赵彦
- 作品数：41 被引量：145H指数：7
- 供职机构：江苏信息职业技术学院更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金江苏省高等学校大学生实践创新训练计划项目江苏省现代教育技术研究规划课题更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术文化科学电子电信经济管理更多>>
- Ad Hoc中的一种新型分簇算法及性能仿真被引量：1
- 2007年
- 简要介绍了已有的分簇算法,并讨论了这些算法的优缺点。针对这些算法的不足,提出了一种新型有效、适用于大规模高速运动Ad Hoc网络的分簇算法。仿真实验证明该算法可有效解决均匀分簇、均衡结点负担、保持簇结构的稳定性等问题,并能够满足大规模高速运动Ad Hoc网络的要求。给出了相关的仿真分析和结论。
- 赵彦邓洪涛贾中宁
- 关键词：自组网跳数分簇算法网络拓扑
- Java课程群网络教学平台的构建被引量：22
- 2015年
- Java课程群网络教学平台是软件专业Java方向人才培养的重要支撑和保障。该平台依托Java课程群建设成果,理顺课程间的关联关系,整合Java课程群网络教学资源,实现指导教师预约、课程群在线学习、在线答疑、竞赛辅导、交流共享等功能。该平台已应用到Java课程群教学中,达到"师生互动、资源共享"的效果。实践结果表明,该平台不仅为教学管理工作提供便利,更有助于加强课程间的联系,实现教学资源共享,提高学生对课程群知识体系的认识和学习效率,培养学生的创新精神和实践能力,有较好的应用价值。
- 赵彦
- 关键词：资源共享网络教学平台
- 高校电子商务专业课程设置的思考被引量：4
- 2008年
- 本文探讨了当前高校电子商务专业的设置问题,指出计算机和网络课程应该是专业课程体系的核心。然后,本文详细叙述了相关计算机和网络课程的背景和主要内容,并提出了应该开设哪些文科课程的建议。
- 邓洪涛赵彦
- 关键词：电子商务课程体系计算机网络
- 基于MapReduce的分布式粒子群分簇算法
- 本发明涉及人工智能大数据分析领域，尤其涉及一种基于MapReduce的分布式粒子群分簇算法，其特征在于：算法步骤为：步骤1：采用MapReduce作业更新粒子群质心；步骤2：采用MapReduce作业评估步骤1生成的具有...
- 赵彦
- 文献传递
- 新型智慧旅游平台的设计与实现被引量：1
- 2019年
- 旅游业的智能化是基于当前旅游信息化的进一步发展。目前,我国旅游业信息化虽然存在不完善的地方,但是相对于国外旅游管理信息化发展来说,信息技术在我国旅游行业中的应用也日趋成熟,各种各样的信息化技术已经得到推广使用,同时我国的旅游业也开始转向智能化发展。基于此,针对此情况提出了一套智能化的新型旅游平台。
- 蒋悦陈立伟赵彦
- 关键词：智能化
- 《轻量级Java EE开发》课程教学改革的研究被引量：7
- 2011年
- 《轻量级Java EE开发》是一门综合的企业级软件开发技术课程。介绍了该课程的定位,分析了JavaEE课程的重点与难点,从课程设计理念、设计思路、教学模式、案例设计、教学方式和评价体系六个方面深入探讨了一种新型的进阶式教学模式在Java EE课程教学中的应用,并讨论了Java EE课程对软件开发人员职业素质的培养,为高职院校实施Java EE教学提供了一种可行的参考。
- 赵彦
- 关键词：教学改革JAVAEE
- 一种基于语音控制的机器人系统
- 一种基于语音控制的机器人系统，包括人形机器人和外设设备，人形机器人包括电源、语音接收模块、语音识别模块、控制模块和wifi通信模块，语音接收模块的输出连接至语音识别模块，语音识别模块的输出连接控制模块，电源为人形机器人供...
- 朱勇杰赵彦崔翔吴建民陈露李爱军许常青陈立伟
- 文献传递
- 一个Ad Hoc网络中的组合QoS路由协议被引量：4
- 2006年
- 本文提出了一种新型的组合QoS路由协议:Hi-ACQoS-TORA。给出了分簇策略下的簇间簇内路由协议。在提案方式中,作者将蚁群算法应用于簇间路由,解决了满足时延、延迟抖动、线路带宽、分组丢失率和费用多个指标的簇内QoS路由,与DSDV、DSR、ZRP、TORA等协议比较分析了Hi-ACQoS-TORA的性能。
- 赵彦张基温曹建林贾中宁邓洪涛
- 关键词：自组网分簇策略路由协议蚁群算法
- 混合式教学模式在在线课程教学中的实证研究被引量：9
- 2017年
- 随着在线开放课程的大量建设,如何利用在线开放课程的优质资源进行教学,成为高等教育面临的新课题.以在线开放课程建设为基础,提出采用混合式教学模式,综合运用在线开放课程、课堂、微信、QQ等平台进行课前、课中、课后整体教学设计的研究,该方法在实际教学中取得了良好的教学效果.
- 管维红赵彦华驰
- 关键词：混合式教学模式教学设计QQ
- 基于MapReduce模型的并行粒子群分簇算法研究被引量：1
- 2021年
- 在超大规模数据集的分簇管理上,存在大数据获取、存储、检索、分析和可视化等困难。面对爆炸式增长的数据,利用分布式、并行计算原理,在MapReduce模型的基础上构建并行粒子群优化算法(PSOC-MR),实现对超大规模数据的有效分簇处理。实验结果表明,PSOC-MR算法在集群节点数量与数据集大小等比例增加的情况下呈现良好的可扩展性,能在保持分簇质量的同时呈现线性加速,该算法可有效解决超大规模数据集的分簇问题,实现低成本、高性能的商用大数据分析。
- 赵彦赵彦
- 关键词：粒子群算法分簇算法并行计算MAPREDUCE模型
