摘要：课程思政是将思政寓于课程之中,是立德树人的根本。文章在课程思政基础上,以单片机技术课程为例,基于“互联网+”线上线下混合教学,从教学设计架构、教学策略优化、育人教学实践以及教学成效阐述单片机技术课程思政要素的凝练与素材的实践运用。教学成效表明学生思维发展、能力培养和品格养成得到全面发展,课堂教学有效性得到全面提升。

摘要：传统的数字电路实验实施方案单一,无法兼顾学生个体差异化需求,同时受实验设备、场地管理和时间等因素限制,难以实施高阶性、创新性和具有一定挑战度的实验。在新工科教育背景下,贯彻OBE和CDIO教育理念,通过“五步法”设计数字电路综合实验教学任务。以火箭发射模拟器为项目进行实践,采用国产Robei可视化设计+仿真平台,融合FPGA技术对其进行创新设计,实现虚实结合,引导学生不断探究,培养学生的创新思维和工程实践能力。

摘要：本文介绍了“单片机技术”课程开展线上线下混合教学实践,教学设计融合“翻转+对分+主导-主体”多元化教学理念开展混合式教学,依托在线学习平台对学生学习数据统计和分析设计更合理的教学策略,结合案例驱动的动态翻转课堂教学法,将案例需求穿插在知识点学习全过程,依据课中测评动态调整课堂翻转形态,帮助教师精准教学。最后本文统计并分析15周学生学习数据,结果表明学生能够积极参与线上线下混合教学各阶段学习,反馈的数据指导教师对学生差异化精准辅导,有利于提升班级整体学习水平。

摘要：原有移动物联网技术课程实验项目知识点关联度不够、缺少对系统开发全局认知。为便于学生构建移动物联型系统开发架构,针对课程基础实验创设移动物联型智能垃圾分类系统应用场景,设计基于Android开发环境的移动端垃圾分类属性数据库,培养学生移动端数据库设计与开发能力;通过Wi-Fi ESP8266设计移动端与垃圾分类终端C/S网络结构,培养学生系统组网设计能力;通过Socket技术设计移动端与垃圾分类终端数据交互控制程序,从而完成移动端对垃圾分类终端的状态监测与智能控制,培养学生异构平台间Socket通信技术编程能力。该系统调试方便、移植性强,使学生对移动物联型系统架构理解更深入,可在不同场景下做移动物联型系统开发。

摘要：当今新形势下的科技革命与产业革命正在迅速地加以推进,在此背景下如何培养能担当起新时代建设任务的新工科人才是高等教育的当务之急。因此,该研究提出“三步递进、三环融合”的新工科专业创新培养体系,在政策制定、课程设置、实践教学、校企联合和师资建设等方面环环相扣,从人才培养方案的顶层设计,再到五维角度的具体举措,分别为:紧抓立体式课程建设,构建“三步递进”梯度式的创新能力,实践“三环融合”校企协同育人方式,加强师资队伍建设,全方位评价育人效果。五维角度的举措逐层推进,最终实现新工科人才培养目标,为其他院校人才培养提供一定的借鉴意义。

摘要：为了同时有效的提取内镜图像的颜色和纹理信息,体现各特征的空间相关性,本文提出了一种颜色-纹理自相关算法应用于内镜图像检索。即通过纹理谱和自动阈值分割算法提取出纹理图像,并与颜色特征向量相融合再计算其相关性,得到距离分别为1、3的颜色-纹理自相关向量。在相似度匹配阶段采用Generalized Tversky Index(GTI)模型进行计算。最后将该方法与其他多种底层特征检索方法相比较,由实验结果表明,本文提出的算法能够获得有效的检索效果。

摘要：医学图像数据库的不断庞大使得医学图像检索成为研究热点。文章根据胸片图像的特点,提出了一种结合图像纹理、形状和语义信息的胸片图像检索方法。同时,还将相关反馈技术融合到算法中。据此,实现了一个图像检索原型系统,依据所设计的评价实验,将不同实验的检索结果进行了比较和分析。实验证明,该文提出的方法具有良好的检索效果。

摘要：随着社交网站的发展,大规模、结构复杂的社交网络应运而生,发现大规模社交网络的潜在结构是当前数据挖掘领域的研究难点.针对近几年出现的4种重叠式社区挖掘算法(SLPA,TopGC,SVINET,UEOC),详细分析各方法的设计原理,概括出各算法的特点和应用范畴.并将各算法应用于具备先验社区知识的多种大规模社交网络,通过多种性能评价指标进行定量对比分析.结果表明,SLPA和TopGC分别在性能和效率上取得最优,但所有算法无法同时在效率和性能上取得理想效果.

摘要：提出一种结合图像分块纹理特征和语义信息的医学胸片图像检索方法。同时,介绍了颜色特征提取方法中的颜色相关图算法。据此,实现了一个图像检索原型系统,依据所设计的评价实验,将不同实验的检索结果进行了比较和分析。实验证明,结合图像分块纹理特征和语义信息的检索方法具有较好的检索效果。

摘要：近年来,随着移动互联网应用的迅猛发展,用户可以很方便地获取个人位置信息,使用各种基于位置的服务(Location-based Services,LBS),将自己的移动过程以轨迹的形式进行记录.如何对产生的轨迹数据进行挖掘,已成为数据挖掘领域的一个研究热点.在完成对大量的轨迹数据的存储与处理之后,用户轨迹的可视化对于用户轨迹的分析无疑能够提供一个直观的研究环境,但是单纯的可视化和轨迹交换并未充分发掘出轨迹中隐藏的知识.基于此,该文从用户轨迹数据出发,进行用户轨迹数据的挖掘分析并通过JAVA技术实现可视化.此外,该文通过计算两个用户之间的相似度为用户推荐潜在的朋友,完成个性化朋友推荐.