网络技术创新

网络技术创新
网络技术创新

利用网络技术创新大学生思想政治教育工作

当今网络化时代,大学生已成为我国网络上最活跃的群体之一。据中国高校传媒联盟《2010大学生网络文化调查报告》显示,超过七成的大学生每天上网的时间在4小时以内。与此同时,互联网已成为丰富发展高校思想政治教育的重要平台。《中共中央国务院关于进一步加强和改进大学生思想政治教育工作的意见》中提出了“使网络成为弘扬主旋律,开展思想政治教育的重要手段”的明确要求。在网络无所不在的今天,掌控网络这一舆论阵地,便抢占了思想政治教育的制高点。

一、网络对当代大学生思想政治教育的影响

1、拓展了大学生思想政治论文联盟https://www.360docs.net/doc/2614049341.html,教育新内容。网络共享教育资源丰富,传播速度快,传播空间广。广大思想政治教育工作者可以通过网络及时地掌握最新、最全面的教育信息,通过对这些信息的了解、学习和吸收,把这些最新的知识和教育理念注入到传统的思想政治教育中,扩充思想政治教育内容,使思想政治教育内容能紧跟时代步伐,贴近学生学习、生活实际,更具凝聚、吸引青年学生的力量。

2、提供了大学生思想政治教育新手段。以往的大学生思想政治教育主要以课堂面授、个体沟通教育等为主要方法,如今网络技术中丰富的教育载体和教育形式,为思想政治工作者提供了焕然一新的教育模式及手段。教师可以通过网络平台与大学生进行及时、平等的互动,掌握大学生思想动态发展的最新情况,从而纠正学生思想偏差及不良行为。这种双向、交互、平等的交流方式更具有亲和力,更易于被新时期大学生所接受。

3、带来了思想政治工作新挑战。网络平台的出现在扩充了思想政治教育工作资源的同时也给新时期的思想政治教育工作提出了新挑战。首先,网络的虚拟性使很多学生沉迷网络游戏、交友等无法自拔,给学生身心健康造成了不良影响;其次,在网络时代到来之前,师生关系往往以教师为绝对中心,教师凭借知识优势,掌握大量的信息,很容易在学生面前树立威信。但在网络环境下,网络的信息共享功能消解了教师的信息优势,学生只要轻点鼠标,就可以了解大部分想获取的信息,学生的认知空间大大开拓,这对传统的单向传输的思想政治教育工作提出了新挑战;再次,在网络时代,在面对鱼龙混杂的海量网络信息环境时,特别是一些西方国家希望通过网络传播其主流价值观,扰乱视听,造成大学生价值取向迷茫。这些都对大学生思想政治教育提出了新挑战。

4、对思想政治教育论文联盟https://www.360docs.net/doc/2614049341.html,整理工作者提出新要求。当前教育对象的学习、生活已经离不开网络,更需要教育工作者转变观念,紧跟时代步伐,利用新科技开展大学生思想政治教育,因此,在网络时代,对高校思想政治教育工作者提出了新的更高的要求:既要有扎实的理论、丰富的实践经验,又能较好地掌握网络技术,运用网络技术手段,了解受教育群体所思所想,充分利用网络教育资源开展有针对性思想政治教育。因此,在网络时代,培养、建立一支高素质、高水平的网络思想政治工作队伍,是高校搞好思想政治工作的基础。

二、创新网络思想政治教育实施策略

在今天的高等学校,网络已经成为面向大学生进行思想政治教育的主阵地,在这个主阵地上开展的思想政治教育工作要适应时代的要求,高度重视网络对大学生思想政治工作的巨大挑战以及两者之间存在的重要联系,勇于迎接挑战,依托网络这一载体在新形势下有效开展高校大学生的思想政治教育。

1、拓展大学生思想政治教育的网络阵地。李岚清在全国高校党建工作会议上多次强调“要高度重视因特网对高校师生思想的影响和作用,积极开展网上思想政治工作,加强正面引导”。网络具有传统思想政治教育无法比拟的优势,传统说教、单向灌输式的思想政治教育理念已经较为滞后,很难引起新时期大学生的兴趣和关注。高校应探索把传统的课堂教育、

主题活动、社会实践等活动纳入新兴的网络媒介之中,建立校园网络阵地,充分利用网络平台,加大网络教育的时代感,以满足不同形势、不同阶段、不同群体对思想政治教育工作的新需求。高校可以把网络环境下思想政治教育的舆论阵地、学习阵地、生活娱乐阵地作为工作的新重点,通过建立科学的工作机制,构建校内网站、博客、微博为主体的网络大学生思想政治教育平台,充实网络思想教育的内容,强化受教育者的主动接受力,在关键问题上做到有的放矢,使网络成为新形势下开展大学生思想政治教育的新阵地。

2、完善技术支持,丰富思想政治教育形式。网络时代是科学技术日新月异的时代,科学技术的发展为高校思想政治教育提供了新的形式。网络改变了传统思想政治教育形式,教育形式由简单走向丰富,内容由平面走向立体,由静态灌输走向图文并茂的动态传播,由教师一言堂变为开启师生全面交流的生动课堂局面。因此,学校应加快网络化、信息化建设等技术方面的投入,加强校园网络设施设备建设,发挥校园网络的教育优势。要加强现代教育中心、图书馆等部门的应用软件配置的建设,引进一些优秀软件和数

据库资源,并自主设计开发一些既有自身特色又有教育意义、感染力、吸引力和实用性的软件及数据库。另外,建设网络论坛,获取论文联盟https://www.360docs.net/doc/2614049341.html,学生思想动态最新资源。虽然论坛上的内容五花八门,讨论的话题也是鱼龙混杂,但是,从论坛上很容易看出学生关注的热点,所困惑的难点,思想政治工作者可以从论坛上搜集资料,了解大学生真实思想状况,从而引导论坛舆论导向,使思想政治教育更有针对性。

3、提升以辅导员为核心的思政工作者网络教育水平。加强高校网络思想政治教育工作,关键在队伍。必须努力建设一支既具有较高的政治理论水平、熟悉思想政治教育工作,又了解网络文化特点,能比较有效地掌握网络技术,在网上进行思想政治教育工作的队伍。这些思想政治工作者,必须具备以下三个特点:一是具有较强的思想政治理论水平;二是能够熟练运用网络这个载体;三是具有相关业务知识和专业能力。以辅导员、班主任、思政课教师为主的思想政治教育教师队伍应掌握思想政治工作规律,主动利用网络平台,研究新技术、新功能,通过博客、微博等平台,拓展思想政治教育的手段。同时,要发挥这支队伍在网络信息监控、舆论引导方面的导向作用,并培养骨干学生干部队伍,充实网络思想政治教育的力量。学校应有计划地对思想政治教育工作队伍进行网络相关知识的培训,不断提高其网络技术应用能力及业务水平,使他们将自身的思想政治理论修养与网络运用水平相结合,不断探索网络思想政治工作新模式,从而提高网络思想政治教育的主动性和实效性。

三、网络思想政治教育需把握的原则

1、坚持对学生思想的正面引导。网络作为一把双刃剑,它的开放性在加快知识传播速度的同时,也造成了虚假信息、不良信息等的泛滥。大学生在成长阶段中的好奇心理,使他们很容易受这些不良信息的干扰,如不及时论文联盟https://www.360docs.net/doc/2614049341.html,整理加以纠正,就会影响其自身正确的世界观、人生观和价值观的养成。因此,大学生思想政治教育工作者必须加强网络环境下的舆论正面引导,通过与学生平等、交互、真诚的沟通,教会学生在利用网络获取信息的同时学会明辨是非,在构建社会主义核心价值体系的教育中增强大学生对信息的判断与认知能力。

2、坚持以学生为本基础上的指导、咨询和服务。袁贵仁指出,“网上教育功能的实现离不开服务”。网络是个体身份相对平等的沟通、交流平台。在网络环境下,想获取学生的内心共鸣,并达到有效的思想政治教育效果,教育者必须注重思想的引领,成长的指导,咨询解惑,服务成才,以网络这一有效平台,分门别类地解惑答疑,寻找学生能接受的教育资源和教育方法,消除学生心理隔阂,增强师生之间的信任感。

3、坚持网上教育与网下教育有机结合。面对网络,绝不能简单地以“防、堵、管”来处理,相反我们应把更多的精力和时间放在“疏、导、引”上,培养大学生的自律意识、自我管理上,引导他们正确认识和对待网络上的思想和行为,自觉遵守网络道德,处理好知识

学习与网络娱乐的关系。高校要寓教育于网上宣传和网下指导中,网络中所反映出来的学生思想和行为方面的问题,其实本身就是现实环境中的一种折射,所以在日常教育中要准确捕捉大学生的思想动态,针对思想出现偏差或有心理问题的学生要主动出击,进行思想纠偏和心理健康辅导,帮助其走出困境,帮助他们树立正确的世界观、人生观、价值观和网络观,从而真正做到教育、管理、服务相结合,充分发挥了网上和网下的合力效应。

我们要充分利用网络这一平台,充分发挥其优势,将传统思想政治教育与网络教育有机结合,营造积极、健康向上的校园网络文化,不断探索思想政治教育的新方式、新内容、新载体和新途径,与时俱进地开展大学生思想政治教育工作。

(完整版)深度神经网络及目标检测学习笔记(2)

深度神经网络及目标检测学习笔记 https://youtu.be/MPU2HistivI 上面是一段实时目标识别的演示,计算机在视频流上标注出物体的类别,包括人、汽车、自行车、狗、背包、领带、椅子等。 今天的计算机视觉技术已经可以在图片、视频中识别出大量类别的物体,甚至可以初步理解图片或者视频中的内容,在这方面,人工智能已经达到了3岁儿童的智力水平。这是一个很了不起的成就,毕竟人工智能用了几十年的时间,就走完了人类几十万年的进化之路,并且还在加速发展。 道路总是曲折的,也是有迹可循的。在尝试了其它方法之后,计算机视觉在仿生学里找到了正确的道路(至少目前看是正确的)。通过研究人类的视觉原理,计算机利用深度神经网络(Deep Neural Network,NN)实现了对图片的识别,包 括文字识别、物体分类、图像理解等。在这个过程中,神经元和神经网络模型、大数据技术的发展,以及处理器(尤其是GPU)强大的算力,给人工智能技术 的发展提供了很大的支持。 本文是一篇学习笔记,以深度优先的思路,记录了对深度学习(Deep Learning)的简单梳理,主要针对计算机视觉应用领域。 一、神经网络 1.1 神经元和神经网络 神经元是生物学概念,用数学描述就是:对多个输入进行加权求和,并经过激活函数进行非线性输出。 由多个神经元作为输入节点,则构成了简单的单层神经网络(感知器),可以进行线性分类。两层神经网络则可以完成复杂一些的工作,比如解决异或问题,而且具有非常好的非线性分类效果。而多层(两层以上)神经网络,就是所谓的深度神经网络。 神经网络的工作原理就是神经元的计算,一层一层的加权求和、激活,最终输出结果。深度神经网络中的参数太多(可达亿级),必须靠大量数据的训练来“这是苹在父母一遍遍的重复中学习训练的过程就好像是刚出生的婴儿,设置。.果”、“那是汽车”。有人说,人工智能很傻嘛,到现在还不如三岁小孩。其实可以换个角度想:刚出生婴儿就好像是一个裸机,这是经过几十万年的进化才形成的,然后经过几年的学习,就会认识图片和文字了;而深度学习这个“裸机”用了几十年就被设计出来,并且经过几个小时的“学习”,就可以达到这个水平了。 1.2 BP算法 神经网络的训练就是它的参数不断变化收敛的过程。像父母教婴儿识图认字一样,给神经网络看一张图并告诉它这是苹果,它就把所有参数做一些调整,使得它的计算结果比之前更接近“苹果”这个结果。经过上百万张图片的训练,它就可以达到和人差不多的识别能力,可以认出一定种类的物体。这个过程是通过反向传播(Back Propagation,BP)算法来实现的。 建议仔细看一下BP算法的计算原理,以及跟踪一个简单的神经网络来体会训练的过程。

数据库课程设计(完整版)

HUNAN CITY UNIVERSITY 数据库系统课程设计 设计题目:宿舍管理信息系统 姓名: 学号: 专业:信息与计算科学 指导教师:

20年 12月1日 目录 引言 3 一、人员分配 4 二、课程设计目的和要求 4 三、课程设计过程 1.需求分析阶段 1.1应用背景 5 1.2需求分析目标5 1.3系统设计概要 5 1.4软件处理对象 6 1.5系统可行性分析 6 1.6系统设计目标及意义7 1.7系统业务流程及具体功能 7 1.8.1数据流程图8 2.系统的数据字典11 3.概念结构设计阶段 13 4.逻辑结构设计阶段 15 5.物理结构设计阶段 18 6.数据库实施 18 7.数据库的运行和维护 18 7.1 解决问题方法 19 7.2 系统维护 19 7.3 数据库性能评价 19 四、课程设计心得. 20

参考文献 20 引言 学生宿舍管理系统对于一个学校来说是必不可少的组成部分。目前好多学校还停留在宿舍管理人员手工记录数据的最初阶段,手工记录对于规模小的学校来说还勉强可以接受,但对于学生信息量比较庞大,需要记录存档的数据比较多的高校来说,人工记录是相当麻烦的。而且当查找某条记录时,由于数据量庞大,还只能靠人工去一条一条的查找,这样不但麻烦还浪费了许多时间,效率也比较低。当今社会是飞速进步的世界,原始的记录方式已经被社会所淘汰了,计算机化管理正是适应时代的产物。信息世界永远不会是一个平静的世界,当一种技术不能满足需求时,就会有新的技术诞生并取代旧技术。21世纪的今天,信息社会占着主流地位,计算机在各行各业中的运用已经得到普及,自动化、信息化的管理越来越广泛应用于各个领域。我们针对如此,设计了一套学生宿舍管理系统。学生宿舍管理系统采用的是计算机化管理,系统做的尽量人性化,使用者会感到操作非常方便,管理人员需要做的就是将数据输入到系统的数据库中去。由于数据库存储容量相当大,而且比较稳定,适合较长时间的保存,也不容易丢失。这无疑是为信息存储量比较大的学校提供了一个方便、快捷的操作方式。本系统具有运行速度快、安全性高、稳定性好的优点,并且具备修改功能,能够快速的查询学校所需的住宿信息。 面对目前学校发展的实际状况,我们通过实地调研之后,对宿舍管理系统的

2015创新设计-网络技术(第7章)

第七章网络安全与管理【高考考纲】 高考考纲考情分析 1.了解网络资源管理方法及网络管理协议。2.了解黑客入侵的防范及防火墙的相关内容。 3.掌握常见网络故障排除方法。本章是2015春季高考新增章节。本章概念性内容较多,以选择题和简答题考察为主。网络故障的排除方法是本章的难点,要注意联系前面章节的内容,可作为案例分析题和综合题的考点。 第一节网络资源管理的方法 、 考点一:网络资源的表示 【知识梳理】 1.什么是网络资源的表示 ①网络环境下资源的表示是网络管理的一个关键问题。 ②在网络管理协议中采用面向对象的概念来描述被管网络元素的属性。 2.网络资源包括的内容 ①硬件:个人计算机、外部设备、通信介质、网络设备等。 ②软件:操作系统、通信程序、诊断程序、应用程序与网管软件。 ③数据:在线存储的数据、离线文档、执行过程中的数据和用户登录等。 ④用户:普通网络用户、网络操作员、网络管理员 ⑤支持设备:磁带机与磁带、光驱与光盘 【跟踪练习】 1.在网络资源中,下列选项中不属于硬件资源的是() A.路由器 B.双绞线 C.光盘 D. 服务器 答案: C 2. 网络环境下网络管理的一个关键问题() A.管理方法 B.资源表示 C.网管协议 D.网管软件 答案:B

考点二:网络管理的目的和方法 【知识梳理】 1.网络管理的目的的含义 (1)广义:广义的管理内容既包括技术方面的,也包括制度、政策、法律、措施等方面的。(2)狭义:狭义的网络管理是指从技术角度出发,了解网络系统的运行状况并加以监控、优化。 2.网络管理的目的 为满足用户解决网络性能下降和改善网络瓶颈的需要,根据用户网络应用的实际情况,为用户设计并实施检测方案,从不同的角度做出分析,最终定位问题和故障点,并提供资源优化和系统规划的建议。 3.网络管理的方法 (1)发现问题 (2)解决问题。 (3)常规监视 ①分析网段上的数据流,自动发现使用的协议、网络应用和网络设备。 ②客观的把握网络的详细情况。 ③收集当前网络环境中的数据传输情况和响应时间。 ④得知每个服务器或每种应用在一定时间内的流量和响应时间。 ⑤能够从报告、图形和图表中得到业务中关键事物的多种指标,把握网络应用的总体运行情况。 ⑥定期提供网络性能分析报告。 【跟踪练习】 3. 关于网络管理的目的说法正确的是() A. 从不同的角度做出分析 B. 定位故障点 C.提供资源优化的建议 D. 为用户设计并实施检测方案 答案:C 4.下列()选项不属于网络管理的方法

数据库课程设计(自己做的)

——货存控制系统 6、1数据库设计概述 ㈠数据库设计的概念:数据库设计就是指对于一个给定的应用环境,构造最优的数据库模式,建立数据库及其应用系统,使之能够有效地存储数据,满足各种用户的应用需求(信息要求与处理要求)。在数据库领域内,常常把使用数据库的各类系统统称为数据库应用系统。 ㈡数据库设计的特点 1、数据库建设就是硬件、软件与干件的结合:三分技术、七分管理、十二分基础数据,技术与管理的界面称之为干件。 2、数据库设计过程就是结构设计与行为设计的密切结合:结构设计就是设计数据库结构,行为设计就是设计应用程序、事务处理等。 ㈢数据库设计的方法 1、手工试凑法:设计质量与设计人员的经验与水平有直接关系,缺乏科学理论与工程方法的支持,工程质量难保证。 2、规范设计法:基本思想就是过程迭代与逐步求精。 ㈣数据库设计的基本步骤 准备工作:选定参加设计的人员。 ⑴分析员:数据库设计的核心人员,自始至终参与数据库设计,其水平决定了数据库系统的质量。 ⑵用户:主要参加需求分析与数据库的运行维护,用户的积极参与将加速数据库设计,提高数据库设计的质量。 ⑶程序员:在系统实施阶段参与进来,负责编制程序。 ⑷操作员:在系统实施阶段参与进来,准备软硬件环境。 ㈤数据库设计的过程(六个阶段) 1、需求分析阶段: 准确了解与分析用户需求(包括数据与处理),就是整个设计过程的基础,就是最困难、最耗费时间的一步。 2、概念结构设计阶段: 整个数据库设计的关键,通过对用户需求进行综合、归纳与抽象,形成一个独立于具体DBMS的概念模型 3、逻辑结构设计阶段: 将概念结构转换为某个DBMS所支持的数据模型,并对其进行优化。 4、数据库物理设计阶段: 为逻辑数据模型选取一个最适合应用环境的物理结构(包括存储结构与存取方法)。 5、数据库实施阶段: 运用DBMS提供的数据语言、工具及宿主语言,根据逻辑设计与物理设计的结果建立数据库、编制与调试应用程序、组织数据入库并进行试运行。 6、数据库运行与维护阶段: 数据库应用系统经过试运行后即可投入正式运行,在运行过程中不断对其进行评价、调整与修改。 设计一个数据库应用系统往往就是上述六个阶段的不断反复。 ㈥数据库设计各阶段的模式形成: 1、需求分析阶段:综合各个用户的应用需求。 2、概念设计阶段:形成独立于机器特点,独立于各个DBMS产品的概念模式(E-R图)。

人工神经网络大作业

X X X X大学 研究生考查课 作业 课程名称:智能控制理论与技术 研究生姓名:学号: 作业成绩: 任课教师(签名) 交作业日时间:2010年12月22日

人工神经网络(artificial neural network,简称ANN)是在对大脑的生理研究的基础上,用模拟生物神经元的某些基本功能元件(即人工神经元),按各种不同的联结方式组成的一个网络。模拟大脑的某些机制,实现某个方面的功能,可以用在模仿视觉、函数逼近、模式识别、分类和数据压缩等领域,是近年来人工智能计算的一个重要学科分支。 人工神经网络用相互联结的计算单元网络来描述体系。输人与输出的关系由联结权重和计算单元来反映,每个计算单元综合加权输人,通过激活函数作用产生输出,主要的激活函数是Sigmoid函数。ANN有中间单元的多层前向和反馈网络。从一系列给定数据得到模型化结果是ANN的一个重要特点,而模型化是选择网络权重实现的,因此选用合适的学习训练样本、优化网络结构、采用适当的学习训练方法就能得到包含学习训练样本范围的输人和输出的关系。如果用于学习训练的样本不能充分反映体系的特性,用ANN也不能很好描述与预测体系。显然,选用合适的学习训练样本、优化网络结构、采用适当的学习训练方法是ANN的重要研究内容之一,而寻求应用合适的激活函数也是ANN研究发展的重要内容。由于人工神经网络具有很强的非线性多变量数据的能力,已经在多组分非线性标定与预报中展现出诱人的前景。人工神经网络在工程领域中的应用前景越来越宽广。 1人工神经网络基本理论[1] 1.1神经生物学基础 可以简略地认为生物神经系统是以神经元为信号处理单元,通过广泛的突触联系形成的信息处理集团,其物质结构基础和功能单元是脑神经细胞即神经元(neu ron)。(1)神经元具有信号的输入、整合、输出三种主要功能作用行为。突触是整个神经系统各单元间信号传递驿站,它构成各神经元之间广泛的联接。(3)大脑皮质的神经元联接模式是生物体的遗传性与突触联接强度可塑性相互作用的产物,其变化是先天遗传信息确定的总框架下有限的自组织过程。 1.2建模方法 神经元的数量早在胎儿时期就已固定,后天的脑生长主要是指树突和轴突从神经细胞体中长出并形成突触联系,这就是一般人工神经网络建模方法的生物学依据。人脑建模一般可有两种方法:①神经生物学模型方法,即根据微观神经生物学知识的积累,把脑神经系统的结构及机理逐步解释清楚,在此基础上建立脑功能模型。②神经计算模型方法,即首先建立粗略近似的数学模型并研究该模型的动力学特性,然后再与真实对象作比较(仿真处理方法)。 1.3概念 人工神经网络用物理可实现系统来模仿人脑神经系统的结构和功能,是一门新兴的前沿交叉学科,其概念以T.Kohonen.Pr的论述最具代表性:人工神经网络就是由简单的处理单元(通常为适应性)组成的并行互联网络,它的组织能够模拟生物神经系统对真实世界物体所作出的交互反应。 1.4应用领域 人工神经网络在复杂类模式识别、运动控制、感知觉模拟方面有着不可替代的作用。概括地说人工神经网络主要应用于解决下述几类问题:模式信息处理和模式识别、最优化问题、信息的智能化处理、复杂控制、信号处理、数学逼近映射、感知觉模拟、概率密度函数估计、化学谱图分析、联想记忆及数据恢复等。 1.5理论局限性 (1)受限于脑科学的已有研究成果由于生理试验的困难性,目前对于人脑思维与记忆机制的认识尚很肤浅,对脑神经网的运行和神经细胞的内部处理机制还没有太多的认识。 (2)尚未建立起完整成熟的理论体系目前已提出的众多人工神经网络模型,归纳起来一般都是一个由节点及其互连构成的有向拓扑网,节点间互连强度构成的矩阵可通过某种学

2015创新设计-网络技术(第2章)

14 第二章 数据通信基础 【高考考纲】 高考考纲 考情分析 1.掌握数据通信的基本概念。 2.掌握数据传输方式及数据交换技术。 本章是计算机网络技术的重要章节。本章概念较多要注意概念间的分类和区别,考点以选择题和简答题的考查为主。 第一节 数据通信的基本概念 考点一:信息和数据 【知识梳理】 1.信息 ①信息是对客观事物的反映,可以是对物质的形态、大小、结构、性能等全部或部分特性的描述,也可表示物质与外部的联系。 ②信息有各种存在形式,例如数字、文字、声音、图形和图像等。 2.数据 ①信息可以用数字的形式来表示,数字化的信息称为数据。 ②数据是信息的载体,信息则是数据的内在含义或解释。 ③数据可以分成两类:模拟数据和数字数据。计算机中的信息都是用数字形式来表示的。 助记图: 【典例精讲】 例1.计算机中存储的是()数据 A .数字 B.模拟 C.数字或模拟 D.以上都不对 【解析】数据可以分成两类:模拟数据和数字数据。计算机中的信息都是用数字形式来表示 内在含义 载 体 数字化信息 信息 多种形式 数字 文字、声音、图形和图像 数据

的。 【答案】A 【跟踪练习】 1.下列关于信息和数据的说法不正确的是() A.信息是对客观事物的反映 B.数据是信息的载体 C.数据是信息的一种存在形式 D.信息是数字的内在含义 答案:C 考点二:信道和信道容量 【知识梳理】 1.信道 ①信道是传送信号的一条通道,可以分为物理信道和逻辑信道。 ②物理信道是指用来传送信号或数据的物理通路,由传输介质及其附属设备组成。 ③逻辑信道也是指传输信息的一条通路,但在信号的收、发节点之间并不一定存在与之对应的物理传输介质,而是在物理信道基础上,由节点设备内部的连接来实现。 2.信道的分类 ①信道按使用权限可分为专业信道和共用信道。 ②信道按传输介质可分为有线信道、无线信道和卫星信道。 ③信道按传输信号的种类可分为模拟信道和数字信道。 3.信道容量 ①概念:信道容量是指信道传输信息的最大能力,通常用信息速率来表示。 ②信道容量大,单位时间内传送的比特数越大,则信息的传输能力也就越大,表示。 ③信道容量由信道的频带(带宽)、可使用的时间及能通过的信号功率和噪声功率决定。 ④信道容量的表达式:C =Blog(1+S/N) C:信道容量 B:信道带宽 S:接收端信号的平均功率 N:信道内噪声平均功率 【典例精讲】 例2.关于信道下列说法不正确的是() A.信道是传送信号的一条通道 15

(完整版)深度神经网络全面概述

深度神经网络全面概述从基本概念到实际模型和硬件基础 深度神经网络(DNN)所代表的人工智能技术被认为是这一次技术变革的基石(之一)。近日,由IEEE Fellow Joel Emer 领导的一个团队发布了一篇题为《深度神经网络的有效处理:教程和调研(Efficient Processing of Deep Neural Networks: A Tutorial and Survey)》的综述论文,从算法、模型、硬件和架构等多个角度对深度神经网络进行了较为全面的梳理和总结。鉴于该论文的篇幅较长,机器之心在此文中提炼了原论文的主干和部分重要内容。 目前,包括计算机视觉、语音识别和机器人在内的诸多人工智能应用已广泛使用了深度神经网络(deep neural networks,DNN)。DNN 在很多人工智能任务之中表现出了当前最佳的准确度,但同时也存在着计算复杂度高的问题。因此,那些能帮助DNN 高效处理并提升效率和吞吐量,同时又无损于表现准确度或不会增加硬件成本的技术是在人工智能系统之中广泛部署DNN 的关键。 论文地址:https://https://www.360docs.net/doc/2614049341.html,/pdf/1703.09039.pdf 本文旨在提供一个关于实现DNN 的有效处理(efficient processing)的目标的最新进展的全面性教程和调查。特别地,本文还给出了一个DNN 综述——讨论了支持DNN 的多种平台和架构,并强调了最新的有效处理的技术的关键趋势,这些技术或者只是通过改善硬件设计或者同时改善硬件设计和网络算法以降低DNN 计算成本。本文也会对帮助研究者和从业者快速上手DNN 设计的开发资源做一个总结,并凸显重要的基准指标和设计考量以评估数量快速增长的DNN 硬件设计,还包括学界和产业界共同推荐的算法联合设计。 读者将从本文中了解到以下概念:理解DNN 的关键设计考量;通过基准和对比指标评估不同的DNN 硬件实现;理解不同架构和平台之间的权衡;评估不同DNN 有效处理技术的设计有效性;理解最新的实现趋势和机遇。 一、导语 深度神经网络(DNN)目前是许多人工智能应用的基础[1]。由于DNN 在语音识别[2] 和图像识别[3] 上的突破性应用,使用DNN 的应用量有了爆炸性的增长。这些DNN 被部署到了从自动驾驶汽车[4]、癌症检测[5] 到复杂游戏[6] 等各种应用中。在这许多领域中,DNN 能够超越人类的准确率。而DNN 的出众表现源于它能使用统计学习方法从原始感官数据中提取高层特征,在大量的数据中获得输入空间的有效表征。这与之前使用手动提取特征或专家设计规则的方法不同。 然而DNN 获得出众准确率的代价是高计算复杂性成本。虽然通用计算引擎(尤其是GPU),已经成为许多DNN 处理的砥柱,但提供对DNN 计算更专门化的加速方法也越来越热门。本文的目标是提供对DNN、理解DNN 行为的各种工具、有效加速计算的各项技术的概述。 该论文的结构如下:

大工15春《SQL数据库课程设计》模板及要求(最新)

大工15春《SQL数据库课程设计》模板及要求网络教育学院 《SQL数据库课程设计》 题目:XX系统的设计与实现 学习中心: 专业: 年级:年春/秋季

学号: 学生: 指导教师: 《SQL数据库课程设计》要求 《SQL数据库课程设计》是大连理工大学网络教育学院计算机应用技术专业开展的一项实践教学环节,是理论联系实践的纽带和桥梁,是培养学生综合运用所学知识解决实际问题的有效手段。该课程设计要求如下:1.要求学生以SQL Server 2008或其他版本为后台数据库,以VB、VC 或其他开发工具作为前台开发工具,围绕自己选定的某一个具体的系统完成一个小型数据库应用系统的开发,例如《图书管理系统的设计与实现》《书店管理系统的设计与实现》等。其课程设计具体内容包括项目概况、需求分析、详细设计等,详见课程离线作业中上传的《SQL数据库课程设计模板》。 注意:禁止撰写《学生成绩管理系统》课程设计!! 2.要求学生必须按照《SQL数据库课程设计模板》提供的格式和内容进行课程设计,完成课程设计模板提供的全部课程设计内容,字数要求达到3000字以上。 3.学生在进行课程设计的过程中,可参考辅导教师在导学资料中上传的

文献资料,有问题可通过课程论坛答疑。 4.2015年春季学期学生提交本课程设计形式及截止时间 学生需要以WORD附件形式(附件的大小限制在10M以内)将完成的课程设计以"离线作业"形式上传至课程平台中的"离线作业"模块,通过选择已完成的课程设计,点"上交"即可,如下图所示。 截止时间:2015年9月1日。在此之前,学生可随时提交课程设计,如需修改,可直接上传新文件,平台会自动覆盖原有文件。 5.课程设计批阅 老师会在离线作业关闭后集中批阅课程设计,在离线作业截止时间前不进行任何形式的批阅。 注意: 本课程设计应该独立完成,不准抄袭他人或者请人代做,如有雷同作业,

模糊神经网络技术研究的现状及展望

模糊神经网络技术研究的现状及展望 摘要:本文对模糊神经网络技术研究的现状进行了综述,首先介绍了模糊控制技术和神经网络技术的发展,然后结合各自的特点讨论了模糊神经网络协作体的产生以及优越性,接着对模糊神经网络的常见算法、结构确定、规则的提取等进行了阐述,指出了目前模糊神经网络的研究发展中还存在的一些问题,并对模糊神经网络的发展进行了展望。 关键字:模糊控制;神经网络;模糊神经网络 引言 系统的复杂性与所要求的精确性之间存在尖锐的矛盾。为此,通过模拟人类学习和自适应能力,人们提出了智能控制的思想。控制理论专家Austrom(1991)在IFAC大会上指出:模糊逻辑控制、神经网络与专家控制是三种典型的智能控制方法。通常专家系统建立在专家经验上,并非建立在工业过程所产生的操作数据上,且一般复杂系统所具有的不精确性、不确定性就算领域专家也很难把握,这使建立专家系统非常困难。而模糊逻辑和神经网络作为两种典型的智能控制方法,各有优缺点。模糊逻辑与神经网络的融合——模糊神经网络由于吸取了模糊逻辑和神经网络的优点,避免了两者的缺点,已成为当今智能控制研究的热点之一了。 1 模糊神经网络的提出 模糊集理论由美国著名控制论专家L.A.Zadeh于1965年创立[1]。1974年,英国著名学者E.H.Mamdani将模糊逻辑和模糊语言用于工业控制,提出了模糊控制论。至今,模糊控制已成功应用在被控对象缺乏精确数学描述及系统时滞、非线性严重的场合。 人工神经网络理论萌芽于上世纪40年代并于80年代中后期重掀热潮,其基本思想是从仿生学的角度对人脑的神经系统进行功能化模拟。人工神经网络可实现联想记忆,分类和优化计算等功能,在解决高度非线性和严重不确定系统的控制问题方面,显示了巨大的优势和潜力模糊控制系统与神经网络系统具有整体功能的等效性[2],两者都是无模型的估计器,都不需要建立任何的数学模型,只需要根据输入的采样数据去估计其需要的决策:神经网络根据学习算法,而模糊控制系统则根据专家提出的一些语言规则来进行推理决策。实际上,两者具有相同的正规数学特性,且共享同一状态空间[3]。 另一方面,模糊控制系统与神经网络系统具有各自特性的互补性[。神经网络系统完成的是从输入到输出的“黑箱式”非线性映射,但不具备像模糊控制那样的因果规律以及模糊逻辑推理的将强的知识表达能力。将两者结合,后者正好弥补前者的这点不足,而神经网络的强大自学习能力则可避免模糊控制规则和隶属函数的主观性,从而提高模糊控制的置信度。因此,模糊逻辑和神经网络虽然有着本质上的不同,但由于两者都是用于处理不确定性问题,不精确性问题,两者又有着天然的联系。Hornik和White(1989)证明了神经网络的函数映射能力[4];Kosko(1992)证明了可加性模糊系统的模糊逼近定理(FAT,Fuzzy Approximation Theorem)[5];Wang和Mendel(1992)、Buckley和Hayashi(1993)、Dubots和Grabish(1993)、Watkins(1994)证明了各种可加性和非可加性模糊系统的模糊逼近定理[6]。这说明模糊逻辑和神经网络有着密切联系,正是由于这类理论上的共性,才使模糊逻辑和神经网络的结合成为可能。 2 模糊神经网络的学习算法 各种类型的模糊神经网络学习算法的共同方面是结构学习和参数学习两部分。结构学习是指按照一定的性能要求确定模糊系统的推理规则的条数,每条规则的前提和结论的隶属度函数以及由清晰化得到具体的规则数。参数学习是指进一步细化各隶属函数的参数以及模糊规则的其他参数,以使系统达到最优。结构学习主要是从输入输出数据中提取规则或由输入空间模糊划分获得规则,主要有启发式搜索、模糊网格法、树形划分法、基于模糊聚类的学习算

网络技术创新

利用网络技术创新大学生思想政治教育工作 当今网络化时代,大学生已成为我国网络上最活跃的群体之一。据中国高校传媒联盟《2010大学生网络文化调查报告》显示,超过七成的大学生每天上网的时间在4小时以内。与此同时,互联网已成为丰富发展高校思想政治教育的重要平台。《中共中央国务院关于进一步加强和改进大学生思想政治教育工作的意见》中提出了“使网络成为弘扬主旋律,开展思想政治教育的重要手段”的明确要求。在网络无所不在的今天,掌控网络这一舆论阵地,便抢占了思想政治教育的制高点。 一、网络对当代大学生思想政治教育的影响 1、拓展了大学生思想政治论文联盟https://www.360docs.net/doc/2614049341.html,教育新内容。网络共享教育资源丰富,传播速度快,传播空间广。广大思想政治教育工作者可以通过网络及时地掌握最新、最全面的教育信息,通过对这些信息的了解、学习和吸收,把这些最新的知识和教育理念注入到传统的思想政治教育中,扩充思想政治教育内容,使思想政治教育内容能紧跟时代步伐,贴近学生学习、生活实际,更具凝聚、吸引青年学生的力量。 2、提供了大学生思想政治教育新手段。以往的大学生思想政治教育主要以课堂面授、个体沟通教育等为主要方法,如今网络技术中丰富的教育载体和教育形式,为思想政治工作者提供了焕然一新的教育模式及手段。教师可以通过网络平台与大学生进行及时、平等的互动,掌握大学生思想动态发展的最新情况,从而纠正学生思想偏差及不良行为。这种双向、交互、平等的交流方式更具有亲和力,更易于被新时期大学生所接受。 3、带来了思想政治工作新挑战。网络平台的出现在扩充了思想政治教育工作资源的同时也给新时期的思想政治教育工作提出了新挑战。首先,网络的虚拟性使很多学生沉迷网络游戏、交友等无法自拔,给学生身心健康造成了不良影响;其次,在网络时代到来之前,师生关系往往以教师为绝对中心,教师凭借知识优势,掌握大量的信息,很容易在学生面前树立威信。但在网络环境下,网络的信息共享功能消解了教师的信息优势,学生只要轻点鼠标,就可以了解大部分想获取的信息,学生的认知空间大大开拓,这对传统的单向传输的思想政治教育工作提出了新挑战;再次,在网络时代,在面对鱼龙混杂的海量网络信息环境时,特别是一些西方国家希望通过网络传播其主流价值观,扰乱视听,造成大学生价值取向迷茫。这些都对大学生思想政治教育提出了新挑战。 4、对思想政治教育论文联盟https://www.360docs.net/doc/2614049341.html,整理工作者提出新要求。当前教育对象的学习、生活已经离不开网络,更需要教育工作者转变观念,紧跟时代步伐,利用新科技开展大学生思想政治教育,因此,在网络时代,对高校思想政治教育工作者提出了新的更高的要求:既要有扎实的理论、丰富的实践经验,又能较好地掌握网络技术,运用网络技术手段,了解受教育群体所思所想,充分利用网络教育资源开展有针对性思想政治教育。因此,在网络时代,培养、建立一支高素质、高水平的网络思想政治工作队伍,是高校搞好思想政治工作的基础。 二、创新网络思想政治教育实施策略 在今天的高等学校,网络已经成为面向大学生进行思想政治教育的主阵地,在这个主阵地上开展的思想政治教育工作要适应时代的要求,高度重视网络对大学生思想政治工作的巨大挑战以及两者之间存在的重要联系,勇于迎接挑战,依托网络这一载体在新形势下有效开展高校大学生的思想政治教育。 1、拓展大学生思想政治教育的网络阵地。李岚清在全国高校党建工作会议上多次强调“要高度重视因特网对高校师生思想的影响和作用,积极开展网上思想政治工作,加强正面引导”。网络具有传统思想政治教育无法比拟的优势,传统说教、单向灌输式的思想政治教育理念已经较为滞后,很难引起新时期大学生的兴趣和关注。高校应探索把传统的课堂教育、

机械创新设计大赛作品集

1助立椅 参赛学校: 华南理工大学 参赛者: 毕经元、xx、万明远,指导教师: xx、xx仪 作品内容简介本作品是一张方便老年人或者腿脚不便的人站立的椅子。主要是通过使用者上肢的运动来带动一面的动作,从而可以调整人的坐姿与重心,来减少下肢的运动来实现站立姿势。本机构主要用到了平面连杆以及其它一些机械结构来实现椅面的调整,来带动使用者的行动。并且如果使用者需要的话,在坐下来的时候也可以起到减少其下肢运动的作用。 主要创新点我们主要是考虑到老年人或者其他腿脚不方便的人群,在站起来的时候总是很费力;而且往往在坐下来的过程中也是一屁股就坐了下去。为了改变这样的状况,我们将人站立过程中的手脚并用,该为手起到主要作用,方便特殊人群。 推广应用价值我们的社会对老年人的关爱渐见凸现,在这样的背景下,对老年人日常行动的关爱也就更为重要了。而且对于特殊群体,比如下肢受伤,残疾等等的人群,我们的设计也可以助他们一臂之力。方便了使用者日常行动,而且也减轻了子女或者看管人的看护负担。 这样的话,他们坐下就不愁再站起来了。 2自动搀扶助步车 参赛学校: 青岛大学 参赛者:

王新刚、曹志强、郑虎阶、徐晟、孙海峰,指导教师: 师忠秀、庞严英作品内容简介本产品主要应用于腿部残疾、腿部骨折处于恢复期的病人。主要运用了自动检测和电器控制的原理;巧妙地将助步车和动力装置结合起来,实现了动力助步;并添加了单片机系统、光电检测装置以及继电器,可以自动检测病人的行动意图,并且实现了车随人动。该车充分考虑了不同使用者的需要,设置了多种不同的工作模式;另外,本车增添了多处人性化设计及安全保护措施,结构简单、操作方便、产品的可靠性高;创新地利用支撑板代替双拐,这样可以减轻病人长时间拄拐带来的劳累;由于该车操作的方便性以及车身对人体的搀扶作用,病人可以独立使用,从而大大减轻家人及护士的负担。基本技术指标: 1、"整车指标: 速度0~ 0."5m/s连续可调;电机: DC12V、46rpm、P=15W。电源:12V、14Ah;光电开关: 检测距离: 0."1m/ 0."3m、DC 6~36V。 主要创新点 (1)系统能够自动检测人体的行动意图并自动启动相关系统进行动力助步; (2)本车实现了车随人动,提高了使用者的方便性和舒适性; (3)本车实现了在一定范围内的无级变速; (4)本车采用了多种工作模式以适应不同的使用人群; (5)独特的控制电路大大简化了控制系统;

深度神经网络及目标检测学习笔记

深度神经网络及目标检测学习笔记 https://youtu.be/MPU2HistivI 上面是一段实时目标识别的演示,计算机在视频流上标注出物体的类别,包括人、汽车、自行车、狗、背包、领带、椅子等。 今天的计算机视觉技术已经可以在图片、视频中识别出大量类别的物体,甚至可以初步理解图片或者视频中的内容,在这方面,人工智能已经达到了3岁儿童的智力水平。这是一个很了不起的成就,毕竟人工智能用了几十年的时间,就走完了人类几十万年的进化之路,并且还在加速发展。 道路总是曲折的,也是有迹可循的。在尝试了其它方法之后,计算机视觉在仿生学里找到了正确的道路(至少目前看是正确的)。通过研究人类的视觉原理,计算机利用深度神经网络(DeepNeural Network,NN)实现了对图片的识别,包括文字识别、物体分类、图像理解等。在这个过程中,神经元和神经网络模型、大数据技术的发展,以及处理器(尤其是GPU)强大的算力,给人工智能技术的发展提供了很大的支持。 本文是一篇学习笔记,以深度优先的思路,记录了对深度学习(Deep Learning)的简单梳理,主要针对计算机视觉应用领域。 一、神经网络 1.1 神经元和神经网络 神经元是生物学概念,用数学描述就是:对多个输入进行加权求和,并经过激活函数进行非线性输出。 由多个神经元作为输入节点,则构成了简单的单层神经网络(感知器),可以进行线性分类。两层神经网络则可以完成复杂一些的工作,比如解决异或问题,而且具有非常好的非线性分类效果。而多层(两层以上)神经网络,就是所谓的深度神经网络。 神经网络的工作原理就是神经元的计算,一层一层的加权求和、激活,最终输出结果。深度神经网络中的参数太多(可达亿级),必须靠大量数据的训练来设置。训练的过程就好像是刚出生的婴儿,在父母一遍遍的重复中学习“这是苹

机械创新设计心得(精选多篇)

机械创新设计心得(精选多篇) 有幸参加本次“博亚杯”机械创新设计大赛。不管是在准备过程中还是在比赛过程中,都学到了许多在平时的学习中所学不到和感受不到的东西。 参加比赛是对一个人各方面能力的全面锻炼。这是一个自我提升的过程。在这个过程中所得到的经验对以后的学习工作生活都很重要。总结自己团队的成败得失吸取成功团队的宝贵经验,个人觉得一个团队要取得成功以下几点非常重要: 首先需要一个优秀的领导者,在拥有必要的基本知识技能外还需要能够统筹全局,充分调动整个团队的积极性,发挥每个团队成员的长处,挖掘每个成员的潜能。这需要他能够准确把握宏观的方向也要注意很小的细节问题。 二,一个团结奋进的团队,不仅是个人能力有限,在思维的灵活、见识的广度、上个人都是无法和团队相比拟的。一个团结的团队会有不竭的动力,团员间互相鼓励保证了团队的旺盛的斗志。团员间相互交流相互理解使整个比赛过程更加协调。 三、明确的目标和坚定的信念以及不灭的斗志。坚持到最后就是胜利,说的容易但做起来却不是那么回事,很多时候在最需要坚持时,我们往往忘记了这句话。生活最怕没有目标,做一件事,参加一个比赛亦如此。没有一个明确而有

强烈的目标很难取得比赛的成功。 四、各方面的支持。来自自己的内心,来自学校,来自老师。 比赛表面上是一件件参赛作品的比较,实质是思维和思想的比拼。在比赛中能够使自己在思想认识上得到提高在思维习惯上得到改善则是最大的收获。创新,一个不曾间断过的话题,但怎么做到创新,怎么才能有一个创新型的思维却很少有人做到。 另外,在比赛过程中和其他学校学生的交流,让我认识到了自己看到了现状。从对比中看到了自己的情况,对自己在今后的学习生活上也有很大的帮助,给自己今后在一些事情上的选择上提供了借鉴。 机械创新设计心得: 大三花了将近半年的时间去搞第三届大学生机械创新设计大赛的作品,本来比赛早就完成了,开学还将所有的比赛花费的发票递交了上去,最后学校还要我们写一篇比赛心得,今晚花了两个钟的时间写下了下来这篇比赛心得,真的有点长,转发到自己的博客上,见证下自己曾经的步伐。 转眼间,大三过去了,在大三的第一个学期的最后几天,我们的参赛作品——绿色环保自动吸尘黑板擦通过了答辩,最后得到了学校老师,领导的肯定,成为其中的一个立项项目,得到了学校的大力支持。

数据库课程设计(完整版)

HUNAN CITY UNIVERSITY 数据库系统课程设计 设计题目:宿舍管理信息系统 姓名: 学号: 专业:信息与计算科学 指导教师: 20年 12月1日

目录 引言 3 一、人员分配 4 二、课程设计目的和要求 4 三、课程设计过程 1.需求分析阶段 1.1应用背景 5 1.2需求分析目标5 1.3系统设计概要 5 1.4软件处理对象 6 1.5系统可行性分析 6 1.6系统设计目标及意义7 1.7系统业务流程及具体功能 7 1.8.1数据流程图8 2.系统的数据字典11 3.概念结构设计阶段 13 4.逻辑结构设计阶段 15 5.物理结构设计阶段 18 6.数据库实施 18 7.数据库的运行和维护 18 7.1 解决问题方法 19 7.2 系统维护 19 7.3 数据库性能评价 19 四、课程设计心得. 20参考文献 20

引言 学生宿舍管理系统对于一个学校来说是必不可少的组成部分。目前好多学校还停留在宿舍管理人员手工记录数据的最初阶段,手工记录对于规模小的学校来说还勉强可以接受,但对于学生信息量比较庞大,需要记录存档的数据比较多的高校来说,人工记录是相当麻烦的。而且当查找某条记录时,由于数据量庞大,还只能靠人工去一条一条的查找,这样不但麻烦还浪费了许多时间,效率也比较低。当今社会是飞速进步的世界,原始的记录方式已经被社会所淘汰了,计算机化管理正是适应时代的产物。信息世界永远不会是一个平静的世界,当一种技术不能满足需求时,就会有新的技术诞生并取代旧技术。21世纪的今天,信息社会占着主流地位,计算机在各行各业中的运用已经得到普及,自动化、信息化的管理越来越广泛应用于各个领域。我们针对如此,设计了一套学生宿舍管理系统。学生宿舍管理系统采用的是计算机化管理,系统做的尽量人性化,使用者会感到操作非常方便,管理人员需要做的就是将数据输入到系统的数据库中去。由于数据库存储容量相当大,而且比较稳定,适合较长时间的保存,也不容易丢失。这无疑是为信息存储量比较大的学校提供了一个方便、快捷的操作方式。本系统具有运行速度快、安全性高、稳定性好的优点,并且具备修改功能,能够快速的查询学校所需的住宿信息。 面对目前学校发展的实际状况,我们通过实地调研之后,对宿舍管理系统的设计开发做了一个详细的概述。

基于神经网络的信息融合技术

基于多传感器信息融合的 数控机床故障诊断研究 1.引言 数控机床具有加工柔性好、加工精度高、加工质量稳定、生产率高等诸多特点,但其结构和运行工况也很复杂,一旦机床发生故障,引起故障的因素众多,有机械方面的,有电气方面的,同时同一种故障往往有不同的表现,同一种症状又常常是几种故障共同作用的结果,故障的多样性、复杂性和各故障之间的复杂联系构成了数控机床故障诊断中的重点和难点。每个传感器都有一定的功能和测量范围,单个传感器的数据从某个侧面反应被测对象或系统的情况,难免带有一定的局限性。仅仅通过单一传感器的特征提取和诊断分析将无法成功完成对数控机床的故障诊断任务。因此多传感器数据融合技术显得尤为重要,它能克服传感器使用的局限性和传感器信息的不准确性,充分地、综合地、更有效地利用多传感器信息,减少信息的模糊性,增加决策可信度,提高对数控机床的故障诊断的准确率。 多传感器数据融合是一种重要的传感器信息处理方法,它起源于20世纪70年代,最早被应用于军事领域,用于解决目标识别与跟踪、状态与身份估计、态势和威胁估计等技术问题。它能充分利用不同时间与空间的多传感器数据资源,在一定准则下进行分析、综合、支配和使用,得到对被测对象的一致性解释和描述,并做出相应的判断、估计和决策。 多传感器数据融合有多种算法,其中,D-S证据理论方法的应用最为广泛。本文主要建立了基于多传感器信息融合的数控机床二级故障诊断系统:基于自适应加权算法的一级融合,基于D-S证据理论的二级融合。然后利用某一论文中的数控机床的测量数据,通过MATLAB软件对其进行分析计算,最后得出结论。 2.基于多传感器信息融合的二级故障诊断系统 本文介绍了一种基于多传感器信息融合的二级故障诊断系统:基于自适应加权算法的一级融合,基于D-S证据理论的二级融合,如图1所示。

创新设计 网络技术 第 章

第二章 数据通信基础 【高考考纲】 高考考纲 考情分析 1.掌握数据通信的基本概念。 2.掌握数据传输方式及数据交换技术。 本章是计算机网络技术的重要章节。本章概念较多要注意概念间的分类和区别,考点以选择题和简答题的考查为主。 第一节 数据通信的基本概念 考点一:信息和数据 【知识梳理】 1.信息 ①信息是对客观事物的反映,可以是对物质的形态、大小、结构、性能等全部或部分特性的描述,也可表示物质与外部的联系。 ②信息有各种存在形式,例如数字、文字、声音、图形和图像等。 2.数据 ①信息可以用数字的形式来表示,数字化的信息称为数据。 ②数据是信息的载体,信息则是数据的内在含义或解释。 ③数据可以分成两类:模拟数据和数字数据。计算机中的信息都是用数字形式来表示的。 助记图: 【典例精讲】 例1.计算机中存储的是()数据 A .数字 B.模拟 C.数字或模拟 D.以上都不对 【解析】数据可以分成两类:模拟数据和数字数据。计算机中的信息都是用数字形式来表示的。 内在含义 载 体 数字化信息 信息 多种形式 数字 文字、声音、图形和图像 数据

【答案】A 【跟踪练习】 1.下列关于信息和数据的说法不正确的是() A.信息是对客观事物的反映 B.数据是信息的载体 C.数据是信息的一种存在形式 D.信息是数字的内在含义 答案:C 考点二:信道和信道容量 【知识梳理】 1.信道 ①信道是传送信号的一条通道,可以分为物理信道和逻辑信道。 ②物理信道是指用来传送信号或数据的物理通路,由传输介质及其附属设备组成。 ③逻辑信道也是指传输信息的一条通路,但在信号的收、发节点之间并不一定存在与之对应的物理传输介质,而是在物理信道基础上,由节点设备内部的连接来实现。 2.信道的分类 ①信道按使用权限可分为专业信道和共用信道。 ②信道按传输介质可分为有线信道、无线信道和卫星信道。 ③信道按传输信号的种类可分为模拟信道和数字信道。 3.信道容量 ①概念:信道容量是指信道传输信息的最大能力,通常用信息速率来表示。 ②信道容量大,单位时间内传送的比特数越大,则信息的传输能力也就越大,表示。 ③信道容量由信道的频带(带宽)、可使用的时间及能通过的信号功率和噪声功率决定。 ④信道容量的表达式:C =Blog(1+S/N) C:信道容量 B:信道带宽 S:接收端信号的平均功率 N:信道内噪声平均功率 【典例精讲】 例2.关于信道下列说法不正确的是() A.信道是传送信号的一条通道 B. 信道按传输介质可分为模拟信道和数字信道 C. 信道容量是指信道传输信息的最大能力

机械创新设计大赛获奖作品

全国大学生第一届机械创新设计大赛获奖作品展示 全国一等奖 北京化工齿动多功能平行口 钳 北京化工齿动多功能平行 口钳 北京化工齿动多功能平行 口钳 大连理工机械式自动节水 水龙头 第二炮兵工程学院军地两用 全自动担架车 第二炮兵工程学院军地两 用全自动担架车 东南大学自适应可翻转探 测车 东南大学自适应可翻转探 测车 东南大学自适应可翻转探测 车 东南大学自适应可翻转探 测车 福大节流阀型高楼逃生器福大节流阀型高楼逃生器福大节流阀型高楼逃生器国防科大行星轮式登月车国防科大行星轮式登月车国防科大行星轮式登月车国防科大行星轮式登月车 哈工并联与分布控制机器 人 哈工并联与分布控制机器 人 哈工并联与分布控制机器 人

哈工并联与分布控制机器人 哈工并联与分布控制机器 人 哈工并联与分布控制机器 人 哈工并联与分布控制机器 人 哈工并联与分布控制机器人哈工程仿生机器蟹哈工程仿生机器蟹哈工程仿生机器蟹哈工程仿生机器蟹哈工大微定位仿生机器人哈工大微定位仿生机器人 海军工程大学摆式特种发 动机 天津大学爬杆喷漆机器人天津大学爬杆喷漆机器人 中国农大菌液自动抽取喷 涂机 中国农大菌液自动抽取喷 涂机 重庆 大学半球体螺旋沟槽数控研 磨机 重庆大学半球体螺旋沟槽 数控研磨机 重庆大学半球体螺旋沟槽 数控研磨机 全国二等奖 北工大助力器北工大助力器北工大助力器长春理工轮足式机器人

长春理工轮足式机器人长春理工轮足式机器人长春理工轮足式机器人大连理工蚯蚓爬行器大连理工蚯蚓爬行器 东北大学圆柱凸轮数控铣 削加工装置 哈工程螺旋传动管道机器 人 海军工程大学舰船探测者海军工程大学舰船探测者 华东理工易拉罐有偿回收 装置 /华南理工健身洗衣机 华南农大气动式龙眼去核 机 华南农大气动式龙眼去核机 南昌大学脉动式无极变速 器 上海交大可折叠崎岖表面 自适应障碍小车 上海交大可折叠崎岖表面 自适应障碍小车 西安电子科大新型球形机器 人 西安思源学院纱线卷绕防 叠机 西北工业大学方形区域喷 灌龙头 西南交大液压式无极变速 器 西南科大环卫保洁清扫自行 车 西南科大环卫保洁清扫自 行车 浙大虫虫小强浙大虫虫小强 全国三等奖

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