学时数安排 讲课： 54学时 实验：36学时 教 材： 《计算机硬件技术基础》 杨天怡主编 实验教材：《计算机硬件技术实验教程》 黄 勤 主编

石河子大学：《现代教育技术》课程教学资源（实验指南）实验一 计算机硬件系统组装

本课程是专业技术基础课,要求学会计算机硬件方面的最基本知识。 课程特点 1.发展更新快 2.无理论推导、容易,但繁琐 3.量大,学时少 4.上机实验重要

深度神经网络技术用于机械设备故障诊断展现出了巨大潜力，但繁重复杂的计算量对计算机硬件提出了严苛的要求，严重限制了其在实际工程中的应用。基于此提出一种新型的轻量级神经网络ShuffleNet，用于高速列车轮对轴承故障诊断研究。该网络模型基于模块化设计思想，包含多个高效率的ShuffleNet单元，通过运用分组卷积与深度可分离卷积技术极大改善了传统卷积操作的运算效率；同时使用通道混洗方法克服了通道分组带来的约束，改进了网络的损失精度。实验分析表明，所提网络模型可有效用于复杂工况下高速列车轮对轴承故障诊断，相比传统卷积神经网络、残差网络和Xception等当前深度神经网络模型，在保证诊断精度的同时，运行效率得到大幅提升。这为深度神经网络技术应用于工程实际，克服计算机硬件条件限制提供了一条新的途径

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图像分割是计算机视觉领域中的重要分支，旨在将图像分成若干个特定的、具有独特性质的区域。随着计算机硬件计算能力的提高和计算方法的进步，大量基于不同理论的图像分割算法获得了长足的发展。因而选择合适的评估方法对分割结果的准确性和适用性进行综合评估，从而选择最优分割算法，成为图像分割研究中的必要环节。在综述14种图像分割评估指标的基础上，将其分成基于像素的评估方法、基于类内重合度的评估方法、基于边界的评估方法、基于聚类的评估方法和基于实例的评估方法五大类。在材料显微图像分析的应用背景下，通过实验讨论了不同分割方法和不同典型噪声在不同评估方法中的表现。最终，讨论了各种评估方法的优势和适用性

微机原理实验硬件部分实验报告要求 1.总结如何检测硬件实验环境的好坏(包括检测工具、检测方、检测程序、检测信号、检测波形) 2.以一简单硬件实验为例,总结硬件实验的全过程(包括软硬件设计、实验安装调试、检测程序、主要检测点及相应波形、测试结果) 3.总结四个大实验(IO、DA、AD、8255)(包括实验原理、实验电路、主要控制软件)

微机原理实验硬件部分实验报告要求 1.总结如何检测硬件实验环境的好坏(包括检测工具、检测方法、检测程序、检测信号、检测波形) 2.以一简单硬件实验为例,总结硬件实验的全过程(包括软硬件设计、实验安装调试、检测程序、主要检测点及相应波形、测试结果)

北方工业大学：计算机科学与技术（创新实验班）《硬件课程设计》课程教学大纲

1.实验目的 （1)了解操作系统的发行版本 （2)了解Linux系统对硬件资源的要求 （3)掌握Linux的安装方法