基于B／S模式的教学评估系统的设计与实现

传统的教学评估系统是基于两层结构的C／S模式，由于不能满足大信息量处理及远程服务需求。该模式已暴露出大量的弊端，应运而生的基于3层结构的B／S模式由于其开放性和远程性在很大程度上解决了C／S模式所存在的问题．根据中南林学院教学评估日常要求，提出了基于B／S模式的教学评估管理系统设计思想；介绍了系统方案、系统结构、系统功能；讨论了相关的实现技术和方法。     

基于B/S模式的教学评估系统的设计与实现

传统的教学评估系统是基于两层结构的C/S模式,由于不能满足大信息量处理及远程服务需求,该模式已暴露出大量的弊端,应运而生的基于3层结构的B/S模式由于其开放性和远程性在很大程度上解决了C/S模式所存在的问题.根据中南林学院教学评估日常要求,提出了基于B/S模式的教学评估管理系统设计思想;介绍了系统方案、系统结构、系统功能;讨论了相关的实现技术和方法.     

几种樟树育苗及幼苗生长特性观察

樟树各品种种子的场圃发芽率为75－85％，发芽相对整齐而集中，其中油樟所需时间最短（15－18d），猴樟所需时间最长（26－32d）；播种期（月）的早晚是1年幼苗的高（地径）粗生长的决定性因素，此外，还与是否移植有关；6种樟树品种的年长其为257－213d，猴樟生长期最长，油樟的生长期最短；2年生幼苗地径（粗）生长略迟于高生长。     

基于PCA和BP神经网络的O—糖基化位点的预测和模式分析

糖基化是真核细胞中最常见的翻译后蛋白质修饰过程之一。传统的神经网络方法已被应用预测蛋白质糖基化位点,预测的准确性主要依赖于特征向量的维数(蛋白质序列的长度),并随着蛋白质序列长度的增加而提高,但网络的结构变得越来越复杂,增加了计算运行成本。为了解决这一问题,提出了主成分分析和BP神经网络相结合的新方法对O—糖基化位点进行预测和分析,用PCA提取主成分构造子空间以降低输入的蛋白质序列的维数,再用BP神经网络预测一个特定的蛋白质序列是否被糖基化。实验表明,提出的新方法能大大缩短计算时间,并能提高预测的准确性。