34、高等教育混合移动学习架构与协作机器人教育应用

高等教育混合移动学习架构与协作机器人教育应用

1. 移动学习背景与架构分析

移动学习应用是电子学习范式的一部分,电子学习又属于远程学习范畴,旨在让传统学习方式更灵活。传统学习方法受时空限制,而移动学习源于远程学习和电子学习,移动计算和无线技术的发展为其提供了支撑。

移动学习可定义为学习者不在固定位置时的学习,或利用移动技术提供的学习机会进行的学习。一些学者用“无线、普适、无缝、游牧或泛在学习/教育”等术语来表示移动学习。从教学和学习角度看,移动学习在21世纪学习环境中得到促进,涉及以学生为中心的教学法、信息通信技术实施和整合策略等。

移动学习应用的架构主要有客户端 - 服务器架构和原生模型。客户端 - 服务器架构的移动应用是为移动设备优化的简单Web应用,但对本地设备资源利用率低;原生架构的移动应用较重、可安装且包含静态内容,能很好地利用本地设备资源。

为结合两者优势,提出了混合架构。混合移动应用独立于浏览器且支持互联网,可与云服务无缝集成,通过推送通知实现实时交互。该架构还利用了谷歌云服务和安卓操作系统的优势。谷歌云的谷歌云消息传递(GCM)和最新的Firebase云消息传递(FCM)服务可实现设备间通信,安卓系统支持这些服务,且基于Linux内核,有丰富的硬件驱动和本地库,适合广泛的移动设备。

2. 高等教育移动学习系统架构设计

高等教育移动学习系统的架构有五个主要组件:云服务器、移动学习应用、中心Web应用、用于访问学习应用的移动设备和用于持久维护学习应用的数据库服务器。

为实现系统的正常功能,通过敏捷方法独立指定每个组件的角色和交互方式。设计过程以开发混合架构的移动学习应用为核心,先对该组

【CNN-GRU-Attention】基于卷积神经网络和门控循环单元网络结合注意力机制的多变量回归预测研究(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于卷积神经网络(CNN)、门控循环单元网络(GRU)注意力机制(Attention)相结合的多变量回归预测模型研究,重点利用Matlab实现该深度学习模型的构建仿真。该模型通过CNN提取输入数据的局部特征,利用GRU捕捉时间序列的长期依赖关系,并引入注意力机制增强关键时间步的权重,从而提升多变量时间序列回归预测的精度鲁棒性。文中涵盖了模型架构设计、训练流程、参数调优及实际案例验证,适用于复杂非线性系统的预测任务。; 适合人群:具备一定机器学习深度学习基础,熟悉Matlab编程环境,从事科研或工程应用的研究生、科研人员及算法工程师,尤其适合关注时间序列预测、能源预测、智能优化等方向的技术人员。; 使用场景及目标:①应用于风电功率预测、负荷预测、交通流量预测等多变量时间序列回归任务;②帮助读者掌握CNN-GRU-Attention混合模型的设计思路Matlab实现方法;③为学术研究、毕业论文或项目开发提供可复现的代码参考和技术支持。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码逐模块理解模型实现细节,重点关注数据预处理、网络结构搭建注意力机制的嵌入方式,并通过调整超参数和更换数据集进行实验验证,以深化对模型性能影响因素的理解。
下载前必看:https://pan.quark.cn/s/da7147b0e738 《商品采购管理系统详解》商品采购管理系统是一款依托数据库技术,为中小企业量身定制的高效且易于操作的应用软件。 该系统借助VC++编程语言完成开发,致力于改进采购流程,增强企业管理效能,尤其适合初学者开展学习实践活动。 在此之后,我们将详细剖析该系统的各项核心功能及其实现机制。 1. **VC++ 开发环境**: VC++是微软公司推出的集成开发平台,支持C++编程,具备卓越的Windows应用程序开发性能。 在该系统中,VC++作为核心编程语言,负责实现用户界面、业务逻辑以及数据处理等关键功能。 2. **数据库基础**: 商品采购管理系统的核心在于数据库管理,常用的如SQL Server或MySQL等数据库系统。 数据库用于保存商品信息、供应商资料、采购订单等核心数据。 借助SQL(结构化查询语言)进行数据的增加、删除、修改和查询操作,确保信息的精确性和即时性。 3. **商品管理**: 系统内含商品信息管理模块,涵盖商品名称、规格、价格、库存等关键字段。 借助界面,用户能够便捷地录入、调整和查询商品信息,实现库存的动态调控。 4. **供应商管理**: 供应商信息在采购环节中占据重要地位,系统提供供应商注册、联系方式记录、信用评价等功能,助力企业构建稳固的供应链体系。 5. **采购订单管理**: 采购订单是采购流程的关键环节,系统支持订单的生成、审批、执行和追踪。 通过自动化处理,减少人为失误,提升工作效率。 6. **报表分析**: 系统具备数据分析能力,能够生成采购报表、库存报表等,帮助企业掌握采购成本、库存周转率等关键数据,为决策提供支持。 7. **用户界面设计**: 依托VC++的MF...
【DC-AC】使用了H桥MOSFET进行开关,电感器作为滤波器,R和C作为负载目标是产生150V的双极输出和4安培(双极)的电流(Simulink仿真实现)内容概要:本文档围绕一个基于Simulink的电力电子系统仿真项目展开,重点介绍了一种采用H桥MOSFET进行开关操作的DC-AC逆变电路设计,结合电感器作为滤波元件,R和C构成负载,旨在实现150V双极性输出电压和4A双极性电流的仿真目标。文中详细描述了系统结构、关键器件选型及控制策略,展示了通过Simulink平台完成建模仿真的全过程,并强调了参数调整波形分析的重要性,以确保输出符合设计要求。此外,文档还提及该仿真模型在电力变换、新能源并网等领域的应用潜力。; 适合人群:具备电力电子基础知识和Simulink仿真经验的高校学生、科研人员及从事电力系统、新能源技术等相关领域的工程技术人员;熟悉电路拓扑基本控制理论的初级至中级研究人员。; 使用场景及目标:①用于教学演示H桥逆变器的工作原理滤波设计;②支撑科研项目中对双极性电源系统的性能验证;③为实际工程中DC-AC转换器的设计优化提供仿真依据和技术参考;④帮助理解MOSFET开关行为、LC滤波机制及负载响应特性。; 阅读建议:建议读者结合Simulink模型文件同步操作,重点关注H桥驱动信号生成、电感电容参数选取及输出波形的傅里叶分析,建议在仿真过程中逐步调试开关频率占空比,观察其对输出电压电流的影响,以深化对逆变系统动态特性的理解。
【优化调度】基于遗传算法的公交车调度排班优化的研究实现(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕基于遗传算法的公交车调度排班优化展开研究,利用Matlab进行代码实现,旨在通过智能优化算法解决公共交通系统中的调度难题。文中详细阐述了遗传算法在公交车发车频率、线路排班、司机分配等实际问题中的建模应用过程,通过设定适应度函数、编码方式、交叉变异策略,实现对多目标(如运营成本最小化、乘客等待时间最短化)的优化求解。同时,结合实际运行数据进行仿真验证,展示了该方法相较于传统调度方式在效率经济性方面的显著优势。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,从事交通运输、城市规划、智能优化算法研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于城市公交系统的日常排班动态调度优化;②作为智能交通系统(ITS)中调度模块的核心算法研究;③为高校相关课程提供算法实践案例,帮助理解遗传算法在现实复杂调度问题中的具体实现路径。; 阅读建议:建议读者结合文中Matlab代码逐段分析算法实现细节,重点关注染色体编码设计适应度函数构建逻辑,并尝试在不同规模数据集上进行仿真实验,以深入掌握遗传算法参数调优技巧及其在调度问题中的泛化能力。
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