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关键词： 大口黑鲈   养殖密度   营养品质   水质  

摘要： 【目的】探究养殖密度对大口黑鲈(Micropterus salmoides)养殖水体水质以及鱼体营养品质的影响。【方法】以大口黑鲈为研究对象,设置低密度和高密度2个试验组,在不同养殖密度的池塘中各采集5份水样,并随机采集4尾大口黑鲈样本进行生物学指标、肌肉营养成分及其质构特性的检测分析。低密度试验组养殖密度为90000~93334尾·hm^(-2),高密度组为150000~152500尾·hm^(-2)。【结果】高密度组养殖水体溶解氧、总磷(TP)和叶绿素a含量均极显著低于低密度池塘(P<0.01),总氮(TN)、亚硝酸盐和化学需氧量(COD)均显著高于低密度组(P<0.05)。低密度组硅藻门丰度极显著大于高密度组(P<0.01),蓝藻门丰度显著大于高密度组(P<0.05)。此外,高密度组水体细菌群落的Chao、Ace指数均极显著低于低密度组(P<0.01);在门水平上,放线菌门和变形菌门均在2个试验组中占据优势地位,但高、低密度组之间没有显著差异(P>0.05)。在肌肉营养品质方面,高密度组大口黑鲈肌肉的硬度、剪切力、咀嚼性、胶着性均极显著小于低密度组(P<0.01);低密度组肌肉的粗蛋白质和粗脂肪含量均极显著高于高密度组(P<0.01)。【结论】高密度养殖加剧了水体富营养化与生态失衡,对大口黑鲈肌肉的营养品质产生负面影响。因此,需合理控制养殖密度和优化养殖水体水质,以维持养殖水体环境稳定,保障鱼体营养品质。

关键词： 丝胶蛋白   成纤维细胞   细胞培养   汉江黑猪  

摘要： 利用丝胶蛋白全部或部分替代胎牛血清培养汉江黑猪皮肤成纤维细胞,比较细胞之间的形态学,生理学等特征,评估丝胶蛋白作为血清替代物的培养效果。采用胎牛血清培养基、丝胶蛋白全部或部分替代胎牛血清培养基培养汉江黑猪皮肤成纤维细胞。通过细胞的形态观察、活率检测以及生长曲线的绘制评估培养效果。各培养基样品均可成功有效培养汉江黑猪皮肤成纤维细胞。部分替代且胎牛血清与丝胶蛋白比例在5∶5及以上时,效果与胎牛血清培养基基本一致,部分更优。25 mg/mL丝胶蛋白溶液综合培养效果优于10 mg/mL和50 mg/mL。胎牛血清与25 mg/mL丝胶蛋白溶液按8∶2、5∶5比例添加的培养基对成纤维细胞短期培养无显著影响,为培养基选择提供参考。

关键词： 大模型   计算机专业   实践课程   教学体系   教育创新  

摘要： 以大模型视域下计算机专业学生实践能力培养模式为研究对象,深入分析大模型技术特点及其教育意义、教育需求变化和当前计算机专业实践课程教学的不足,提出从基础层、技术层、项目层和创新层4个方面构建以大模型为核心的计算机专业实践课程教学体系。在此基础上,重点通过整合大模型技术与计算机专业实践课程内容、创新实践教学方法、建设实践平台、优化实践教学评价机制等方面设计一个大模型视域下计算机专业实践课程教学体系改革方案,旨在构建和完善与大模型发展相适应的计算机专业实践课程教学体系,培养符合未来产业发展需求的高素质、创新型计算机专业人才。

关键词： 互联网电视   多业务融合   运营管理平台   微服务架构   智能调度  

摘要： 【目的】针对互联网电视业务的快速发展和多样化需求,通过互联网电视运营管理系统,全面整合现有系统的OTT能力,设计并实现了一个多业务融合运营管理平台。【方法】该平台采用微服务架构,由电视端对接新的OTT Portal,整合了内容管理、用户管理、计费结算、数据分析等核心功能模块,实现了业务统一接入、资源智能调度和运营数据可视化。【结果】通过实际部署验证,平台显著提升了运营效率,降低了运维成本,为互联网电视运营商提供了高效、灵活的业务支撑能力。【结论】该平台的设计,实现了用户体验的提升和业务的快速开通,有效解决了传统系统扩展性差、运营效率低等问题,促进了互联网电视业务的发展。

关键词： 数值计算   人才培养体系   计算机科学  

摘要： 随着现代计算科学的不断发展,具备科学计算能力的计算机专业人才日益受到市场的高度重视。为明确人才培养目标,从课程内容创新入手,构建数值计算实践平台,将传统的科学计算能力培养与工程实践能力培养有机融合,深入探索并改革了“数值计算”课程的教学体系。初步形成了以“学生为中心”的科学计算人才培养模式,强调多学科交叉融合与科学评价机制在人才培养过程中的重要作用。课程实践结果与学生反馈显示,改革后的教学成效显著,对推动计算机专业科学计算人才的培养具有积极影响和现实意义。

关键词： 生成式AI   计算机类研究生   培养模式   研究与实践  

摘要： 传统的研究生培养在课程设计、科研训练和评价体系等方面存在一定的局限性,难以完全适应AI时代的要求。文章以生成式AI技术为核心驱动,聚焦计算机类研究生的培养模式创新。在研究与实践中,技术赋能与伦理教育并重,围绕课程优化、实践创新、学习支持与伦理教育四个维度,构建“技术-能力-伦理”三位一体的培养模式,提升研究生的技术创新能力,为计算机类研究生培养提供可复制的范式,推动教育质量与人才竞争力的全面提升。

关键词： 研究生招生考试   计算机学科专业基础   能力模型  

摘要： 聚焦教育强国建设背景下对计算机类专业硕士研究生人才的选育要求,提出构建“一核三维、德才兼备”的研考计算机学科专业基础科目双环结构的能力模型,并对命题实践中该模型的实施路径进行探索讨论,通过运用验证性因素分析方法对该模型的结构效度进行验证,说明数据对模型的拟合程度良好,从而为研考计算机科目的评价实践提供新的路径。

关键词： OBE理念   过程化考核   量化评价模型   计算机类专业  

摘要： 针对计算机类专业课程教学中存在的一系列问题,基于OBE理念,提出计算机类专业课程目标为导向的过程化考核设计思路,具体阐述如何建立量化的考核评价标准模型,以实现对学生学习知识成果、技能成果、态度与价值观的全面评价,并通过实践教学说明量化评价模型的有效性和可行性,为计算机类专业课程实施过程化考核提供参考与借鉴。

关键词： Computer science   graph theory matching problem   genetic algorithm   Gale-Shapley algorithm  

摘要： Existing graph-matching algorithms only use the graph's edges to transmit information and cannot perform hierarchical reasoning and fusion. Although they have achieved good results in graph matching, problems exist such as planarization and insufficient representation of graph data. This paper aims to study graph theory matching algorithms based on computer science, solve matching problems on large-scale graphs, reduce computation time, and improve solving efficiency. This paper studied graph theory matching algorithms based on computer science, including heuristic algorithm-based matching algorithms and machine learning-based matching algorithms;the specific matching problem was mathematically analyzed and transformed into a matching problem in graph theory, which included defining the input and output of the problem, determining the structure and properties of nodes and edges in the graph, and clarifying the required matching and constraint conditions. The experimental results of this paper showed that the average optimal matching rates of the Kuhn-Munkres algorithm, Gale-Shapley (GS)-based algorithm, Genetic Algorithm (GA), Particle Swarm Optimization (PSO) algorithm and Support Vector Machine (SVM) algorithm in complex scenarios were 62.05%, 58.42%, 82.79%, 81.99% and 83.50%, respectively. Studying graph theory matching algorithms based on computer science is of great significance. It can not only solve practical application problems and improve computational efficiency, but also promote algorithm optimization, which helps to improve the processing speed and efficiency of practical problems.