为提高土木工程专业学生的英语应用能力和《土木工程专业英语》课程的教学效果,本次教改实践以OBE(成果导向教育)教育理念为教改指导思想,以土木工程专业英语教学为教改对象,设计了土木工程专业英语教学的教学内容、教学组织和教学评价等教学环节,在河北工程大学土木工程专业学生中进行了教改实践。教改实践结果表明,基于OBE的土木工程专业英语教学模式在提升土木工程专业学生英语应用能力方面具有很好的效果。本次教改实践的成果值得本校其他工科专业和其他兄弟院校借鉴。

内容概要：本文档是电子科技大学2024年研究生一年级《机器学习》考试的回忆版真题，由考生在考试后根据记忆整理而成。文档涵盖了机器学习的基本概念和常见算法，如监督学习、非监督学习、混淆矩阵计算、梯度下降法、线性回归、朴素贝叶斯分类器、神经网络的前向与反向传播、决策树的信息熵和信息增益、集成学习中的Boosting和Bagging、K均值聚类和支持向量机等知识点。每道题目附有详细的参考答案，旨在帮助学生复习备考。此外，作者还提醒考生注意老师的课堂划重点，并指出书店复习资料老旧，建议不要购买。 适合人群：正在准备电子科技大学《机器学习》课程考试的研究生一年级学生，以及希望巩固机器学习基础知识的学习者。 使用场景及目标：①用于复习和备考电子科技大学《机器学习》研究生一年级考试；②帮助学生理解并掌握机器学习的核心概念和算法；③通过实际题目练习提高解题能力。 阅读建议：此文档由考生回忆整理，部分数据可能与原题略有差异，但知识点完全一致。考生应重点关注老师课堂上的划重点内容，并结合本试题进行针对性复习。同时，建议考生在复习过程中多动手实践，加深对公式的理解和记忆，特别是对于容易混淆的概念和公式，要反复练习确保熟练掌握。

考参供仅?一唯不案答?法解种多有题习?外另正指位各请?误错少不有定肯?对校细仔过经有没还?供提师老分部由答解题习?紧间时因答解题习

《2023年江西省“振兴杯”工业互联网安全技术技能大赛部分赛题解析》 在当前数字化转型的大潮中，工业互联网安全成为了至关重要的环节。本次大赛聚焦于网络安全和制造领域的结合，通过一系列竞赛题目，旨在提升参赛者对工业互联网安全的理解与实践能力。下面我们将对描述中涉及的部分赛题进行深入解析。 赛题涉及到的是Modbus协议的分析。Modbus是一种广泛应用于工业控制设备中的通信协议，主要关注的是数据传输的准确性。在分析过程中，观察到数据包呈现出叠加方式，这意味着参赛者需要关注每个数据包的累积效应，通过追踪TCP流数据来过滤掉不必要的空格和其他符号，以确保数据的完整性和有效性。 赛题提到了异常流量的识别。"S7Error"提示参赛者寻找S7协议中的错误码0x83。S7协议是西门子PLC（可编程逻辑控制器）使用的通信协议，错误码0x83通常表示通信错误。参赛者需要通过过滤出s7comm.param.errcod == 0x8383的数据包，进一步分析可能导致的系统异常或潜在的安全问题。 再者，赛题中还涉及了数据包编号213056的相关信息。这可能是一项关于数据完整性或特定事件的挑战，参赛者需要关注这个特定编号的数据包，从中可能可以找到关键的“Flag{213056}”，揭示隐藏的信息。 在信息安全领域，隐写术也是常见的技巧之一。LSB隐写利用图像的最低有效位来隐藏信息，本题中提到的数据被保存为ZIP文件，并包含一个名为.cmp的文件。参赛者可能需要使用组态软件来恢复这个文件，然后进行简单的计算操作，以揭示隐藏的密码或信息。 博图V16是一款西门子的工程软件，用于编写和调试PLC程序。在这个环节，参赛者需要打开工程文件，按照题目要求修改登录日志，这可能涉及到逆向工程和代码审计，以找出潜在的安全漏洞。 此外，赛题还涉及了文件类型判断和反汇编分析。从样本文件sample1.exe中，参赛者需要识别出这是Python程序打包成的可执行文件，从中提取出如iec104_control.pyc等文件，这些可能是恶意指令的载体。使用IDA（Interactive Disassembler）这样的反汇编工具，对文件进行分析，寻找可能的加密或解密算法，以及隐藏的flag。 固件后门的分析是另一项挑战。参赛者需要根据题目要求，寻找设备中的后门入口，这可能需要深入到二进制代码层面，通过搜索字符串、分析程序结构来定位潜在的密钥或访问控制机制。 这次大赛涵盖了工业互联网安全的多个层面，包括但不限于协议分析、异常流量检测、隐写术应用、代码审计、文件类型识别以及固件安全。通过这样的实战演练，参赛者不仅能提升专业技能，更能加深对工业互联网安全复杂性的理解，为未来应对现实世界中的安全挑战做好准备。

主要是关于人工智能、大语言模型、ChatGPT、Deepseek等各类AI学习的相关资料、文档。

电力系统仿真软件PSSE（Power System Simulation for Engineering）由PSS/E公司开发，是一款在电力行业广泛应用的高级仿真工具。PSSE34作为该软件的第34个版本，专为教育版设计，旨在帮助学习者更深入地理解和分析电力系统的运行机制与控制方式。这款功能强大的仿真软件能够模拟复杂的电力网络，并进行动态、稳态及暂态分析，是电力工程教学和研究的重要工具。在安装PSSE34之前，用户需要完成一系列关键步骤：首先是下载并解压教育版安装包；其次是通过安装程序阅读并同意许可协议；接着选择合适的安装路径；随后配置必要的环境变量，并根据需求选择所需的组件进行安装。软件的激活可能需要提供有效的注册信息或激活码，最后启动仿真并验证其正常运行。在实际应用中，用户需掌握模型构建、数据输入、仿真类型、结果分析以及控制策略等方面的知识。此外，PSSE34还支持PSS/E语言脚本编程和故障处理等内容。通过不断实践与学习，用户可以充分发挥该软件的功能，为电力系统的教学研究提供高效的支持。

内容概要：本文档《RPKI 部署指南（1.0 版）》系统介绍了资源公钥基础设施（RPKI）的技术原理、部署流程及运维实践，旨在帮助网络运营商和安全技术人员防范互联网域间路由劫持、泄露和伪造等安全风险。文档详细阐述了RPKI的架构体系，包括证书签发、存储与同步验证机制，明确了签发主体和验证主体的职责，并提供了ROA签发规范、分阶段验证部署策略、运维监控方法以及常见问题解决方案。同时分析了RPKI在路径验证方面的局限性，并介绍了ASPA、BGPsec等演进技术。; 适合人群：网络运营商、互联网服务提供商（ISP）、安全运维人员、技术决策者及相关领域的工程技术人员；具备一定网络与信息安全基础知识的专业人员。; 使用场景及目标：①指导组织部署RPKI以实现路由源验证（ROV），防止BGP路由劫持；②帮助网络管理者分阶段实施ROA签发与RPKI验证，确保业务平稳过渡；③提升关键基础设施的路由安全性，满足国际互联互通的安全合规要求；④为应对未来路由安全威胁提供技术演进方向。; 阅读建议：建议结合实际网络环境逐步推进RPKI部署，重点关注ROA签发规范与分阶段验证策略，定期审计配置一致性，并与其他路由安全机制（如IRR、MANRS）协同使用，全面提升路由安全防护能力。

内容概要：本文介绍了广东省大学生创新创业训练计划项目的具体内容与实施办法。其目标在于通过创新和创业训练，提高高校学生的创新和创业能力，培养高水平的人才。训练计划分为创新训练项目、创业训练项目和创业实践项目三类。创新训练项目主要由本科生个人或团队自主完成创新性研究；创业训练项目则是学生团队在导师指导下进行商业计划的编制与实践；创业实践项目基于前期创新成果开展实际创业活动。此外，文中还详细规定了参与高校范围、项目组织管理方式、导师制度、支持措施以及项目周期等。 适合人群：广东省内的本科高校（含独立学院）和高职院校的在校学生，尤其是有志于提升自身创新能力或尝试创业的学生。 使用场景及目标：①帮助学生掌握科学研究的基本方法，提高科研素养；②使学生了解企业运作流程，积累创业经验；③鼓励学生将理论知识应用于实际问题解决，培养实践动手能力；④促进高校教育资源共享，形成良好的创新创业文化氛围。 其他说明：参与高校需成立专门的协调机构来推动此项工作，并确保训练计划融入到学校的人才培养体系中去。同时，省教育厅每年会举办一次大学生创新年会，为参与该项目的学生提供展示成果的机会。项目周期为一年半，各校还需按时提交相关申报材料，包括工作方案、管理办法及年度项目信息表等。

内容概要：本文详细介绍了一项针对在校本科生的‘大学生创新创业训练计划’，旨在通过系统的训练和实战项目，提高学生的创新思维和创业实践能力。文中从五个主要方面进行了阐述：一是设定具体的计划目标，即提升学生的专业应用能力和社会适应力；二是明确参与对象，强调跨学科组队的必要性；三是列出三种不同类型的项目，分别是创新训练、创业训练和创业实践；四是详细讲解了整个项目的实施流程，涵盖项目申报、评审、执行到最终结题的各个步骤；五是对项目管理进行规范化说明，确保计划的有效落实。此外，还列举了多种激励机制来保障计划的积极性和发展动力。 适合人群：高校本科阶段所有专业的学生尤其是那些有兴趣拓展自己创造力和创业技能的人。 使用场景及目标：适用于高等院校内作为课程补充或者校内社团活动内容之一，旨在引导年轻人形成正确的职业态度和技术储备；同时也是对学生已有知识的一次检验，让他们把所学到的知识更好地运用到实践中去，培养解决实际问题的专业能力。 其他说明：通过这个详细的指南可以更好地理解学校是如何支持学生进行创新探索和创业尝试的。

在教育技术领域，特别是高等教育和在线学习的背景下，大数据分析、自然语言处理、机器学习、数据可视化、爬虫技术以及文本挖掘与情感分析等技术的应用变得越来越广泛。本项目《基于Python的微博评论数据采集与分析系统》与《针对疫情前后大学生在线学习体验的文本挖掘与情感分析研究》紧密相连，旨在优化线上教育体验，并为疫情期间和之后的在线教育提供数据支持和改进方案。 大数据分析作为一种技术手段，通过收集、处理和分析大量数据集，为教育研究提供了新的视角和方法。在这个项目中，大数据分析被用于梳理和解析疫情前后微博平台上关于大学生在线学习体验的评论数据。通过这种方法，研究者能够从宏观角度了解学生的在线学习体验，并发现可能存在的问题和挑战。 自然语言处理（NLP）是机器学习的一个分支，它使计算机能够理解、解释和生成人类语言。在本项目中，自然语言处理技术被用于挖掘微博评论中的关键词汇、短语、语义和情感倾向，从而进一步分析学生在线学习的感受和态度。 机器学习是一种人工智能技术，它让计算机能够从数据中学习并做出预测或决策。在本研究中，机器学习算法被用于处理和分析数据集，以识别和分类微博评论中的情绪倾向，比如积极、消极或中性情绪。 数据可视化是将数据转化为图表、图形和图像的形式，使得复杂数据更易于理解和沟通。在本项目中，数据可视化技术被用于展示分析结果，帮助研究者和教育工作者直观地理解数据分析的发现和趋势。 爬虫技术是一种自动化网络信息采集工具，能够从互联网上抓取所需数据。在本研究中，爬虫技术被用于收集微博平台上的评论数据，为后续的数据分析提供原始材料。 本项目还包括一项针对疫情前后大学生在线学习体验的文本挖掘与情感分析研究。该研究将分析学生在疫情这一特定时期内对在线学习的看法和感受，这有助于教育机构了解疫情对在线教育质量的影响，进而针对发现的问题进行优化和调整。 整个项目的研究成果，包括附赠资源和说明文件，为线上教育体验的优化提供了理论和实践指导。通过对微博评论数据的采集、分析和可视化展示，项目为教育技术领域提供了一个基于实际数据的决策支持平台。 项目成果的代码库名称为“covid_19_dataVisualization-master”，表明该项目特别关注于疫情对教育造成的影响，并试图通过数据可视化的方式向公众和教育界传达这些影响的程度和性质。通过这种方式，不仅有助于教育机构理解并改进在线教育策略，还有利于政策制定者根据实际数据制定更加有效的教育政策。 本项目综合运用了当前教育技术领域内的一系列先进技术，旨在为疫情这一特殊时期下的大学生在线学习体验提供深入的分析和改进方案。通过大数据分析、自然语言处理、机器学习、数据可视化和爬虫技术的综合运用，项目揭示了在线学习体验的多维度特征，并为优化线上教学提供了科学的决策支持。