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杨谊

作品数:71 被引量:113H指数:5
供职机构:南方医科大学生物技术学院更多>>
发文基金:广东省科技计划工业攻关项目广东省教育部产学研结合项目新世纪高等教育教学改革工程更多>>
相关领域:自动化与计算机技术文化科学医药卫生生物学更多>>

文献类型

  • 62篇期刊文章
  • 6篇会议论文
  • 2篇专利

领域

  • 40篇自动化与计算...
  • 33篇文化科学
  • 7篇医药卫生
  • 1篇生物学
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主题

  • 30篇教学
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  • 8篇水平集方法
  • 8篇图像
  • 7篇网络
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  • 6篇混合式教学
  • 5篇程序设计
  • 4篇心电
  • 4篇乳腺
  • 4篇乳腺超声
  • 4篇软件工程
  • 4篇双语
  • 4篇双语教学
  • 4篇网络程序
  • 4篇教育
  • 4篇计算机应用

机构

  • 70篇南方医科大学
  • 1篇南方医科大学...

作者

  • 70篇杨谊
  • 46篇喻德旷
  • 11篇申洪
  • 4篇尹炳生
  • 3篇马建华
  • 3篇钱俊
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传媒

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  • 4篇高教学刊
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  • 2篇计算机时代
  • 2篇计算机系统应...
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年份

  • 1篇2024
  • 1篇2021
  • 2篇2020
  • 4篇2019
  • 12篇2018
  • 9篇2017
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  • 5篇2015
  • 5篇2014
  • 3篇2013
  • 2篇2012
  • 2篇2011
  • 2篇2010
  • 3篇2009
  • 1篇2008
  • 3篇2007
  • 3篇2006
  • 6篇2005
71 条 记 录,以下是 1-10
排序方式:
SPOC混合式教学策略在计算机基础教学中的实施被引量:3
2018年
为了提高学生的计算机应用能力,我们构建了以专业需求为指导,以学生为中心,将传统课堂、翻转课堂与网络平台有机结合的SPOC混合式教学模式,在教学内容、教学方案的设计方面既兼顾基础,又体现专业特色,充分利用SPOC网络平台的丰富资源,开展"课前自主学习-课中重点学习-课后拓展学习"的三阶段混合式教学,采用案例教学、情境模拟、项目训练、小组学习等多种教学手段,增强了学生的自学能力、交流能力和应用能力。实践证明SPOC混合式策略在计算机基础教学中的可行性和高效性。
杨谊喻德旷
关键词:计算机基础综合能力培养
标签相关度加权的协同过滤个性化推荐算法被引量:2
2020年
现有的基于标签的协同过滤推荐方法虽然利用标签区分信息的属性,但是并不考虑标签本身的相关性,使得多数情况下信息推荐结果倾向于热门或常用标签,影响了推荐质量。针对上述问题,引入衡量标签之间的关联程度的指标——标签相关度,并基于此计算标签与信息之间对应关系的概率,从而建立一种新的标签相关度加权的协同过滤推荐算法。利用标签相关度来解决权重偏差问题,平衡热门信息和个性化信息的权重。主要方法是建立基于标签相关度特征表示的用户和信息表示,并通过特征相似性度量方法计算标签相关度加权的信息相似度,最后采用K最近方法对用户-信息偏好进行预测。实验结果表明,该方法与表现较好的LS和LW算法相比,能够在一定程度上提高推荐的精确度和召回率,更好地满足用户的实际需求。
杨谊张斌和法伟
关键词:协同过滤个性化推荐算法
基于深度学习的计算机应用基础教学设计
2018年
深度学习是一种主动的、批判性的学习方式,在理解学习的基础上,将新的思想和知识融入原有的认知结构中,将已有的知识迁移到新的情境中,从而做出决策或解决问题。本文阐述了计算机应用基础课程的深度学习教学设计思想,从教学目标、教学内容、教学过程、教学评价等环节进行具体的教学设计,其中教学过程分成教学准备、知识的初步构建、知识的深层构建这三个递进的阶段,形成渐次上升的体系。在教师的引导下实施学生有目的的学习、自主学习、探究学习,充分发挥教师的主导作用和学生的主体作用,培养学生的高阶思维能力、复杂问题分析解决能力、创新能力和合作能力。
杨谊
关键词:计算机应用基础教学设计
基于改进水平集图像分割方法的乳腺超声病灶提取被引量:3
2014年
准确高效的乳腺超声病灶提取技术具有重要应用价值,但超声图像灰度不均匀、伪影重、噪声强、乳腺病灶区域与周围组织相似度较高等特有属性给自动分割带来很大挑战。RSF模型是一种较为成功的图像分割方法,但对初始轮廓和噪声较敏感,直接用于病灶提取有待改进。针对图像局部分割需求,通过预提取初始分割区域作为水平集的初始条件,有助于提高分割精度;以局部能量为主导,较好地处理灰度不匀的超声特质,增加全局能量项以使零水平集能够更好地定位在弱边界;引入灰度变化率作用以提高轮廓在灰度匀质部分的演化速度。分割实验结果表明,该方法能较为准确地定位乳腺超声病灶,有一定的临床参考价值。
杨谊喻德旷
关键词:水平集方法
基于解剖结构和动作电位的心室电活动仿真实现被引量:1
2008年
心脏电活动的计算机仿真成为心电研究的一个热点。建立了一个带心肌纤维走向、心室细胞分层的心室几何结构模型,通过对不同层的心肌细胞赋予不同动作电位模型,采用并行算法用C语言编程,在PC机上实现了兴奋在心室肌细胞之间的传递和各心室肌细胞的电活动,通过心室的剖切三维显示来观察心室各部分的兴奋过程。该方法兼顾了计算量和效率,通过优化算法,使得高分辨率的基于解剖结构和细胞电生理的心室电活动仿真在PC机上实现,取得了较好的仿真效果。
喻德旷杨谊尹炳生
关键词:心电仿真动作电位
云计算资源的动态随机扰动的粒子群优化策略被引量:9
2018年
云计算环境中的资源具有动态性和异构性,大规模任务资源分配的目标是最小化完成时间和资源占用,同时具有尽可能好的负载均衡,这是一个非确定性多项式(NP)问题。借鉴智能群体算法的优点,提出基于改进的粒子群优化(PSO)算法构建混合式群体智能调度策略——动态随机扰动的PSO策略(DRDPSO)。首先,将PSO的惯性权重常数修改为变量,实现对求解过程收敛速度的合理控制;其次,缩小每次迭代的搜索范围,在保留候选最优集合的前提下减少无效搜索;然后,引入选择操作,筛选出优质个体并传递到下一代;最后,设计随机扰动,提高候选解的多样性,在一定程度上避免了局部最优陷阱。在Cloud Sim平台上进行了两类仿真测试,结果表明,处理同构任务时,在大部分情况下DRDPSO的指标都优于模拟退火遗传算法(SAGA)和遗传算法(GA)+PSO算法,总执行时间比SAGA减少13. 7%~37. 0%,比GA+PSO减少13. 6%~31. 6%;其资源耗费比SAGA减少9. 8%~17. 1%,比GA+PSO减少0. 6%~31. 1%;其迭代次数比SAGA减少15. 7%~60. 2%,比GA+PSO减少1. 4%~54. 7%;其负载均衡度比SAGA减小8. 1%~18. 5%,比GA+PSO减少2. 7%~15. 3%,且波动幅度最小。处理异构任务时,三种算法表现出相似的规律:CPU型任务的总执行时间最多,混合型任务次之,IO型任务最少,DRDPSO的综合指标最好,较为适合处理多种类型的异构任务,而GA+PSO算法适合快速求解混合型任务,SAGA则适合快速求解IO型任务。所提DRDPSO在处理较大规模的同构和异构任务时,能够较为明显地缩短总的任务执行时间,不同程度地提高资源利用率,并适当兼顾计算节点的负载均衡。
喻德旷杨谊钱俊
关键词:动态调度群体智能算法
卓越计划驱动的软件工程双导师一体化教学模式被引量:4
2016年
医工学院响应卓越工程师计划,在应用型人才培养方面加大了改革力度,坚持以社会需求为导向,以医疗应用型软件人才培养为目标,改革专业人才培养方案,突出对学生的工程素质和工程实践能力的培养,摸索出一条具有医工专业特色的软件工程双导师一体化教学模式,显著提高了课程学习实效和学生实践能力,初步实现了复合型医疗软件应用人才培养与社会需求的有效对接。本文以软件工程课程为代表,详细介绍了双一制教学模式的内容、特色和实施方案,并指出了存在的问题和今后努力的方向。
杨谊喻德旷
关键词:教学模式软件工程
SPOC模式在计算机应用课程教学中的应用被引量:2
2018年
为应对高校计算机应用课程教学中出现的问题,通过分析学情现状和引入SPOC模式理念,重点阐述应用SPOC混合教学模式在教学设计和实施环节的几个关键问题:面向专业需求组建教学内容和资源,开展分层分类教学,推动学生自主学习,师生协同合作。实践表明,该教学模式以学生为中心,充分发挥师生能动性,激发学生的学习兴趣和学习效果,能提高考试成绩和课外项目完成个数。SPOC混合教改经验有助于解决教学过程中的新问题,促进高等院校教学改革,提高教师的教学能力和教学质量,更好地满足学生能力培养需求。
杨谊喻德旷
关键词:计算机应用课程
“VB程序设计”混合式教学探索与实践被引量:1
2017年
"VB程序设计"是我校面向医学生开设的一门公共基础课,对于培养学生的计算思维有着非常重要的作用。根据"VB程序设计"的课程特点,进行了混合式教学模式的探索,主要从课程建设、教学活动设计及课程评价几个方面介绍"VB程序设计"课程教学改革经验。对教学实施过程中的教学内容设计、教学活动设计和课程评价进行探索,为程序设计类课程教学改革提供新思路。
高园园杨谊边兆英马建华
关键词:VB程序设计混合式教学MOODLE
关于数据结构课程的教学反思被引量:2
2007年
教学反思是指在教学过程中教师对自己的教学行为进行观察、评价、思考和转化,达到提高教师自身专业素养、专业技能和教学素质的目的。本文结合数据结构课程教学活动中运用教学反思的实践,从课堂教学、作业练习、上机实践和师生关系等方面介绍教学反思中具有个性特色的方法和体会。
杨谊
关键词:教学反思数据结构教学效果
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