钉钉功能介绍_云答辩||如何借助“钉钉视频会议”功能进行远程答辩

本文详细介绍了如何使用钉钉视频会议功能进行远程本科毕业生答辩。内容包括前期准备(如物品清单、组织、主持人选择),答辩组织阶段的分组、教师和学生通知、小组建构等,以及答辩结束后的注意事项,确保答辩过程顺利并存档。

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编者按:因疫情防控所需,大四本科学生毕业将会采用远程答辩的方式,如何进行答辩,以及答辩会议的高效组织,成为摆在高校老师和同学们面前的一道难题。本期借助阿里巴巴研发的“钉钉”软件的“钉钉直播”功能,进行系统的演示和梳理,以期对无法直接参与答辩会的高校教师和学生的答辩会提供解决办法。67612f2526a8fadb299e13278fd1c1f1.png

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图1:本科毕业生“钉钉”答辩流程图

为了更加清晰的表述使用“钉钉直播”进行答辩,我们特意制作了上述流程图,结合流程图,小编简单介绍一下,进行答辩的具体步骤:

  1. 前期准备阶段:

(1)物品清单(硬软件):

主持人及答辩委员:笔记本电脑(含耳麦与话筒,常用笔记本电脑即含有此功能),答辩背景PPT,答辩流程介绍PPT,钉钉软件下载。

参与答辩学生:笔记本电脑(含耳麦与话筒,常用笔记本电脑即含有此功能),学生答辩展示用PPT,钉钉软件下载。如果无笔记本电脑,使用手机端进行答辩,则无法提供直播过程中“屏幕分享”模式。当然,手机端纯粹的答辩还可以正常进行。

(2)组织:

所有参与答辩相关的教师及学生都需要下载钉钉软件,并加入对应的大学组织。答辩小组需要预设好主持人,完成前期的答辩小组建设和参与答辩的答辩委员的添加。如下图所示:

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图2 发起群聊,建立起答辩小组群,并按照实际用途进行命名

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图3 钉钉直播功能按键分类介绍

在直播过程中,我们有必要对钉钉直播的按键进行系统的介绍:按照编号顺序,按键的功能如下表所示:

编号

功能

编号

功能

编号

功能

编号

功能

1

话筒开关

4

邀请进入

7

摄像开关

10

会议列表

观测

2

共享窗口

播放ppt

5

全员静音管控

8

添加成员列表

11

禁止加入行

3

会议进入退出开关

6

画面及声音录制及存储

9

主持人

列表

(3)主持人选择:

主持人需要熟悉本科生流程,熟悉软件的开启和关闭。主持人选择有3种,一个可以使本院系的辅导员或者教务管理员;第二种可以是大三在校生,辅助进行答辩的主持工作;第三种为参与答辩的教授小组的组长。

2.答辩组织阶段:

答辩组织阶段分为3步:告知教师和学生答辩分组,主持人完成本组答辩小组建构,主持人告知答辩学生在线等待。

(1)告知教师和学生答辩分组:提前通知,明确时间节点,做好设备调试。

(2)本组答辩教师构建:建立视频直播,添加参与答辩的教师,做好培训和视频形式下的信息互通和适应性练习。

 (3)添加对应学生,完成“多对一”形式的答辩安排。

(4)主持人注意“录制”,保证存档要求。

3.答辩结束:

在完成上述流程后,注意梯次性,邀请一个,答辩一个。录制完成另存后,注意编号学号信息。避免学生人员重叠和重复。

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图4 钉钉直播循环示意图

上述内容,就是基于钉钉直播形式,完成的高校答辩任务的流程。主要优点如下:1.远程答辩,减少地域限制和人员流动带来的风险。2.实时画面共享和可视化PPT展示,方便教师与学生之间的互动。3.答辩视频材料便于保存和查阅。4.保密性好,逐人依次进入视频答辩,方便高效。
【电力系统】单机无穷大电力系统短路故障暂态稳定Simulink仿真(带说明文档)内容概要:本文档围绕“单机无穷大电力系统短路故障暂态稳定Simulink仿真”展开,提供了完整的仿真模型与说明文档,重点研究电力系统在发生短路故障后的暂态稳定性问题。通过Simulink搭建单机无穷大系统模型,模拟不同类型的短路故障(如三相短路),分析系统在故障期间及切除后的动态响应,包括发电机转子角度、转速、电压和功率等关键参数的变化,进而评估系统的暂态稳定能力。该仿真有助于理解电力系统稳定性机理,掌握暂态过程分析方法。; 适合人群:电气工程及相关专业的本科生、研究生,以及从事电力系统分析、运行与控制工作的科研人员和工程师。; 使用场景及目标:①学习电力系统暂态稳定的基本概念与分析方法;②掌握利用Simulink进行电力系统建模与仿真的技能;③研究短路故障对系统稳定性的影响及提高稳定性的措施(如故障清除时间优化);④辅助课程设计、毕业设计或科研项目中的系统仿真验证。; 阅读建议:建议结合电力系统稳定性理论知识进行学习,先理解仿真模型各模块的功能与参数设置,再运行仿真并仔细分析输出结果,尝试改变故障类型或系统参数以观察其对稳定性的影响,从而深化对暂态稳定问题的理解。
本研究聚焦于运用MATLAB平台,将支持向量机(SVM)应用于数据预测任务,并引入粒子群优化(PSO)算法对模型的关键参数进行自动调优。该研究属于机器学习领域的典型实践,其核心在于利用SVM构建分类模型,同时借助PSO的全局搜索能力,高效确定SVM的最优超参数配置,从而显著增强模型的整体预测效能。 支持向量机作为一种经典的监督学习方法,其基本原理是通过在高维特征空间中构造一个具有最大间隔的决策边界,以实现对样本数据的分类或回归分析。该算法擅长处理小规模样本集、非线性关系以及高维度特征识别问题,其有效性源于通过核函数将原始数据映射至更高维的空间,使得原本复杂的分类问题变得线性可分。 粒子群优化算法是一种模拟鸟群社会行为的群体智能优化技术。在该算法框架下,每个潜在解被视作一个“粒子”,粒子群在解空间中协同搜索,通过不断迭代更新自身速度与位置,并参考个体历史最优解和群体全局最优解的信息,逐步逼近问题的最优解。在本应用中,PSO被专门用于搜寻SVM中影响模型性能的两个关键参数——正则化参数C与核函数参数γ的最优组合。 项目所提供的实现代码涵盖了从数据加载、预处理(如标准化处理)、基础SVM模型构建到PSO优化流程的完整步骤。优化过程会针对不同的核函数(例如线性核、多项式核及径向基函数核等)进行参数寻优,并系统评估优化前后模型性能的差异。性能对比通常基于准确率、精确率、召回率及F1分数等多项分类指标展开,从而定量验证PSO算法在提升SVM模型分类能力方面的实际效果。 本研究通过一个具体的MATLAB实现案例,旨在演示如何将全局优化算法与机器学习模型相结合,以解决模型参数选择这一关键问题。通过此实践,研究者不仅能够深入理解SVM的工作原理,还能掌握利用智能优化技术提升模型泛化性能的有效方法,这对于机器学习在实际问题中的应用具有重要的参考价值。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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