李海瑛
- 作品数：18 被引量：30H指数：3
- 供职机构：河北医科大学更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术文化科学医药卫生农业科学更多>>
- 基于微信小程序的手机在线考试系统设计被引量：3
- 2023年
- 为提高手机在线考试系统生成试卷中知识点的覆盖率,为线上考试提供全面的技术指导,文章提出基于微信小程序的手机在线考试设计。系统将微信小程序作为载体,规划手机在线考试系统架构;进行用户身份实名验证;设计手机在线考试数据库管理表,实现在线试题库的规范化管理;构建以某知识点为核心的试卷矩阵,设计手机在线考试题目组合,完成系统设计。实验结果表明,设计系统生成在线考试习题信度在80~100,提高了试卷中知识点的覆盖率。
- 李娟边玲李海瑛张东圆
- 关键词：在线考试系统数据库管理
- 基于跨模态深度度量学习的时序数据异常检测
- 2022年
- 为妥善解决时序数据异常检测敏感度低、耗时长等问题,提出基于跨模态深度度量学习的异常检测方法。创建由输入层、三元组选择层和损失函数计算层构建的跨模态深度度量学习特征聚类模型,计算各聚类中心间欧式距离平方值,采用随机梯度下降策略优化模型,归类不同时序特征数据;以主成分方向矢量内积当作数据异常衡量标准,运用vMF分布描述时序数据的方向特征,训练历史数据得到评估时序参数,对比真实时序数据主成分方向矢量与门限值,完成异常数据检测。实验结果证明,所提检测方法能准确划分不同属性的时序数据,对异常数据敏感,检测精度高、速率快,鲁棒性强。
- 李娟李海瑛边玲刘秋红
- 关键词：时序数据异常检测核主成分分析
- 基于分层的自适应遗传算法在UTP中的应用研究被引量：9
- 2007年
- UTP问题是一个NP问题,要求在一定时间空间内满足五要素的软、硬约束条件。本文讨论大学课程表的一种多方法结合的解决方法,这种方法是自适应算法、遗传算法以及分层思想的结合应用。
- 刘秋红寒枫张钰李海瑛
- 关键词：UTP排课自适应算法遗传算法
- “问卷星”在C语言翻转课堂教学中的应用与实践
- 2019年
- 介绍了翻转课堂的教学模式,发现了"问卷星"的优势,如快捷、易学、好用、低成本。分析了"问卷星"在录入C语言源程序代码过程中出现的问题,并提出了合理的解决办法。利用Word文字编辑软件和Excel电子表格软件事先录入题目,然后对试卷进行整体导入,自动生成问卷。阐述了"问卷星"的应用实例,如可以对试卷内容进行编辑修改,可以发布、共享、复制、删除试卷,可以查看答题结果,可以实时了解学生的答题正确率,并对答题情况进行统计分析。"问卷星"能减轻教师负担,提高教学效率,可以作为教学测试工具广泛应用。
- 李海瑛张钰李亚娟王哲
- 关键词：C语言
- 新时期医学院校计算机实验室建设与管理被引量：3
- 2017年
- 医学院校计算机实验室建设与管理是计算机教学工作中的一项重要内容。文章介绍了新时期实验室所面临的任务以及建设与管理现状,讨论了如何加强医学院校计算机实验室建设与管理的方法和措施。
- 张钰王哲林巍刘秋红李海瑛
- 关键词：医学院校计算机实验室
- C++程序在农业可持续定量评价研究中的应用
- 2008年
- 用C++程序对农业可持续综合评价法进行编程,并将邯郸市农业系统有关数据输入进行评价,评价的结果与邯郸市客观情况基本相符。
- 刘秋红高永博袁同山李海瑛林巍
- 关键词：农业系统计算机C++程序
- 关于计算机信息技术教学的研究探讨
- 2009年
- 因材施教是教育学中的一项重要内容,由于本三的学生基础层次不齐,为了提高教学质量,就计算机教学而言,本文从三个方面进行了阐述,一是推行案例教学法,二是上机实习的改进,三是提倡推行分层教学,供大家讨论指正。
- 袁同山李海瑛李娟
- 关键词：案例教学法快乐教学法分层教学
- 基于“微课题科研”开展翻转课堂教学改革的研究与实践——以《计算机与现代医学》课程为例被引量：4
- 2017年
- 翻转课堂教学模式已成为高校教学改革的趋势之一。微课题科研是以本科生对小型课题的自主科研过程为主线,以翻转课堂教学模式为载体,实现学生自主学习与教师引导和帮助相结合的新型教学形式。该研究围绕微课题科研这一中心,充分发挥翻转课堂的优势,培养学生的科研能力、科研态度和科研习惯,激发学生自主学习的意识和思维方式,取得了理想的教学效果。
- 王哲张钰李海瑛
- 关键词：教学模式
- 微信平台与实验管理系统结合的探讨
- 2020年
- 随着互联网技术的不断完善及5G技术的大力推广,传统实验管理模式也应与时俱进,从而不断提升实验管理系统的应用水平和实验教学水平。基于此,笔者通过探讨实验管理系统结合微信平台的使用,实现教学资源、平时测试、实验报告发布及提交等方面的资源共享、信息化管理,从而提高教师的工作效率,简化工作步骤。
- 李娟张东圆李海瑛刘钊
- 关键词：资源共享
- 肠癌内镜图像中病变的细微特征捕获模型仿真
- 2015年
- 肠癌内镜图像中病变区域的细微特征的捕获,对于肠癌早期的发现和诊断具有重要的意义。肠癌内镜图像中病变区域的细微特征对光感图像回应的特征较弱,无法在CT图像中形成较为明显的回波特征。传统的捕获模型捕获方法在对弱特征捕获时,很容易当成噪声特征过滤,造成捕获准确性降低,提出一种采用局部多尺度梯度变换算法的肠癌内镜图像中病变区域的细微特征捕获方法。计算肠癌内镜图像中病变区域的细微特征不同尺度,利用非最大抑制法提取细微病变特征点。将内镜图像转换为只有病变区域的细微特征与背景的二极值图,利用质心亚像素法对病变区域的细微特征点的坐标进行重新定位,消除回波特征较弱的干扰,提高了识别的精确度。实验结果表明,改进算法能够有效提高肠癌内镜图像中病变区域的细微特征捕获的准确性。
- 王哲李海瑛张钰
- 关键词：肠癌
