微博在程序设计教学中的运用

提出一种新的教学模式,包括课堂教学、上机实验、课后微博交互3个方面。课堂教学注重教学方法的改革和创新,提倡教师组成学习共同体,教学重点在于培养学生的计算思维。上机实验过程中使用万维全自动网络考试系统,有效监管学生,及时反馈作业分析,遏止作业抄袭。在此过程中,教师需要花费大量时间和精力准备教学题库。课后师生互动引入微博,有效增强学生学习兴趣,使学生紧跟教学内容。     

改进的Web文本自适应过滤策略

面对实时网络信息过滤的新挑战,自适应信息过滤基本上能够解决问题。针对现有自适应系统的不足,本文提出提高模板准确性的学习和过滤阈值优化的新方法。改进的过滤策略过滤初期采用SVM算法,中后期采用改进的自适应模板过滤法。模板的更新采用改进的模板系数调整策略,并引入特征衰减因子来提高过滤的准确率。该系统运行于一个校园网关上,取得了较好的结果。     

基于统计不相关的无监督鉴别投影映射(UDP)特征提取方法

基于UDP(Unsupervised Discriminant Projection)特征提取方法的研究,本文提出改进算法:具有统计不相关性的UDP计算方法,并探讨该方法的有效性。这种方法的目的是寻求一组最佳鉴别矢量,使投影变换后的特征空间的非局部散度最大、局部散度最小,从而减小最佳鉴别矢量间的统计相关性。通过在不同人脸库上的仿真实验验证了所提出改进算法在一定程度上优于已有的UDP算法。     

基于正交化的无监督鉴别投影映射（UDP）特征提取的人脸识别方法

基于UDP（Unsupervised Discriminant Projection）特征提取方法的研究,本文提出改进算法：基于正交化的UDP算法。正交化的UDP算法是基于样本的局部散度、非局部散度及正交化的条件建立准则函数。准则的目的是在满足共轭正交条件下,寻求一组投影轴使得投影后的样本特征的非局部散度最大,局部散度最小。通过在YALE库和AR库人脸库上进行实验,结果表明本文提出的正交化的UDP算法在识别率方面整体上要好于UDP算法。     

基于三本学院的C程序设计的教学探讨

针对三本学院C程序设计在非计算机专业教学中存在的问题进行分析,从三本院校学生的特点、教学环境、教学内容和实验实训以及全国二级C通过率等方面,探讨了C语言教学效果的方法。