朱剑林 作品数:20 被引量:26 H指数:2 供职机构: 中南民族大学计算机科学学院 更多>> 发文基金: 中央高校基本科研业务费专项资金 湖北省高等学校省级教学研究项目 国家自然科学基金 更多>> 相关领域: 自动化与计算机技术 文化科学 更多>>
虚拟仿真实验在计算机网络课程教学中的应用 被引量:15 2016年 本文研究计算机网络课程特点,探索将虚拟仿真实验作为辅助教学手段引入到计算机网络的课程教学中。尝试通过灵活运用虚拟仿真实验等辅助手段,在计算机网络课程的讲授过程中将计算机网络的理论知识和理论应用实践融合起来,提高学生的理论水平和实践能力。 朱剑林 侯睿关键词:计算机网络 虚拟仿真实验 基于Scrapy图书数据分析设计与实现 随着信息技术的高速发展,我们看书的主要方式从纸质图书转换到电子图书,但在线的大量书籍却给用户造成选择困难,所以对书籍进行数据分析具有很大的市场价值,是目前趋势所在。图书数据分析是通过基于Python的Scrapy框架实现... 杨璟雅 李越 严莆青 朱剑林关键词:关联规则算法 金融领域事件因果关系发现及事理图谱构建与应用 被引量:1 2023年 事理图谱是研究事物动态发展的有效手段。针对金融因果事理图谱构建过程中数据集匮乏及构建方案缺少实践对比的现状,该文面向金融领域中发生频率较高的热点事件,研究构建事理图谱的方法。该文提出了一种新的金融领域事件论元的定义,制定了基于ATT+SBV结构的句法分析方案,针对信息抽取任务提出了面向金融因果事件的序列标注定义。该文同时提出了一种基于BERT+Bi-LSTM+CRF模型的信息抽取方案,并与不同神经网络模型进行对比研究。实验结果表明,该模型在信息抽取任务中,F_1值达到95.78%,准确性有较大提升。该文通过Neo4j图数据库存储并构建金融因果事理图谱,以事件关系可视化的方式揭示现实金融事件的演变逻辑规律,分析金融网络的风险传导扩散机制。 杨纪星 杨波 朱剑林 朱剑林关键词:事件抽取 信息抽取模型 基于Scrapy图书数据分析设计与实现 随着信息技术的高速发展,我们看书的主要方式从纸质图书转换到电子图书,但在线的大量书籍却给用户造成选择困难,所以对书籍进行数据分析具有很大的市场价值,是目前趋势所在。图书数据分析是通过基于Python的Scrapy框架实现... 杨璟雅 李越 严莆青 朱剑林关键词:关联规则算法 数据采集 文献传递 一种基于虚拟层和插件技术的网格互操作系统 本发明公开了一种基于虚拟层和插件技术的网格互操作系统,系统分为三层。统一访问门户层为用户提供基于Web的服务访问图形化界面,它设置有Web统一访问模块。虚拟网格管理层采用虚拟技术和插件技术构建的一个虚拟的网格管理中心,屏... 金海 陶永才 石宣化 吴松 羌卫中 谢夏 许中清 代峰 徐飞兵 高巍 朱剑林 王凯文献传递 基于深度学习的名画识别模型设计与应用 2021年 本文首先通过原画生成更多复杂的样本作为训练集,采用基于卷积神经网络的VGG网络模型训练样本,最后将训练好的模型装载到基于Android的APP系统中,该系统能成功识别名画并展示其信息。 杨波 陶浩 朱剑林 李航高关键词:卷积神经网络 图像识别 教育大数据在高校贫困生预测中的应用研究 被引量:1 2018年 教育大数据为教育创新发展注入新动能,数据驱动教育,变革创造未来。但目前,学术界对教育大数据的研究较于其他领域相对滞后。本文讨论对教育大数据进行科学研究的目的和意义,以贫困生预测问题探讨大数据在高校教育中的运用,分析研究教育治理、教育内容、教与学方法、教育评价、教育供给方式,助力人的全面、自由、个性化教育。 朱剑林 朱容波 康怡琳 韦唯关键词:大数据 教育科学 基于Scrapy图书数据分析设计与实现 随着信息技术的高速发展,我们看书的主要方式从纸质图书转换到电子图书,但在线的大量书籍却给用户造成选择困难,所以对书籍进行数据分析具有很大的市场价值,是目前趋势所在。图书数据分析是通过基于Python的Scrapy框架实现... 杨璟雅 李越 严莆青 朱剑林关键词:关联规则算法 文献传递 简历数据分析与可视化 2020年 简历是求职者能力、经历、技能等简要的总结,是求职者全面素质和能力体现的缩影。但是目前互联网上的简历数据分散、格式不统一等问题,该论文围绕简历数据可视化分析,以就业理论和生涯规划理论为指导,爬取了互联网上公开发布的求职简历相关的数据,经过数据清洗、特征工程,构建了职业发展相关的特征并将结果进行可视化分析。这些可视化的图表数据以量化、直观的方式为求职者的职业生涯指导提供辅助指导,为大规模细粒度研究人才职业流动行为打下基础。 朱剑林 李林洁 宫托娅关键词:网络爬虫 数据可视化 基于多重注意力机制的高分辨率遥感影像语义分割 2023年 针对当前深度神经网络在处理遥感影像语义分割过程中存在的模型庞大、处理耗时长、实时性低、小目标分割准确率不高的问题,提出了一种嵌入多重注意力机制的Multi-AttnDeepLabv3+(Multiple Attentionbased on DeepLabv3+)语义分割模型.该模型在编码部分使用轻量神经网络作为主干特征提取网络,加入混合注意力机制增强重要特征通道和空间像素的权值比重;在解码部分,在特征融合过程中加入通道压缩激活注意力模块,通过压缩激活操作再次增强重要特征通道的权重,提升模型分割准确率.该模型在多个数据集上取得较好的实验结果.在相同条件下,此模型训练速度较传统网络模型有明显提升.与同类型轻量级语义分割模型相比,该模型在提升分割效果上具备优势. 余辉 杨波 朱剑林 陈晓燚关键词:遥感影像