摘要：食品安全问题越来越受到社会的关注,有效地发现食品安全问题并进行追溯问责,刻不容缓。选取有机大米作为食品安全追溯的对象,分析有机大米供应链的全过程,梳理并提炼各环节的关键信息;选择超级账本Hyperledger Fabric作为区块链技术平台,提出一个基于联盟链和智能合约的有机大米供应链追溯框架,定制化设计数据管理模式和各个流通环节的智能合约,研发有机大米供应链追溯原型系统。结果表明,构建的系统能够解决隐私数据安全存储,实现供应链的可追溯和可共享。

摘要：为了增强棉田图像的垄线特征、纹理清晰度以及棉田与垄线之间的对比度,以提高农机视觉导航图像的分割准确率与泛化能力,本文提出了一种多目标图像增强算法——混沌混合精英白鲸优化算法(Chaotic hybrid elite beluga whale optimization, CHEBWO)。该算法在AMSRCR算法和直方图均衡化的基础上设计了新的图像加权融合模型,并针对图像评价,设计了一种新的多目标加权评价函数。实验结果表明,与基于Retinex图像增强算法(如SSR、MSR、MSRCR、MSRCP)以及基于直方图均衡化增强算法(如HE、AHE、CLAHE)进行对比,CHEBWO算法在PSNR、AG、SD、IE、SSIM等指标上平均提高了6.18、42.38、40.41、0.89和0.22。因此,本文提出的棉田图像增强算法在增强棉田图像对比度、清晰度以及保持垄线纹理方面具有显著优势,有助于提高语义分割模型的性能和准确性。

摘要：文章首先分析了基于翻转课堂的“软件过程与项目管理”课程混合式教学改革的可行性,然后阐述了基于翻转课堂的“软件过程与项目管理”课程混合式教学改革的框架设计,最后论述了基于翻转课堂的“软件过程与项目管理”课程混合式教学的实施过程。

摘要：针对课程思政存在的问题,依据Java Web课程的教学内容、应用背景以及企业招聘要求,提出以学生为中心、以效果为导向、知行合一的课程思政教学方法,具体阐述如何将知识传授、能力培养和价值塑造与学生的职业发展相结合,切实将课程思政做到实处,以达到课程思政内化于心、外化于行的教学效果。

摘要：本文以石河子大学《Python语言程序设计》课程为例,研究了该课程的混合式教学实践,分析了将过程性考核在其中的探索和实施。研究结果表明,该课程基于MOOC+SPOC+虚拟教研室+克隆班的混合式教学模式,构建多元化课程评价机制,有效地反映学生的学习效果,客观地评价学生的知识水平和技能水平,促进计算机通识教育与专业教育交叉融合。改变“教师主导知识满堂灌、反馈机制缺失”的传统Python语言教学方式,渗透“互联网+”思维,促进MOOC、SPOC、雨课堂、智慧教室、教学互动软件等现代信息技术与教育教学的深度融合。

摘要：数据库系统原理课程,不仅是计算机专业的基础必修课程,也是信息技术行业发展的大势所趋,有着极为可观的发展前景。因此,数据库系统原理课程教学模式的改革,有利于计算机专业的发展,更有利于学生的成长与发展。对此,本文从课堂实践教学和课程实践设计两个方向出发,详细阐述教学模式、实践内容的改革策略,通过研究性教学模式、合作教学模式,带给学生与时俱进的学习体验,推动数据库系统原理课程实践教学的改革。

摘要：无线传感器网络主要用于采集数据和处理数据,因此被广泛应用于多个领域。然而,网络中大多数由电池供电的传感器节点体积较小,导致其无法长时间工作,所以设计了一种能够有效提高能源利用率、降低网络通信能耗的分簇方法。分簇方法是无线传感器网络的重要研究方向之一。针对传统分簇方法选出的簇头节点方案存在的通信能耗较高问题,提出了一种基于克隆精英遗传算法的无线传感器网络能量高效分簇方法。在进行分簇时,利用克隆精英遗传算法在监测范围内选择部分传感器节点作为簇头节点,进而对网络通信能耗进行优化。在迭代过程中,克隆算子和精英算子将能耗小的簇头节点方案尽可能保留下来,减少了运行时间,同时也增大了获得较优簇头节点方案的可能性。把所提方法与基于精英遗传算法的分簇方法、基于蛙跳算法的分簇方法进行了仿真比较。仿真结果表明,基于克隆精英遗传算法的分簇方法与另外两种方法相比显著地降低了网络通信能耗,提高了能量利用效率,有效地延长了网络寿命。

摘要：为了解决自动化滴灌轮灌分组手工计算效率低的问题。该研究分析比较自动化滴灌与手工控制滴灌问题特征和划分原则,构建以轮灌组流量均衡为目标的数学模型,模型以流量标准差最小为目标函数,以流量差、压力差和离散度指标等为约束条件,以支管数量、流量大小和轮灌组数为决策变量,并提出一种基于混合变邻域的GSRV-GA算法进行模型求解。算法通过设计罚函数以及子代修复算法来解决工程约束以及交叉变异产生的非法解问题,然后将选择算子结合模拟退火机制以避免优化解陷入局部最优。为了提高算法搜索精度,设计基于流量和位置调整的2种邻域结构,通过变邻域搜索来强化遗传算法的搜索能力。对新疆某团场灌区工程进行实例优化分析,求解的最小标准差为10.03 m^(3)/h,算法在350代左右实现收敛,求解时间为2 504.53s。在3组不同规模的案例中求解最小标准差分别为15.18、13.93和7.52 m^(3)/h,在1~5个支管堵塞抖动试验中离散度指标均达到1。该模型和算法可为后续挖掘自动化滴灌节水技术提供研究基础。

摘要：针对联盟链的实用拜占庭容错(PBFT)共识算法通信复杂度高、主节点选择随机、支持的网络规模有限等问题,提出一种基于分组和信用分级的改进拜占庭容错(CBFT)算法优化大规模联盟链的节点结构。优化一致性过程,将网络节点按照对管理节点的响应速度划分为不同的共识集分别进行共识集内外共识,各共识集的管理节点携带共识集内的共识结果参与共识集外的全局共识,从而减少节点间的通信频率。在此基础上,提出信用分级机制,将节点划分为管理节点、候选节点、普通节点等3种类型,使信用值高的节点成为主节点的概率较高,减少恶意节点对系统的破坏,提高整个网络的效率。搭建基于该改进方案的仿真模拟与性能测试系统.实验结果表明,当网络节点数量为30个(4个分组)时,CBFT算法的吞吐量为PBFT的3.2倍,共识时延降低90.6%,通信开销减少53.2%,能够容忍的最大恶意节点数为PBFT算法的1.9倍,且随着节点数的增加提升更明显,符合大型联盟链的需求。

摘要：合理的低能耗分簇是无线传感器网络中的重要问题之一。为了降低无线传感器网络通信能耗,提升能量利用效率,本文提出一种混沌克隆遗传算法,设计了分簇模型,提出了目标函数用于计算无线传感器网络通信能耗;设计了新的分簇编码方式,以改进低能耗分簇的性能。设计了新的混沌算子和克隆算子,提升了算法的收敛速度,避免了算法陷入早熟收敛。实验结果显示,当传感器节点数量增至250时,混沌克隆遗传算法优化后的网络能耗相比常用的粒子群算法和混合蛙跳算法分别降低了0.22%和0.30%,即所提方案降低了无线传感器网络通信能耗,提升了网络能量利用效率。