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计算机网络技术培养目标:培养具有一定计算机网络基本理论和开发技术,具备从事程序设计、Web的软件开发、计算机网络的组建、网络设备配置、网络管理、云平台管理和安全维护能力的网络技术应用型人才;具有健康的身体素质、心理素质及乐观的人生态度,并具有一定的创新精神和创造能力的高素质技术技能型人才。
江西农业工程职业学院信息工程学院,其前身为1999年成立的计算机教研室,2016年成立信息工程学院。目前开设有计算机应用技术、计算机网络技术、物联网应用技术、大数据技术、虚拟现实应用技术、数字媒体技术等6个专业,在校学生1800余人。专兼职教师36人,其中高级职称及硕士以上学位教师有20人,现将主要专业介绍如下:
复杂信号处理与智能计算系统研究团队由龚国良教授、张宇副教授组成,团队从事人工智能芯片设计,智能计算系统、装备及终端应用产品研发,针对智慧医疗中的医学图像处理、生物信号处理,自然语言处理和大语言模型,计算机视觉和机器视觉、智能电网、智慧油田、工业自动化生产控制中的不完整、不精确信号处理,高动态复杂条件下的运动目标、小目标识别与跟踪等,开展深度学习、机器学习算法研究、软件开发与智能计算装备研制。团队成...
“数据结构”是计算机专业一门重要的专业技术基础课程。本课程较系统地介绍了软件设计中常用的数据结构以及相应的存储结构和实现算法;介绍了常用的多种查找和排序技术,并对其性能进行分析和比较,内容非常丰富。本课程的学习将为后续课程的学习以及软件设计水平的提高打下良好的基础,数据结构课程是计算机专业的一门核心的关键性课程。
江西师范大学计算机信息工程学院“AI创新应用”团队聚焦于人工智能中的算法理论及其创新应用等相关方向。团队秉持“以理论为支撑,以应用为驱动”的发展理念,在人工智能算法理论、高维遥感图像处理、计算机视觉和自然语言处理等方面取得系列创新成果。近年来,团队先后主持多项国家自然科学基金面上项目和青年项目、江西省自然科学基金杰出青年项目。团队成员多人入选江西省委“人才计划”、省级人才支持计划·青年科技人才托举...
江西师范大学计算机信息工程学院“AI安全与治理”科研团队(以下简称“团队”)是计算机信息工程学院特色化示范性科研团队。团队由黄箐博士领衔,澳大利亚联邦科学工业研究组织(CSIRO)邢振昌教授为顾问,成员包括省杰青、博士生导师、青年博士等,团队主要研究方向包括:可信AI与安全、AI监管与治理、区块链与数据安全等。团队围绕国家人工智能(AI)新基建和数据安全战略,紧扣江西省“1269”行动计划,结合江...
针对串行广义特征值分解算法实时性差的缺点,提出基于加权矩阵的多维广义特征值分解算法.与串行算法不同,所提算法能够在一次迭代过程中并行地估计出多维广义特征向量.平稳点分析表明:当且仅当算法中状态矩阵等于所需的广义特征向量时,算法达到收敛状态.通过对比相邻时刻的状态矩阵模值证明了所提算法的自稳定特性.所提算法参数选取简单,实际实施较为容易.数值仿真和实例应用进一步验证了算法的并行性、自稳定性和实用性。
针对黑猩猩优化算法(Chimp optimization algorithm,ChOA)存在收敛速度慢、精度低和易陷入局部最优值问题,提出一种融合多策略的黄金正弦黑猩猩优化算法(Multi-strategy golden sine chimp optimization algorithm,IChOA).引入Halton序列初始化种群,提高初始化种群的多样性,加快算法收敛,提高收敛精度;考虑到收敛因...
针对基于Docker容器的分布式云计算下出现负载不均衡问题,有必要将较高负载服务器中的Docker容器进程迁移到其他相对空闲的服务器上.而传统的容器迁移算法忽视了容器本身的特征,从而导致在迁移过程中传输效率低下.基于此,利用第三方管理平台和数据预存储阈值机制,提出一种Docker容器动态迁移预存储算法PF-Docker。
针对一些智能优化算法缺乏完备数学物理理论基础的现状,利用优化问题和量子物理在概率意义上的相似性,建立优化问题的薛定谔方程,将优化问题转化为以目标函数为约束条件的基态波函数问题,同时利用波函数定义了算法的能量、隧道效应和熵,实现了以波函数为中心的优化问题量子模型。
基于脑电(Electroencephalogram,EEG)的谎言检测技术依赖于对事件相关电位(Event-related potential,ERP)的有效解码,当前主要采用手工设计特征进行脑电分析.近年来,单试次脑电分类方法取得了长足进步,其中端到端的脑电分类方法能够实现对脑电的自动特征提取和分类,但在谎言检测中缺乏研究和应用,同时存在无法在测谎场景下直接应用的问题.本研究设计基于复合反应范式...
考虑到运动目标跟踪系统机动、隐身等人为对抗特征以及非视距、干扰、遮挡等环境因素,其系统建模、估计与辨识过程中越来越无法回避非线性、非高斯以及参数未知等复杂系统特征的影响.针对过程噪声先验信息不准确以及量测噪声非高斯环境下运动目标的非线性状态估计问题,提出一种基于自然梯度的噪声自适应变分贝叶斯(Variational Bayes,VB)滤波算法。
面向用户生成内容(User generated content,UGC)的进化搜索在大数据及个性化服务领域已引起广泛关注,其关键在于基于多源异构用户生成内容构建用户认知偏好模型,进而设计高效的进化搜索机制.针对此,提出融合注意力机制(Attention mechanism,AM)的受限玻尔兹曼机(Restricted Boltzmann machine,RBM)偏好认知代理模型构建机制,并应用于交...
针对光伏阵列的开路故障、短路故障、老化故障和局部阴影故障,提出了一种基于核极限学习机KELM(kernel extreme learning machine)的光伏阵列故障诊断方法,并采用改进的蝙蝠算法IBA(improved bat algorithm)对核极限学习机模型的参数进行优化来提高模型的诊断准确率。为避免蝙蝠算法陷入局部最优并加快在参数寻优过程中的收敛速度,引入Levy飞行策略并在速度...
事件相机对场景的亮度变化进行成像,输出异步事件流,具有极低的延时,受运动模糊问题影响较少.因此,可以利用事件相机解决高速运动场景下的光流(Optical flow,OF)估计问题.基于亮度恒定假设和事件产生模型,利用事件相机输出事件流的低延时性质,融合存在运动模糊的亮度图像帧,提出基于事件相机的连续光流估计算法,提升了高速运动场景下的光流估计精度。

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