增强现实与机器学习在高校信息化建设中的应用

来源 :佳木斯大学学报(自然科学版) | 被引量 : 0次 | 上传用户:tyybj2008
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传统网站采用单向传播模式,所包含的多媒体信息以二维方式展示,缺乏空间感和沉浸式体验,导致富媒体建设不足,交互性差.融合增强现实与机器学习技术,在Unity3D环境下,采用ARFoundation,ARCore和TensorFlowSharp设计了具备平面识别、图片识别、物体识别和命令交互等功能的应用.介绍了应用的技术方案,详细论述了实现步骤.测试表明应用提供了具备三维虚拟融合显示和自然交互方式的富媒体,给用户带来了空间沉浸感和良好的交互体验.新的信息化建设方法激发了用户访问网站的兴趣和主动性.
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创建特色学校,是优化学校管理、丰富学校内涵、提升学校品味,确保学校教育可持续发展的支撑点和生长点;是全面深化素质教育,实现教育创新的突破口和切入点;是呈现学校鲜明个性,拓展学校办学境界的立足点。《国家教育改革与发展规划纲要》(2010-2020年)明确提出中小学“要由‘应试教育’转向全面提高民族素质的轨道,面向全体学生,全面提高学生的思想道德、文化科学、劳动技能和身体心理素质,促进学生生动活泼地发
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为研究不同负温条件下粉质黏土的能量变化规律,以粉质黏土为研究对象,开展负温单轴压缩试验,并基于能量分析原理对不同冻结温度下粉质黏土能量演化规律进行研究.研究结果表明:冻结粉质黏土的单轴抗压强度、弹性模量以及外界吸收的总能量均与负温绝对值基本呈线性关系;总能量、弹性应变能及耗散能在同一应变下均随着负温绝对值的增大而增大,弹性应变能与轴向应变呈上凸曲线并与轴向应力同时达到峰值,在峰后跌落阶段迅速释放且保留一定残余值;由于不同冻结温度下粉质黏土内未冻水含量不同,单位温差下同一轴向应变值吸收总能量增长值与最终冻结
针对Z-number的模糊不确定性和概率不确定性推理,在Z网络模型的基础上对其推理算法上做出了一些改进.首先,在Z-number理论基础上对离散Z-number在if-then规则下进行最大熵方法处理的算法过程做出了一些改进,由于算法过程中优化模型获取的区间值概率随着给定数据的变化并不一定能满足最大熵方法中的约束条件,所以对这些区间值概率进行了优化.其次,基于Z网络的结构和概率推理过程,对利用Z网络获取区间值概率然后应用最大熵方法获得约束部分最可能的潜在概率分布过程作出了同样的改进.最后利用一个实例来说明
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电子式电能表的普遍使用使得原有针对感应式电能表的电能计量误差分析不再适合,因此,开展现代电能计量系统误差分析颇为重要.基于此,以某地区配电网电能计量系统为研究对象,阐述了电能计量系统的主要组成、元器件误差产生机理及其主要原因,得到了电能计量的综合误差定义.深入分析了供电线路接线方式、中性点接地方式对电能计量系统的影响,结合实例对其进行判定.最后,结合不确定度理论评判电子式电能表、电流互感器等器件的检定精度,为后续计量改进措施提供理论依据.
避雷器动态监测关系到工厂的供电系统安全.为此,研究结合谐波数字分析法与全电流绝对测量法构建面向工厂过电保护的避雷器动态监测模型.受潮实验结果表明,一般受潮情况下避雷器各测点的电流范围为2.29 mA,整体避雷器泄露电流的的阻性峰值和全电流峰值分别为0.329mA和2.864mA;严重受潮情况下避雷器各测点的电流范围为1.26mA-3.06mA,整体避雷器泄露电流的的阻性峰值和全电流峰值范围分别约为3.636mA和3.393mA.以上结果说明,避雷器动态监测模型的稳定性好、精度高,是一种理想的避雷器动态监测
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为克服装配式建筑综合效益各指标耦合性效应、指标难以量化等特征对项目管理人员难以借助传统数理方法对装配式建筑综合效益做出科学评价的难题,构建基于C-O WA算子与物元可拓模型的装配式建筑综合效益评价模型.首先,依据前人研究经验确定了由经济、环境和社会效益构成的评价指标体系;然后,利用C-O WA算子对专家打分情况进行了重新排序,削弱个别极值效应;最后,利用物元可拓模型对装配式建筑综合效益评价.在此基础上,通过日照市工程实例分析,评估了装配式建筑综合效益等级为“中”,与项目实际效益相符,并提出了合理化建议.研
编者按:在国旗下听演讲,几乎每个学生部经历过。同时,大多数国旗下的演讲,其作用和效果几乎都是一样的。然而,近日,一场“国旗下演讲”的风波将一位普通的高二男生带进了公众的视野。此次偷换演讲稿事件引起了广泛关注,同时也引发了人们对教育的深入思考。  “这种变味的教育,学了能有什么用呢?就是考上大学能如何?找到工作又如何?我们不是机器,即使是机器,学校也不该把我们当成追求升学率的工具!在这样的教育下,我
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细菌耐药性的日益加剧,以及目前的耐药性检测方法周期长等问题,给临床第一时间准确用药带来极大的挑战和困境.为此,本文将探索深度学习技术在抗菌药物耐药性预测中的应用,提出一种融合注意力机制的双通道卷积神经网络模型,通过上下两个通道对建模后的送检数据做不同粒度的特征提取,每个通道经过卷积和池化后引入注意力机制,聚焦重要的特征信息,而后将两个通道的特征进行融合,从而完成分类输出.将模型在某三甲医院细菌药敏检测历史数据集上,与多种不同方法进行对比实验,结果表明,本文所提出方法在分类准确度F值指标中平均实现20.35