摘要：针对慕课(MOOC)评论中存在少数类特征偏移的问题,提出一种基于特征偏移补偿的深度智能化教学评价方法.该方法首先使用Glove预训练模型获取MOOC评论的分布式词向量;然后采用浅层卷积神经网络,通过多个卷积核学习教学评价的语义,引入不同类别评论的数量设计影响因子,归一化该影响因子并应用到交叉熵损失函数中;最后基于Coursera平台的本科学生教学评论数据集,通过与其他损失函数在F_(1),gmean, balance, gmeasure等评价指标上进行性能对比实验.实验结果表明,基于归一法的特征偏移补偿损失函数在gmeasure指标上比基类损失函数得到了最多15.40%的性能提升,并且采用该损失函数的分类模型也表现出较强的稳定性.

摘要：微电网建设存在大量的数据采集终端,数据终端的稳定可靠数据采集.以及数据及时保存是项目要解决的问题.系统设计采用Netty框架作为底层通信框架,数据持久层采用RabbitMQ解决数据保存、业务处理中的高IO问题,引入MQTT协议解决跨平台的消息传递.实践证明,该系统能够满足微电网数据采集客户端信息及时、准确的采集与监控要求.

摘要：基于移动互联网设计了一个生产现场管理系统,系统包括基于Netty框架的前端数据采集模块、云端数据采集组件、基于Java2平台企业版(即J2EE)框架的云端业务处理组件以及具有多种实现方式的云端智能决策组件四个部分。前端通信采用JavaScript对象表示法(即JSON),业务处理组件的考勤系统采用开源的Activiti工作流,决策组件完成了接口定义和功能设计。系统的并发性和稳定性较好。

摘要：针对自媒体网络舆情情绪分类问题,采用预训练模型建立自媒体网络舆情情绪分类模型,考虑数据中存在的类不平衡问题,设计深度语义框架,并在开放数据集中进行了实证研究.研究结果表明,该深度语义框架具有较强的泛化能力;而且采用代价敏感损失函数的分类模型,其分类性能获得了较大提升,在常见性能评价指标F1上,其中位数提升了18.05%.

摘要：目前配电网运行环境复杂多变,配电网运行状态的变化可能会对社会及生产环境产生巨大的影响,因此及时有效地对配电网进行监测管理是非常重要的。配电网监测系统以某公司综测仪为数据采集传感器,通过GPRS网络传输给远程服务器进行存储和处理,Web页面展示数据。研究并设计了基于IOCP的服务器端,该服务器端既能接受客户端的请求与数据读写,也能满足Web页面的实时请求。

摘要：基于数据中心模式的教学资源平台在国内虽已取得了较好的建设效果,但仍存在着平台搭建周期较长、开发成本较高、专业需求无法精确满足、学习者参与度不高等问题,基于Web 2.0的专业核心课程教学资源平台可以满足特定专业学生个性化学习和核心专业课程教学资源建设的需要,并创新网众互动生成性学习等教学模式.

摘要：用户在电商平台购买商品的时候,其他用户对相关商品的评论起着重要引导作用。出于影响用户购买倾向等目的,部分商家在电商平台存在恶意刷评论的行为。已有的垃圾评论识别研究重点从用户的购买行为等方面进行数据挖掘,目前还没有研究人员从中文电商平台的垃圾评论内容角度展开研究。从国内某一知名电商平台抓取相关数据,根据行为模式确定强疑似垃圾评论;针对搜集的数据集内存在的类不平衡问题和维度灾难问题,设计出了一种两阶段垃圾评论检测方法。实证研究表明,该方法构建的模型相对于仅考虑类不平衡或仅考虑维数灾难的基准方法,具有更好的分类效果。

摘要：根据电信公司FTTx网络维护管理的需求,设计了决策支撑系统.本系统采用多层构件技术设计系统架构,使用GIS组件SuperMap实现了对电信FTTx网络的接入规划.系统使用结果表明:达到了电信公司网络规划准确、工程建设适时、业务响应及时的要求.

摘要：针对大规模FTTx网络建设与已有维护模式不相适应的问题,利用GIS技术设计实现FTTx接入规划决策支撑系统。应用结果表明,该系统提高了FTTx接入规划工作的效率和质量,降低了管理成本。