探寻数形变化规律,提升数形结合思想

数形结合的本质就是将直观的图形与抽象的语言符号相结合,实现形象思维与抽象思维的融合,让复杂、抽象的问题变得直观、简单化.在初中数学教学的各个环节,有效地渗透数形结合思想,能激发学生思维的灵活性与创造性.本文中,从数量变化规律、图形变化规律与数形结合思想的实际应用三方面着手,具体谈谈数形结合思想在教学中的应用.     

基于1D CNN与XGBoost的恶意代码纹理检测

恶意代码数量已经呈现爆炸式增长,对于恶意代码的检测防护显得尤为重要.近几年,基于深度学习的恶意代码检测方法开始出现,基于此,提出一种新的检测方法,将恶意代码二进制文件转化为十进制数组,并利用一维卷积神经网络(1 Dimention Convolutional Neural Networks,1D CNN)对数组进行分类和识别.针对代码家族之间数量不平衡的现象,该算法选择在分类预测上表现良好的XGBoost,并对Vision Research Lab中的25个不同恶意软件家族的9458个恶意软件样本进行了实验.实验结果表明,所提的方法分类预测精度达到了97％.     

对初中数学深度学习的理解与探究

初中生在数学学习过程中,往往更多地将注意力集中在数学知识的习得,以及数学习题的解答上.这样的认识实际上限制了学生学习主动性的发挥,再加上初中生受身心发展局限性的影响,他们的学习行为有时停留在浅层学习(Surface Learning)的层面,存在碎片化、浅表化、浮躁化的现象,学生很难深度加工知识信息、深度理解复杂概念、深度掌握内在含义,进而建构个人化和情境化的知识体系以解决复杂问题.要化解这些难题,关键之一就是要优化学生的学习方式,要将学生从浅层学习中解放出来,要让学生真正经历深度学习的过程.     

智能机柜方案解决5G基站建设难题

众所周知,与4G相比,5G具有更高的速率、更低的时延和更大的连接能力,既能满足人与人的通信,还能满足人与物、物与物的通信,是构建未来万物互联社会的基础。在国内,以5G等为代表的“新基建”已成为数字经济发展的战略基石。作为一座以“科技”和“创新”著称的城市,深圳5G建设正走在全国前列。     

云计算在水电工程信息化建设中的应用

我国步入21世纪以来,水电工程经过不断的发展已经到了一个瓶颈期。面对水电工程建设过程中出现的各类问题显得力不从心,同时在建设过程中受到人力物力、环境地形、施工条件等多方影响,也对监管力度提出了不小的挑战。为切实保障水电工程的效率与质量,水电工程利用云计算技术进行信息化建设,这对水电工程的建设管理起到了促进作用,对于水电工程的整体建设来说,是极为有利的。     

对数字化改革与转型的思考

数字化转型和数字化改革是当前地方发展和改革中提出的新理念。从形式上看,数字化转型表现为社会各子系统基于数字技术建立的各种应用场景,数字化改革则是运用数字化技术、思维和认知对治理的体制机制、组织架构、流程手段等进行全方位、系统性重塑。如何进一步理解数字化转型与改革的根本内涵,需要从复杂社会系统的演变与治理上来思考,这里做简要讨论。     

高职计算机信息与安全实验室的实现与维护

随着科学技术的进步,信息与安全技术已经成为一门重要的新兴学科,该学科在未来仍然有十分广阔的发展前景,对于国家的发展也有重要意义。笔者将介绍高职计算机信息与安全实验室的建设、规划以及维护工作,不仅可以帮助学生提高技能素养,还能开发学生创新能力和动手能力。     

基于集成DBN的肺部肿瘤计算机辅助诊断模型研究

针对目前肺部肿瘤计算机辅助诊断模型存在的识别精度不高和漏诊率、误诊率降低困难等问题,提出一种基于集成深度信念网络(DBN)的肺部肿瘤计算机辅助诊断模型。首先,探讨不同的隐层数和隐层节点数对DBN识别性能的影响,从而确定合适的网络结构,并以该网络结构在三个模态(CT,PET,PET/CT)肺部图像构成的样本空间构建三个单一DBN个体分类器(CT-DBN,PET-DBN,PET/CT-DBN);然后,探讨输入图像大小、RBM学习率、训练批次大小、反向传播次数对DBN识别性能的影响,从而确定合适的参数训练三个单一DBN个体分类器;最后,采用"相对多数投票法"对三个DBN个体分类器进行集成,得到该模型的最终结果。实验结果表明,基于集成DBN的肺部肿瘤计算机辅助诊断模型的整体性能优于三个单一DBN个体分类器。