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电脑知识与技术

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2026年24期

《电脑知识与技术》是一本融知识、技术、信息于一体的计算机类杂志（旬刊）。1994年创刊以来，本刊一直本着“普及电脑知识、推广电脑技术、交流经验技巧、促进电脑应用”的办刊宗旨，注重杂志质量。

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本期推荐 | 基于数字孪生靶场的工业互联网安全APT实战化教学模式研究

本期推荐 | 基于数字孪生靶场的工业互联网安全APT实战化教学模式研究

摘要: 针对工业互联网安全课程中高级持续性威胁(Advanced Persistent Threat, APT)攻击模拟难、学生缺乏系统性攻防思维的问题,该文提出一种融合数字孪生技术的实战化教学模式。该模式利用数字孪生构建虚实融合的工业安全靶场,将网络攻击杀伤链转化为红蓝对抗剧本,引导学生完整推演从信息技术(Information Technology, IT)渗透到运营技术(Operational Technology, OT)控制与欺骗的APT全过程。教学实践表明,该模式有助于提升学生的综合分析与系统思维能力,实现了教学从“技能点训练”到“攻击链推演”的范式转变,为培养具备“攻击者视角”与“纵深防御”思维的实战型人才提供参考。
本期推荐 | “跨学院”背景下C语言程序设计课程上机考核的挑战及应对研究

本期推荐 | “跨学院”背景下C语言程序设计课程上机考核的挑战及应对研究

摘要:该文剖析了当前高校C语言程序设计课程上机考核中存在的效度与公平性等痛点,对比论证了“基于集中式机房”与“基于自带设备(Bring Your Own Device,BYOD)”两种大规模考核方案的优劣。在此基础上,构建并实施了大规模基于个人计算机的“闭卷上机”考核模式。教学实践表明,该方案有效破除了时空与硬件限制,在保障考核公平性的同时,显著提升了学生的工程实践能力与满意度。
本期推荐 | 具身智能赋能下基于Dick & Carey模型的计算机专业研究生课程改革与实践

本期推荐 | 具身智能赋能下基于Dick & Carey模型的计算机专业研究生课程改革与实践

摘要: 针对计算机专业研究生课程存在理论教学与产业实践脱节、技术迭代与教学内容不同步、创新能力培养路径不清晰等问题, 立足具身智能的情境交互、感知—行动闭环与动态适配等核心特质, 以Dick & Carey教学系统设计模型为结构化框架, 明确课程教学改革的理论依据与设计切入点。在此基础上, 围绕具身赋能、模型驱动与能力导向等原则, 构建计算机专业研究生课程教学改革体系。通过重构融合具身智能的课程内容、设计沉浸式交互教学活动、搭建智能实践平台、完善多维过程性评价机制, 推动教学由知识单向传授向能力动态生成转型。以某高校计算机专业研究生核心课程为实践载体, 通过精准实验研究与多维度评估验证改革效果。研究结果表明, 具身智能与Dick & Carey教学系统设计模型的融合应用, 能够有效提升计算机专业研究生的具身智能系统开发能力、复杂工程问题解决能力与跨学科创新能力, 为新工科背景下计算机专业研究生课程高质量改革提供可复制、可推广的实践范式。
人工智能 | 人工智能在临床决策支持中的应用研究

人工智能 | 人工智能在临床决策支持中的应用研究

摘要: 该文围绕人工智能(Artificial Intelligence, AI)在临床决策支持(Clinical Decision Support, CDS)中的应用展开综述,重点分析数据偏差、模型训练、可解释性及临床部署等关键问题。研究表明,群体偏移、数据稀缺及数据缺失等问题会削弱模型泛化能力,而加权重采样、数据增强及外部验证可有效缓解偏差风险。此外,模型训练中存在欠拟合与过拟合问题,需要通过正则化与复杂度控制提升泛化性能。针对“黑箱”模型带来的信任危机,可解释人工智能(Explainable Artificial Intelligence, XAI)技术及前瞻性临床验证是提高模型可信度的关键。本文强调在CDS系统开发与应用中应坚持人类医师的主导地位,并呼吁建立涵盖数据质量、模型训练、可解释性及伦理考量的全方位、持续性评价体系。
人工智能 | 人工智能技术在大学生心理健康中的应用研究

人工智能 | 人工智能技术在大学生心理健康中的应用研究

摘要:近年来,大学生心理健康问题日益突出,而传统心理服务面临人力短缺、覆盖不足及学生求助意愿低等现实瓶颈,难以满足不断增长的服务需求。在此背景下,人工智能技术展现出独特价值——通过自然语言处理、机器学习、情感计算等核心算法及量化模型,结合公式计算等方式实现心理风险的辅助识别、情绪状态的量化评估及个性化干预方案的生成。然而,技术赋能亦伴生多维风险:当前AI在复杂情绪解析与辅助筛查准确性上存在固有局限,且凸显出隐私数据过度采集与使用、算法歧视及伦理责任模糊等现实困境。基于此,该研究提出构建“技术优化—制度保障—教育赋能”三位一体、多主体协同的治理框架,推动人工智能在大学生心理健康领域健康、可信、可持续地应用。
人工智能 | 基于大语言模型动态环境选择的多目标优化算法

人工智能 | 基于大语言模型动态环境选择的多目标优化算法

摘要:传统进化算法依赖固定的环境选择策略,难以在不同进化阶段兼顾收敛性与多样性。为此,提出一种基于大语言模型(Large Language Model,LLM)动态环境选择的多目标优化算法(LDES-NSGA-II)。该方法在非支配排序框架基础上,设计了多策略环境选择算子池;在进化过程中,通过计算种群的超体积指标(HV)、世代距离指标(GD)和间距指标(Spacing)对种群当前状态进行建模;随后,设计结构化提示词,由LLM根据种群演化趋势选择最适合当前搜索阶段的环境选择机制,从而实现种群搜索行为的动态调整。最后,在DTLZ测试集上与多种先进算法进行对比实验,结果表明,LDES-NSGA-II算法在多数测试问题的IGD指标上展现出更优性能,验证了大语言模型辅助多目标优化的有效性,为大语言模型在进化优化中的应用提供了一种新的研究范式。
软件技术 | 基于四域理论与知识蒸馏的心理创伤检测框架

软件技术 | 基于四域理论与知识蒸馏的心理创伤检测框架

摘要: 针对社交媒体文本心理创伤检测中专业标注成本高、跨平台泛化性不足、大型模型难以部署的问题, 提出基于四域理论的知识蒸馏框架, 用于细粒度心理创伤风险分级。该框架通过无监督聚类实现智能风险分级, 构建四域并行神经架构, 并采用温度蒸馏策略与域对比学习正则化提升性能。实验表明, 该框架在多个基准数据集上的高风险类别识别表现优异, 为资源受限场景下的心理健康风险筛查提供了可行方案。
软件技术 | 面向 Roguelite 动作游戏的双模多目标流场寻路算法

软件技术 | 面向 Roguelite 动作游戏的双模多目标流场寻路算法

摘要: 针对Roguelite多人联机场景的群体寻路问题, 提出一种双模多目标流场寻路算法。采用双模更新策略: 全局层分帧计算全图各格点沿最短路径前往最近玩家的下一步移动方向, 局部层维护每个玩家周边单源流场。两层共享同一张压缩网格, 并以位域编码多玩家流场方向, 实现内存开销与玩家数量解耦。底层采用单级位优化桶队列加速流场生成, 将EXTRACT-MIN最坏情况下从O(C)线性扫描降至O(「C/w」), 其中C为最大边权, w为机器字长。针对狭窄通道与高密度聚集场景中的拥堵和抖动问题, 设计级联休眠控制机制, 智能体检测到抖动或移动效率过低时主动休眠, 通过空间网格查询形成近似队列, 从而避免通信开销。实验在500×500网格、4玩家环境下进行, 结果表明算法显著缓解拥堵抖动, 单帧局部流场更新耗时控制在1.5ms以内, 单级位优化桶队列在中等权重场景下较标准二叉堆耗时降低约27%, 在超大权重场景下较普通桶队列耗时降低约54%。
软件技术 | 基于(IA) ³ 方法的低资源文本分类研究

软件技术 | 基于(IA) ³ 方法的低资源文本分类研究

摘要: 当前, 自然语言处理技术已从早期基于规则和统计学习的模型, 全面迈向由深度学习和大型语言模型驱动的新阶段。大语言模型和 Transformer 架构极大地提升了文本分析的效率和准确度, 使机器能够理解细微差别与上下文意图。尽管进展显著, 但由于中文特有的语言特征复杂性以及高质量中文数据集的稀缺性, 中文自然语言处理仍面临严峻挑战。该文旨在通过研究大模型微调方法, 分析模型在特定小样本分类任务上的表现, 探索低资源条件下模型从“通用知识”向“专业能力”高效迁移的关键路径。本文基于 (IA) ³ (Infused Adapter by Inhibiting and Amplifying Inner Activations) 微调方法, 在 IFLYTEK 等数据集上开展了小样本分类实验。实验结果表明, 在冻结大部分模型参数的情况下, (IA) ³ 方法能够以极低的可训练参数占比 (约 0.065%) 取得优于全量微调和 LoRA 等方法的 Macro-F ₁ 分数, 验证了该方法在低资源条件下的高效性。
软件技术 | 面向多智能体对抗博弈的协同决策方法研究

软件技术 | 面向多智能体对抗博弈的协同决策方法研究

摘要: 针对多智能体对抗博弈中局部观测导致的信息割裂、队内协同效率下降以及策略更新易受非平稳环境干扰的问题, 提出一种基于集中训练分散执行(Centralized Training with Decentralized Execution, CTDE)的协同决策算法CTDE-GAOP。训练阶段利用全局状态建立集中式Critic, 执行阶段各智能体仅依赖本地观测和队内消息完成动作选择; 在Actor侧加入可微通信门控与图注意力信息融合, 使不同智能体按局势动态分配消息权重, 同时设置对手状态表征支路, 增强对敌方分布变化的感知能力, 并使用PPO截断目标抑制大幅策略漂移。该文在POAC-DualTarget局部观测对抗协同环境中完成实验验证。三组随机种子实验表明, CTDE-GAOP训练末段平均回报达到6.686±0.009, 较IPPO、MAPPO和QMIX分别提高2.5%、2.8%和3.8%。独立评估阶段平均回报为6.782±0.027。消融结果进一步表明, 通信融合、对手状态表征和PPO截断更新均对协同稳定性具有直接影响。
软件技术 | 基于 Llama3.2-1B 模型的 LoRA 微调在中医药领域的应用研究

软件技术 | 基于 Llama3.2-1B 模型的 LoRA 微调在中医药领域的应用研究

摘要: 针对中医学科知识体系繁杂、专业壁垒高及信息量庞大等痛点,为降低大语言模型在垂直领域的应用门槛,本文以 Llama3.2-1B 轻量级模型为基础,探讨了其在中医药领域的微调范式。通过构建包含思维链的高质量中医专业知识数据集,采用 LoRA 参数高效微调技术对模型进行优化。客观量化与主观专家评价结果表明,微调后的模型在中医药问答任务中展现出良好的性能与稳定性。本研究为大模型在中医辅助学习、临床问答及知识检索等场景的落地提供了切实可行的参考路径。
软件技术 | 移动边缘计算卸载的深度强化学习方法研究

软件技术 | 移动边缘计算卸载的深度强化学习方法研究

摘要: 基于深度强化学习(Deep Reinforcement Learning, DRL)的计算卸载方案旨在提供一种二进制卸载决策。DRL智能体用于评估计算能耗、时变无线信道带来的通信延迟, 以及5G基站与多个MEC节点之间光连接等因素之间的权衡。为保护用户数据隐私, 该文提出了一种替代集中式训练的方法, 即采用深度学习框架对DRL算法进行分布式训练, 而非将训练数据收集到预先指定的中心位置。
软件技术 | 领域驱动的 UML 多视图一致性验证方法与应用

软件技术 | 领域驱动的 UML 多视图一致性验证方法与应用

摘要: 统一建模语言 (Unified Modeling Language, UML) 多视图建模是面向对象软件开发的核心手段, 但需求与设计模型的一致性问题严重影响建模质量。现有验证机制普遍存在领域适配性不足与规则过度冗余等缺陷, 难以有效下沉至中小型项目开发及高校教学实践。该文基于此提出一种领域驱动的 UML 多视图一致性验证方法, 以电商订单处理、校园成绩管理、聊天室系统三类典型领域为应用场景, 提炼需求模型与设计模型的内在关联特征, 构建轻量化、可操作的一致性验证规则, 形成完整的验证流程并开展实例应用。结果表明, 该方法能够有效识别需求—设计转换过程中的一致性偏差, 规则简洁易用、领域适配性强, 可为软件工程实践与高校建模教学提供实用参考。
软件技术 | 民办高校实验室智能监测管理系统设计与实践

软件技术 | 民办高校实验室智能监测管理系统设计与实践

摘要: 针对民办高校实验室管理中人工巡检效率低、设备与耗材追溯困难、审批流程分散和系统复用性不足等问题, 该文设计并实现了基于通用科研流程管理系统模板 (General Research Framework Management System, GRFMS) 的实验室智能监测管理系统。系统采用模块化、分层化和数据驱动设计, 构建用户管理、任务流程、资源管理、审批管理和信息发布五类功能, 形成由微信小程序/Web 端、业务服务、数据存储和物联网感知层协同构成的系统架构。系统融合 Spring Boot、MySQL、Redis、MQTT、ESP32 及传感器节点, 实现环境监测、设备状态采集、耗材出入库、库存预警、申请审批和信息发布等功能。以耗材管理为例, 系统通过事务控制和行级锁保证库存扣减与流水记录一致, 并基于历史流水数据预留需求分析接口。模拟压力测试示例表明, 在 3 000 并发用户条件下, 系统平均响应时间为 642 ms, 错误率为 0.31%; 在 120 种耗材、5 000 条库存流水和 3 000 条操作记录条件下, 库存更新成功率为 100%, 库存预警规则触发正确率须结合具体测试样本和判定标准核实。结果表明, 该系统具有较好的稳定性、可复用性和扩展潜力, 可为民办高校实验室信息化建设提供参考。
软件技术 | 基于 Spring Boot+Vue 的种桑养蚕交流平台的设计与实现

软件技术 | 基于 Spring Boot+Vue 的种桑养蚕交流平台的设计与实现

摘要: 中国是全球桑蚕产业的核心区域, 具有鲜明的产业特色与优势。然而, 在传统生产过程中, 普遍存在技术资料分散、经验传播效率低下及农户间互动交流薄弱等瓶颈。针对上述问题, 该文设计并实现了一个基于 Spring Boot 与 Vue 的种桑养蚕垂直交流平台。系统采用前后端分离架构, 后端采用 Spring Boot、MyBatis、MySQL、Redis 等技术栈搭建, 前端利用 Vue 及 Element UI 实现文章浏览、话题检索、内容发布、评论回复、点赞收藏、后台管理等核心功能。系统测试结果表明, 该平台运行稳定、响应迅速, 能够有效满足农业从业者对桑蚕知识的获取、交流与经验分享需求, 具有较高的实用价值与推广前景。
软件技术 | 汽轮机轴系找中计算软件研发与工程应用

软件技术 | 汽轮机轴系找中计算软件研发与工程应用

摘要: 针对汽轮机检修中轴系对中调整依赖人工经验、计算效率低、精度不足及返工率高的行业痛点, 提出一种基于相似三角形原理与“远调端面、近调圆周”原则的轴系找中计算方法, 并研发相应的桌面应用软件。软件采用 Python 语言开发, 构建多变量耦合解算模型, 集成可视化交互和模块化设计等功能, 可实现轴瓦调整量的快速计算与结果输出。通过广东台山某电厂2号机升参数改造、广东潮州某电厂3号机提效改造等工程项目进行应用验证。结果表明, 软件单次计算耗时≤10 min, 计算结果与基准结果的相对误差不超过2%, 轴系找中返工率由15%~20%降至2%以下, 端面与圆周偏差均≤0.02 mm。工程应用表明, 该软件能够提高轴系找中计算效率, 减少人工计算工作量, 为汽轮机检修作业的数字化和标准化提供技术支撑。
软件技术 | “三位一体”智慧医院信息化体系建设探索与实践

软件技术 | “三位一体”智慧医院信息化体系建设探索与实践

摘要:基于医院发展战略定位,广西医科大学第一附属医院推进建设以电子病历为核心的“三位一体”智慧医院信息支撑体系。根据总体建设思路和原则,利用信息技术探索智慧医疗、智慧服务和智慧管理的转型升级。该文从业务流程、IT架构、数据资产与组织结构四个维度,系统重构了医院信息系统的内部治理体系。通过深化诊疗闭环管理、“互联网+”业务、精细化管理、临床数据智能应用以及医养结合的智慧健康养老服务探索,该体系全面完善了医院智慧医疗架构,显著提升了医疗服务质量及运营效率,在信息化建设中取得了积极成效,有力促进了医院高质量发展。最后,该文深入剖析了现阶段智慧医院建设中面临的共性问题,并对未来的发展方向进行了前瞻性探讨。
软件技术 | 工业互联网背景下的软件定义制造系统架构设计

软件技术 | 工业互联网背景下的软件定义制造系统架构设计

摘要:随着新一代信息技术与制造业的深度融合,传统制造系统由于控制逻辑和物理资源强耦合所造成的响应迟缓、重构成本高昂等问题越来越突出。该文提出一种面向工业互联网的软件定义制造系统架构,采用控制平面和数据平面分离的方式实现资源的动态配置,提出感知层、网络层、平台层、应用层四层架构方案,融合软件定义网络(Software-Defined Networking, SDN)、云边协同、大数据分析等关键技术。AnyLogic仿真平台的实证研究结果表明,在多品种小批量生产环境下,该架构使生产效率提高了81.3%、资源利用率提高了49.8%、故障响应时间缩短了74.4%。研究表明该系统具有资源动态配置、系统灵活扩展的优势,为制造业的数字化转型提供了一条可行的技术途径。
软件技术 | 基于Web技术与YOLO11+Mamba模型的农场数据可视化系统的设计与实现

软件技术 | 基于Web技术与YOLO11+Mamba模型的农场数据可视化系统的设计与实现

摘要: 针对传统农场管理中数据采集分散、可视化程度低以及病虫害监测过度依赖人工经验等痛点, 该文设计并实现了一套基于Web技术的农场数据可视化与智能决策系统。该系统集成了空间地块展示、多维图表分析等功能, 实现了农场多源数据的统一纳管。核心算法层面, 本文引入YOLO11与Mamba状态空间模型构建了轻量级病虫害检测网络; 实验表明, 该网络有效降低了模型计算复杂度, 推理帧率提升至46.16 FPS, 在保持可用检测精度的同时显著提升了端侧部署的实时性。此外, 系统通过对接火山引擎大语言模型, 创新性地实现了流式农事智能问答功能。应用结果表明, 该系统有效打破了农场数据孤岛, 提升了病虫害监测的自动化水平与决策效率, 为智慧农业场景下的信息化与智能化转型提供了可靠的技术支撑与实践范例。
软件技术 | 基于STM32与多模态交互的智能生活助理系统设计与实现

软件技术 | 基于STM32与多模态交互的智能生活助理系统设计与实现

摘要:随着智能家居向全屋智能联动方向发展,传统家居设备存在感知维度单一、设备间智能联动性差等缺陷,难以满足用户对主动式、便捷式智能生活的需求。为此,该文提出并实现一种基于STM32的多模态智能生活助理系统。该系统以STM32为控制核心,整合多类型环境传感器构建感知网络,搭配执行模块与通信模块搭建云边协同架构,通过多端协同控制模式实现环境感知与设备智能联动。功能测试结果表明,该系统环境感知精准、设备控制响应迅速,运行稳定可靠,可有效实现环境监测、远程控制、智能联动等核心功能。该系统显著提升了家居场景的智能化水平和使用便捷性,为物联网技术在家庭智能场景中的低成本落地提供了实用解决方案,具有较高的推广价值。
大数据与云计算技术 | 基于校园一卡通食堂消费数据分析的师范生生活成本调控研究

大数据与云计算技术 | 基于校园一卡通食堂消费数据分析的师范生生活成本调控研究

摘要:智慧校园一卡通消费数据为精准识别学生经济压力提供了新路径,但现有研究对师范类高校的关注仍显不足。该研究以丽江师范学院230名师范生为样本,采集2025年12月8288条食堂消费流水记录,并结合151份问卷和辅导员访谈资料,基于恩格尔系数的理论逻辑构建食堂消费压力系数(CCPC)及相关核心指标,采用四分位数法划分消费模式并进行验证。研究发现,按样本月度食堂消费均值与月均生活费中位数计算的CCPC总体参照值为0.55,处于温饱型区间;学生消费分化较为明显,43.3%的学生感到较大或非常大的生活压力;在贫困认定信息完整的未获认定学生中,15.1%呈现出“隐形贫困”特征,表明传统申请制资助存在覆盖盲区;组建统计检验结果支持消费行为与经济状况之间的关联。本研究构建“数据驱动、分类施策、协同育人”的精准调控体系,为师范生精准资助提供可量化支撑和实践参考。
大数据与云计算技术 | 基于生成式数字孪生的学业预警心理干预边界测定

大数据与云计算技术 | 基于生成式数字孪生的学业预警心理干预边界测定

摘要: 针对传统高校学业预警中“一刀切”式干预容易引发部分学生心理危机的问题, 提出一种基于生成式数字孪生与大语言模型的心理干预边界测定方法。该文首先构建了一个包含2 991名虚拟学生的数字孪生数据底座, 提取学分绩点(GPA)、勤工助学情况、累计不及格学分、旷课率、图书馆出入周频次、社团活动次数等多维特征, 依据预设规则生成五种典型心理画像。研究设计了基于大语言模型的心理推演智能体, 通过向该智能体输入不同强度等级的预警干预文本, 量化评估了不同画像群体的心理压力评分及情感极性变化。实验表明, 该方法能够有效圈定不同画像学生的心理承受阈值, 为高校实施精准化、差异化的学业预警与心理干预提供量化分析参考。
大数据与云计算技术 | 分布式云平台中云原生技术的创新融合机制研究

大数据与云计算技术 | 分布式云平台中云原生技术的创新融合机制研究

摘要:分布式云平台具有资源分布式部署、弹性扩展与全流程协同等优势,可作为衔接各类计算机应用技术的重要载体。该文通过分析分布式云架构的技术演进特征,探讨其与云原生应用技术融合的内在逻辑。重点围绕微服务架构下的任务调度、容器化环境中的资源动态调度与弹性伸缩,以及基于Raft协议的跨节点分布式存储三个维度,构建技术融合机制与优化策略,以期通过多技术协同,为分布式云平台的规模化应用与云原生应用技术创新发展提供参考。
网络通信与安全 | 零信任架构在智慧医院网络中的落地路径研究

网络通信与安全 | 零信任架构在智慧医院网络中的落地路径研究

摘要: 智慧医院面临网络边界模糊与内外威胁交织的严峻挑战, 传统的“边界防御”范式已难以满足其安全需求。为了构建内生主动安全防御系统, 本文设计了一套适合于智慧医院的零信任架构落地路径。该文以典型的三级医院为场景, 提出以身份为中心的“一中心、三平台、五模块”总体框架, 并详细说明了基于动态信任评价实现精准访问控制的方法, 搭建仿真实验环境并进行对比实验。实验结果表明, 在模拟测试中零信任架构的威胁检测率从原来的 78.4% 提高到 96.8%, 平均响应时间从原来的 18.6 s 缩短至 3.2 s, 数据泄露风险指数降低了 72.5%, 并且零信任架构在内部横向移动攻击场景下实现 100% 阻断。该架构安全延迟的平均值为 12 ms, 未对核心业务造成明显影响。本研究提出体系化的零信任落地路径和渐进式的部署策略, 有效解决了智慧医院网络边界模糊、终端泛在、业务高可用场景下的安全问题, 提升了网络安全防护的精确性和主动性, 为构建安全、可信、弹性的智慧医疗环境提供了可行的技术方案和实践参考。
网络通信与安全 | 网络攻击发展趋势与预防策略研究

网络通信与安全 | 网络攻击发展趋势与预防策略研究

摘要:随着数字化转型进程加速,网络攻击已演变为全球性安全挑战,其攻击手段日趋复杂,破坏力和影响范围持续扩大。该研究旨在分析网络攻击的发展趋势以及高级持续性威胁(Advanced Persistent Threat, APT)攻击、勒索软件等新型威胁的防御策略,提出基于策略-防护-检测-响应(Policy-Protection-Detection-Response, PPDR)模型的自适应安全框架。通过整合威胁情报共享机制与动态行为分析技术,本研究建立了“预测—防护—检测—响应”闭环体系。实践表明,该方法不仅使威胁响应效率大幅提升,而且降低了误报率。研究成果为构建智能化纵深防御体系提供了理论基础,对提升关键基础设施防护能力具有实践价值。
网络通信与安全 | 防火墙技术在医疗机构信息网络安全中的应用

网络通信与安全 | 防火墙技术在医疗机构信息网络安全中的应用

摘要:随着医疗机构信息化建设规模不断扩大,网络安全面临着严峻挑战,成为亟待解决的重要问题。防火墙作为网络安全防护的核心设备之一,在保障医疗机构网络安全方面发挥着不可替代的作用。该文深入剖析防火墙的工作原理、核心功能以及主要类型,全面分析医疗机构网络安全的现状、需求与潜在风险。进而,针对医疗机构的特点,基于“纵深防御”与“零信任”理念,提出了一种针对医疗机构核心业务系统(HIS、PACS)的分区分域、策略精细化的下一代防火墙(Next Generation Firewall, NGFW)部署模型,并结合具体的实践案例进行了深入剖析与验证。实际运行与测试结果表明,该方案能够有效阻断常见的外部网络攻击与内部违规访问行为,兼顾了防护有效性与业务系统运行效率,为医疗机构信息网络的边界防护与访问控制提供了可行实践参考。
工程应用 | 新一代电能表架构下的管理单元关键技术研究

工程应用 | 新一代电能表架构下的管理单元关键技术研究

摘要:为应对新型电力系统对电力终端边缘计算与多场景适配能力的挑战,本文针对传统电能表架构的局限性,提出一种基于新一代电能表架构的管理单元技术方案。该方案采用“计量—管理”分离的设计理念,构建以国产电力物联操作系统为核心的独立管理模块。该文详细阐述了该管理单元的硬件系统架构、对外接口规范与分层式软件设计等内容,旨在实现对分布式能源、电动汽车等新型负荷的本地智能管控与多业务应用的灵活承载。研究表明,该技术方案能够有效提升电力终端的智能化与物联化水平,为构建灵活、高效、自主可控的智能量测体系提供技术支撑。
工程应用 | 基于NB-IoT技术的智能血糖仪设计与实现

工程应用 | 基于NB-IoT技术的智能血糖仪设计与实现

摘要:在全球糖尿病患病率攀升背景下,针对传统血糖仪数据记录不准确、传输滞后及续航能力弱的痛点,该文设计并实现了一款融合窄带物联网(Narrowband Internet of Things, NB-IoT)技术的智能血糖仪。系统整合电化学检测、嵌入式开发及云平台技术,采用四层架构与模块化硬件设计,通过电化学法采集血糖数据,借助NB-IoT网络实现数据实时上传,结合云平台完成数据存储、分析与异常告警,并支持移动应用程序和个人计算机远程监控。终端单次充电可支持500次连续检测或14个月待机,性能显著优于传统设备。该系统可满足糖尿病患者自我管理与医护人员个性化诊疗需求,为慢性病血糖管理提供高效解决方案。
工程应用 | “三断”极端环境下旋翼无人机通信系统在消防实战中的应用研究

工程应用 | “三断”极端环境下旋翼无人机通信系统在消防实战中的应用研究

摘要:聚焦“三断”场景下消防应急通信中断的难题,本研究通过理论分析与典型案例复盘,深入探索旋翼无人机通信系统的技术实现路径,着力解决传统手段信号覆盖不足、响应延迟等痛点。旋翼无人机通信系统凭借垂直起降、快速部署和机动灵活的优势,可有效突破地形限制,在火场侦察、实时监控及通信中继等场景中发挥重要作用。贵州智慧森林防灭火系统和黑龙江“三断”孤岛救援等典型案例的分析表明,无人机的介入有助于提升通信恢复效率,体现了该系统在消防应急通信中的应用价值。
工程应用 | 基于改进YOLOv8的电力施工违章边缘智能识别体系构建与应用

工程应用 | 基于改进YOLOv8的电力施工违章边缘智能识别体系构建与应用

摘要: 针对传统电力工程施工过程中违章行为人工巡检效率低以及容易漏检等问题, 设计了由感知层、数据层、算法层及应用层四部分构成的人工智能识别系统, 构建了云边协同的智能监管架构。针对复杂施工环境下的小目标检测难题, 提出一种融合注意力机制的改进YOLOv8算法, 以“固定摄像头+无人机+边缘计算设备”的采集手段获得近15万张样本图片, 实现了对违章行为的高精度检测和自动化管理。实验结果显示, 系统的识别准确率为97.2%, 漏检率仅为2.1%, 相较于人工巡检, 监管效率提升60%以上。
交叉与综合 | 基于随机森林的重金属空间分布研究

交叉与综合 | 基于随机森林的重金属空间分布研究

摘要:传统土壤重金属监测成本高、时空分辨率有限,难以满足大范围环境监管需求。该研究以湖北省宜昌市为例,基于44个实测样本,整合农业投入品、地形因子(DEM)及遥感植被指数(NDVI、EVI)等多源环境变量,构建改进的土壤重金属空间反演方法。通过引入红嘴蓝鹊优化算法(RBMO)对随机森林(RF)模型关键参数进行优化,形成RBMO-RF模型,用于预测Cd、Hg、As、Pb、Cr、Cu、Zn、Ni等8种重金属元素的空间分布。结果表明,RBMO-RF模型在As和Pb元素的预测中表现较优,测试集R2分别为0.75和0.57,但在Cd和Hg等受局部点源影响较强的元素预测中存在一定不确定性。空间预测结果显示,研究区重金属呈显著空间异质性:Cd与Cr表现为“西北高、东南低”的梯度分布,As呈“东南高、西北低”的梯度分布,Ni呈单中心热点分布,Hg则呈破碎化斑块格局。研究表明,结合多源环境数据与智能优化算法的RBMO-RF模型能够提升As、Pb等部分重金属元素的反演精度,为区域土壤环境质量评估及精准治理提供技术支撑。
交叉与综合 | 区块链赋能的高校教学质量评价系统模型构建研究

交叉与综合 | 区块链赋能的高校教学质量评价系统模型构建研究

摘要: 当前高校教学质量评价体系面临评价主体单一、标准固化及数据孤岛等结构性困境。为应对上述问题,本研究构建了一种依托区块链技术的教学评价新范式,以推动评价机制的系统性重构。该体系以多节点联盟链为底层架构,系统设计了数据流转与教学评价的核心要素。其目的在于打破数据壁垒,实现跨参与方的信息高效协同与动态响应。同时,依托区块链技术优势,有效保障了评价数据的完整性、安全性和不可篡改性。基于区块链的教学质量评价体系,不仅为教学评价改革提供了新的思路与实践路径,也有望在整体上助力高等教育质量实现持续优化与提升。
交叉与综合 | 基于多算法集成的急性肾损伤早期预测系统设计研究

交叉与综合 | 基于多算法集成的急性肾损伤早期预测系统设计研究

摘要:急性肾损伤是临床常见危重症,早期识别和风险预测对改善患者预后至关重要。该研究设计了基于多种机器学习算法的急性肾损伤早期智能预测系统,通过整合多维度临床数据构建预测模型,实现疾病的早期预测与预警。该系统集成逻辑回归、随机森林、支持向量机及XGBoost四种经典算法,依托3917例患者临床数据完成训练与验证。实验表明,XGBoost模型在敏感性与精确率之间取得最佳平衡,其ROC-AUC达到0.7360,低于随机森林模型的0.7515,而支持向量机(SVM)算法召回率达到0.9470,但精确率仅为0.5102,假阳性较多。本研究构建的预测系统为急性肾损伤早期筛查提供了数据驱动的智能化解决方案,对提升临床风险筛查与辅助决策效率具有一定应用价值,有助于改善临床诊疗效果。
信息化与计算机教育 | AI赋能的程序设计课程教学模式重构

信息化与计算机教育 | AI赋能的程序设计课程教学模式重构

摘要: 大语言模型(LLM)的跨越式发展正在深刻重塑程序设计教育的生态体系。针对传统C语言程序设计课程存在的知识认知负荷较高、高阶计算思维培养不足及评价机制结果导向明显等结构性困境,该文基于人机协同学习理论,提出“AI即助教、AI即伙伴”的新型教学理念。研究构建“理论奠基—实验内化—项目创新”三阶递进式教学模式,并设计以提示词工程为核心的教学资源库;同时,构建兼顾过程性评价与能力导向的多元评价体系。教学实践表明,该模式能够有效缓解学生的认知负荷,显著提升其对底层系统机制的理解能力和复杂工程问题的解决能力,为大模型时代计算机基础教学改革提供了可资借鉴的范式。
信息化与计算机教育 | 基于智能体的高职课程思政评价模型构建与应用

信息化与计算机教育 | 基于智能体的高职课程思政评价模型构建与应用

摘要:课程思政评价是保障课程思政教学质量的重要基石,传统评价方式存在滞后性、片面性和缺乏过程性等问题。智能体技术的发展为教育评价提供了新的技术路径。该文以海南体育职业技术学院计算机应用基础课程为实践场景,构建基于智能体的课程思政评价模型。该模型采用四层架构,分别是多源数据采集、语义分析、价值判断和个性化反馈。通过对2024级186名学生的实践应用结果研究后得出,智能体评价与教师评价的皮尔逊相关系数均达0.75以上,学生思政素养测评平均得分较实验前提升12.7分,82.3%的学生认为智能反馈报告具有实质性帮助,模型的有效性得到了充分验证,并为高职院校课程思政智能化评价提供了新思路。
信息化与计算机教育 | 信创背景下Linux服务器管理课程的教学改革研究与实践

信息化与计算机教育 | 信创背景下Linux服务器管理课程的教学改革研究与实践

摘要:随着信息技术应用创新(信创)国家战略的深入推进,国产自主可控软硬件生态进入跨越式发展阶段,相关领域对技术技能人才的需求日益迫切。高校作为人才培养的主阵地,其课程体系与教学内容必须与时俱进,以服务国家战略和产业发展需求。该文聚焦于计算机相关专业核心课程Linux服务器管理,分析其传统教学中存在的过度依赖国外Linux操作系统发行版、理论与实践脱节、学生就业竞争力不足等问题。在此基础上,提出一套以就业为导向、以实践能力培养为重点的教学改革方案。该方案明确将国产开源操作系统openEuler作为教学平台,并创新引入“企业工单”式教学模式和开放性试题设计。教学实践表明,该改革显著提升了学生对国产化技术的认知和掌握程度,增强了学生的岗位适配度、职业素养、工程实践能力和竞赛参与意识,为信创产业培养高质量复合型人才、为同类课程教学改革提供了可借鉴的路径。
信息化与计算机教育 | 大模型背景下数字图像处理课程实验教学改革与研究

信息化与计算机教育 | 大模型背景下数字图像处理课程实验教学改革与研究

摘要: 针对传统数字图像处理课程实验教学内容陈旧、项目实践与产业应用脱节、课程考核模式固化单一等问题, 提出一套依托大模型赋能的实验教学体系重构方案。首先, 构建涵盖知识、能力与思政育人的三维培养目标; 其次, 将实验内容由传统验证型转变为四阶递进式综合创新型, 并设计贯穿课前、课中、课后的大模型人机协同实验教学模式; 最后, 建立多元化过程评价机制。近年教学实践数据对比表明, 改革后学生实验平均成绩由85.35分提升至94.20分; 问卷调查结果表明, 96.5% 的学生认为, 深度融合大模型的实验教学更具趣味性和实用性。该方案有效提升了学生的工程创新能力与AI协作能力, 为新工科背景下智能类课程实验教学改革提供了实践参考。
信息化与计算机教育 | “平台+学院”科教融合创新人才培养路径研究

信息化与计算机教育 | “平台+学院”科教融合创新人才培养路径研究

摘要: 针对地方高校计算机专业人才培养中长期存在的“科教分离”问题, 深入分析新工科建设对创新人才培养提出的新要求, 以安阳师范学院计算机与信息工程学院与实验室平台融合的实践为例, 系统论述了以特色科研平台为支撑构建科教融合育人体系的实践路径。实践表明, 通过创新协同机制、重构专创课程、强化高阶实践、加强师资队伍建设等四方面的改革, 学院能够有效促进科研与教学深度融合, 推动科教资源由简单叠加向深度融合转变。
信息化与计算机教育 | 跨领域知识转移视域下Linux课程多维融合教学模式与实证研究

信息化与计算机教育 | 跨领域知识转移视域下Linux课程多维融合教学模式与实证研究

摘要: 针对 Linux 操作系统课程知识碎片化、学生学习内驱力不足以及教学模式与产业工程实践脱节等现实挑战, 引入跨领域知识转移理念, 构建语言习得、游戏化、协作生态三维融合的教学模式。将第二语言习得理论、游戏化教学与分布式开源协作逻辑映射至 Linux 教学干预路径中, 结合轻量化开源工具链, 实施纵向递进的基础、应用、综合三级分层任务体系。教学实践表明, 改革后班级期末综合成绩平均分提升 12.5%, 不及格率显著降至 3.8%, 核心命令操作效率提升 38%, 学生在故障排查与规范协作等高阶工程素养方面表现出明显优势。
信息化与计算机教育 | 基于人机协同的智慧教学模式研究

信息化与计算机教育 | 基于人机协同的智慧教学模式研究

摘要:生成式人工智能与大语言模型的快速发展正在推动教育生态发生深刻变革。该研究旨在超越将大语言模型简单视为教学辅助工具的传统方式,构建以学生为中心、融合交叉研究任务的智慧教学模式。该模式依托建构主义与关联主义理论,将大模型定位为认知伙伴与研究协作者,通过设计具有真实情境的跨学科研究性学习项目,激发学生内在学习动力,系统培养其高阶思维、跨界整合与复杂问题解决等核心素养。本文系统阐述了该模式的理论基础、核心框架和实施路径,并结合南京理工大学紫金学院的实践案例进行了说明。初步实践表明,该模式有助于提升学生的跨学科问题解决能力与研究性学习效能。最后,分析实施过程中面临的学术诚信、技术依赖等挑战,并展望未来研究方向,为高等教育教学改革提供可操作的设计思路。
信息化与计算机教育 | 产教融合视域下应用型本科人工智能通识教育课程思政探索

信息化与计算机教育 | 产教融合视域下应用型本科人工智能通识教育课程思政探索

摘要:人工智能技术的迅猛发展正推动社会深刻变革。应用型本科高校积极响应国家战略,开设人工智能通识课程,培养学生智能素养,为社会输送智能型复合应用人才。然而,当前人工智能通识教育课程思政仍沿用“通用化”的思政主题。针对人工智能通识教育中思政教育与人工智能技术特性、产业需求双重脱节的困境,本文构建“内容重构—模式创新—团队协同—评价多元”的四维育人体系,探索通过产教融合将思政元素有机融入人工智能通识教育,以提升学生的工程伦理意识与智能社会责任感。
信息化与计算机教育 | 基于多算法融合的人才质量智能评价系统设计与实现

信息化与计算机教育 | 基于多算法融合的人才质量智能评价系统设计与实现

摘要: 针对高等工科院校道桥类本科专业人才评价中指标维度复杂、过程数据离散、人工评价主观性较强等问题,本文设计并实现了一种基于人工智能技术的人才质量评价系统。系统以课程成绩、实践项目、竞赛成果、职业素养、岗位适配特征等多源数据为输入,采用随机森林方法构建静态能力评价模型,利用LSTM网络捕捉学生能力演化的时序特征,并引入图神经网络刻画学生、课程、技能与岗位之间的关联关系,形成多层次人才质量智能评估模型。测试结果表明,系统特征提取保留率达到93%,综合评分与教师评价的一致性达到0.88,岗位能力匹配识别准确率达到91%,能够有效支撑人才质量的量化评价、动态跟踪与数据驱动管理。
信息化与计算机教育 | 学科竞赛的获奖情况及其影响因素研究

信息化与计算机教育 | 学科竞赛的获奖情况及其影响因素研究

摘要:为优化高校计算机类学科竞赛育人体系,提升新工科人才创新实践能力,该研究以新疆农业大学计算机与信息工程学院1383名学生为样本,基于文献研究与问卷调查,探究学科竞赛获奖情况及其关键影响因素。基于1383份有效问卷,运用描述性统计与差异分析方法,分析学生竞赛参与特征及获奖影响机制。调查显示,学院学生竞赛参与率仅为25.52%,高GPA学生参与更积极、人工智能专业参与率领先等特征;竞赛参与以网络安全与区块链类竞赛为主,参与目的主要为提升专业技能和获得荣誉奖励,现实导向较为明显。研究发现,年级、GPA及专业背景显著影响学生竞赛参与度,个人技能储备与团队协作是获奖的核心驱动力。在外部支持因素中,学校资源保障和指导教师水平作用显著;未参与学生的主要障碍集中于技能缺乏与信息不畅。据此,研究从构建分层分类培训体系、强化专业特色资源配置、精准破解参与难点等方面提出系统性改进策略,为高校优化学科竞赛组织机制、促进学生综合素养提升提供参考。
信息化与计算机教育 | 基于嘉立创EDA的单片机实践教学改革探究

信息化与计算机教育 | 基于嘉立创EDA的单片机实践教学改革探究

摘要: 针对传统单片机实验教学普遍存在的学用脱节问题,本文依托嘉立创EDA平台,构建以项目驱动为核心的实践教学模式。嘉立创EDA平台具备免费开源、元件库资源丰富、可一键制版生产等优势,软件操作难度适中,能够引导学生循序渐进夯实专业知识与实操技能。教学过程围绕STC89C52入门开发板、心型流水灯、简易计算器三类典型工程实践项目开展分层实训,引导学生独立完成电路分析、元器件选型、原理图绘制、电路板布线、实物焊接与系统调试的全流程实训。教学实践结果表明,改革后软硬件结合的实操能力相关课程目标达成度提升12%,有效提升了学生软硬件结合的实操能力,显著激发了学生的课程学习主动性与参与度。该教学模式实现了理论知识与实践应用的深度融合,为单片机实践课程的教学改革提供了可行的参考路径。
信息化与计算机教育 | 教育智能体赋能高校个性化学习的协同机制研究

信息化与计算机教育 | 教育智能体赋能高校个性化学习的协同机制研究

摘要:生成式人工智能正推动高等教育由数字化向智能化跃迁。本文针对规模化教学中个性化指导不足、数据孤岛等问题,基于建构主义学习理论与多智能体协同理论,构建教师—教育智能体—学生三元协同模型,形成以数据驱动为核心的数据—算法—主体闭环运行机制,并提出学科—场景双螺旋驱动应用策略。通过在C语言程序设计课程中的试点实践发现,该模式能够有效提升学生学习成绩、自主学习能力与教学满意度,为破解高校个性化学习难题提供可复制、可推广的人机协同教学方案。
信息化与计算机教育 | “AI+产教融合”背景下职业本科通信专业实践教学改革研究

信息化与计算机教育 | “AI+产教融合”背景下职业本科通信专业实践教学改革研究

摘要: 在人工智能(Artificial Intelligence, AI)技术与产业深度融合、产教融合政策持续推进的双重背景下, 职业本科通信专业实践教学面临教学内容与行业技术迭代不匹配、教学形式单一、教学资源有限、跨学科融合程度不足等问题。立足职业本科通信专业国际化复合型人才培养定位, 系统剖析当前实践教学存在的突出问题, 并提出AI赋能、产教协同的实践教学改革思路。通过构建AI与通信融合课程体系、建设产教共建共享实训平台、完善校企协同育人机制等路径, 实现实践教学与行业技术发展、企业岗位需求的有效对接, 为职业本科通信专业培养适应产业发展的高素质技术技能人才和具有国际化视野的复合型人才提供参考。

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