南开大学计算机与控制工程学院院长,计算机与控制工程学院举办2018届毕业生座谈会...

南开大学计算机与控制工程学院2018届毕业生座谈会上,毕业生们积极发言,就学科建设、学生培养、实习实践等方面提出宝贵意见,学院领导回应并承诺改进。座谈会上充满了感激与期待,毕业生们表示将传承南开精神,为国家贡献力量。

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南开新闻网讯(通讯员 郑月阳)6月8日,计算机与控制工程学院2018届毕业生座谈会举行。院领导班子成员出席,本科生和研究生毕业生代表参加本次座谈会。

座谈会上,同学们各抒己见,畅所欲言,分享自己在南开的精彩记忆,表达对母校的依依惜别之情,同时对学校、学院的发展提出了建议。

毕业生代表就学院的学科建设、学生培养、课程设置、科研建设、学术氛围及实习实践等方面提出了诸多建议,学院领导对大家的疑问进行了及时细致的解答。研究生代表鼓励学弟学妹将理论和实践相结合,增强自身编程、调电路等基本技能,并对学院在实验室管理方面提出了规范实验室制度、丰富实验室设备、加强仪器资源共享、为科研提供便利条件的建议。本科生代表则从自身出发,希望学院加强师生之间系统化、稳定化的学习好和感情交流。与会毕业生纷纷表达了对学校、学院的感恩之情,表示自己将谨记公能校训,时刻以一名南开人的标准严格要求自己,为祖国的发展贡献出自己的力量。

院党委书记黄家友对同学们能够提出自己诚恳的建议表示感谢,并表示学院会综合考量大家的建议促进学院的不断发展。座谈会上,学院领导和与会毕业生交流热烈,希望同学们秉承公能校训,铭记南开情怀,发扬进取精神,牢记底线意识,在今后的生活工作中超越自我,将南开精神发扬光大,并祝福同学们今后工作生活一切顺利,欢迎大家常回家看看。

据了解,学院于近期针对毕业生开展了内容丰富、形式多样的主题教育活动,引导毕业生文明离校、感恩南开,同时充分发挥优秀毕业生的榜样力量,组织毕业生在就业、升学等方面做好经验分享交流,激励低年级学生继续发扬学院优良传统,促进学院育人水平提升。

标题基于SpringBoot+Vue的学生交流互助平台研究AI更换标题第1章引言介绍学生交流互助平台的研究背景、意义、现状、方法创新点。1.1研究背景意义分析学生交流互助平台在当前教育环境下的需求及其重要性。1.2国内外研究现状综述国内外在学生交流互助平台方面的研究进展实践应用。1.3研究方法创新点概述本研究采用的方法论、技术路线及预期的创新成果。第2章相关理论阐述SpringBootVue框架的理论基础及在学生交流互助平台中的应用。2.1SpringBoot框架概述介绍SpringBoot框架的核心思想、特点及优势。2.2Vue框架概述阐述Vue框架的基本原理、组件化开发思想及前端的交互机制。2.3SpringBootVue的整合应用探讨SpringBootVue在学生交流互助平台中的整合方式及优势。第3章平台需求分析深入分析学生交流互助平台的功能需求、非功能需求及用户体验要求。3.1功能需求分析详细阐述平台的各项功能需求,如用户管理、信息交流、互助学习等。3.2非功能需求分析对平台的性能、安全性、可扩展性等非功能需求进行分析。3.3用户体验要求从用户角度出发,提出平台在易用性、美观性等方面的要求。第4章平台设计实现具体描述学生交流互助平台的架构设计、功能实现及前后端交互细节。4.1平台架构设计给出平台的整体架构设计,包括前后端分离、微服务架构等思想的应用。4.2功能模块实现详细阐述各个功能模块的实现过程,如用户登录注册、信息发布查看、在线交流等。4.3前后端交互细节介绍前后端数据交互的方式、接口设计及数据传输过程中的安全问题。第5章平台测试优化对平台进行全面的测试,发现并解决潜在问题,同时进行优化以提高性能。5.1测试环境方案介绍测试环境的搭建及所采用的测试方案,包括单元测试、集成测试等。5.2测试结果分析对测试结果进行详细分析,找出问题的根源并
内容概要:本文详细介绍了一个基于灰狼优化算法(GWO)优化的卷积双向长短期记忆神经网络(CNN-BiLSTM)融合注意力机制的多变量多步时间序列预测项目。该项目旨在解决传统时序预测方法难以捕捉非线性、复杂时序依赖关系的问题,通过融合CNN的空间特征提取、BiLSTM的时序建模能力及注意力机制的动态权重调节能力,实现对多变量多步时间序列的精准预测。项目不仅涵盖了数据预处理、模型构建训练、性能评估,还包括了GUI界面的设计实现。此外,文章还讨论了模型的部署、应用领域及其未来改进方向。 适合人群:具备一定编程基础,特别是对深度学习、时间序列预测及优化算法有一定了解的研发人员和数据科学家。 使用场景及目标:①用于智能电网负荷预测、金融市场多资产价格预测、环境气象多参数预报、智能制造设备状态监测预测维护、交通流量预测智慧交通管理、医疗健康多指标预测等领域;②提升多变量多步时间序列预测精度,优化资源调度和风险管控;③实现自动化超参数优化,降低人工调参成本,提高模型训练效率;④增强模型对复杂时序数据特征的学习能力,促进智能决策支持应用。 阅读建议:此资源不仅提供了详细的代码实现和模型架构解析,还深入探讨了模型优化和实际应用中的挑战解决方案。因此,在学习过程中,建议结合理论实践,逐步理解各个模块的功能和实现细节,并尝试在自己的项目中应用这些技术和方法。同时,注意数据预处理的重要性,合理设置模型参数网络结构,控制多步预测误差传播,防范过拟合,规划计算资源训练时间,关注模型的可解释性和透明度,以及持续更新迭代模型,以适应数据分布的变化。
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