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主题

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机构

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作者

  • 174 篇 黄厚宽
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语言

  • 2,632 篇 中文
检索条件"机构=北京交通大学海滨学院计算机与信息技术学院"
2632 条 记 录,以下是2321-2330 订阅
排序:
探析远程教育的可持续发展问题
探析远程教育的可持续发展问题
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2006国际开放与远程教育协会(ICDE)国际会议
作者: 李玉环 陈庚 北京交通大学计算机与信息技术学院
远程高等教育的可持续发展问题越来越引起了全社会的广泛关注。远程高等教育的健康发展需要社会各方的共同努力,本文探讨分析了远程教育中的学生——学校——国家三方如何共同努力,切实提高学习者的水平,保证远程高等教育质量的提升... 详细信息
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混合式学习模式在网络教学中的应用
混合式学习模式在网络教学中的应用
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第十届全球华人计算机教育应用会议
作者: 李翠玲 北京交通大学计算机与信息技术学院 北京100044
本文首先介绍了混合式学习模式的内涵及开展混合式学习的四个基本环节,在此基础上结合"大学计算机基础"课程教学的具体案例探讨混合式学习在大学教学中的应用.
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教育部直属高校继续教育现状调研结果分析——教学质量篇
教育部直属高校继续教育现状调研结果分析——教学质量篇
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第十届全球华人计算机教育应用会议
作者: 李玉环 陈庚 北京交通大学 计算机与信息技术学院北京100044
为了解普通高校继续教育的现状,教育部高教司组织开展了"普通高校继续教育现状调研"工作.本文以教育部直属高校继续教育调研子课题组的问卷调研数据为依据,分析了普通高校继续教育中影响教学质量的几个方面,针对现状,探讨了... 详细信息
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一种基于收缩等值面的表面重建简化算法
一种基于收缩等值面的表面重建简化算法
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第十四届计算机辅助设计与图形学学术会议
作者: 崔世华 刘杰 北京交通大学计算机与信息技术学院 北京100044
本文在标准Marching Cubes算法的基础上,通过收缩等值面,将等值点由插值点移动到体素立方体高于阈值的对应顶点处,提出了一种简化的表面重建算法。统计分析和重建结果表明,该算法明显减少了重建三角片的数量,显著缩短了重建时间。由于... 详细信息
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基于注意力机制的视频显著区域提取方法
基于注意力机制的视频显著区域提取方法
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第十四届计算机辅助设计与图形学学术会议
作者: 李毅泉 须德 郎丛妍 北京交通大学计算机与信息技术学院 北京100044
本文提出一种基于注意力机制的视频显著区域提取方法。首先对图像进行颜色同质区域分割,然后根据注意力机制提取区域显著特征,接着分析区域显著度并选出显著区域。根据该模型得到新的显著区域提取方法。试验结果表明:该方法提取结果能... 详细信息
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一种简化的基于任务的信息网格访问控制模型
一种简化的基于任务的信息网格访问控制模型
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第四届全国信息获取与处理学术会议
作者: 赵佳 韩臻 北京交通大学计算机与信息技术学院 北京100044
信息网格技术可以协调网络上的各种资源实现资源共享,它的安全机制主要包括数据安全和身份认证两个方面.本文将基于任务的访问控制机制应用于信息网格中,提出了一种简化的基于任务的信息网格访问控制模型.该模型不仅能满足信息网格的安... 详细信息
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挖掘数据流中的频繁项集
挖掘数据流中的频繁项集
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第六届中国Rough集与软计算学术研讨会(CRSSC'2006)
作者: 郑学双 黄厚宽 北京交通大学计算机与信息技术学院 北京100044
在网络监测、点击流、电信呼叫记录等许多领域中,数据以流的形式出现.挖掘并分析数据流中的频繁项集是获得数据流中有用信息的一种方法.由于数据流具有无限性和连续性的特点,使得传统的挖掘方法难以适用.挖掘数据流中的频繁项集是当前... 详细信息
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现代远程教育信息化评估的探析
现代远程教育信息化评估的探析
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第十届全球华人计算机教育应用会议
作者: 韩立华 陈庚 北京交通大学计算机与信息技术学院 北京100044
本文从现代远程教育的评估入手,阐述了信息化评估的内涵和必要性,并进而说明了信息化评估的优势,然后重点叙述了信息化评估的方式和方法,最后作者给出了信息化评估的实施方案设想.
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进化博弈论及Agent自组织动力学
进化博弈论及Agent自组织动力学
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第一届Agent理论与应用学术会议
作者: 李万 田盛丰 黄厚宽 北京交通大学计算机与信息技术学院 北京100044
结合非线性动力学方法,讨论了2×2对称和非对称进化博弈模型及其稳定性,总结了一般情况下的二人对称和非对称进化博弈模型,并将进化博弈的自组织思想与Agent相结合,提出了一种基于进化博弈的Agent自组织动力学模型。
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一种基于演化规划的K-均值聚类算法
一种基于演化规划的K-均值聚类算法
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第六届中国Rough集与软计算学术研讨会(CRSSC'2006)
作者: 周成 黄厚宽 董红斌 北京交通大学计算机与信息技术学院 北京100044
本文给出了一种基于进化规划的K-均值聚类算法.从实验中我们可以看出,该算法与基于遗传算法的K-均值算法相比,在性能和效率上有很大改进.这种性能的提高主要得益于进化规划算法强大的全局寻优能力。
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