检索结果-内蒙古大学图书馆

常州信息职业技术学院学报 2023年第6期22卷 5-11页

作者：贺小容南京审计大学计算机学院江苏南京211815

自20世纪90年代以来,国内高等教育教学模式的研究蓬勃发展,涉及不同教学模式在不同学科背景下的实践和应用。由于文献数量的大量累积,有必要采用文献计量的方法对高等教育教学模式的研究主题演化过程进行梳理和剖析。鉴于此,应用科学图... 详细信息

自20世纪90年代以来,国内高等教育教学模式的研究蓬勃发展,涉及不同教学模式在不同学科背景下的实践和应用。由于文献数量的大量累积,有必要采用文献计量的方法对高等教育教学模式的研究主题演化过程进行梳理和剖析。鉴于此,应用科学图谱分析,对中国知网(CNKI)数据库中1998—2023年间有关高等教育教学模式的1045篇文献进行了研究。从纵向和全局的视角出发,挖掘了高等教育教学模式研究的关键主题及其相互关系,进而划分了“思想政治教育”“人才培养”“混合式教学”和“教学改革”四个主要主题。基于这些发现,明确了需要重点把握的研究领域以及潜在的研究方向,且对厘清高等教育教学模式研究的重要主题及其演化具有重要的推动作用。

关键词：教学模式高等教育科学图谱分析

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数字经济时代智能审计微专业育人模式研究

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软件导刊 2023年第12期22卷 38-43页

作者：徐超王肖燕南京审计大学计算机学院江苏南京211815

在数字经济背景下,智能审计将取代传统审计并对审计人才培养提出新要求。以微专业为建设载体,从人才培养定位、师资建设、课程体系、实践平台、教学组织和考核等方面,构建助力数字经济发展的智能审计人才培养新路径。数字化智能审计微... 详细信息

在数字经济背景下,智能审计将取代传统审计并对审计人才培养提出新要求。以微专业为建设载体,从人才培养定位、师资建设、课程体系、实践平台、教学组织和考核等方面,构建助力数字经济发展的智能审计人才培养新路径。数字化智能审计微专业作为审计育人的新模式,有助于培养快速适应审计工作变化的智能型人才,为数字经济的发展提供有力支持。

关键词：智能审计微专业建设人才培养课程体系

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Rayleigh-Geometric分布的性质及其参数估计

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统计与决策 2021年第10期37卷 10-14页

作者：李俊华徐玉华汉江师范学院数学与计算机科学学院湖北十堰442300 南京审计大学金融学院南京211815

文章将Rayleigh分布与Geometric分布"混合"得到一个危险率形式多样的新型分布Rayleigh-Geometric(RG)分布,研究了该分布的矩、分位数、危险率函数、Renyi熵、次序统计量的极限分布和参数的极大似然估计,验证了极大似然估计的... 详细信息

文章将Rayleigh分布与Geometric分布"混合"得到一个危险率形式多样的新型分布Rayleigh-Geometric(RG)分布,研究了该分布的矩、分位数、危险率函数、Renyi熵、次序统计量的极限分布和参数的极大似然估计,验证了极大似然估计的相合性和渐近正态性,并用EM算法进行了数值模拟。

关键词： Rayleigh分布 Geometric分布极大似然估计 EM算法

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大语言模型中文问答正确性对比实验研究——以ChatGPT 3.5、Claude 1.0和文心一言2.1为例

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情报探索 2024年第7期 71-78页

作者：唐明伟陈宙丁晗萱朱翼顾明辉陈羽南京审计大学计算机学院江苏南京211815

[目的/意义]对大语言模型中文问答正确性进行实验测评研究,为中文用户使用大语言模型提供一定的指导作用。[方法/过程]针对科技、教育、医学、生活、旅游美食和哲学文化6个领域,分别设计常识性、专业性和开放性三类问题,每类20个问题,共... 详细信息

[目的/意义]对大语言模型中文问答正确性进行实验测评研究,为中文用户使用大语言模型提供一定的指导作用。[方法/过程]针对科技、教育、医学、生活、旅游美食和哲学文化6个领域,分别设计常识性、专业性和开放性三类问题,每类20个问题,共计360个问题。分别向ChatGPT 3.5、Claude 1.0和文心一言2.1提问,再针对回答进行正确性的人工评价。最后汇总评价结果,进行正确性的多方面对比分析。[结果/结论]实验分析表明中文语料数据的规模与质量,以及大语言模型的参数规模是影响大语言模型中文问答正确性的重要因素。

关键词：大语言模型中文问答实验研究

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基于YOLO-V5改进的遥感图像目标检测

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计算机时代 2023年第7期 50-55页

作者：刘晶宇杨鹏南京审计大学计算机学院江苏南京211815

针对遥感图像中目标的像素占比小,用传统方法难以有效检测的问题,提出一种改进的YOLO-V5遥感图像目标检测方法。在Backbone部分,将SPPF模块替换为SPPFAM模块来抑制图像中的无关信息,增强网络对感兴趣区域的学习能力。在Neck部分,将原始... 详细信息

针对遥感图像中目标的像素占比小,用传统方法难以有效检测的问题,提出一种改进的YOLO-V5遥感图像目标检测方法。在Backbone部分,将SPPF模块替换为SPPFAM模块来抑制图像中的无关信息,增强网络对感兴趣区域的学习能力。在Neck部分,将原始的PANet结构改进为BiFPN结构以提高网络的多尺度特征融合能力。在Head部分,增加小目标检测头,使网络能够检测到尺度更小的目标。最后使用EIoU损失函数替换原来的CIoU损失函数。改进后的网络在UCAS-AOD和RSOD数据集上进行了实验,验证了该方法的有效性。

关键词：遥感图像目标检测 SPPFAM 多尺度特征融合小目标检测头损失函数

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可扩展数据清理软件平台的研究

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电子科技大学学报 2006年第1期35卷 100-103页

作者：陈伟丁秋林南京审计学院信息科学学院南京210029 南京航空航天大学计算机应用研究所南京210016

提出一种可扩展的数据清理软件平台,该软件平台具有开放的规则库和算法库,规则库用来存放清理规则,算法库用来存放清理算法,算法库中包含多种算法,并可对其扩展;通过在规则库中定义清理规则以及从算法库中选择合适的清理算法,可使该软... 详细信息

提出一种可扩展的数据清理软件平台,该软件平台具有开放的规则库和算法库,规则库用来存放清理规则,算法库用来存放清理算法,算法库中包含多种算法,并可对其扩展;通过在规则库中定义清理规则以及从算法库中选择合适的清理算法,可使该软件平台适用于不同的数据源,从而使其具有较强的通用性和适应性;通过多种算法的清理,提高了数据清理的综合效果。最后,通过实例验证了该平台的效果及可行性。

关键词：数据清理软件平台规则库算法库

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新型的基于移动Agent自适应入侵检测系统研究

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计算机应用与软件 2004年第11期21卷 105-107页

作者：孙玉星文巨峰赵燕飞姜玉泉南京审计学院计算机科学系南京210029 东南大学计算机科学系南京210096

本文提出了一种基于移动Agent自适应入侵检测系统 ,分析了各组成模块结构、功能特点以及模块之间的协作关系 ,并阐述了该系统设计中的信息表示及所采用的通信协议。该系统具有良好的扩展能力、自学习功能 ,并能及时处理微观的入侵行为 ... 详细信息

本文提出了一种基于移动Agent自适应入侵检测系统 ,分析了各组成模块结构、功能特点以及模块之间的协作关系 ,并阐述了该系统设计中的信息表示及所采用的通信协议。该系统具有良好的扩展能力、自学习功能 ,并能及时处理微观的入侵行为 ,能够实现分布式的入侵检测。同时 ,该系统利用移动Agent特性 ,采用CIDF通信机制 ,以实现移动Agent之间的通信。

关键词：移动Agent 自适应入侵检测系统 CIDF 入侵行为信息表示通信机制分布式通信协议扩展能力模块

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混合教学模式下的网络空间安全课程教学改革

混合教学模式下的网络空间安全课程教学改革

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第六届中国计算机实践教育学术会议暨第十五届全国高等学校计算机实践教学论坛

作者：李鹏伟黄佳佳吕从东南京审计大学计算机学院

新冠疫情期间,线上线下混合教学模式得到大范围推广。针对网络空间安全课程在混合教学模式下所面临的教学目标不明确、缺少实验环境、难以考核评价等问题,提出了目标导向的教学设计、基于公开软件的实验设计以及基于任务的考核机制,以... 详细信息

新冠疫情期间,线上线下混合教学模式得到大范围推广。针对网络空间安全课程在混合教学模式下所面临的教学目标不明确、缺少实验环境、难以考核评价等问题,提出了目标导向的教学设计、基于公开软件的实验设计以及基于任务的考核机制,以期提高学生的学习积极性和实践能力,为培养网络空间安全人才以及提高大学生网络空间安全能力提供支持。

关键词：网络空间安全线上线下混合教学教学改革目标导向教学教学实验

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基于截断核范数的低秩多视图子空间聚类

基于截断核范数的低秩多视图子空间聚类

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第39届中国自动化学会青年学术年会

作者：张凡龙翟伟孙岩杨章静南京审计大学计算机学院

多视图聚类面临的问题之一是数据的低质性。数据的低质性是指数据质量通常较差,数据中可能包含了孤立点、缺失或错误的数据。研究如何利用这些低质量多视图数据进行正确地聚类是多视图聚类中最具挑战性的问题之一。本文尝试通过引入截... 详细信息

多视图聚类面临的问题之一是数据的低质性。数据的低质性是指数据质量通常较差,数据中可能包含了孤立点、缺失或错误的数据。研究如何利用这些低质量多视图数据进行正确地聚类是多视图聚类中最具挑战性的问题之一。本文尝试通过引入截断核范数解决此问题。截断核范数可以有效地识别和处理异常值,提高聚类的稳健性。提出了一种新的多视图聚类算法-基于截断核范数的低秩多视图子空间聚类(LMVSC-TNN)。LMVSC-TNN特别关注于数据的低质性问题,如孤立点、缺失或错误数据等,这些问题常常降低传统聚类算法的性能。利用交替方向乘子法(ADMM)框架求解截断核范数问题。通过截断核范数有效地处理异常值,提高了聚类结果的稳健性。与其他几种主流多视图聚类算法的实验比较表明,LMVSC-TNN在处理带有噪声的多视图数据时,能够提供更加稳健的性能,尤其是在噪声水平较高的情况下。

关键词：多视图聚类子空间学习截断核范数交替方向乘子法

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面向网络流量矩阵的线性分解预测方法

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小型微型计算机系统 2024年

作者：朱海婷蒋亿鑫何高峰张璐霍正群南京邮电大学物联网学院东南大学计算机网络和信息集成教育部重点实验室南京审计大学计算机学院

网络流量预测技术作为网络管理的重要手段，对于优化网络资源分配、保障网络稳定性等具有重要意义。基于统计学的流量预测方法难以捕捉网络流量的非线性特征。深度学习方法虽有较好的时序预测能力，但仍需在预测精度与训练时间之间权衡... 详细信息

网络流量预测技术作为网络管理的重要手段，对于优化网络资源分配、保障网络稳定性等具有重要意义。基于统计学的流量预测方法难以捕捉网络流量的非线性特征。深度学习方法虽有较好的时序预测能力，但仍需在预测精度与训练时间之间权衡。本文提出了一种基于线性分解模型（DLinear）的流量预测方法（DLCNet）对网络流量矩阵进行预测。DLCNet在序列分解的基础上，利用多层感知器（MLP）处理季节分量，卷积神经网络（CNN）处理趋势分量，并采用可逆实例归一化（RevIN），消除非平稳性并保持数据一致性，提升了模型的准确性。在Abilene等数据集上的实验结果表明，DLCNet在预测准确度上显著优于其他先进方法，综合性能表现突出，同时训练时间也大幅缩短。

关键词：流量预测深度学习流量矩阵线性分解

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