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职业院校护理专业计算机应用基础课程改革初探: 2023年; 信息技术在当今社会的发展日新月异,掌握计算机技能已成为当前各行各业人才必备的基本要求,作为高职院校护理专业的学生在今后的工作中与计算机也密不可分,计算机知识和应用能力的高低已成为衡量护理专业的学生综合能力的重要指标之一。然而过去单一传统的教学模式已经不能满足当前高速发展的信息技术社会对培养人才的新要求,对学生的学习需求也不能满足,因而需要进行课程的教学改革,才能提高教学质量。本文根据计算机应用基础课程在护理专业教学实施过程中存在的各方面的问题,例如目前护理专业的计算机课程教育与其就业岗位和社会需求方面存在许多差别,同时在大数据、人工智能技术日益普及的今天,学生呈现多元化和个性化发展趋势等一系列问题,根据当代学生特点,以培养高素质、技能型、创新型人才为目标,对所教课程进行改革和探索,改革课程的主要教学内容,并设计出基于雨课堂的教学模式并应用于实际教学过程中,经过实践取得了良好的效果,可为职业院校护理专业的计算机应用基础课程改革提供参考。; 陈利姚展妮王景凯赵成功石硕; 关键词：职业院校护理专业计算机应用基础课程改革

车牌识别系统设计与实现被引量：5: 2012年; 通过对车牌定位、车牌字符分割和车牌字符识别进行研究,提出了一种车牌识别系统的设计和实验方法。车牌定位模块中,提出了采用基于小波变换的车牌边缘提取和数学形态学相结合的方法定位出车牌,进行二值化、滤波后使用垂直投影法分割出车牌字符,最后使用多模板匹配和二次细分识别相结合的方法识别出车牌字符。经实验验证,基于该算法的车牌识别系统能够达到较高的车牌识别率。; 陈利; 关键词：图像预处理车牌定位车牌字符分割车牌字符识别

计算机网络信息安全保密技术探讨被引量：2: 2021年; 当今社会计算机和互联网具有非常高效的信息数据处理和传输能力,使得网络信息的处理和传输变得十分迅速高效,计算机和互联网在当前社会多个领域中的普遍应用在很大程度改变了人们的工作和生活方式,也显著地提升了企业和单位的生产经营模式和效率。然而互联网信息同时具有信息共享开放、信息传播迅速和信息传输隐蔽等特点,这也导致个人、企业和组织单位信息数据被盗事件时常发生,给个人工作和生活造成困扰,也给企业和组织单位造成不同程度的经济损失。因此,为了确保个人,企业和组织单位信息的安全性,在实际对计算机网络信息技术进行应用中就非常有必要采取一些必要和有效的保密技术措施提升计算机和网络信息数据传输的可靠性和安全性,基于此,文章从多个角度对当前计算机及网络信息安全保密技术相关问题进行详细论述和探讨,并针对计算机网络信息系统安全系数提升的强化措施提出一些建议。; 陈利; 关键词：计算机互联网信息传输安全性保密技术

分层技术在计算机软件开发中的应用被引量：2: 2022年; 近年来,随着电子计算机的发展,信息技术已在各个领域广泛使用。在计算机系统内部,其各种服务功能以及其质量和速度的提高都需要依靠计算机软件来实现。为满足现代社会对电子计算机的需求,计算机软件技术必须走在时代的前列。在计算机软件技术的发展中,分层技术一直处于十分关键的地位,对计算机软件系统的发展至关重要。文章重点对计算机软件技术开发中的几种分层技术予以剖析,并深入探讨了分层技术在软件开发中的实际运用,以供相关技术工作者参考。; 陈利; 关键词：计算机软件开发信息技术

人工智能在计算机软件开发中的运用被引量：5: 2023年; 计算机网络的高速发展,大大提升了计算机软件开发的可靠性和易操作性,而随着人工智能技术在计算机领域的广泛应用,软件开发迎来了前所未有的机遇和挑战。基于此,以计算机软件开发和人工智能之间的关系作为切入点,分析了人工智能技术在计算机软件开发中的应用,以供参考。; 陈利; 关键词：人工智能计算机软件开发

数据挖掘技术在计算机软件工程中的应用研究被引量：5: 2023年; 随着计算机技术的发展和数据的增长,数据挖掘在各领域都有广泛的应用前景。基于此,文章分析了数据挖掘技术在计算机软件工程中的应用。首先,介绍数据挖掘技术,了解该技术在计算机软件工程中的应用流程。其次,总结数据挖掘技术的常用方法。最后,从软件项目管理、代码克隆检测、程序规约、版本控制信息、软件故障检测与修复以及源代码开发6方面,总结数据挖掘技术的应用要点。通过分析数据挖掘技术在计算机软件工程中应用的价值和优势,以期为从事数据挖掘技术和研究的相关读者提供参考。; 陈利; 关键词：数据挖掘技术软件项目管理程序规约

基于深度学习的车牌识别系统设计被引量：10: 2018年; 随着国内机动车辆数目的不断增加,如何对众多的机动车进行有效管理已成为当前交通管理机构面临的主要问题。利用深度学习技术,通过对车牌定位、车牌字符分割和车牌字符识别技术进行研究,提出了一种车牌识别原型系统方案。在车牌预处理模块,通过图像灰度化处理等一系列操作,抑制了非车牌区域的噪声;在车牌定位模块,提出使用基于深度学习的目标检测方法对车牌进行定位,进行二值化、倾斜校正后使用垂直投影法分割出车牌字符,最后通过改进的Hausdorff距离计算待识别图像与模板之间的相似程度,利用模板匹配的方法识别出车牌字符。实验结果显示,该系统车牌识别准确率高。; 陈利; 关键词：图像预处理车牌定位车牌字符分割车牌字符识别 HAUSDORFF距离

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陈利