基于因特网的多媒体远程教育研究

随着网络技术和多媒体技术的飞速发展,网络的普及改变了人类的生活。尤其是基于因特网的多媒体远程教育技术,从某种意义上讲,它拓展了学习的时空,扩大了教育规模,使教育资源共享变为现实,正迅速地改变着传统的"填鸭式"教学,对中国的现代远程教育产生了深远影响。文中介绍了网络多媒体远程教育的发展情况,分析了基于因特网下的多媒体远程教育特点,阐述了实现多媒体远程教育的过程中所面临的问题及其解决方法。     

基于Java3D的平面信号交叉口系统仿真系统开发初探

将仿真技术应用与交通领域是近来的一个热点,在分析几种3D建模工具的基础上,提出了一种基于JAVA3D技术的交叉口系统仿真软件的设计思路,并提出了一套可行的解决方案。采用Java3D实现物体的物理特性,结合WEB三层结构的优势,并利用Java语言对其在交叉口的行为进行模型仿真,从而观测出可能发生的各种情况,并且可以远程在线仿真,具有较好地经济性和实用价值。     

基于3D引擎的交通流可视化仿真

交通流的三维可视化仿真是对交通控制与管理系统进行分析和评价的一个有效方法,是智能交通中的重要课题.本文介绍了如何使用3DSTATE的3D引擎技术进行交通流三维可视化仿真.初步研究表明,该方法具有场景设计直观灵活的特点,基于3D引擎技术便于交通流可视化仿真软件的快速开发.     

三维视景仿真环境下的船舶分油机仿真系统设计

针对目前在实船上广泛使用的Alfa Laval S系列分油机的EPC-50控制系统,设计了船用分油机的三维视景仿真系统.该系统采用实物仿真与计算机仿真相结合的方式,采用STM32作为主控单元设计船舶分油机仿真控制单元.结合虚拟现实技术,基于3ds MAX和Unity 3D平台,进行三维建模与仿真,利用以太网通信技术实现仿真控制单元和三维模拟界面交互.该三维仿真系统具有很好的沉浸感、训练经济性、交互性和实用性.     

基于3D CNN的道路视频交通状态自动识别

为了从视频直接有效地提取交通信息,提出了基于三维卷积神经网络 （3D convolutional neural networks,3D CNN）的交通状态识别方法.首先,以C3D （convolutional 3D）深度卷积网络为3D CNN原型,对卷积层数量与位置、平面卷积尺寸及三维卷积深度进行优化调整,形成了37个备选模型;其次,建立了视频数据集,对备选模型进行系统的训练测试,提出了交通状态识别模型C3D*;然后,对C3D* 和现有三维卷积网络模型进行视频交通状态识别测试分析;最后,对比测试了C3D* 及常用二维卷积网络的交通状态识别效果. 对比结果显示:针对视频交通状态识别,C3D* 的F均值为91.32%,比C3D、R3D （region convolutional 3D network）、R (2+1) D （resnets adopting 2D spatial convolution and a 1D temporal convolution）分别高12.24%、26.72%、28.02%;与LeNet、AlexNet、GoogleNet、VGG16的图像识别结果相比,C3D* 的F均值分别高32.61%、69.91%、50.11%、69.17%.      

部件对象技术与分布式系统的开发

对部件对象技术作了系统分析,介绍了CORBA技术和Java技术的结合的产物Java IDL,并通过实例探讨了用Java IDL开发分布式系统的具体过程.     

基于三维虚拟现实技术的船舶动态监控系统

随着计算机技术的发展,特别是VRML（虚拟现实建模语言）的发展,为实现三维船舶监控系统的建立提供了有力的工具。首先阐述虚拟现实相关理论,基于VRML/X3D技术实现了基于Web浏览器的三维场景显示,并实现了监控系统的部分功能。     

网络多媒体课件的研究

针对远程教育和网络多媒体教育的发展，结合教学的特点，研究、建立了网络课件的体系结构，在多媒体课件的实现和在网上的发布以及通过网络进行交互等方面进行了一定的研究，并以《液压传动》课程部分章节为对象，重点介绍了网络多媒体课件的设计和实现。     

部件对象技术与分布式系统的开发

对部件对象技术作了系统分析，介绍了CORBA技术和Java技术的结合的产物Java IDL，并通过实例探讨了用Java IDL开发分布式系统的具体过程。     

虚拟建筑室内实时漫游

分析了VR环境下对3D图形生成的要求，研究了实时漫游的方法，该方法引入了层次细节（LOD）技术和由3DSVIZ建立的三维模型转化为C语言文件的3DSVIEW软件，同时采用一些多媒体技术，实现了音乐背景下的虚拟建筑室内实时漫游。     

Java程序设计课程中整体语言教学法的探究

针对在课程教学中学生的理解能力和应用能力较差的问题,结合近年来的教学经验,笔者对高职院校传统的教学法特点作了简要的梳理,并据此在教学改革过程中引入了整体语言教学法,促进学生在学习Java程序设计过程中的主观能动性,而这种基于应用能力锻炼的主观能动性,对快速掌握Java语言能够起到重要作用.     

Java课程教学探索

本文对《Java程序设计》教学方法进行了探讨,提出了在Java教学过程中,采用任务驱动、项目教学模式,注重实践教学。实践证明,该教学模式可激发学生学习兴趣,提高学生学习的积极性和主动性,帮助学生全面学习Java课程知识,同时也增强了学生动手能力和创新能力,提高了教学质量。     

网络合作学习策略下的大学生英语思辨能力培养实证研究

我国大学英语新一轮教学改革特别强调应注重学思结合,其根本目标就是要提高学生的思辨能力、创新能力。作者将网络合作学习策略探索性的应用在大学英语课堂教学活动中,通过实验教学、问卷调查及访谈等方式开展实证研究。通过实验数据分析,发现网络合作学习策略在教学中的应用的确对提高学生的思辨能力水平起到了积极推动的作用。     

网络自主学习平台下大学英语师生双向交互合作教学模式的建构

以非英语专业的大学生为研究对象,探讨在网络自主学习平台下如何有效激发学生和教师双方主体性的促进,以及如何积极开展以学生为中心的交互活动,从而达到提高自主学习效率,实现大学英语教学改革的目的。     

关于改进JAVA教学方法的研究

目前,很多高校都开设了与JAVA相关的教学课程,其教学效果的好坏,直接影响到学生的程序设计能力和对JAVA知识的学习兴趣。本文结合多年的JAVA教学经验,从三个方面进行了论述：把讲授JAVA开发工具的使用作为培养学生学习兴趣的切入点;将JAVA知识体系融贯于JAVA实例之中,把实例教学作为培养学生学习兴趣的手段;把培养学生继续学习JAVA知识的能力作为教学的最终目标。并将三者在教学中有机地结合在一起,探索适合JA-VA教学的方法,收到了良好的效果。     

模糊理论在网络优化中的应用

随着网络应用范围的拓宽,应用中使用了大量的模糊语言,比如"费用高"、"距离远"和"代价低"等等,对于这类问题难以建立精确的数学模型.提出了运用模糊理论来解决网络优化中遇到的这类不确定的、模糊的问题,并结合一个具有模糊性的网络优化问题实例,建立数学模型,编写Java程序实现求解过程.最后通过对建模结果的验证,说明方法是有效的和可行的.     

模糊理论在网络优化中的应用

随着网络应用范围的拓宽,应用中使用了大量的模糊语言,比如"费用高"、"距离远"和"代价低"等等,对于这类问题难以建立精确的数学模型.提出了运用模糊理论来解决网络优化中遇到的这类不确定的、模糊的问题,并结合一个具有模糊性的网络优化问题实例,建立数学模型,编写Java程序实现求解过程.最后通过对建模结果的验证,说明方法是有效的和可行的.     

几何编程接口的JAVA联编技术规范研究

分析了CAD系统图形支撑软件，技术内核，JAVA面向对象编程特点，提出了网络设计制造环境下实现JAVA几何编程接口的三种方法。阐述了三种方法的原理和特点，为实现零件数据共享提供了手段。     

3D激光测量技术用于船舶制造精度的分析研究

文章通过船舶3D模型的建立和对激光测量数据精度与钢尺量距精度的对比,得出3D激光测量方法可以有效地改善船舶测量过程中的精度,使船舶精度控制达到亚毫米级别,为3D激光测量技术应用于船舶工程提供了理论支持。     

Face recognition via adaptive image combination

Dimension reduction and manifold learning are the two most popular feature extraction methods. The two methods focus on spatial locality as a guiding principle to find a low-dimensional basis for describing high-dimensional data, but no bases or features are more spatially localized than the original image pixels. So, adaptive image combination is presented to represent a class by a combined sample. The combined sample is a linear combination of original samples in the same class. Adaptive image combination (AIC) find the best combination coefficients by minimizing the intrapersonal distance and maximizing the interpersonal distance. Experimental results show that AIC is effective.