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1.
文章以课程“面向对象的设计与分析”为研究对象,首先探讨该课程思政教育的必要性、可行性。然后,从挖掘“思政”元素、探索融入路径与设计思政教学案例等三个方面阐述本课程思政教学的设计方案。并且,以“‘三省六部制’案例融入包图设计”的教学为例,介绍本课程思政教学的具体实施。在“面向对象的设计与分析”课程引入思政教育,有助于帮助学生克服困难、以提升知识习得能力;强化实现民族复兴责任感及职业道德感,有助于实现全面育人的目的。  相似文献   
2.
为解决传统婴儿车普遍采用手推式助力方式比较费力的问题,同时考虑到夏季婴儿车内温度过高、冬季温度过低,不适于婴儿正常生活,且缺少安全通信的现状进行了滑板助力太阳能空调婴儿散步车的设计研究,通过在传统婴儿车的基础上进行必要的结构改造以及软件程序设计,达到使婴儿车集轻便、实用、舒适、安全、自动和节能于一体的效果。  相似文献   
3.
C语言程序设计作为高等院校理工科的一门必修课程,其理论性和实践性较强,受到较高的重视.在该文中,首先分析非计算机专业C语言的传统教学,存在着课堂教学没有把握C语言本身的特点、没有充分调动学生学习的主动性、实践教学环节重视不够、考核单一等问题.针对这些问题,提出相应的教改方案,即采用网络资源平台结合上机实验课程的一种驱动式教学模式.最后根据实际的教学实践,从期末考试及格率、上机操作技能等5个方面对该教学方式进行比较和探讨.  相似文献   
4.
以贵州省镇远县焦溪镇为研究区,以资源3号(ZY-3)2m分辨率卫星影像为主要数据源,采用面向对象分类技术提取研究区地表覆盖信息,将提取结果与普莱亚(Pleiades)影像,经目视解译并结合实地验证获取的高精度地表覆盖进行对比,分析ZY-3影像提取地表覆盖各类型的精度误差。研究结果表明:ZY-3影像相对于Pleiades数据提取平均总误差为1.56%,其中旱地和建设用地分类误差相对较大,精度误差分别是3.41%和3.08%。而水体分类误差最小,为0.70%,其余地类水田、乔木林、灌木林、草地、裸地提取误差则分别是1.28%、0.53%、0.86%、1.18%、1.47%。  相似文献   
5.
针对多形式背景合成的概念格生成,提出了一种多背景横向合成的面向对象概念格的生成方法。首先利用各个子形式背景中的每个概念的外延通过相关运算得到合成背景的面向对象概念格的外延集,然后将得到的外延集通过近似算子运算得到合成背景的内涵,并进一步得到合成背景的概念格。用理论证明该方法的有效性和完备性,并通过实验表明该方法时间效率较好。  相似文献   
6.
7.
通过对中医药院校C语言程序设计课程开设的现状分析,针对学生程序编写的困难、兴趣不浓,学习积极性不高这一学情,根据自身教学经验的归纳与总结,受“模式”这一概念的启发,创新地提出了将“模式化”教学方法应用于C语言程序设计课程的教学实践中,使抽象的程序设计变得有章可循。结果表明:将“模式化”方法运用于C语言程序设计课程教学中不仅激发了学生的学习兴趣,使学生更轻松、快捷的掌握了程序设计的思想与方法,还提升了教学效果,是行之有效的教学创新实践。  相似文献   
8.
基于RF模型的高分辨率遥感影像分类评价   总被引:1,自引:0,他引:1  
以QuickBird高分辨率遥感影像为主要数据源,采用多尺度影像分割方法提取地物对象的光谱、纹理和形状特征;在此基础上,构建基于随机森林(RF)方法的遥感影像分类模型,分析和评价特征变量对模型重要性与稳定性的影响。结果表明:1研究区最优分割尺度参数为70、形状因子0.2、色彩因子0.8,同时构建研究区乔木、灌木和草地等8个景观类型的光谱、纹理和形状等32个特征变量信息;2选择5 000棵树和1个节点变量构建的RF分类模型的总体精度为0.94,Kappa系数为0.93,OOB(Out of Bag)数据泛化误差为6.01%;3通过分析特征变量的重要性发现,Ratiola1和Ratiola2等光谱特征的重要性值明显比形状特征和纹理特征的高;4基于平均下降精度,选择16个变量构建RF模型时总体精度达到0.94,Kappa系数0.93;5基于基尼指数构建的RF模型,在19个变量时总体精度和Kappa系数达到峰值。相比较而言,基于平均下降精度构建的RF较稳定。  相似文献   
9.
树形结构在程序设计过程具有非常重要的作用,但树形结构的构建相对比较复杂。通过研究设计并实现一种从普通Java对象中建立树形结构的优化算法。  相似文献   
10.
为了对农村用地进行有效分类,本文选取面向对象的分类方法,利用某农村的无人机航摄影像提取其土地类别信息。首先对无人机获取的原始影像进行预处理;然后对研究区反复进行分割实验,选取最优的分割尺度,在不同层次进行最优尺度地物分割;最后根据地物矢量、光谱、形状等特征差异,对最优分割尺度层上的地物进行最适宜的分类规则的建立,进而在每一层提取土地利用信息。利用单一尺度分割分类进行对比实验,选取734个样本进行精度验证,研究结果表明:多尺度多层次分割分类的总体分类精度可达84.20%,kappa系数为0.806 2;单一尺度分割分类总体精度仅为77.11%,kappa系数为0.721 4。由此可见,本文研究所采用的数据和区域内的类别的分类精度更高。  相似文献   
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