85、按需协作学习与虚拟社区集体行动

按需协作学习与虚拟社区集体行动

按需协作学习(CLOD)概述

在学习领域,电视教学(TVI)和分布式电视教学(DTVI)已被证明具有显著效果,参与其实验的学生表现优于参加现场讲座的学生。而按需协作学习(CLOD)与DTVI存在实质性差异,具体如下表所示:
| 特性 | CLOD | DTVI |
| — | — | — |
| 学习类型 | 自主学习 | 有导师指导 |
| 小组规模 | 小/中(<=20) | 小(<=5) |
| 视频会议记录仪(VCR)控制 | 学生共享 | 导师控制 |
| 支持技术 | 协作回放系统 | 会议系统 |

CLOD不需要导师引导学生构建知识,这直接影响了其技术实现。在DTVI中只有导师能控制VCR,而在CLOD中,回放会话的每个参与者都使用共享的VCR遥控器。此外,由于是按需学习服务,CLOD需要视频点播(VoD)系统的支持。

协作回放系统(CPS)

CLOD范式由协作回放系统(CPS)支持。CPS是一种按需媒体系统,提供协作回放会话。在协作回放会话中,明确分组的参与者共享媒体服务器流式传输的多媒体会话的视图和控制权,并通过问题板相互交互。

CPS的构建得益于IP多播技术,该技术有助于节省网络资源(如带宽)并提高可扩展性。IP多播允许将数据包传输到由属于IP地址D类的多播地址标识的一组主机。全球IP多播测试平台是MBone,但并非所有互联网用户都能访问。不过,支持IP多播的专用网络(如校园网络或企业内部网)可以轻松设置。IP多播推动了一系列丰富的多媒体应用、系统和协议的发展,能够根据真实/虚拟教室的隐喻在互联网上支持同步远程学习

【3D应力敏感度分析拓扑优化】【基于p-范数全局应力衡量的3D敏感度分析】基于伴随方法的有限元分析和p-范数应力敏感度分析(Matlab代码实现)内容概要:本文档介绍了基于伴随方法的有限元分析p-范数全局应力衡量的3D应力敏感度分析,并结合拓扑优化技术,提供了完整的Matlab代码实现方案。该方法通过有限元建模计算结构在载荷作用下的应力分布,采用p-范数对全局应力进行有效聚合,避免传统方法中应力约束过多的问题,进而利用伴随法高效求解设计变量对应力的敏感度,为结构优化提供关键梯度信息。整个流程涵盖了从有限元分析、应力评估到敏感度计算的核心环节,适用于复杂三维结构的轻量化高强度设计。; 适合人群:具备有限元分析基础、拓扑优化背景及Matlab编程能力的研究生、科研人员工程技术人员,尤其适合从事结构设计、力学仿真多学科优化的相关从业者; 使用场景及目标:①用于实现高精度三维结构的应力约束拓扑优化;②帮助理解伴随法在敏感度分析中的应用原理编程实现;③服务于科研复现、论文写作工程项目中的结构性能提升求; 阅读建议:建议读者结合有限元理论优化算法知识,逐步调试Matlab代码,重点关注伴随方程的构建p-范数的数值处理技巧,以深入掌握方法本质并实现个性化拓展。
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先看效果: https://pan.quark.cn/s/7baef05d1d08 在信息技术范畴内,语音识别是一项核心的技术,它赋予计算机或设备解析和处理人类语音输入的能力。 本研究项目运用了MFCC(Mel Frequency Cepstral Coefficients)VQ(Vector Quantization)算法,借助VC++6.0的MFC(Microsoft Foundation Classes)库,开发出一个图形用户界面(GUI),从而达成基础的语音识别功能。 接下来将具体分析这些技术及其应用。 **MFCC特征提取**MFCC是语音信号处理中的一个标准方法,用于将复杂的语音波形转换成一组便于处理的数据参数。 MFCC模拟人类听觉系统对声音频率的感知模式,通过梅尔滤波器组对声音频谱进行分段处理,进而计算每个滤波器组的倒谱系数。 该过程包含以下环节:1. **预加重**:旨在削弱人声的低频响应部分,同时增强高频成分的强度。 2. **分帧和窗函数**:将语音信号分割成多个短时帧,并应用窗函数以降低帧帧之间的相互干扰。 3. **梅尔尺度滤波**:采用梅尔滤波器组对每一帧进行剖析,获取梅尔频率谱。 4. **取对数**:鉴于人耳对声音强度的感知呈现非线性特征,因此对梅尔频率谱取对数操作以更好地符合人类听觉系统。 5. **离散余弦变换(DCT)**:对对数谱实施DCT运算,提取主要特征,通常选取前12-20个系数作为MFCC特征。 6. **动态特性**:为了捕捉语音的时域变化特征,还可计算MFCC特征的差分值和二阶差分值。 **VQ识别算法**VQ是一种数据压缩方法,在语音识别领域中常用于特征矢量的量化处理。 其基本理念是将高维度的MFCC特征向量映射到一个小型、预...
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