基于网络

摘要： 我国的高等教育进程体系在不断发展和壮大,传统的板书课程教学模式已经逐步转变为更加多元化、功能更加完备的多媒体设备教学并模拟成更加逼真的仿真教学环境,极大方便了广大师生的课堂学习.智能化的多媒体教学平台集成了计算机、投影机、中控操作台、音响和扩音设备等形成了一套功能完善的教学系统.但是随着互联网的迅速发展,目前单机模式的多媒体教学平台从操作、使用和管理上都十分麻烦,为此,引入一种基于网络模式的一体化教学平台已经是大势所趋,并能够充分地实现多媒体管理的远程控制.如何更好地去使用和维护多媒体教育平台已经成为了管理者必须要面对的一个问题,文章从实际管理所遇到的问题出发,对网络下的多媒体教学平台在使用和维护上所遇到的各种问题进行一一探讨.

摘要： 构建基于国家开放大学学习网的教学团队是解决开放教育教师数量严重不足的理想途径.湖北分部"学前儿童心理健康教育"课程教学团队以促进学习者主动学习、提供远程优质的教学服务为指导思想,在理论上注重多维度的团队设计思路,在实践中探索提炼了因地制宜的团队教学模式,对学习考核方式进行改革,在师生总体满意度、教学核心指标等方面取得了突破性的进展,学生的课程参与度、考试合格率达到了近几年的最高值,突显了教学团队对开放教育质量提升的显著影响.

摘要： 近年来,医学教育领域开始将基于网络的形成性评价方法作为促进医学教学效果、提升教学质量的重要手段,并进行了理论阐述和实证研究.本文对近年医学教育中基于网络的形成性评价的相关研究和应用现状进行文献综述,概括出其在医学教育中的优势为多元的评价指标和相应的高效评价实现方法,其存在的主要问题有评价目标不清晰、评价方法未体现网络优势、评价效果验证不够科学等.在此基础上,提出医学教育中基于网络的形成性评价应区分评价目标、发展新的评价方法、强化评价效果验证科学性和充分发挥网络优势.

摘要： 文章首先分析了当前大学英语口语选修课的现状和问题,然后从课前活动、课中活动和课后活动三个方面研究基于网络的翻转课堂教学模式在大学英语口语选修课中的运用.结果表明:翻转课堂教学模式的运用有利于培养学生的自主学习能力和小组协作能力,提高其学习兴趣,改善口语教学效果.

摘要： 新时期,伴随着经济的迅速发展,我国对各项人才的需求更加迫切,人们对计算机学科的重视程度不断提高。从小学开始,人们就对计算机有一定的涉及,到大学设置专门的计算机学科专业,计算机人才在信息化时代更加得到了社会的青睐。而计算机人才离不开专业考试系统的选拔,设置专业的考试内容,进行较为科学、合理的考试和选拔,将更加公平。对此,本文就基于网络的计算机考试系统设计与开发技术研究进行了详细的讨论和阐释。

摘要： 本发明公开了一种用于将遗留时分复用无源光网络(TDM-PON)升级到基于波分复用无源光网络(WDM-PON)的下一代无源光网络(下一代PON)的网络体系结构，其中该遗留TDM-PON包括：具有第一光线路终端(OLT)的中心局(CO)；具有分路器的远程节点(RN)；用于使第一OLT与分路器相连的单模光纤(SMF)；以及通过第一组的一个或多个分布光纤而与分路器相连的第一组的一个或多个光网络终端(ONT)，并且其中网络体系结构进一步包括：在下一代PON是WDM-PON的情况下，用于对波长带进行组合和分路的第一装置，该第一装置位于SMF与第一OLT之间，以便将WDM-PON所使用的第二OLT添加到CO之内或者添加到位于与该CO不同位置的另一CO之内，同时共用SMF；用于对波长带进行组合和分路的第二装置，该第二装置位于分路器的前端；以及阵列波导光栅(AWG)，该阵列波导光栅(AWG)与RN之内的用于对波长带进行组合和分路的第二装置相连，并且通过RN之内的或者位于与该RN不同位置的另一RN之内的第二组的一个或多个分布光纤而与第二组的一个或多个ONT相连。

摘要： 在一个实施例中，一种方法包括：接收第一消息，该第一消息包括关于连接到第一网络域中的第一隧道端点的第一主机的信息，其中，根据第一网络域的控制平面协议对所接收到的信息进行编码；根据第二网络域的API和/或数据库模式转换所接收到的第一消息；以及将所转换的第一消息发送到第二网络域。该方法还包括接收第二消息，该第二消息包括关于连接到第二网络域中的第二隧道端点的第二主机的信息，其中，根据第二网络域的API和/或数据库模式对所接收到的信息进行编码；根据第一网络域的控制平面协议转换所接收到的第二消息；以及将所转换的第二消息发送到第一网络域。

摘要： 本发明公开了一种用于将遗留时分复用无源光网络(TDM－PON)升级到基于波分复用无源光网络(WDM－PON)的下一代无源光网络(下一代PON)的网络体系结构，其中该遗留TDM－PON包括：具有第一光线路终端(OLT)的中心局(CO)；具有分路器的远程节点(RN)；用于使第一OLT与分路器相连的单模光纤(SMF)；以及通过第一组的一个或多个分布光纤而与分路器相连的第一组的一个或多个光网络终端(ONT)，并且其中网络体系结构进一步包括：在下一代PON是WDM－PON的情况下，用于对波长带进行组合和分路的第一装置，该第一装置位于SMF与第一OLT之间，以便将WDM－PON所使用的第二OLT添加到CO之内或者添加到位于与该CO不同位置的另一CO之内，同时共用SMF；用于对波长带进行组合和分路的第二装置，该第二装置位于分路器的前端；以及阵列波导光栅(AWG)，该阵列波导光栅(AWG)与RN之内的用于对波长带进行组合和分路的第二装置相连，并且通过RN之内的或者位于与该RN不同位置的另一RN之内的第二组的一个或多个分布光纤而与第二组的一个或多个ONT相连。

摘要： 本发明公开一种基于BP神经网络的钻速预测方法，采集钻井工具的扭矩、钻压、泵压和排量，并基于BP神经网络预测钻速，具体包括步骤1：按照采样周期，通过传感器测量钻井工具的扭矩N

摘要： 在一个实施例中，一种方法包括：接收第一消息，该第一消息包括关于连接到第一网络域中的第一隧道端点的第一主机的信息，其中，根据第一网络域的控制平面协议对所接收到的信息进行编码；根据第二网络域的API和/或数据库模式转换所接收到的第一消息；以及将所转换的第一消息发送到第二网络域。该方法还包括接收第二消息，该第二消息包括关于连接到第二网络域中的第二隧道端点的第二主机的信息，其中，根据第二网络域的API和/或数据库模式对所接收到的信息进行编码；根据第一网络域的控制平面协议转换所接收到的第二消息；以及将所转换的第二消息发送到第一网络域。

摘要： 本发明提供一种基于神经网络的图像去噪方法及装置和一种包含基于神经网络图像去噪的图像编码或解码方法及装置。所述基于神经网络的图像去噪方法及装置采用卷积神经网络模型；所述神经网络的输入为待去噪的图像区域的像素值和所述待去噪的图像区域的重建预测残差值。所述包含基于神经网络图像去噪的图像编码或解码方法及装置采用卷积神经网络模型；所述神经网络的输入包含重建预测残差和重建像素值或经过滤波处理的重建像素值。本发明通过增加重建预测残差输入，能够以较小的网络规模学习有噪图像像素值与无噪图像像素值之间的映射关系，从而对有噪图像像素值进行去噪，同时保证图像主观质量。本发明可应用到面向用户的图像播放以及多种计算机视觉领域的图像预处理中。

摘要： 本申请提供基于FPGA实现的卷积神经网络以及其实现方法，所述卷积神经网络包括：主处理器；AXI4互联总线；片外存储单元；以及CNN运算单元，其受控于主处理器，其包括：卷积模块，其用于将接收到的输入图像进行卷积运算，其与主处理器通过控制总线以及数据总线进行互联；池化模块，其用于进行池化运算，其连接卷积模块；激活函数模块，其用于按照预设方式进行运算，并将其运算得到的结果输出至片外存储单元中进行存储，其连接池化模块以及片外存储单元；其中，主处理器配置卷积模块中卷积核的数量使得其与卷积神经网络的不同层的输入图像和输出图像的数量能够匹配。本申请能够提升进行卷积运算的效率、降低系统功耗以及满足不同平台的设计要求。

摘要： 本实用新型属于无线通信技术领域，具体涉及一种基于WIFI网络便携式移动头盔。该基于WIFI网络便携式移动头盔，包括第一CPU处理器、第二CPU处理器、帽体和防水盒，所述帽体上设有骨传导耳机、麦克风、网络摄像机和补光灯，网络摄像机采集的信息经第一CPU处理器分析处理后控制补光灯进行工作，所述第一CPU处理器与骨传导耳机和麦克风连接，所述防水盒内设有供电模块、高压近电报警器、无线通讯模块、GPS定位模块、第二CPU处理器、电量显示模块和数据储存模块。其有益效果是：利用了无线通讯手段，使得移动式头盔系统集中了采集、存储、传输、可视化的一体功能，较好的解决了因远距离而无法监控和巡视的问题。

摘要： 本公开涉及基于网络性能管理从基于网络的数字数据储存库的下载。用于云数据存储中存储的数字资产的存储、递送和获取的改进的技术和系统。可由能为各种用户存储数字数据的云数据储存库提供云数据存储。给定用户可经由网络从他/她授权的任何客户端设备访问云数据存储。给定客户端设备不仅可以访问本地存储的数字资产，还可以访问来自云数据存储的远程存储的数字资产。在一个实施例中，鉴于可得的网络性能，可以管理驻留在云数据存储中的数字资产到客户端设备的下载。作为一个示例，可以按依赖于网络性能的方式下载不同质量等级的数字资产。作为另一示例，可以按依赖于网络性能的方式由更高质量版本升级(例如，取代)降低质量的本地存储的数字资产。

摘要： 本公开涉及基于网络性能管理从基于网络的数字数据储存库的下载。用于云数据存储中存储的数字资产的存储、递送和获取的改进的技术和系统。可由能为各种用户存储数字数据的云数据储存库提供云数据存储。给定用户可经由网络从他/她授权的任何客户端设备访问云数据存储。给定客户端设备不仅可以访问本地存储的数字资产，还可以访问来自云数据存储的远程存储的数字资产。在一个实施例中，鉴于可得的网络性能，可以管理驻留在云数据存储中的数字资产到客户端设备的下载。作为一个示例，可以按依赖于网络性能的方式下载不同质量等级的数字资产。作为另一示例，可以按依赖于网络性能的方式由更高质量版本升级(例如，取代)降低质量的本地存储的数字资产。