基于Node.is的英语口语考试平台

来源 :微型电脑应用 | 被引量 : 0次 | 上传用户:wangpeng532
下载到本地 , 更方便阅读
声明 : 本文档内容版权归属内容提供方 , 如果您对本文有版权争议 , 可与客服联系进行内容授权或下架
论文部分内容阅读
针对国内高校英语口语考试形式过于单一且效率较低的问题,提出并设计了一种基于Node.is的英语口语考试平台,在Node.is运行环境下采用Node.Webkit兼容框架利用Javascript进行软件开发。通过采集、编码、缓存等环节对参试人员的音频进行处理,实现了在线口语考试的功能。测试结果表明,平台运行稳定、抗压能力强,能够大幅提高口语考试的效率,适用于在高校推广应用。
其他文献
传统高校师资培训系统较为枯燥导致培训效率较低,为提升高校师资培训系统的交互性以及丰富性,研究基于虚拟现实技术的高校师资培训系统,通过数据库为系统提供全部数据支持,基础层为系统提供软件支持;渲染层通过模型建立、材质设置、灯光设置、相机设置、3DS Max渲染、3DS Max烘焙、模型导出、运行界面编辑、独立运行程序制作九部分实现高校师资培训场景的建立;感知算法层通过系统组件以及交互标准组件获取交互信息;系统各项功能通过平台层展示给用户。实验结果表明,该系统具有较强的交互性以及生动性,不同攻击频率下以及长时间
为了提高多能互补分布式能源系统的稳定性、能源利用率以及实现该系统的经济效益最大化的目的,将采用某一区域内的多能互补分布式能源系统架构进行详细分析,从而设计出完善的多能互补分布式能源系统。通过引入可再生能源的方法,来提升区域内能源的利用效率,并采用负荷预测的方法以及优化分析测试,得出多能互补分布式能源系统可以通过协同优化以及系统调配制度实现该系统的经济效益最大化发展的结论。
变电站是电力系统的核心枢纽,一旦出现设备故障,极有可能导致设备损坏与停电事故,因此,变电设备的故障诊断具有十分重要的意义。基于大数据与物联网的变电设备智能诊断单元,给出了智能诊断单元的结构层次,提出了物联网大数据平台的功能及要求,并在此基础上提出了采用初级诊断算法与高级诊断算法相结合的变电设备故障诊断方法。最后,针对变电设备智能诊断单元开展了现场应用。现场应用案例结果表明,提出的变电设备智能诊断单
为了克服人工方式清洗车辆效率低下,无法实现自动化管控的缺陷,在汽车清洗过程中引入了由工业机械臂构成的清洗机器人。以VKRC22005版KUKA工业机器人作为研究对象,实现对车辆外部轮廓的高效清洁。实验的控制系统包含了软件与硬件两个组成部分,其中,软件程序由上位机界面程序以及下位机处理程序构成,在硬件控制系统中包含了嵌入型微控制器、总线通讯模块与最小运行系统,此模块的通讯过程利用Profinet协议以及电机驱动器实现,利用111报文实现对电机运动速度与位置参数的控制,以此达到对清洗臂末端的精确定位,还能够实
采用NCSLab 3D软件设计的虚拟远程实验系统进行教学,仅能整合教学实验中较为完整的虚拟实验资源,对资源碎片的处理能力较差,实验资源整合性能差。为此,设计基于仿真软件的虚拟教学实验资源整合系统,使用LabVIEW服务器中仿真软件自带的网页发布功能,学生根据网页中的访问方式登录虚拟实验室在线做电子类仿真实验;通过FFD-grp算法释放虚拟实验室中虚拟集群,获取大片虚拟实验资源并抑制资源碎片的出现,实现虚拟实验资源的有效整合。实验结果表明,所设计系统可有效整合虚拟实验资源,资源整合率均值最大值为98%,具有
智能电网的安全性受到电力大数据质量影响,为提升电网安全,通过电力大数据定位智能电网漏洞位置。采用二维小波阈值去噪方法滤除智能电网电力大数据中的噪声数据,去除电网电力数据中的冗余数据,完成电力大数据质量优化;应用数据挖掘技术构建智能电网安全漏洞挖掘模型,利用处理后电力大数据与漏洞挖掘模型实现智能电网安全漏洞定位。实验结果显示,所提方法可实现智能电网电力大数据漏洞高精度定位,对智能电网电力大数据安全保护存在积极意义。
无线抄表因具有无需布线、施工方便的特点而逐渐得以广泛应用,目前国家电网已经在Sub-GHz频段中部署了微功率无线通信协议用于数据的传输。基于VC实现MAC层、网络层、应用层的设计,基于LabVIEW语言实现了物理层功能,从而构建了智能无线抄表协议栈,同时,采用USRP设备作为射频前端进行节点电能信息的收集和数据的收发。所提出的协议栈易于开发、系统兼容性强,具有较高的推广应用价值。
当前,各输变电设备运行状态数据量呈指数级增长,而且使用传统的关系型数据库,面临海量实时(历史)数据时出现数据读写效率低、数据存储扩容代价高、数据计算速度的问题.对此以
现有的财务数据分类算法大多没有考虑实际类分布的不平衡性,导致财务数据分析无法发挥真正的作用。因而提出基于融合马田系统的不平衡财务数据分类器,这是将马田系统与AdaBoost算法相结合而设计的一种多类别识别集成算法,基于相邻前一个基分类器的预测结果自动调节选中当前分类器样本的概率以更正不同类财务数据的平衡度。实际应用结果表明,所设计的分类器技术优势明显,具有很强的实用性。
国家治理情境下政府会计信息系统的内部控制能力受控制环境差,风险评估能力低,信息系统庞大处理能力差,提出基于大数据融合调度的国家治理情境下政府会计信息系统内部控制模型。构建信息的大数据挖掘模型整理信息系统,结合多因素特征重构提取国家治理情境下政府会计信息的统计特征和相关特征向量保护控制环境,通过模糊信息融合和特征优化提取方法,进行信息的优化挖掘和特征聚类处理,由此完成优化后的控制模型。仿真结果表明,采用该方法实现国家治理情境下政府会计信息融合的内部控制和规则挖掘性能较好,提高了国家治理情境下政府会计信息系统