Python语言在编程类课程教学中的应用

阐述传统编程类课程教学方式,Python语言编程的特点,Python语言编程的应用,包括完善的基础代码库、两种表达方式、Web和网络爬虫、在不同平台的编程调试。     

高职院校“Python语言”课程教学探讨

计算机编程是计算机专业的学生必须掌握的一种重要技能。对于非计算机专业的高职生来说,传统的编程语言如C语言、VB语言等都是比较难学的、枯燥的编程语言。作为当今最流行的编程语言,"Python语言"具有开源、易学等特点。为了提高非计算机专业的高职生的编程兴趣,以更好地培养学生的逻辑思维,调动学生的学习兴趣为目的,文章对高职院校"Python语言"课程教学进行了探讨。     

Python语言编程在计算机理论教学上的应用研究

随着我国社会经济水平的提高,电子信息技术空前发展。计算机技术被广泛应用于人们的日常工作和生活中,从根本上改变了人们的工作方式。在计算机理论教学中运用Python语言,对于极大地方便计算机程序教学和提高现代计算机理论的质量具有重要作用。文章首先研究了传统计算机理论教学存在的问题,分析了以培养计算思维为导向的Python课程教学设计,阐述了Python语言在计算机理论教学中的应用实践。以期为相应教学提供参考借鉴。     

Python语言编程在计算机理论教学上的应用探索

本文从3个编程教学方面的常见问题和通过与基础理论学科教学的结合性两方面,探讨了在校生进行Python语言编程学习的可能性,将一门通常作为程序爱好者广泛使用的,易学易用的编程语言进行一定范围的教学尝试。通过本文的探讨,期望运用在教学中能够提高计算机理论与实际工作的耦合度,提高学生学习相关课程的趣味和动力、提供给学生进行自我学习的技巧。     

“Python人工智能应用”课程的教学改革与实践

文中分析了“Python人工智能应用”课程的教学改革与实践。首先,介绍了“Python人工智能应用”课程,指出了传统教学模式存在的问题。其次,探讨了教学改革的重要性。接着,详细阐述了教学改革的具体实践措施。最后,结合教学改革实例,指出通过实践探索和具体项目,可以提升学生的学习积极性和能力,培养学生的创新思维和实践能力,为“Python人工智能应用”课程的教学改革提供了有益的经验和启示。     

面向6G的人工智能物联网技术革新与展望

近年来,学术界和工业界已经开始考虑相较于第五代移动通信技术(5th Generation,5G)来说更为先进的第六代移动通信技术(6th Generation,6G).在6G的支持下,物联网(Internet of Things,IoT)将会结合人工智能(Artificial Intelligence,AI),步入人工...     

基于Python语言的二阶校正图形交互软件开发分析

信息化、智能化的快速发展为分析化学的发展带来了新的研究方式,利用计算机和软件系统工具在繁杂的数据中找出有价值的信息,化学计量学由此而生,不过目前化学计量学门槛较高,使用的软件需要一定知识技能.文章从Python编程的特点出发,对基于Python语言的二阶校正图形交互软件开发进行设计分析,探讨运用二阶校正的方式创设出更为...     

面向非计算机类专业Python编程教学设计研究

针对非计算机专业编程语言公选课教学问题,文章分析了Python语言作为其优先选择的原因,并针对非计算机专业学生特点结合Python语言特点重点从教学内容、教学方法方面进行了设计与探讨,提出了"分方向的理论与实践指导"的教学设计,有助于全面提升教学质量,使学生有机会掌握一门终身受用的程序设计语言。     

用于人工智能的硅基光电子芯片

提出了利用硅基光电子芯片进行人工神经网络计算处理的方法。硅基光电子芯片凭借光子的独特性质,能够在人工神经网络的计算处理中发挥高带宽、低时延等优势。在处理深度学习中大量的矩阵计算的乘加任务时,硅基光电子芯片拥有更高的处理速度和更低的能耗,从而有利于深度学习中的人工神经网络计算速度和性能的提升。     

人工智能及其在网络优化运维中的应用

当前,人工智能已在各个领域发挥巨大作用,机器在完成特定任务方面的表现甚至超过了人 类。本文对人工智能算法体系进行梳理,探讨相关算法在网络优化、运维领域中的应用场景。通过五 个实际的应用系统设计方案及流程,给出如何利用人工智能提升网络优化、运维的效率及质量。     

人工智能若干前沿技术及其在信息对抗中的应用展望

讨论了机器学习、数据挖掘、统计学习理论与支持向量机的研究现状,简要介绍了近年来涌现的一些比较前沿的新方法,如概率图模型、马尔可夫逻辑网络等。在此基础上,结合信息对抗的需求和特点,初步探讨了这些AI技术和方法在信息对抗中的可能应用。     

人工智能技术在认知无线电中的应用

认知无线电技术是无线通信领域与人工智能领域相结合的产物,智能性是其区别于传统无线电的本质属性。先进的人工智能技术在无线电中的成功应用是实现认知无线电的关键。首先介绍了凝聚认知无线电智能思想的认知循环,并对认知无线电的智能实现载体认知引擎,进行了简要描述,说明了人工智能技术在认知无线电实现中的重要作用;然后,从推理、学习和优化的角度对适用于认知无线电的几种人工智能技术进行了总结归纳;最后,介绍了人工智能技术在现有的认知引擎中的应用。     

Python语言的Web开发应用分析

随着人工智能时代的到来,计算机编程成为引领科技改革的主要力量,Python语言作为计算机编程技术的佼佼者,在Web开发领域有着得天独厚的优势。Python是一种通用型、解释型语言,自身带有庞大的标准库,可操作性比较强,可以快速设计出计算机程序,有效提升程序设计效率。程序员可以利用Python语言来开发Web,利用Python脚本来运行程序,利用标准库快速进行数据分析和整理,提升程序计算效率,利用Python语法结构来构建Web架构,让Web运行更加流畅,进一步推广Python编程技术。     

面向自然语言处理的人工智能框架

在自然语言的处理研究中,一般对语义的处理只是在某范围内选定若干低级的原语,用这些原语的结构组织来解决高层次词条的语义,并且这些所需要原语的语义必须清楚,这样可以解决一定范围的语义问题.实际仅仅是用一定范围的语法结构代替语义描述,并没有真正解决语义的表达问题.随着人工智能的研究取得一定进展,计算机已从单纯的数值计算进入到知识处理阶段.Agent理论有助于从语言的本质使用的角度来处理自然语言处理中的人工智能框架,为语义分析提供哲学的视域和分析方法.     

基于Python语言实现自动化压力测试系统的设计研究

随着科技发展现代的网络通信设备在组成上变得越来越复杂,且工作量较大,要在较短的时间内完成测试工作,给测试系统带来了巨大的压力。Python一种开源通用的计算机编程语言,能够使语法开发时间大幅缩短,而且是语法易读简洁,能够更好地开展维护工作,扩展模块也非常的丰富,使其便捷性和扩展性大幅提高。     

电子信息与人工智能交叉型实验教学实践

针对电子信息实验技术落后、拔尖创新人才培养受限、教学实验箱笨重不便问题，探索电子信息与人工智能交叉型实验教学改革。将人工智能前沿技术融入电子信息大类基础实验教学，设计基础验证性、综合设计性、开放探索性等层次化实验教学案例，自制FPGA综合应用实验教学平台。有效牵引学生从填鸭式知识获取向主动探索转变，增强自主探索能力，契合“电子信息+人工智能”复合型人才培养目标。     

基于OBE的“人工智能与应用”融合式教学课程改革探索

对于疫情下常规教学策略不适合线上教学问题,结合OBE教学模式,采用线上仿真实验、线下实物案例演示、线上线下并行的融合式教学策略对教学模式进行改革与探索。通过优选教学内容、提高新鲜度、注重理论结合实际、增加仿真实验,解决人工智能课程教学过程中存在的内容更新快、理论抽象难懂、实践环节缺乏问题,为提升学生的学习兴趣、创新能力、理论联系实际能力奠定基础。     

Modeling Diffusion in Functional Materials: From Density Functional Theory to Artificial Intelligence

Diffusion describes the stochastic motion of particles and is often a key factor in determining the functionality of materials. Modeling diffusion of atoms can be very challenging for heterogeneous systems with high energy barriers. In this report, popular computational methodologies are covered to study diffusion mechanisms that are widely used in the community and both their strengths and weaknesses are presented. In static approaches, such as electronic structure theory, diffusion mechanisms are usually analyzed within the nudged elastic band (NEB) framework on the ground electronic surface usually obtained from a density functional theory (DFT) calculation. Another common approach to study diffusion mechanisms is based on molecular dynamics (MD) where the equations of motion are solved for every time step for all the atoms in the system. Unfortunately, both the static and dynamic approaches have inherent limitations that restrict the classes of diffusive systems that can be efficiently treated. Such limitations could be remedied by exploiting recent advances in artificial intelligence and machine learning techniques. Here, the most promising approaches in this emerging field for modeling diffusion are reported. It is believed that these knowledge‐intensive methods have a bright future ahead for the study of diffusion mechanisms in advanced functional materials.