出关联规则的基本概念,并介绍了数字图书馆网络的特征,将API与编写抓取程序、开放数据等技术结合在一起;利用Apriori算法通过层次顺序搜索的循环方法对图书信息数据频繁项集进行挖掘,采集数字图书馆网络中某用户粉丝、关注者、转发以及评论信息扩散数据;将关联规则作为研究海量图书信息数据扩散方法,通过关联规则衡量节点度和出入度;在此基础上通过关联规则对海量图书信息数据扩散情况进行研究,发现海量图书信息扩散有高低谷期;转发量和评论量呈一定的正相关性;数字图书馆网络中海量图书信息数据扩散的广度和用户影响力相关。  相似文献   

基于优化的帝国算法的云计算任务调度     

王大伟 《科技通报》2019,35(11):143-147,152

针对云计算任务调度效率低的问题,将改进后的帝国算法用于云计算任务调度。首先提出了一种基于时间、成本和能耗的任务调度模型;其次在帝国算法的种群中采用Logistic映射进行初始化、优化了算法因子、引入蛙跳算法降低了帝国算法陷入局部最优;最后,在仿真实验中通过与基本帝国算法,蛙跳算法在小任务和大任务条件下的任务调度指标对比说明了优化后的帝国算法能够取得较好的效果。  相似文献   

应用Canny算子的织物疵点检测改进算法     

李亚利 《科技通报》2019,35(12):59-62,70

针对传统的Canny算子不同阈值的选择存在被动性差、实时性差,无法进行在线检测等问题,本文提出了应用Canny算子的织物疵点检测改进算法。分析不同种类的织物疵点特征,利用不同的高斯滤波器对织物疵点进行滤波处理。通过自适应形式获取图像边缘信息的阈值,有效避免了由于阈值取值过高或者过低无法获取更好的织物疵点的边缘信息,同时能够根据织物疵点的类型选取对应的滤波参数,实现了织物疵点检测优化。仿真实验结果表明,经过改进后的Canny算法运行时间较短,漏检率低,能够更好的获取图像的边缘细节,并且整个算法的适应能力较强。  相似文献   

基于改进的模糊C均值算法电力负载预测研究     

曾四鸣  程慧  程超  李建芬 《科技通报》2019,35(10):97-100

为了提高电力负荷预测的精度,将天气、日期因素纳入到了计算的范畴中来,使用基于模糊聚类的对相似日进行选取,得出该日的短期电力负荷预测模型。本文算法将天气、日期因素建立起模糊系数特性映射表,实现了对应影响因素的量化处理,便于算法的实现。然后,使用模糊聚类算法对相关的数据进行分类,因为使用了相似日,因此,样本的数量得以大大减少,提高了算法的速度和准确度。本文的是力负荷模型将天气、日期考虑进了电力负荷预测影响的因素中去,减少了算法在预测上的随机性。仿真实验结果证明了该算法拥有更高的预测精度。  相似文献   

基于数据场K-means聚类的农村贫困人口精准分级研究——以贵州省某镇为例     

《软科学》2019,(6):135-139

综合考虑贫困人口分级单指标和多指标,提出了一种基于数据场K-means融合聚类的农村贫困人口精准分级方法,该方法先由数据场势函数得到初始聚类的个数与聚类中心,再将其导入K-means聚类算法得到最终分级结果,有效地解决了传统K-means算法需要主观给定聚类参数的问题。最后,以贵州省某乡镇贫困人口数据为例进行实证分析,结果表明,该融合聚类方法更简洁、高效,能够为农村贫困人口分级提供科学合理的参考。  相似文献   

美国29所高校数字人文项目研究内容解析   总被引：1，自引：0，他引：1  

邓君  孙绍丹  王阮  宋先智 《情报资料工作》2020,41(3)

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