疫情期间在线教育效果调研及改进策略研究r——以山西省太原市为例

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疫情期间全国高校纷纷开展在线教学活动.采用问卷调查和文献调研法,通过对国内外在线教育发展脉络梳理,对第一参与者的调查以及对在线教育相关课题文献进行总结,多角度理出在线教育的问题与优势.以等效交互理论和社区探究理论为依据,基于现实情况和文献调研法结果,为当下在线教育学习效果提升以及后疫情时代线上教育推广和发展提出改进策略,以实现在线教育与常态课堂学习效果的实质等效.
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组合优化(CO)是运筹学的关键部分之一,近年来引起了学术界的极大兴趣。常见的解决此类问题的方法多数涉及到人工设计的启发式方法。因此,如何利用强化学习(RL)的决策过程生成CO问题的可行解,以及RL能否代替传统方法也是当前研究的重点。主要介绍CO与RL的基本定义、CO与RL框架之间协同作用的分类,最后探讨将CO与RL相结合的研究前景。
“中国制造2025”战略推动智能制造快速发展,面对由此带来的科技革命和控制系统网络化浪潮,设计了一款嵌入式以太网串口服务器。基于STM32系列芯片、RS232/RS485电平转换芯片和以太网控制芯片,以轻量化IP/TCP协议LwIP协议栈为基础,实现串口服务器的软件设计。该嵌入式以太网串口服务器将RS232和RS485串口通讯与以太网连接,通过自动化软件进行统一管理,与传统的以太串口服务器相比具有成本低廉程序简明之特点。
为了解决压缩采样匹配追踪(CoSaMP)算法在观测值固定时重构概率随着稀疏度的增加急剧下降问题,基于最优选择思想和回溯思想设计一种最优选择的压缩采样匹配追踪(OSCoSaMP)算法。在每次迭代过程中,从支撑集中选出最优的支撑,同时采用回溯思想剔除错误原子,分别测试不同稀疏度和不同观测值下的重构概率。仿真结果表明,该算法重构概率与OMP和CoSaMP算法相比有所提升。OSCoSaMP算法在稀疏度50时的重构概率保持在90%以上,当观测值大于70时重构概率在90%以上。OSCoSaMP算法能够有效提高一维信号
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