在数字中国建设大背景下，领域知识工程学这门新兴学科为高校信息管理与信息系统专业建设发展提供了新思路，文章以建设领域知识工程方向的信管专业为出发点，分析领域知识工程学与信管专业的渊源，提出信管专业人才未来职业发展新方向，重点修订信管专业的培养目标和建设思路，最后在通识类课程基础上构建综合知识课、交付能力课与项目实践课的课程体系，推动信管专业建设与人才的职业化培养。
工程教育专业认证(简称工程认证)是目前国际上占主导地位的一种工程教育质量保障制度,其核心内涵是"以学生为中心""以成果为导向""以持续改进为目标".随着信息技术的不断发展,应运而生的线上和线下混合教学模式是一种"以学生为中心",并将传统的线下课堂教学和在线课堂教学有机融合在一起的新型教学模式.基于此,文章展开了工程认证背景下数据库原理线上线下混合式教学模式探索与实践.具体来说,首先给出了工程认证背景下数据库原理线上和线下混合式课程的建设目标;接着重点介绍了数据库原理线上和线下混合式教学模式探索与实践;最后,结合工程认证的要求,具体给出数据库原理课程的达成情况分析以及课程改进措施.
基准频率源模块是综合化电子系统的重要组成部分,其主要作用是为系统内部功能模块提供统一基准频率,出现故障后需要快速准确地进行故障诊断,文章针对某型基准频率源模块高温下数字基准信号无输出故障,结合模块工作机理,采用故障树分析法,建立故障树并对故障进行诊断分析,通过列举导致故障发生的底事件,再逐一排除,最后针对性地分析故障底事件的产生机理,提出有效的解决措施.
针对传统高校计算机机房管理不便利、能源浪费、学生使用率低等一系列问题,设计与开发了一套基于微服务架构的高校机房管理系统.该系统利用物联网技术、微服务架构技术获取机房的环境数据及使用状态,并通过网络进行数据传输,同时实现对机房的自动控制与管理.系统基于微服务架构设计了五个功能模块,包括核心服务模块、支持服务模块、设备服务模块、应用服务模块、云平台展示模块.这种设计部署方便,各模块之间互不影响,同时利用自动化控制功能不仅可以实现低碳环保、节能减排、规避用电风险、提高机房管理便利性,还可以提高学生学习效率,推动人才培养和资源利用的最大化.
现有基于Transformer的神经网络在自然图像领域取得了非凡的性能,并全面超越了卷积神经网络的效果.由于其引入了多头自注意力机制,能够很好地建立像素间长距离依赖的全局信息,其在医学图像分割中同样十分重要.因此,文章尝试探索Transformer在医学图像上的表现,并设计了基于Transformer的分割网络Trans-SegNet.Trans-SegNet在编码器与解码器之间插入全局融合模块,捕捉全局依赖和上下文信息,提取强表示能力的特征.其中包括Transformer中的多头注意力机制,建立长距离依赖和频域表示学习模块在频域视角完善全局上下文语义.该算法在脑肿瘤分割数据集BraTS2019上进行实验和评估,结果表明,Trans-SegNet相比卷积神经网络U-Net性能取得较大提升,其中ET提升2.07%、WT提升0.98%和TC提升1.89%,证明了Transformer结构和所设计算法在脑肿瘤图像分割的有效性,为医学图像分割辅助诊断的应用提供了借鉴.
