多元智能理论在数据库原理双语教学中的应用

多元智能是关于智力结构的新理论，它强调智力是相互独立的、动态的、可以改变的一组能力。在我国素质教育全面推进、课程改革不断深化的形势下，多元智能理论给当今我国高等教育改革提供了有意义的借鉴，将多元智能理论引入到数据库原理双语教学课程，对发掘双语教学的潜力，落实双语教学效果也大有益处。     

卓越软件工程师工程实践技能培养方案设计--以面向服务外包为例

新兴计算机应用市场要求软件开发外包企业具备快速应对市场需求的能力,企业单纯依靠培训机构完成队伍建设远远不够,高等院校必须按照国家“卓越工程师教育培养计划”要求,适应我国软件开发外包产业的发展需要。我们针对软件工程学科的特点,分析SE2004（ ACM Software Engineering 2004）的知识能力和课程体系,根据Bloom教育目标分类提取了其中软件外包人才的38项技能要求,根据我校软件工程（服务外包）专业的建设目标,制定了专业理论课程和实训课程的工程实践技能培养方案,以图为国家快速发展的软件外包企业输出高质量人才。     

移动学习环境下PBL模式在软件工程实训课程中的应用探索

实训是培养软件工程专业学生实践能力的重要环节,基于问题的学习PBL注重培养学生的自主学习、团队合作及解决复杂问题的能力,契合了项目实训课程的教学目标.利用移动学习环境,将PBL方法引入软件工程实训课程教学,建立移动学习环境下的PBL实训教学平台,能为实训教学提供技术支持,实现教学的情境性和灵活性,有利于教学双方的互动交流,实现教学相长.     

支持向量机Mercer核的若干性质

目前支持向量机在模式分类中得到了很好的应用.对于线性不可分的样本空间,需要寻找核函数,将线性不可分的样本集映射到另一个高维线性空间.在理论上,怎样选择核函数,还是一个未解决的问题.因此研究支持向量机的核函数性质,对于寻找核函数有重要意义.为此,在研究支持向量机的基础上,给出了核函数的若干重要性质.     

校园网络信息综合集成服务系统模型

根据校园网络数据特点和实际情况，提出了一种新的基础于面向对象www计算技术的校园网信息综合集成服务系统模型。     

由分类算法学习软件错误定位的关联测度

基于谱的错误定位(SBFL)技术能找出导致程序出错的可执行代码.测试用例数目和覆盖语句次数可构造SBFL的二分型矩阵.利用该矩阵,人们提出许多的SBFL关联测度计算公式.然而,这些关联测度往往只适应部分程序集.因此,提出基于分类算法的技术,能学习到程序集特有的关联测度.训练集样本建立在成对的错误语句和正确语句上,其特征由语句对的条件概率相减而成.为证实技术的有效性,在Siemens套件、space和gzip三个基准数据集上完成实验.使用Weka的Logistic、SGD、SMO和LibLinear训练出的关联测度,性能都明显优于固定形式的SBFL测度.     

延迟容忍网络中基于不同转发行为路由策略研究

在延迟容忍网络(DTN)中,大多数已有的路由算法在整个数据传输过程中采用单一的数据转发行为。本文提出了一种基于人类移动模式设计不同数据转发行为的路由策略。该策略将个体移动划分为两种状态：一种是Normal状态,另外一种为Small状态,在Normal状态时,采用三因素标准来严格选取中继节点,在Small状态时,采用小范围洪泛来降低端到端延迟。仿真结果表明该策略与传统策略相比可有效提高路由效率。     

任务驱动教学法在“操作系统”课程中的应用研究

"操作系统"是计算机学科中一门重要的专业基础课程,因其知识点庞杂且原理抽象,传统的理论教学方式往往联系实际不够,导致授课内容较为枯燥难于理解.采用任务驱动教学法,确立教学目标,将理论教学内容与设计任务模块有机结合起来,激发学生学习主动积极性,并能帮助学生更好地理解操作系统内部原理与运行机制,取得了较好的教学效果.     

基于决策树的排序学习算法

基于一个修改了的决策树的分裂规则,得到了具有直观解释的排序算法,并给出了相关理论证明.实验结果表明,该算法优于感知机类和序回归类算法.     

REP:一种降低蓝牙设备能耗仿真设计策略

蓝牙移动设备在传输各种数据过程中电池能耗较大的矛盾日益突出.针对此问题,提出一种降低蓝牙设备电池能耗的仿真设计策略:REP(Reduce Energy Policy).该仿真设计针对文件传输过程中的能量消耗问题展开研究,提出了相应的仿真模型,该模型提取了蓝牙文件传输过程中七个主要的状态,进而基于蓝牙协议规范中的状态机分别对蓝牙主从设备所处状态进行判定,并根据具体数据的传输情况采用控制扫描窗口尺寸,角色切换调度等措施来降低蓝牙通信过程中一些不必要的能耗.实验床结果表明策略与标准的蓝牙通讯流程相比,能降低设备的能量消耗7％-24％左右,并可有效缩短数据端到端延迟.