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谢志明: 作品数：25 被引量：111H指数：4; 供职机构：汕尾职业技术学院更多>>; 发文基金：国家自然科学基金广东省教育科学规划项目更多>>; 相关领域：自动化与计算机技术文化科学经济管理更多>>

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高职院校人工智能技术应用专业“岗课赛证”融通特色发展与品牌建设策略研究: 2025年; 随着人工智能技术的快速进步,其在各个领域的应用日益广泛。高职院校人工智能技术应用专业作为培养未来AI领域技能型人才的重要阵地,其课程体系的特色发展与专业品牌建设显得尤为重要。本研究旨在深入探讨“岗课赛证”融通模式在高职院校人工智能技术应用专业中的应用效果,分析该模式对专业特色形成与品牌塑造的促进作用,提升专业影响力和学生就业竞争力。通过理论阐述与实践案例分析,本研究提出了基于“岗课赛证”融通模式的专业课程体系实施策略及成效评估方法,以期为高职院校相关专业的建设和可持续发展提供参考与借鉴。; 谢志明蔡少霖石慧; 关键词：课程体系

高精度人脸图像识别采集器: 本实用新型公开了高精度人脸图像识别采集器，包括底板，所述底板前端开设有安装槽，所述安装槽内设有采集器本体，所述底板前后两端贯穿转动连接有转动杆，所述转动杆前端末端设有转动板，所述转动板下端设有清洁板，所述清洁板与采集器本...; 谢志明刘少锴石慧蔡少霖

Android掌上微博系统的研究与实现: 2016年; 为研究微博系统中Android移动终端和服务器端如何互访,设计和实现一个基于Android平台的掌上微博系统。系统由Web服务器端和Android客户端构成,用户可以通过Web端和移动客户端分别实现用户登录、注册、查看日志、查看相册、发表日志、更改心情、上传相册、搜索好友等功能,能方便用户实时实地与他人分享自己身边的事物。测试实验表明,系统运行稳定,实现微博系统中常用功能,提升用户的娱乐体验。; 石慧李俊杰谢志明; 关键词：ANDROID 服务器端移动终端

云计算环境下海量数据挖掘的研究被引量：1: 2015年; 传统的数据挖掘模式和方法已经不能适应如今数据的快速增长,分析了将传统数据挖掘算法与云计算技术相结合的实现过程。通过研究云计算环境下海量数据挖掘的三层模型,发现该模型最大的优点是数据挖掘速度快、可靠性高,而且随着数据量的增加,该模型的优势也愈发明显。; 谢志明; 关键词：云计算海量数据挖掘

NSGAⅡ多目标均值聚类的云计算虚拟资源调度研究被引量：4: 2016年; 如何采取有效的方法在海量数据、分布性强并且是复杂变化的资源池中进行资源的有效组织、调度和管理是云计算的关键技术之一。常用的计算机虚拟资源调用方法,往往建模复杂,且数理方程描述困难,求解方法复杂。首先研究了云计算虚拟资源调度问题,构建了以云计算集群的负载均衡、任务平均完成时间和成本开销为评价指标的多目标调度模型,应用带精英策略的非支配集排序遗传算法(NSGAⅡ)进行求解。在该算法中引入K均值聚类(KMC)加快外部种群的聚类过程。实验结果证明了用多目标演化算法进行云计算虚拟资源调度的有效性和可行性。; 石慧李俊杰谢志明陈恩; 关键词：云计算多目标演化算法聚类

基于批归一化卷积神经网络算法的图像分类识别方法研究: 2025年; 为解决传统神经网络在CIFAR-10(Canadian Institute For Advanced Research)数据集上进行图像分类识别时,存在的模型准确率较低和训练过程易发生过拟合现象等问题,提出了一种将卷积神经网络和批归一化相结合的新神经网络结构构建方法。该方法首先对数据集进行数据增强和边界填充处理,其次对典型的CNN(Convolutional Neural Networks)网络结构进行改进,移除了卷积层组中的池化层,仅保留了卷积层和BN(Batch Normalization)层,并适量增加卷积层组。为了验证模型的有效性和准确性,设计了6组不同的神经网络结构对模型进行训练。实验结果表明,在相同训练周期数下,推荐使用的model-6模型表现最佳,测试准确率高达90.17%,突破了长期以来经典CNN在CIFAR-10数据集上难于达到90%准确率的瓶颈,为图像分类识别提供了新的解决方案和模型参考。; 谢志明谷芳; 关键词：卷积神经网络

基于MapReduce的Apriori算法并行化研究: 2015年; 针对目前传统的Apriori算法对硬件要求较高且运算效率低下的情形,提出将经典的数据挖掘关联规则算法Apriori移植到云计算平台,并结合Map Reduce机制进行海量数据挖掘,有效地解决了传统Apriori算法存在的瓶颈问题以及对硬件要求高的依赖。通过数据和节点对比实验共同验证了移植后的Apriori算法的运算效率比传统的Apriori算法提高了许多倍,且随着数据量和节点数的增加效果愈发明显。由于改良后的Apriori算法具有高效性和可行性,这将为解决当前大数据挖掘问题提供了一种全新的、有效的解决方案,并且这一结论还可为其他数据挖掘算法的移植提供可靠的参考。; 谢志明; 关键词：APRIORI算法 MAP

多维数据K-means谱聚类算法改进研究被引量：2: 2017年; 针对传统K-means算法不能自动确定初始聚类数目k和谱聚类算法对参数敏感的问题,提出了一种基于谱聚类的K-means(PK-means)算法。该算法在对k值选取时进行了创新改进,将计算所得的高密度数据点按规律排序,选择密度点前96%的进行聚类,可以以较高的准确率取得聚类数目k,同时采用了不受参数影响且稳定性更高的基于谱聚类模糊的相似性度量方法,利用FCM算法求隶属度矩阵确定数据点间的相似性。应用PK-means算法、K均值算法与密度敏感的谱聚类算法(DSSC)进行了多维非线性数据处理的测试实验。实验结果表明,无论是对于低维数据集还是高维数据集,K-means算法的处理效率是最低的,DSSC算法稍好,而PK-means算法优势明显,其相比传统聚类算法具有更高的聚类精度和更强的鲁棒性,且维数越高,聚类性能表现越突出。; 谢志明王鹏王鹏; 关键词：K-MEANS算法谱聚类算法聚类 FCM算法

广东省高职院校云计算与大数据专业人才培养需求刍议被引量：25: 2015年; 针对目前我国云计算和大数据时代的人才培养与市场需求存在着诸多不合理之处,调整职业教育规划以适应新时代产业的发展乃当务之急。该论文重点从人才需求方面、人才培养方面、职业教育方面和政府对产业扶持方面进行多角度深层次分析,总结出在广东省各高职院校中开展云计算和大数据专业人才培养是非常有必要的。; 谢志明; 关键词：职业教育高职院校

一种基于改进GAN的人脸超分辨恢复方法: 本发明提供一种基于改进GAN的人脸超分辨恢复方法，根据SRResNet构建改进GAN模型，重新定义生成器网络G。采集人脸图像，构建图像集；对所述人脸图像提取人脸坐标进行几何校正，将所述训练集输入至所述生成器网络G中进行训...; 谢志明蔡昭权石慧蔡少霖刘少锴李广用