检索结果-内蒙古大学图书馆

现代电子技术 2023年第14期46卷 7-10页

作者：管军石爱业徐传杰李景奇胡锐河海大学网络与信息技术中心江苏南京210000 河海大学计算机与信息学院江苏南京210000 苏州科技大学信息化建设与管理中心江苏苏州215009

为提高多时相遥感影像的海岛变化检测精度,文中采用编解码结构模型将变化检测中变和不变的二分类问题视为语义分割任务,提出一种残差卷积与多尺度特征融合的海岛多时相遥感影像变化检测方法(RMFNet)。首先,在编码器层构建4组优化的残差... 详细信息

为提高多时相遥感影像的海岛变化检测精度,文中采用编解码结构模型将变化检测中变和不变的二分类问题视为语义分割任务,提出一种残差卷积与多尺度特征融合的海岛多时相遥感影像变化检测方法(RMFNet)。首先,在编码器层构建4组优化的残差卷积块(RC)用于提取特征信息,每组残差卷积块通过三重跳跃连接方式提高网络的泛化能力;其次,构建基于空洞空间金字塔池化的多尺度特征融合块(MFF),融合语义信息、全局上下文信息以充分学习海岛变化与未变化的特征;然后,使用损失函数指导残差卷积块和多尺度特征融合块的训练;最后,以中国香港岛为例,基于公开的变化检测OSCD数据集进行仿真实验。结果表明:提出的RMFNet方法的Kappa值比CNN、ResNet-18、PSPNet、SegNet、UNet五种方法分别提高0.2509、0.2019、0.1313、0.0786、0.0380,验证了该方法的有效性。

关键词：多时相遥感影像残差卷积块多尺度特征融合块特征信息提取变化检测损失函数

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智慧校园数据应用快速构建平台的设计与实现

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电子技术与软件工程 2021年第23期 189-191页

作者：王刚苏州大学信息化建设与管理中心江苏省苏州市215000

本文设计并实现了基于数据应用模型和共享组件的数据应用快速构建平台,以现有数据为基础,快速构建数据应用。解决数据分析过程中涉及的无系统关系数据采集和管理困难,数据分析结果展示和使用方式单一等问题。与智慧校园中已有的数据采... 详细信息

本文设计并实现了基于数据应用模型和共享组件的数据应用快速构建平台,以现有数据为基础,快速构建数据应用。解决数据分析过程中涉及的无系统关系数据采集和管理困难,数据分析结果展示和使用方式单一等问题。与智慧校园中已有的数据采集和分析平台一起,加快数据赋能业务进程,满足智慧校园中不断增长的数据分析需求。

关键词：智慧校园数据应用模型共享组件构建平台

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基于AP聚类的时序数据缺失值有序填充算法

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计算机仿真 2024年第8期41卷 521-525页

作者：王强周金宇金超武金陵科技学院信息化建设与管理中心江苏南京211169 金陵科技学院机电学院江苏南京211169 南京航空航天大学机电学院江苏南京210016

为提高数据的完整性,便于从数据中获得更多有价值的信息,提出基于AP聚类的时序数据缺失值有序填充算法。为提高数据质量,将数据分为不同子集,根据标准差思想对数据作归一化处理,将数值控制在固定区间,减少数据的不平衡性;分别构建吸引... 详细信息

为提高数据的完整性,便于从数据中获得更多有价值的信息,提出基于AP聚类的时序数据缺失值有序填充算法。为提高数据质量,将数据分为不同子集,根据标准差思想对数据作归一化处理,将数值控制在固定区间,减少数据的不平衡性;分别构建吸引度与归属度更新矩阵,确保消息正常传递,达到近邻传播目的;设计不完整信息系统,将不同数据间的相似度作为聚类依据;获取聚类邻域的半径参数,通过数据点密度指标确定聚类中心,将相邻数据聚集在一起;利用熵值概念,根据数据相似度计算加权系数,确定缺失数据属性值,实现缺失值有序填充。实验结果表明,所提方法能够将具有相同属性特征的数据聚集在一起,即使数据缺失率较高,也能达到很高的填充准确率。

关键词：近邻聚类算法时序数据缺失值有序填充不完整信息系统

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大数据技术在学校管理中的应用

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信息记录材料 2020年第12期21卷 176-177页

作者：徐向明扬州大学信息化建设与管理中心江苏扬州225009

大数据时代的来临,给我们生活中的各行各业带来了巨大的变化。大数据技术对学校管理也带来了很重要的影响。本文主要阐述什么是大数据,大数据技术在学校管理中的作用,大数据技术在学校管理中的应用策略。

关键词：大数据技术学校管理应用

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计算机技术在校园一卡通分析中的应用

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信息记录材料 2020年第12期21卷 108-109页

作者：徐向明扬州大学信息化建设与管理中心江苏扬州225009

校园一卡通是学生日常学习生活的必备品,能够帮助学生更好地获得校园饮食服务和图书馆服务,使青年学生的学习生活更加便捷、丰富。而在计算机信息技术的支持和帮助下,学校教师能够通过分析校园一卡通的方式,更好地了解学生的消费信息、... 详细信息

校园一卡通是学生日常学习生活的必备品,能够帮助学生更好地获得校园饮食服务和图书馆服务,使青年学生的学习生活更加便捷、丰富。而在计算机信息技术的支持和帮助下,学校教师能够通过分析校园一卡通的方式,更好地了解学生的消费信息、行为信息,帮助教育工作者调整和构建管理结构,提升校园管理的质量和效率。本文结合校园一卡通的基本功能,探析校园一卡通分析内容,提出计算机信息技术在校园一卡通分析中的应用策略。

关键词：计算机技术校园一卡通

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基于大数据平台的智慧校园建设研究

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信息记录材料 2020年第5期21卷 124-125页

作者：张继芳扬州大学信息化建设与管理中心江苏扬州225009

随着高校业务数据量以及信息化技术的不断发展,智慧校园平台的建设引起了各大高校师生的重视。本文首先探讨了智慧校园的重要性以及建设智慧校园的实践意义,专注于智慧校园大数据平台构架的研究,以"数据全量集成治理"为核心... 详细信息

随着高校业务数据量以及信息化技术的不断发展,智慧校园平台的建设引起了各大高校师生的重视。本文首先探讨了智慧校园的重要性以及建设智慧校园的实践意义,专注于智慧校园大数据平台构架的研究,以"数据全量集成治理"为核心、支撑各类数据分析应用的运行,建立扬州大学大数据平台架构,然后介绍平台架构中的各个层次的功能特点,全面开展数据治理,为扬州大学广大师生提供最可靠的数据支撑和服务。

关键词：大数据智慧校园数据采集数据治理

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5G智能技术在网络教育中的应用

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科技创新与应用 2020年第27期10卷 161-162页

作者：张继芳扬州大学信息化建设与管理中心江苏扬州225009

5G技术是继2G、3G、4G之后的第五代移动通信技术。文章围绕着“5G技术”这条主线,首先探讨了5G技术、智能网络学习空间,然后关注智能技术、网络教育应用两项内容,深入探讨5G环境下智能技术在网络教育中的应用。

关键词： 5G 智能技术网络教育智能教育

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高校实验室安全检查联动机制的构建与实现

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实验技术与管理 2020年第8期37卷 270-275页

作者：王国田千春录郭志波陈一兵扬州大学实验室与设备管理处江苏扬州225009 扬州大学食品科学与工程学院江苏扬州225127 扬州大学信息化建设与管理中心江苏扬州225009

新形势下高校实验室安全检查项目多、频度高,传统的安全检查模式已不能满足需求。该文分析了实验室安全检查存在的主要问题;从加强组织领导、优化队伍结构、实现资源整合、注重条件保障等方面,探讨了构建实验室安全检查联动机制;通过信... 详细信息

新形势下高校实验室安全检查项目多、频度高,传统的安全检查模式已不能满足需求。该文分析了实验室安全检查存在的主要问题;从加强组织领导、优化队伍结构、实现资源整合、注重条件保障等方面,探讨了构建实验室安全检查联动机制;通过信息化手段建立实验室安全检查平台,实现全程联动、闭环跟踪、管理留痕等功能,确保实验室安全检查的时效性。

关键词：安全检查联动机制实验室安全安全联动

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论大数据下的计算机网络安全防御技术

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科学与信息化 2025年第3期 68-70页

作者：吴浩雄湖北民族大学信息化建设与管理中心湖北恩施 445000

人们在享受计算机网络为社会生产生活带来巨大便利的同时,还需注意其中潜藏的风险,并以新兴技术为支持,不断提高计算机网络的安全防御能力.本文围绕大数据下的计算机网络安全需求,简单总结了计算机网络安全影响因素及潜藏的风险隐患,并... 详细信息

人们在享受计算机网络为社会生产生活带来巨大便利的同时,还需注意其中潜藏的风险,并以新兴技术为支持,不断提高计算机网络的安全防御能力.本文围绕大数据下的计算机网络安全需求,简单总结了计算机网络安全影响因素及潜藏的风险隐患,并分析了计算机网络安全防御技术应用的重要性,同时对常见安全防御技术的应用要点进行了初步探讨.

关键词：大数据计算机网络安全防御技术

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运用多任务排序学习算法预测学业成绩

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扬州大学学报（自然科学版） 2020年第5期23卷 63-67页

作者：张华刘颖江南大学人工智能与计算机学院江苏无锡214000 扬州大学信息化建设与管理中心江苏扬州225000

通过分析学生在学习、生活过程中产生的校园行为数据,如一卡通、图书借阅、学业成绩等,在RankNet算法基础上提出一种基于专业与学期的多任务排序学习算法(a multi-task learning RankNet based on major and semester,MSRN).此算法在构... 详细信息

通过分析学生在学习、生活过程中产生的校园行为数据,如一卡通、图书借阅、学业成绩等,在RankNet算法基础上提出一种基于专业与学期的多任务排序学习算法(a multi-task learning RankNet based on major and semester,MSRN).此算法在构建大数据分析模型的基础上,探究学生学习勤奋度、生活规律性与学业表现之间的相关性.仿真结果表明,本文算法较之其他算法可更好地用于预测学生在校期间的学业表现.

关键词：大数据学业预测排序学习 RankNet

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