金冉
- 作品数：58 被引量：76H指数：4
- 供职机构：浙江万里学院更多>>
- 发文基金：宁波市自然科学基金国家级大学生创新创业训练计划教育部人文社会科学研究基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术文化科学电子电信医药卫生更多>>
- “网络与信息安全”课程中数据加密教学方法的探索与实践
- 本文分析了“网络与信息安全”课程的特点，运用合作学习法对教学中如何将理论教学的知识点有机融入实践教学进行了分析，并通过对数据加密部分的教学和实践方法的探索，提出了该课程教学模式改革的思路。
- 董晨李继芳陈智罡张延红金冉
- 关键词：高等教育计算机专业数据加密教学模式实践教学
- 文献传递
- 一种基于深度学习的诱导多功能干细胞早期识别方法
- 本发明公开了一种基于深度学习的诱导多功能干细胞早期识别方法，特点是获取早期视频，利用滑动窗口对早期视频进行滑动处理，得到训练集，利用训练集训练三维卷积神经网络，利用训练后的三维卷积神经网络得到训练集中的状态良好的细胞的运...
- 杨立春金冉
- 一种基于图像质量评估的人脸活性检测方法
- 本发明公开了一种基于图像质量评估的人脸活性检测方法，包括以下步骤：将待检测人脸图像进行缩放操作，获得若干不同尺度的人脸图像；将所述若干不同尺度的人脸图像均切割成固定尺度的人脸图像块；对各个人脸图像块进行剪切波变换获得待检...
- 刘昕炜金冉王仁芳刘念金奕琦余欣达
- 应用型本科计算机专业网络方向课程群的建设与研究被引量：6
- 2009年
- 本文从应用型人才培养出发,对计算机专业网络方向课程群进行了研究,提出将计算机专业网络方向的能力培养定位为"建网、组网、管网",并就如何构建网络方向模块化课程体系,并以此为依托建立层次化的计算机专业网络方向课程群实践教学体系并加以优化实践课程群教学体系进行了有益的探索。本文为同类院校提供了计算机专业网络方向教学改革新思路。
- 陈智罡刘臻金冉方跃峰
- 关键词：应用型人才课程群
- 环LWE上NTRU型的全同态加密方法
- 本发明公开了一种环LWE上NTRU型的全同态加密方法，经过定义参数；进行一个部分同态的加密过程；进行无需启动的全同态加密过程等步骤。通过密钥交换和模交换技术，在加密过程中运用加法加密和乘法加密，输出密文的噪音小于输入密文...
- 陈智罡潘铁军奚李峰金冉宋新霞
- 文献传递
- 一种计算机辅助智慧教学设备
- 本发明公开了一种计算机辅助智慧教学设备，包括中央处理设备以及和中央处理设备电性连接的显示屏，包括本体外壳，所述中央处理设备的后侧与本体外壳的内壁固定连接，所述本体外壳的上表面固定连接有盖板，所述本体外壳的前侧开设有观察窗...
- 杨爱民金冉杨舒尧刘洁吴志磊
- J2ME开放式教学平台推动下的大学生创新机制研究
- 计算机教学的核心内容之一就是创新能力的培养，有助于应用型人才的培养，同时为创业型人才提供灵感和机遇。宏观上，大学生创新需要一个有力的机制为其提供强大的支撑力；微观上，需要具体实施和推动的教学平台。本文首先介绍宏观机制和运...
- 刘云鹏潘铁军张延红杨晓燕金冉
- 关键词：开放式教学平台应用型人才创业
- “网络与信息安全”课程中数据加密教学方法的探索与实践被引量：1
- 2008年
- 本文首先分析了“网络与信息安全”课程的特点，然后运用合作学习法对教学中如何将理论教学的知识点有机融入实践教学进行了分析，并通过对数据加密部分的教学和实践方法的探索，提出了该课程教学模式改革的思路。
- 董晨李继芳陈智罡张延红金冉
- 关键词：信息安全数据加密实践教学
- “以学生为中心”的混合式教学改革探究与实践--以“计算机网络”课程为例被引量：3
- 2022年
- “以学生为中心”的教学是当前高等教育改革的主流趋势,作者在“以学生为中心”教学理念的基础上,以“计算机网络”课程为例,整合线上线下课程资源,改变教学方式、评价方式,对以学生为中心的混合式教学进行了探究与实践。
- 张延红金冉董晨
- 关键词：以学生为中心混合式教学
- 深度学习结合影像组学的肝脏肿瘤CT分割被引量：9
- 2020年
- 目的从医学影像中进行肝脏与肿瘤分割是计算机辅助诊断和治疗的重要前提。常见的胸部和腹部扫描成像效果中,图像对比度偏低,边界模糊,需要医生丰富的临床解剖学知识才能准确地分割,所以精确的自动分割是一个极大的挑战。本文结合深度学习与医学影像组学,提出一种肝脏肿瘤CT(computed tomography)分割方法。方法首先建立一个级联的2D图像端到端分割模型对肝脏和肿瘤同时进行分割,分割模型采用U-Net深度网络框架,在编码器与解码器内部模块以及编码器与解码器层次之间进行密集连接,这种多样化的特征融合可以获取更准确的全局位置特征和更丰富的局部细节纹理特征;同时融入子像素卷积与注意力机制,有利于分割出更加微小的肿瘤区域;接着生成两个用于后处理的学习模型,一个基于影像组学的分类模型用于假阳性肿瘤的去除;另一个基于3D体素块的分类模型用于分割边缘的细化。结果实验数据来自某医院影像科300个肝癌病例CT,每个序列中的肝脏与肿瘤都是由10年以上的医学专家进行分割标注。对数据进行5倍交叉验证,敏感度(sensitivity)、命中率(positive predicted value)和戴斯系数(Dice coefficient)在验证结果中的平均值分别达到0.87±0.03、0.91±0.03和0.86±0.05,相比于性能第2的模型分别提高了0.03、0.02和0.04。结论肝脏肿瘤CT的精确分割可以形成有价值的术前预判、术中监测和术后评价,有助于制定完善的手术治疗方案,提高肝脏肿瘤手术的成功率,且该方法不局限于肝脏肿瘤的分割,同样也适用于其他医学影像组织器官与肿瘤的分割。
- 刘云鹏刘光品王仁芳金冉孙德超邱虹董晨李瑾洪国斌
- 关键词：注意力模型
