基于自主学习模式的精品课程共享资源后续建设研究

从当前我国高等学校精品课程的建设及应用现状出发，分析了不同自主学习模式对教育机构提供的精品课程或资源共享课程的需求，提出了基于自主学习模式的精品课程网络共享资源后续建设项目与标准建议。     

学习借鉴 以民促军 推动舰船维修进步发展

30年光阴,弹指一挥间,修造船大国梦想成真。伴随着国家修造船和海军舰船装备的快速发展,海军修船企业也经历了修理能力和管理水平的同步提高,中国造船工程学会修船技术学术委员会(以下简称"学委会")发挥了积极的推动作用。     

基于工作过程系统化的汽车车身修复技术课程设计

本文以基于工作过程系统化思想,对汽车车身修复技术课程进行了设计.阐述了本课程基于工作过程系统化的课程设计思路、学习情境设计、课程教学方法及考核方法设计.     

公交热线到市民服务热线参观学习

为了提升济南公交热线服务质量和整体服务水平，总公司客服中心工作人员到12345市民服务热线参观学习。     

基于强化学习的平行航班动态定价

由于平行航班之间的竞争越来越激烈,为提高航空公司收益,对机票销售系统中的航班和旅客分别建模。将航班的动态定价问题建模成马尔可夫博弈过程,对混合类型旅客建立Logit选择模型。利用多Agent的强化学习算法对实例进行求解,结果表明WoLF-PHC算法收敛所需迭代的次数大于Nash-Q算法,但在计算速度上WoLF-PHC算法优势明显,且具有较强的适应能力。此外,航空机票的定价策略与其他易逝品有所不同,整体呈现上升趋势。而旅客环境参数的变化,也会影响定价策略。基于WoLF-PHC算法得到的定价策略对于收益提升具有积极作用。     

基于虚拟化云技术的路局中心地震预警监测系统方案及联动研究

通过研究铁路地震预警监测系统现状和建设趋势,从资源共享、重复性建设、地震联动触发信号系统停车、牵引供电系统断电等多角度分析存在的问题,结合实际需求,提出铁路局中心系统采用虚拟化云技术的建设思路,并提出地震预警监测系统通过路局中心系统与信号RBC、牵引供电中心接口的联动触发策略。文中论述了采用虚拟化云技术搭建的地震预警监测铁路局中心系统功能、系统构成、硬件配置,从而解决各条铁路接入路局中心增加大量服务器等所带来的资源浪费严重、重复性建设等问题,为建设项目节省投资;阐述了通过路局中心系统与信号RBC、牵引供电中心接口的联动触发方案,为安全提供保障的同时尽可能节省建设投资和维护成本,更好地为铁路安全保驾护航。     

基于深度学习的机器视觉技术在造船中的应用

近年来,以人工智能为代表的新兴技术日渐成为了传统行业生产力提升的增倍器.在船舶建造领域,为了实现高质量发展,智能制造技术的推广势在必行.由于其显著的特性,基于深度学习的机器视觉技术正应用于越来越多的造船工艺流程中,为提高生产效率、提升产品质量做出越来越重大的贡献.     

云计算聚类挖掘算法在船舶海上信息平台中的应用

海洋数据量快速增长,如何获取有用的数据已经成为海上信息平台处理中的关键问题之一。本文在搭建的海上信息云平台上,利用Canopy算法实现海上数据的聚类分析,对云平台中的并行计算进行说明。最后进行与K-均值聚类的对比实验,从运行时间、加速比、聚类识别率等方面说明本文算法运行效率高,聚类识别效果好。     

基于半监督SVM的交通方式特征分析和识别

为解决基于手机信令数据识别大规模用户交通方式问题,多维度分析出行方式特征,提出结合主动学习和Tri-training的半监督支持向量机算法。以手机信令出行链为基础,将出行特征划分为距离、时间、速度、出行者属性等四类,并进一步研究多维度特征及其计算方法 ,基于有向无环图设计一种结合主动学习与基于Tri-training的半监督多分类支持向量机。运用HY市手机信令数据构建样本集并训练该分类器,与多种监督学习分类算法进行比较。结果表明主动学习构造的富含信息的已标记样本集可以减少半监督学习的迭代次数,Tri-training半监督支持向量机可以通过大量未标记样本提升分类器准确率,结合主动学习与Tri-training半监督支持向量机算法可以有效地识别手机信令数据出行链的交通方式。     

海上通信中的云平台混合加密算法研究

随着计算机及通信技术的发展,基于数据通信的海上电子信息系统应用越加广泛,如舰船无线通信系统﹑卫星通信系统等,对这些通信数据的加密成为保障海上军事安全必不可少的组件之一。同时,随着云计算技术的发展,大量通信数据存储及算法通过云平台进行处理,现有的云处理平台大部分在用户认证级别提供保护措施,基于存储层的文件保密还不能达到要求。本文在研究海上通信加密算法的基础上,提出基于云平台的混合加解密算法。