网络教育支撑平台理论模型

网络教学、网络教/学支持工具

2019信息网络安全专业技术人员继续教育(信息安全技术)习题与答案

信息安全技术 第一章概述 第二章基础技术 一、判断题 1.加密技术和数字签名技术是实现所有安全服务的重要基础。（对） 2.对称密码体制的特征是 :加密密钥和解密密钥完全相同 ,或者一个密钥很容易从另ー个密钥中导出。（对） 3.对称密钥体制的对称中心服务结构解决了体制中未知实体通信 困难的问题。（错） 4.公钥密码体制算法用一个密钥进行加密 ,!而用另一个不同但是有关的密钥进行解密。（对） 5.公钥密码体制有两种基本的模型 :一种是加密模型 ,另一种是解密模型（错） 6.Rabin 体制是基于大整数因子分解问题的 ,是公钥系统最具典型意义的方法。（错） 7.对称密码体制较之于公钥密码体制具有密钥分发役有安全信道 的限制 ,可实现数字签名和认证的优点。（错） 8.国密算法包括SM2,SM3和 SM4. （对）

9.信息的防篡改、防删除、防插入的特性称为数据完整性保护。（对） 10.Hash 函数的输人可以是任意大小的消息，其输出是一个长度随输 入变化的消息摘要。（错） 11.数字签名要求签名只能由签名者自己产生。（对） 12、自主访问控制 (DAC)是基于对客体安全级别与主体安全级别的比 较来进行访问控制的。（错） 13.基于角色的访问控制(RBAC)是基于主体在系统中承担的角色进行 访问控制，而不是基于主体的身份。（对） 二、多选题 1.公钥密码体制与以前方法的区别在于()。 A.基于数学函数而不是替代和置换B、基于替代和置换 C.是非对称的，有两个不同密钥 D.是对称的，使用一个密钥 2.公钥密码的优势体现在()方面。 A.密钥交换 B.未知实体间通信 C.保密服务 D.认证服务 3.以下属于非对称算法的是()。 A.RSA B.DSA C.AES D.ECC 4.密钥生命周期过程包括( )

人工神经网络原理及实际应用

人工神经网络原理及实际应用 摘要：本文就主要讲述一下神经网络的基本原理，特别是BP神经网络原理，以及它在实际工程中的应用。 关键词：神经网络、BP算法、鲁棒自适应控制、Smith－PID 本世纪初，科学家们就一直探究大脑构筑函数和思维运行机理。特别是近二十年来。对大脑有关的感觉器官的仿生做了不少工作，人脑含有数亿个神经元，并以特殊的复杂形式组成在一起，它能够在“计算＂某些问题（如难以用数学描述或非确定性问题等）时，比目前最快的计算机还要快许多倍。大脑的信号传导速度要比电子元件的信号传导要慢百万倍，然而，大脑的信息处理速度比电子元件的处理速度快许多倍，因此科学家推测大脑的信息处理方式和思维方式是非常复杂的，是一个复杂并行信息处理系统。1943年Macullocu和Pitts融合了生物物理学和数学提出了第一个神经元模型。从这以后，人工神经网络经历了发展，停滞，再发展的过程，时至今日发展正走向成熟，在广泛领域得到了令人鼓舞的应用成果。本文就主要讲述一下神经网络的原理，特别是BP神经网络原理，以及它在实际中的应用。 1.神经网络的基本原理 因为人工神经网络是模拟人和动物的神经网络的某种结构和功能的模拟，所以要了解神经网络的工作原理，所以我们首先要了解生物神经元。其结构如下图所示： 从上图可看出生物神经元它包括，细胞体：由细胞核、细胞质与细胞膜组成；

轴突：是从细胞体向外伸出的细长部分，也就是神经纤维。轴突是神经细胞的输出端，通过它向外传出神经冲动；树突：是细胞体向外伸出的许多较短的树枝状分支。它们是细胞的输入端，接受来自其它神经元的冲动；突触：神经元之间相互连接的地方，既是神经末梢与树突相接触的交界面。 对于从同一树突先后传入的神经冲动，以及同一时间从不同树突输入的神经冲动，神经细胞均可加以综合处理，处理的结果可使细胞膜电位升高；当膜电位升高到一阀值（约40mV），细胞进入兴奋状态，产生神经冲动，并由轴突输出神经冲动；当输入的冲动减小，综合处理的结果使膜电位下降，当下降到阀值时。细胞进入抑制状态，此时无神经冲动输出。“兴奋”和“抑制”，神经细胞必呈其一。 突触界面具有脉冲/电位信号转换功能，即类似于D/A转换功能。沿轴突和树突传递的是等幅、恒宽、编码的离散电脉冲信号。细胞中膜电位是连续的模拟量。 神经冲动信号的传导速度在1～150m/s之间，随纤维的粗细，髓鞘的有无而不同。 神经细胞的重要特点是具有学习功能并有遗忘和疲劳效应。总之，随着对生物神经元的深入研究，揭示出神经元不是简单的双稳逻辑元件而是微型生物信息处理机制和控制机。 而神经网络的基本原理也就是对生物神经元进行尽可能的模拟，当然，以目前的理论水平，制造水平，和应用水平，还与人脑神经网络的有着很大的差别，它只是对人脑神经网络有选择的，单一的，简化的构造和性能模拟，从而形成了不同功能的，多种类型的，不同层次的神经网络模型。 2.BP神经网络 目前，再这一基本原理上已发展了几十种神经网络，例如Hopficld模型，Feldmann等的连接型网络模型，Hinton等的玻尔茨曼机模型，以及Rumelhart 等的多层感知机模型和Kohonen的自组织网络模型等等。在这众多神经网络模型中，应用最广泛的是多层感知机神经网络。 这里我们重点的讲述一下BP神经网络。多层感知机神经网络的研究始于50年代，但一直进展不大。直到1985年，Rumelhart等人提出了误差反向传递学习算法（即BP算），实现了Minsky的多层网络设想，其网络模型如下图所示。它可以分为输入层，影层（也叫中间层），和输出层，其中中间层可以是一层，也可以多层，看实际情况而定。

虚拟学习社区和网络教学支撑平台的比较

虚拟学习社区和网络教学支撑平台的比较 一、教育虚拟社区 1．教育虚拟社区的涵义 德国社会学家滕尼斯(Ferdinand Tonnies，1855—1936)，在1887年出版的一本书《Gemeinschaftund Geseuschaft》(社区与社会或共同体与社会)中最早提出Gemeinschaft即“社区”概念的，腾尼斯的“社区”概念是对工业社会所带来的人的异化、人际关系的疏离化、人类情感的冷漠化的批判，是一种具有理想化的人际关系的社会关系共同体。后来人们发展了滕尼斯的思想，形成了现在的社区概念。而教育虚拟社区指的是：基于跨时空的、开放的、自由的网络虚拟环境，社区成员(主要包括教师与学生)之间借助统一的软件平台，为完成共同的学习任务进行信息交流、知识共享、交互协作，最终形成具有共同社区文化心理的、生态式的社会关系共同体。尽管不同影响因素导致从社区到教育虚拟社区的概念演化，但追求建立美好的人际交往关系、满足情感需要、促进发展的本质内涵是不变的，社区、虚拟社区再到教育虚拟社区都应在这一层面上存在，否则就没有称作“社区”的必要了团。正像琼斯00nes,Q．1997)所说，要构成虚拟社区，除了需要两个以上的传播者、起码的互动、大部分的互动(在公共虚拟空间进行)、固定的成员等条件外，最重要的是需要因交往互动而产生的社区归属感。这也可以通过交往(communi—cation)一词与社区(communiy)一词有相同的词根(communis)得到印证。正像传播学大师施拉姆所说：“没有交往与传播就没有社区；没有社区也不会有交往与传播”凹。可见交往互动、平等交流和情感归属在社区形成与发展中的重要性。那么，什么是交往，应如何恰当认识交往与交互的关系呢? 2．教育虚拟社区交往与交互的关系认知交往是人与人或人与共同体之间通过各种中介媒体展开的相互沟通、影响、制约、改造的活动方式，它既是人类社会生活的开始，又是人类社会生活的基本内容。人的主体性是人之为人的根本属性，因此人类的交往所形成的关系必定是主体与主体之间的关系。虽然交往是人类社会生活的基本内容，但也存在着“相对无意识”交往、“外在需要”交往和“内在需要”交往等不同的交往形态，这不仅是社会发展的必然，也是对现实的概括，也就是说，不同形态的交往存在于人类社会不同历史时期的现实生活中。而教育虚拟社区交往只不过是在教育虚拟社区这一“特殊社会”领域内人们基本的活动方式，我们既要正视它的客观存在，又要不断加以完善，较好地实现交往既作为“目的”又作为“手段”的统一。对作为信息化环境中人类生活方式即“目的”的教育虚拟社区交往，交互是交往进行的手段和机制，是社区成员为实现作为“目的”本身的交往而进行的互动过程，保障交往的进行。北京师范大学陈丽博士划分的塔形结构三个层面的交互以及远程教育专家Moore划分的学生与内容的交互、学生与学生的交互、学生与教师的交互就是这种作为手段和机制的交互。而信息化环境中作为“目的”存在的教育虚拟社区交往，同时又是实现现实教育目的和社会需求的手段和机制。学生在教育虚拟社区中的认知或建构完善过程所需的信息与知识都不是通过灌输强加给学生的，远程教育与网络教育也不是学生内部自发形成的，而是学生在与他人交往互动过程中逐步同化或顺应而生成的。从这个意义上来说，交往和交互又具有同质性。因此，作为“目的”和“手段”相统一的教育虚拟社区交往必定有着与现实交往不同的特性。 3．教育虚拟社区中学习交往的特性分析 (1)交往角色的虚拟性。教育虚拟社区中的交往，是基于虚拟的空间而进行的，成员之间不再具有现实交往的可触摸性和可感知的时空位置，存在的只是功能的现实性。因此，虚拟社区为成员的不同角色扮演提供了土壤，通过调查，我们发现，除非有特别的要求，否则，大部分社区成员希望扮演与现实情·境有较大差别的角色，并且在角色扮演中寻求一种不一样的角色认同。从交往方式上，现在虚拟社区的交往主要还是以文字为载体，虽然文字可以描述形象、传达情感，但是经过有意加工的文字信息、精心包装的“良好”形象，必然有一定的虚假成分。 (2)交往关系的平等性。现实的社会交往，教师与学生、学生与学生之间交流的最大障碍在于现实的差异性，

网络学习空间应用案例项目说明及报送要求

网络学习空间应用案例项目说明及报送要求 该项目旨在积极推进“互联网+”行动，加强网络学习空间应用普及，体现无处不在的学习导向，落实“人人皆学、处处能学、时时可学”的要求，创新应用教育主管部门或学校认定的，融资源、服务、数据为一体，支持共享、交互、创新的实名制网络学习场所开展教育教学活动。网络学习空间应用案例需充分发挥网络学习空间在教育教学、课程资源建设、师生教学互动、学生核心素养提升等方面的作用，形成特色网络学习空间建设与应用整体推进的典型经验做法。 一、内容说明 请在以下类别中选择一项进行申报：

二、活动对象 全省普通中小学校教师。 三、格式要求 1.网络学习空间申报书（见附件），要求撰写时，语言精练、内容准确，尽可能图文并茂，附上图片、表格、链接等材料。 2.案例介绍演示文档：综合反映网络学习空间的日常应用情况和应用效果，要求图文并茂，并使用音视频、网页链接等展示。 3.案例视频：针对案例特点，提供能展示网络学习空间建设与应用情况的视频，可以是具有代表性的单节课教学实录、多节教学片段剪辑、专题介绍视频等多种形式；要求能够反映网络学习空间的整体和详细应用情况。视频文件大小建议控制在500MB内，视频采用常用视频文件格式，时间总计不超过40分钟，视频格式为MP4（H.264编码格式），视频清晰度不得低于720p。每个视频文件的片头应为蓝底白字,时长5秒，包含“广东省教育‘双融双创’行动暨2020年教育教学信息化交流及新媒体新技术教学应用活动”字样及学科、年级、教材版本、案例名称等信息。若应用案例时间较

长，则仅需对几个关键教学或应用环节进行视频录像剪辑。要求视频图像稳定、画面清晰、过渡自然、声音简洁，主要教学片段应有字幕或文字提示。 4.相关材料：网络学习空间密切相关的教学资源、软件应用、学科工具、教学课件、习题、活动照片、学生作品等综合反映网络学习空间建设情况、日常应用情况和应用效果的辅助资料。 以上材料，力求提升案例材料整体的逻辑性和可读性，材料总容量大小不超过700MB。 四、报送材料清单 1.作品登记表，PDF格式（签名并盖章扫描后提交）； 2.网络学习空间申报书（见附件），WORD格式； 3.案例介绍演示文档，PPT格式； 4.案例视频，文件格式为MP4（H.264编码格式）； 5.相关材料。 以上文件名请以第一作者+标题+网络学习空间命名。具体的报送清单以平台要求上传的模板为准。 五、推荐数量 以地市为单位统一推荐，每个地市推荐不超过20件；省共同体或专业社团立项单位原则上推荐1件；省直属学校原则上推荐1件。

2018河北省继续教育《网络安全》试题及答案

? 1.《网络安全法》是以第（）号主席令的方式发布的。（单选题3分）得分：3分 o A.三十四 o B.四十二 o C.四十三 o D.五十三 ? 2.信息安全管理针对的对象是（）。（单选题3分）得分：3分 o A.组织的金融资产 o B.组织的信息资产 o C.组织的人员资产 o D.组织的实物资产 ? 3.（）是指为防止系统故障或其他安全事件导致数据丢失，而将数据从应用主机的硬盘或阵列复制、存储到其他存储介质。（单选题3分）得分：3分 o A.数据分类 o B.数据备份 o C.数据加密 o D.网络日志 ? 4.信息安全管理要求ISO/IEC27001的前身是（）的BS7799标准。（单选题3分）得分：3分 o A.英国 o B.美国 o C.德国 o D.日本 ? 5.（）的攻击原理是构造错误的分片信息，系统重组分片数据时存计算错误，导致协议栈崩溃。（单选题3分）得分：3分

o A.Ping of death o https://www.wendangku.net/doc/ba3907690.html,ND o C.UDP Flood o D.Teardrop ? 6.《网络安全法》开始施行的时间是（）。（单选题3分）得分：3分 o A.2016年11月7日 o B.2016年12月27日 o C.2017年6月1日 o D.2017年7月6日 ?7.（）是操作系统自带命令，主要用来查询域名名称和IP之间的对应关系。（单选题3分）得分：3分 o A.Ping o B.tracert o C.nslookup o D.Nessus ?8.联合国在1990年颁布的个人信息保护方面的立法是（）。（单选题3分）得分：3分 o A.《隐私保护与个人数据跨国流通指南》 o B.《个人资料自动化处理之个人保护公约》 o C.《自动化资料档案中个人资料处理准则》 o D.《联邦个人数据保护法》 ?9.（）的攻击原理是伪造受害主机源地址发送连接请求，使受害主机形成自身连接，消耗连接数。（单选题3分）得分：3分

国内外网络教育支撑平台发展综述

国内外网络教育支撑平台发展综述 袁华莉教育技术学院04硕042800180163 随着计算机与网络的出现与迅速发展，网络教育走进了人们的视野，并逐渐成为课堂面授的有力补充。作为网络教育的重要支撑工具与环境，网络教育平台成为了成为日益备受关注的对象。从90年代中期出现开始到现在，网络教育支撑平台已经从功能单一的课程资料的呈现发展到现在能够完成复杂的课程管理、个人信息管理、师生之间的同异步交互等等强大功能。本文拟将在对国内外现有平台调研的基础上，对其理论基础与关键技术的实现进行综述，从而得出网络教育支撑平台的发展特点，并预测网络教育平台可能的发展方向以及在发展过程中可能遇到的难题有哪些。 一、网络教育支撑平台的概念： 1.国外关于网络教育支撑平台的认识 国外1996年底1997年初开始出现支持网络教育的软件平台，有为我们所熟知的有Blackboard，英属哥伦比亚大学计算机科学系开发的WebCT (Web Course Tools )、加拿大Simon Fraser大学的Virtual U等。我们从几种在国际上应用较为广泛的网络学习平台的命名上可以看出国外的研究人员对于网络教育支撑平台的认识： （1）BlackBoard Blackboard在97年由康奈尔大学几名毕业生合作为他们的教授创建的网站，他们给Blackboard 的命名也来自教授的教学工作，以能够辅助教授的教学工作为目的。后来Blackboard转入公司发展，在原有服务意识上加入了更多的功能。现在Blackboard已经拥有美国市场近50%的份额，也是网络教育支撑平台中唯一支持百万级用户的平台。 （2）WebCT WebCT（web course tools）是一套功能完备、易用、高效的网上教学支撑系统1。它是加拿大British Columbia大学计算机科学系为高校开发的异步课程传递及管理系统，包括一系列可以自动与课程内容紧密集成的强大的学习工具，可以用于开发完全联机的课程，也可以用于将现有的课程内容在网上发布。WebCT是一个基于网络的以传递与完善交互式的教学课件与教学内容为目的各种工具的有机组合2。通过定义可以看出，开发者与研究人员将其定位于工具，即强调平台对于学习过程的支持与帮助作用。这些工具既支持各种静态内容的传递，也支持学生之间的交互。开发者是基于一种工具理念来开发webCT的。 （3）e-college、virtual campus e-college，电子学院，由美国电子学院公司负责开发，世界各地有200多所教育机构在使用 e-college平台。Virtual campus是由印度印地拉·甘地国立开放大学开发，主要由印地拉·甘地国立开放大学使用。从这两个的命名方式我们可以看出college、campus已经从工具（tools）的角度发展 1GoldbergMW, SalariS, SwobodaP. World Wide Web-Course tools: An environment for budlding www-based course[R]. Fifth International WWW conference, Paris, France,2001.

基于神经网络理论的系统安全评价模型

(神经网络,安全评价) 基于神经网络理论的系统安全评价模型 王三明 蒋军成 （南京化工大学，南京，210009） 摘要 本文阐述了人工神经网络基本原理，研究分析了BP神经网络模型的缺陷并提出了优化策略。在此基础上，将神经网络理论应用于系统安全评价之中，提出了基于此理论的系统安全评价模型、实现方法和优点；评价实例证明此方法的可行性。 关键词 神经网络 网络优化 安全评价 　1. 引言 人工神经网络模拟人的大脑活动，具有极强的非线形逼近、大规模并行处理、自训练学习、自组织和容错能力等优点，将神经网络理论应用于系统安全评价之中，能克服传统安全评价方法的一些缺陷，能快速、准确地得到安全评价结果。这将为企业安全生产管理与控制提供快捷和科学的决策信息，从而及时预测、控制事故，减少事故损失。 　 2. 神经网络理论及其典型网络模型 人工神经网络是由大量简单的基本元件-神经元相互联结，模拟人的大脑神经处理信息的方式，进行信息并行处理和非线形转换的复杂网络系统。人工神经网络处理信息是通过信息样本对神经网络的训练，使其具有人的大脑的记忆、辨识能力，完成各种信息处理功能。人工神经网络具有良好的自学习、自适应、联想记忆、并行处理和非线形转换的能力，避免了复杂数学推导，在样本缺损和参数漂移的情况下，仍能保证稳定的输出。人工神经网络这种模拟人脑智力的特性，受到学术界的高度重视和广泛研究，已经成功地应用于众多领域，如模式识别、图象处理、语音识别、智能控制、虚拟现实、优化计算、人工智能等领域。 按照网络的拓扑结构和运行方式，神经网络模型分为前馈多层式网络模型、反馈递归式网络模型、随机型网络模型等。目前在模式识别中应用成熟较多的模型是前馈多层式网络中的BP反向传播模型，其模型结构如图1。 2.1 BP神经网络基本原理 BP网络模型处理信息的基本原理是：输入信号X i通过中间节点（隐层点）作用于输出节点，经过非线形变换，产生输出信号Y k，网络训练的每个样本包括输入向量X和期望输出量t，网络输出值Y与期望输出值t之间的偏差，通过调整输入节点与隐层节点的联接强度取值W ij和隐层节点与输出节点之间的联接强度T jk以及阈值，使误差沿梯度方向下降，经过反复学习训练，确定与最小误差相对应的网络参数（权值和

2018年 继续教育 《网络教育应用》 考前练习答案

《网络教育应用》（注：（略）后面的答案为网上搜的答案） 一、单项选择题 １.以下哪种幕布素材最适合多人观看？（A） A、白塑 2.多功能一体机的功能有哪些（D） D、打印，扫描，传真 3.网络教育资源中，（B ）是核心。 B、网络信息资源 4.移动学习中应用得最多的终端是（D ）。 D、手机 5.MOOC 对“理想课程”的重现，没有体现在以下哪个方面：（D ） D、课堂免费 6.移动学习的本质特征是：（D） D、以上三种都是 7.移动学习（Mobile Learning）是一种在移动设备帮助下的能够在任何时间、任何地点发生的学习，移动学习所使用的移动计算设备必须能够有效地呈现学习内容并且提供教师与学习者之间的：（ A ） A、双向交流 8.网络教育的一个特征表现在师生处于（C）状态 C、分离 9.下列对象中,不能插入PowerPoint幻灯片的是:（A） A、Excel工作薄 10.在Dreamweaver中，下面关于拆分单元格说法错误的是：（D）

D、拆分单元格只能是把一个单元格拆分成两个 11.下面那个不是制作网页的技巧？（D ） D、页面字数要少 12.Dreamweaver 中，插入直接打开邮箱的超链接的代码为（D ）。 D、Mailto 13.教育设备采购应该注意的内容，不包括下面那个选项（C）。 C、尽量买好的 14.一名中学生物老师在上课时想要直观的给学生展示一个青蛙标本，请问他需要用到哪种教育技术设备（C ）。 C 视频展台 15．下列制作音频的软件是（D ） D、audition 16．在使用Dreamweaver时，在浏览器中调试或预览的快捷键是：（D ） D、F12 17．下列设备不属于通讯设备的是：（C） C、打印机 18．教师编制材料时，选用的素材应在学生能理解的抽象范围内进行，是哪条传播效果原理的要求？（B） B、抽象层次原理 19．MOOC的特点不包括（C） C、高通过率 20．一张幻灯片文字一般应该为几行？（(略)C） C、5-7 行

网络教育的概念

第一章 网络教育的概念：网络教育是指以计算机网络、卫星通讯网络和电信通讯网络为介质，在多媒体网络课程为核心学习资源构建的网络教育环境中展开教学与学习活动进程的教育组织形式。 在网络教育中，教师和学习者的角色变化：教师从传统教育中的知识传授者转变为学习过程的组织者、指导者和评价者；学习者从单纯的知识接受者转变成自身认知结构的建构者。 对网络的教育技术学本质的认识存在着几种不同的观点，概括起来有以下四种：教学媒体观、学习资源观、认知工具观和学习环境观。 网络教育应用的研究内容：学科的本体研究、网络教育环境下教师与学习者的研究、网络教学与学习过程的研究、网络教育资源和网络教育支撑系统设计与开发的研究、网络教育的教学模式研究、网络教育的评价研究等。 当前对网络教育的研究，网络教育应用的研究现状主要集中在两个方面： （1）基于WEB的学习环境的设计及学习效果研究 （2）基于WEB学习环境中学习模式、教学模式的探索。 作业：1、名词解释——网络教育 2、简述题——(1)国内外网络教育发展现状(2)当前网络教育应用研究的主要课题 3、(3)影响网络教育应用效果的因素分析 第二章 学习资源概念的形成经历了媒体、媒体环境、学习资源三个阶段。 学习环境是学习者在学习活动展开的过程中赖以持续的情况和条件。是支持学习者不同学习过程的各种要素的有机组合，既包括引导和促进学习者展开学习过程的一系列参与性机会，也包括保证学习过程持续进行的各种支撑条件。 网络学习环境、网络教学系统、网络教育支撑平台的关系： 首先，网络学习环境是设计的结果，是系统开发的蓝图，是为达到最优的学习效果而对未来学习进程中种种可能的因素进行的描绘；网络教学系统是开发的结果，是蓝图的具体实现。其次，网络学习环境是由网络教学系统创设的。网络教育支撑平台对于网络教学系统的持续运行而言，起到基础设施的作用，它为支撑网络学习环境中各组成要素提供承载和支撑条件，从硬件和软件两个方面共同保障网络教师和学习者之间相互作用的顺利展开。 学习环境的要素就不仅仅是支撑学习过程的物质条件（学习资源），而且还包括教学模式、教学策略、学习氛围、人际关系等非物质条件。（书上：学习活动、学习资源、学习工具、学习支持、社会网络、学习评价。）网络学习环境的概念模型： 以学习者为中心的概念模型：学习者因素（学习需求与这4个特征相互影响。基本特征、认知特征、学习准备、学习困难）、活动层（学习目标、学习活动、学习评价相互影响）、条件层（4对映射关系：学习资源与学习准备、学习工具与认知特征、学习支持与学习困难、社会网络与基本特征）。 以学习者为中心的网络学习环境设计原则： 参与性原则、社会性原则、情境性原则、分布性原则、灵活性原则。 网络学习环境的设计过程： 1、前端分析：学习者分析、确定学习领域 2、活动层设计：学习目标分析、学习活动设计、学习评价设计。 3、条件层设计：学习资源、学习工具、学习支持、社会网络的设计。 4、界面设计：个性化、可用性、艺术性原则 5、评价和修改 6、系统开发 网络教育支撑平台是支持网上教学与学习活动的软件系统，包括三个功能子系统：网络教学支持系统、网络学习支持系统、网上教学与教务管理系统。 网络教学支持系统是支持教师网上教学活动的软件系统，包括网络课件制作工具、网络课件点播工具、网络交流工具、网络作业和考试工具等。

网络信息安全继续教育-答案

? 1、美国信息学奠基人（）对信息的定义是：信息是用来消除不明确的东西。 （2.5 分） ? A ? 香农 ? B ? 维纳 ? ? 弗里德曼 ? D ? 钟义信 ? 正确答案:A ? ? 2、美国控制论奠基人（）认为：信息是区别于物质和能量的第三类资源。 （2.5 分） ? A ? 香农 ? ? 维纳

C ? 弗里德曼 ? D ? 钟义信 ? 正确答案:B ? ? 3、信息论专家（）指出：信息是“事物运动的状态与方式”。（2.5 分） ? A ? 香农 ? B ? 维纳 ? ? 弗里德曼 ? D ? 钟义信 ? 正确答案:D ? ? 4、（）是指事物运动的状态和方式，是事物的一种属性，在引入必要的约束条 件后可以形成特定的概念的体系。（2.5 分）

A ? 表现 ? B ? 资产 ? C ? 资源 ? ? 信息 ? 正确答案:D ? ? 5、信息的（）是指：信息普遍存在于自然界、人类社会和人的思维领域。（2.5 分）? ? 普遍性 ? B ? 无限性 ? C ? 相对性

D ? 有序性 ? 正确答案:A ? ? 6、信息的（）是指：在整个宇宙时空中，信息是无限的。（2.5 分） ? A ? 普遍性 ? ? 无限性 ? C ? 相对性 ? D ? 有序性 ? 正确答案:B ? ? 7、信息的（）是指：信息可以用来消除系统的不定性，增加系统的有序性。 （2.5 分） ? A

? B ? 无限性 ? C ? 相对性 ? ? 有序性 ? 正确答案:D ? ? 8、信息的（）是指：对于同一个事物，不同的观察者所能获得的信息量可能不 同。（2.5 分） ? A ? 普遍性 ? B ? 无限性 ? ? 相对性 ? D

《互联网+ 交通》继续教育习题参考答案

《互联网+ 交通》继续教育习题参考答案 二、判断题 1. 物联网包括物与物互联，也包括人和人的互联。(√) 2. 物联网的出现，为我们建立新的商业模式，提供了巨大的想象空间。（√） 3. 营运层最核心、最活跃，产业的生态链最多。（√） 4. 物联网主动进行信息交换，非常好，技术廉价。（×） 5. 业界对物联网的商业模式已经达成了统一的共识。（×） 6．“物联网”被称为继计算机、互联网之后世界信息产业的第三次浪潮。(√) 7. 第三次信息技术革命，有就是物联网。(√) 8. 2009年10月联想提出了智慧的地球，从物联网的应用价值方面，进一步增强了人们对物联网的认识。(×) 9．“因特网＋物联网＝智慧地球” 。(√) 10．1998年，英国的工程师Kevin Ashton提出现代物联网概念。(√) 11．1999年， Electronic Product Code (EPC) global的前身麻省理工Auto-ID中心提出“ Internet of Things”的构想。(√)

12．感知层是物联网获识别物体采集信息的来源其主要功能是识别物体采集信息。（√）13．物联网的感知层主要包括：二维码标签、读写器、 RFD标签、摄像头、GPS传感器、M-M终端。（√） 14．应用层相当于人的神经中枢和大脑，负责传递和处理感知层获取的信息。（×）15．物联网的数据管理系统的结构主要有集中式，半分布式，分布式以及层次式结构，目前大多数研究工作集中在半分布式结构方面（√） 16．在物联网的拓扑控制技术中，主要包括功率控制和拓扑生成两个方面（√）。 17．物联网标准体系可以根据物联网技术体系的框架进行划分，即分为感知延伸层标准、网络层标准、应用层标准和共性支撑标准。（√） 18．物联网共性支撑技术是不属于网络某个特定的层面，而是与网络的每层都有关系，主要包括：网络架构、标识解析、网络管理、安全、QoS等。（√） 19．物联网环境支撑平台：根据用户所处的环境进行业务的适配和组合。（√） 20．物联网服务支撑平台：面向各种不同的泛在应用，提供综合的业务管理、计费结算、签约认证、安全控制、内容管理、统计分析等功能。（√） 21．物联网中间件平台：用于支撑泛在应用的其他平台，例如封装和抽象网络和业务能力，向应用提供统一开放的接口等。（√） 22．物联网应用层主要包含应用支撑子层和应用服务子层，在技术方面主要用于支撑信息的智能处理和开放的业务环境，以及各种行业和公众的具体应用。（√）23．物联网信息开放平台：将各种信息和数据进行统一汇聚、整合、分类和交换，并在安全范围内开放给各种应用服务。（√） 24．物联网服务可以划分为行业服务和公众服务。（√） 25．物联网公共服务则是面向公众的普遍需求，由跨行业的企业主体提供的综合性服务，如智能家居等。（√） 26．物联网包括感知层、网络层和应用层三个层次。√ 27．感知延伸层技术是保证物联网络感知和获取物理世界信息的首要环节，并将现有网络接入能力向物进行延伸。（√） 28．物联网中RFD标签是最关键的技术和产品。（√） 29．中国在RFD集成的专利上并没有主导权。（√） 30．RFD系统包括:标签，阅读器，天线。（√） 31．射频识别系统一般由阅读器和应答器两部分构成。(√) 32．RFID是一种接触式的识别技术。 (×) 33．物联网的实质是利用射频自动识别(RFID)技术通过计算机互联网实现物品(商品)的自动识别和信息的互联与共享。(√)

基于BP神经网络预测模型指南

基于ＢＰ神经网络的国际黄金价格预测模型 公文易文秘资源网顾孟钧张志和陈友2009-1-2 13:35:26我要投稿添加到百度搜藏 [摘要] 为了寻找国际黄金价格与道琼斯工业指数、美国消费者指数，国际黄金储备等因素之间的内在关系，本文对1972年～2006年间的各项数据首先进行归一化处理，利用MATLAB神经网络工具箱进行模拟训练，建立了基于BP神经网络的国际黄金价格预测模型 [摘要] 为了寻找国际黄金价格与道琼斯工业指数、美国消费者指数，国际黄金储备等因素之间的内在关系，本文对1972年～2006年间的各项数据首先进行归一化处理，利用MATLAB神经网络工具箱进行模拟训练，建立了基于BP神经网络的国际黄金价格预测模型。 [关键词] MATLAB BP神经网络预测模型数据归一化 一、引言 自20世纪70年代初以来的30多年里,世界黄金价格出现了令人瞠目的剧烈变动。20 世纪70年代初,每盎司黄金价格仅为30多美元。80年代初,黄金暴涨到每盎司近700美元。本世纪初,黄金价格处于每盎司270美元左右,此后逐年攀升,到2006年5月12日达到了26年高点,每盎司730美元,此后又暴跌,仅一个月时间内就下跌了约160美元,跌幅高达21.9%。最近两年，黄金价格一度冲高到每盎司900多美元。黄金价格起伏如此之大,本文根据国际黄金价格的影响因素，通过BP神经网络预测模型来预测长期黄金价格。 二、影响因素 刘曙光和胡再勇证实将观察期延长为1972年～2006年时,则影响黄金价格的主要因素扩展至包含道琼斯指数、美国消费者价格指数、美元名义有效汇率、美国联邦基金利率和世界黄金储备5个因素。本文利用此观点，根据1972年～2006年各因素的值来建立神经网络预测模型。 三、模型构建

《网上学习导论》第03章在线测试

《网上学习导论》第03章在线测试 《网上学习导论》第03章在线测试剩余时间：59:51 答题须知：1、本卷满分20分。 2、答完题后，请一定要单击下面的“交卷”按钮交卷，否则无法记录本试卷的成绩。 3、在交卷之前，不要刷新本网页，否则你的答题结果将会被清空。 第一题、单项选择题（每题1分，5道题共5分） 1、从学院主页教学教务哪个栏目中可以查看到自己所学专业开设课程B A、开课计划 B、教学计划 C、辅导答疑 D、管理规定 2、学籍管理从学院主页哪个栏目中可以查到？D A、招生专栏 B、教学教务 C、学习服务 D、考务专栏 3、郑州大学远程教育学院网站是A A、https://www.wendangku.net/doc/ba3907690.html, B、https://www.wendangku.net/doc/ba3907690.html, C、https://www.wendangku.net/doc/ba3907690.html, D、https://www.wendangku.net/doc/ba3907690.html, 4、单向自主式的网上学习方式是A A、课件点播 B、在线测试 C、课程论坛 D、现场面授 5、双向互动式的网上学习方式是B A、课件点播 B、在线测试 C、课程论坛 D、现场面授 第二题、多项选择题（每题2分，5道题共10分） 1、学习计划制定主要考虑哪些因素ABCD A、学习目标 B、学习进度 C、学习时间 D、学习地点 2、常见的学习评价类型有ABCD A、形成性评价 B、过程性评价 C、终结性评价 D、总结性评价 3、学院课程学习的总成绩由AC

A、10％的平时成绩和90％的期末考试成绩组成 B、30％的平时成绩和70％的期末考试成绩组成 C、40％的平时成绩和60％的期末考试成绩组成 D、50％的平时成绩和50％的期末考试成绩组成 4、学院公告和新闻可以从哪里看到？ACD A、郑州大学远程教育学院网站 B、郑州大学网站 C、郑州大学远程教育学院支撑平台 D、微信公众号 5、下面是学习支撑平台功能模块的有ABCD A、学籍信息 B、教学计划 C、学费信息 D、课件点播 第三题、判断题（每题1分，5道题共5分） 1、只能从郑州大学远程教育学院主页登录学习平台。 正确错误2、学习服务只能从学习支撑平台获得。 正确错误3、网络教育的学习平台是开展网上学习的虚拟教室。 正确错误4、学习平台可以同时两个人登录使用。 正确错误5、郑州大学主页也可以登录郑州大学远程教育学院学习平台。 正确错误

几种神经网络模型及其应用

几种神经网络模型及其应用 摘要：本文介绍了径向基网络，支撑矢量机，小波神经网络，反馈神经网络这几种神经网络结构的基本概念与特点，并对它们在科研方面的具体应用做了一些介绍。 关键词：神经网络径向基网络支撑矢量机小波神经网络反馈神经网络Several neural network models and their application Abstract: This paper introduced the RBF networks, support vector machines, wavelet neural networks, feedback neural networks with their concepts and features, as well as their applications in scientific research field. Key words: neural networks RBF networks support vector machines wavelet neural networks feedback neural networks 2 引言 随着对神经网络理论的不断深入研究，其应用目前已经渗透到各个领域。并在智能控制，模式识别，计算机视觉，自适应滤波和信号处理，非线性优化，语音识别，传感技术与机器人，生物医学工程等方面取得了令人吃惊的成绩。本文介绍几种典型的神经网络，径向基神经网络，支撑矢量机，小波神经网络和反馈神经网络的概念及它们在科研中的一些具体应用。 1. 径向基网络 1.1 径向基网络的概念 径向基的理论最早由Hardy，Harder和Desmarais 等人提出。径向基函数（Radial Basis Function，RBF）神经网络，它的输出与连接权之间呈线性关系，因此可采用保证全局收敛的线性优化算法。径向基神经网络（RBFNN）是 3 层单元的神经网络，它是一种静态的神经网络，与函数逼近理论相吻合并且具有唯一的最佳逼近点。由于其结构简单且神经元的敏感区较小，因此可以广泛地应用于非线性函数的局部逼近中。主要影响其网络性能的参数有3 个：输出层权值向量，隐层神经元的中心以及隐层神经元的宽度(方差)。一般径向基网络的学习总是从网络的权值入手，然后逐步调整网络的其它参数，由于权值与神经元中心及宽度有着直接关系，一旦权值确定，其它两个参数的调整就相对困难。 其一般结构如下： 如图 1 所示，该网络由三层构成,各层含义如下： 第一层：输入层：输入层神经元只起连接作用。 第二层：隐含层：隐含层神经元的变换函数为高斯核. 第三层：输出层：它对输入模式的作用做出响应. 图 1. 径向基神经网络拓扑结构 其数学模型通常如下： 设网络的输入为x = ( x1 , x2 , ?, xH ) T，输入层神经元至隐含层第j 个神经元的中心矢 为vj = ( v1 j , v2 j , ?, vIj ) T (1 ≤j ≤H)，隐含层第j 个神经元对应输入x的状态为：zj = φ= ‖x - vj ‖= exp Σx1 - vij ) 2 / (2σ2j ) ，其中σ(1≤j ≤H)为隐含层第j个神

关于国内远程教育的文献综述

关于国内远程教育的文献综述 摘要:关于国内远程教育～分为以下几个方面:国内远程教育现状、 现代远程教育发展趋势、发展中存在的一些问题、远程教育中一些问题 的解决方案、远程教育的评价、对于远程教育的一些建议。 一、国内远程教育现状及发展趋势 笔者通过对1999~2008年的与远程教育有关的文献进行了分析，除去“简讯”、“启事”、“征文”等文献后,最终获取相关文献13502篇，我国关于现代远程教育的学术论文数量呈快速增长的趋势。阶段性也很明显，1999年之前为萌芽阶段，1999——2002年味快速发展阶段，2003——2008说明我国远程教育研究已由快速发展阶段转入到相对成熟阶段。 其中，从研究领域来说，对13502篇论文进行分类统计可知,我国远程教育的研究领域主要集中在开放与远程教育的一般原理、远程教育教与学、管理和规划、教育技术和媒体4个主题上,比较少的主题有质量保证、学习材料设计和发展(主要是有关印刷教材以及音像教材的设计和开发等内容)、师资培训和教育经济学,四个主题所占比重不足17%。我国目前关于该领域的研究已由理论探讨阶段逐步上升到实践应用阶段(此问题有待研究)。教育技术和媒体也一直是本领域研究的重点与热点,在各年度所占比重都较大(同张伟远1999,殷丙山2005的研究结果相同)。 最后从研究机构上来说，大致有全国重点师范类院校、全国电大机构，而其中电大的贡献极为显著。(张丽敏 2009年11月15日) 在发展趋势发面，情况一样乐观。现代远程教育市场潜力很大，前景广阔，主要表现在以下几个方面: 1信息化时代越来越多的人们渴望接受再教育，教育的投资占中等月收家庭的15%。

专业技术,继续教育网络安全答案.doc

网络安全 1.将特定区域内的计算机和其他相关设备联结起来，用于特定用户之间通信和信息传输的封闭型网络是（）。（3.0分） A.网络 B.互联网 C.局域网 D.数据 我的答案：C 答对 2.在确定信息安全管理标准时，更侧重于机械化和绝对化方式的国家是（）。（ 3.0分） A.德国 B.法国 C.意大利 D.美国 我的答案：D 答对 3.《网络安全法》第五章中规定，下列职责中，责任主体为网络运营者的是（）。（3.0分） A.统筹网络安全信息收集、分析和通报，统一发布网络安全监测预警信息 B.建立健全本行业、本领域的网络安全监测预警和信息通报制度，按照规定报送预警信息 C.制定本行业、本领域的网络安全事件应急预案，定期组织演练 D.按照省级以上人民政府的要求进行整改，消除隐患 我的答案：D 答对 4.在泽莱尼的著作中，与人工智能1.0相对应的是（）。（3.0分） A.数字 B.数据 C.知识 D.才智 我的答案：D 答错

5.（）的攻击原理是构造错误的分片信息，系统重组分片数据时内存计算错误，导致协议栈崩溃。（3.0分） A.Ping of death https://www.wendangku.net/doc/ba3907690.html,ND C.UDP Flood D.Teardrop 我的答案：D 答对 6.管理制度、程序、策略文件属于信息安全管理体系化文件中的（）。（3.0分） A.一级文件 B.二级文件 C.三级文件 D.四级文件 我的答案：B 答对 7.“导出安全需求”是安全信息系统购买流程中（）的具体内容。（3.0分） A.需求分析 B.市场招标 C.评标 D.系统实施 我的答案：A 答对 8.信息安全实施细则中，物理与环境安全中最重要的因素是（）。（3.0分） A.人身安全 B.财产安全 C.信息安全 D.设备安全 我的答案：C 答错 9.信息安全管理要求ISO/IEC27001的前身是（）的BS7799标准。（3.0分） A.英国 B.美国 C.德国 D.日本

BP神经网络模型简介及相关优化案例

华东理工大学 2016-2017学年第2学期 研究生《石油化工单元数学模型》课程论文2017年6月 开课学院：化工学院任课教师：欧阳福生 考生姓名：丁桂宾学号：Y45160205 成绩：

BP 神经网络模型简介及相关优化案例 一、神经网络模型简介 现代神经生理学和神经解剖学的研究结果表明，人脑是极其复杂的，由约1010个神经元交织在一起，构成一个网状结构。它能完成诸如智能、思维、情绪等高级精神活动，被认为是最复杂、最完美、最有效的一种信息处理系统。人工神经网络（Artificial Neural Networks ，以下简写为 NN ）是指模拟人脑神经系统的结构和功能，运用大量的处理部件，通过数学方法，由人工方式构造的网络系统[1] 。 图1表示作为 NN 基本单元的神经元模型，它有三个基本要素[2]： （1） 一组连接权（对应于生物神经元的突触），连接强度由各连接上的权值表示，权值为正表示激励，为负表示抑制。 （2） 一个求和单元，用于求取各输入信息的加权和（线性组合）。 （3） 一个非线性激励函数，起非线性映射作用并限制神经元输出幅度在一定的范围内（一般限制在[0,1]或[?1,+1]之间）。 图1 神经元模型 此外还有一个阈值k θ（或偏置 k k b θ-=）。以上作用可以用数学式表达为： ∑= =P j kj k j x w u ；

k k k u θν-=； ) (k k v y ?= 式中 P x x x x ,...,,,321为输入信号， kP k k k w w w w ,...,,,321为神经元k 的权值， k u 为 线性组合结果， k θ为阈值。(.)?为激励函数，k y 为神经元k 的输出。 神经网络理论突破了传统的、串行处理的数字电子计算机的局限，是一个非线性动力学系统，并以分布式存储和并行协同处理为特色，虽然单个神经元的结构和功能极其简单有限，但是大量的神经元构成的网络系统所实现的行为却是极其丰富多彩的。