文摘

在这篇文章中,无线传感器网络技术应用于一个English-assisted阅读系统高度模拟和恢复环境,提高各方面的性能优化English-assisted English-assisted阅读系统的阅读系统。本文设计的产品是基于无线传感器网络技术与Linux操作系统为核心,支持POSIX(可移植操作系统接口标准)标准应用程序开发接口;QT用作系统的组件和框架支持许多应用程序。基于多媒体音频和视频播放器开源技术,优化和定制的硬件平台,它支持多媒体学习和娱乐功能;本文还采用开源数据库技术基于SQL(结构化Quevy语言)和Berkeley DB,使用它们作为一个平台进行数据存储和访问,支持million-level同义词典和高速、例句搜索。在本文中,我们描述了用户的个性化需求,为用户创建兴趣模型,推荐文本内容,以便可以帮助理解阅读兴趣模型和阅读文章和推荐的文本范围扩张通过扩张通过引用和相关文章的阅读内容,进一步帮助用户理解文本。基于以上工作,本文实现了一个辅助阅读系统;最后,一个多次反射形成自组织的网络系统通过无线传感器网络刚性和无聊的英语阅读简单和有趣的事情。

1。介绍

近年来,随着通信技术的不断发展,无线通信方法获得了更多的关注与他们的便利和效率的优势。多媒体技术辅助英语阅读教学是一种常见的教学工具,它有一定的积极的影响提高语言学习的效率和教学质量。阅读,作为语言输入的最主要和最重要的手段,在语言学习中起着重要的作用,一直是英语教学的重点。学生在阅读如何在很大程度上决定了他们如何学习英语(1]。在高中英语教学中,阅读无疑是最重要的一个学习内容和技能,并且它占用大量的重量在英语跳级考试论文。在英语学习中,学生的阅读能力也直接影响他们的学习和培训其他的英语技能,所以阅读的基本立场不应该被低估。因此,提高学生的英语阅读能力是高中英语教学的重点之一。然而,在实际的英语阅读教学,语法和词汇教学仍然是高中英语阅读课的主要内容,和老师更注重语言知识,语言技能(2]。这种教学方式也使高中学生在英语学习的过程中不注意阅读技巧的学习和训练,导致错误的好英语学习的概念是要记住更多的单词和语法无误,这并不难解释的现象,学生取得高分英语但不能读一篇英语文章。

心理学研究表明,特定的环境中的刺激可以引起人们的定向反应,从而引起人们的注意力,使他们感兴趣。多媒体技术结合了文本、图形、颜色、声音、图像、视频和其他信息,图形和声音,可以激活学生的知觉器官和注意力,充分调动学生的学习兴趣。语言学习的目的是培养交际能力,和交际能力的培养首先需要大量真实的语言材料的输入,然后通过反复实践和实际应用,逐渐转变为学习者的内在语言能力(3]。建立一个兴趣模型的具体步骤如下:(1)用户提供相关信息,包括专业、课程、爱好、发布或下载的文章;(2)进行分词,关键词提取,重复数据删除,权重,和其他操作信息获得一组关键字;(3)插入位置,得到关键字的最近的共同祖先节点和节点在WordNet兴趣模型,并将其添加到兴趣模型;(4)重复步骤3。多媒体设备播放音频和视频材料可以创建一个真实的语言环境,这有利于在课堂交际活动的发展和培养学生的语言意识。在英语学习中,阅读是不可替代的作用和水平的英语是离不开阅读。阅读也是学生最基本的学习方法;学习者可以不断提高自己的语言,增加他们的词汇量,和提高他们的英语阅读理解能力和口头沟通技能在阅读材料;我们都知道词汇在英语阅读水平的重要作用,和阅读是一种有效的方法来记忆单词,没有相关的英语语言环境; it is ineffective to memorize words by rote. In the reading classroom, if we continue to use the unchanging traditional teaching method, it is far from enough for students to improve their sense of language and vocabulary; therefore, the necessity of using multimedia technology reasonably in English reading teaching is especially important.

人工智能的时代要求不同的个性和创造性思维对每一个人。创造力的差异反映了人与人之间的差异,因此,使用所有人工智能的优势,我们可以关注学生的个性化发展和差异教学的学生,所以,每个学生都不落后4]。人工智能有助于教师从学生个人理解的动态信息,并提供更科学、准确的个性化辅导。microlearning的发展,翻转教室、大数据分析工具,和许多其他形式都产生了各种各样的智能互动教学系统,逐渐使数字教学成为现实。这实时反馈和评估提供智能建议教师要实现精确的教学策略,有效地提高课堂教学效果和学生的学习效率。

多媒体技术的研究能力,协助外语教学始于美国。由于信息技术的快速发展在美国,研究相关的多媒体技术在教学和学习在1963年开始在美国,并应用于实际工作。从1990年代到现在,信息技术教育在全球范围内迅速发展,多媒体技术在教学的辅助函数被广泛认可和充分利用各种学科的教学5]。多媒体技术的使用和发展领域的教育有几十年的发展历史,和多媒体在语言教学研究已经进行了很长一段时间。多媒体辅助教学系统的研究最早可以追溯到美国视听教育心理学家Dale,谁在实际教学和学习使用视听媒体所带来的教学效果他们(6]。其中最著名的是“体验”塔理论。他把人类学习经验的来源分为十根据不同级别的抽象层次和分组这十水平分成三大类。其中10水平,有多媒体元素,如文本、声音和图像。然而,学者们研究多媒体辅助外语教学,这反映了其特定优势在一些教育实践和教育思想和我们后来的研究与发展提供了良好的基础,但仍没有研究方面的多媒体技术在英语教学中出现的问题(7]。

研究多媒体教学和研究成果的出现是身后的发达国家和地区,他们在1980年代才开始探索多媒体辅助教学的相关方面。然而,信息技术在这一时期的缓慢发展使它难以为实践活动创造良好的硬件条件,和研究相关方面的软件还没有开始。本文设置一个默认值为一个爱好的重量。每次阅读后,你只需要确定是否有hobby-related内容的阅读内容。如果有,更新的重量的爱好,这样它就可以被优先考虑。在第一个十年,理论研究主要是进行多媒体辅助教学、翻译和学习先进的理论和经验。这两个期刊“中国电化教育”和“电化学研究教育”,被发现在多媒体教育的萌芽时期,为教育者提供了很多理论知识,因为他们是首次出版于1980年8]。通过这两个期刊,教育者能够学习先进的经验和技术发展的过程,在技术发展的早期阶段,因此,他们被称为理论作为研究的基础。第一个艾滋病纳入教学外语教学电子媒体以及语音实验室,并在1990年代才真正的多媒体介绍了艾滋病(9]。

从1981年到1994年,每年的研究文献是在三位数,和从1995年到2000年,每年的研究文献并没有超过四位数,但进入21世纪后,从2001年到2014年,每年的研究文献在相关领域一直在增加10]。研究趋势表明,多媒体辅助英语教学新世纪以来一直重视并已在相关领域学者的一个研究热点。从研究的内容,多媒体辅助英语教学主要从两个方面进行:理论和实际应用。首先是理论研究方面。在早期的介绍、多媒体能否进入教学也受到了质疑。杨博士分析了多媒体进入语言教学的可能性,从技术的角度来看,教育学,语言教学的可能性和显示多媒体有助于语言教学和课堂有机结合(11]。

3所示。为无线传感器网络设计English-Assisted阅读系统

3.1。系统分析与架构

WordNet是一个认知基于语言学的英语字典设计的一个财团的心理学家、语言学家和计算机工程师普林斯顿大学。WordNet是表面上像一本同义词典,这组词根据其含义。但是,有一些重要的区别。首先,WordNet不仅仅是单词形式和字符串的信件,而且关于单词的具体含义。话非常接近彼此在网络消除了歧义的语义。第二,WordNet标志词与词之间的语义关系,而分组的单词在同义词典不遵循任何显式模式相似的意义。WordNet是英语单词的大型数据库。名词、动词、形容词和副词分为认知同义词集,每个表示一个不同的概念。同义词是相互关联的概念语义和词汇关系。WordNet的结构使其成为一个有用的工具,计算语言学和自然语言处理12]。WordNet是同义词的主要词汇之间的关系,如关闭,关闭或汽车和汽车之间的关系。同义词代表词共享相同的概念,在很多情况下是可以互换的,分组文本到无序集(同义词集)。每个WordNet 17000个同义词与其他同义词集的一小部分”的概念关系。“此外,同义词集包含一个简短的定义,在大多数情况下,一个或多个短句描述使用同义词集的成员。形式的单词和几个不同的含义在尽可能多的不同的同义词集表示。因此,每一对form-meaning WordNet是独一无二的。

系统默认为基本的字典,在下载字典,字典可以复制到指定的目录;使用显示列表,用户选择任何词典作为当前查询词典。系统使用Unicode编码建立一个强大的词库,支持多国语言。图片、声音、语音和例子字典都是内置的默认情况下,所有字典共享这些数据。照片库,声音库,例句库,和基本词汇可以在数据更新升级。使用SQLite词典存储,和单词查找使用数据库的查询功能。路由模块也可以作为整个网络的中继路由器,所以一些路由模块远离聚合模块可以通过更紧密的路由中继通信模块,它可以反映整个网络的大规模部署和多次反射路由功能。用例分析查找字典是相对简单;用户输入单词或看起来通过屏幕上的字。用户下载不同的字典库机(13]。词典服务器接收所有单词查找请求发送,查询数据库,或替换当前字典,然后把结果返回给发出请求的客户机。字典查找函数需要在系统的许多地方。如果字典加载动态库,每个应用程序都需要查单词将动态库的链接,打开字典在其过程中查找数据,这可能会遇到一系列的问题,如资源同步使用。所以,字典需要统一这个词搜索界面,和这一主题将设计成一个客户机-服务器模型,如图1。


图1
域建模图客户机-服务器模型。

兴趣模型建立的过程包括获取信息,处理信息,确定插入位置,逐步增加兴趣模型。构建兴趣模型的具体步骤如下:(1)用户提供相关信息,包括专业、课程、利益,并发布或下载的文章;(2)分为单词的信息,关键字提取,减量后,权重,和其他操作来获取关键字设置;(3)获取插入位置,获得最近的共同祖先节点的关键字和节点在WordNet兴趣模型,并将它们添加到兴趣模型;(4)重复步骤3,得到初步的职业兴趣模型模型,然后建立兴趣模型根据课程教学大纲的内容,一般包括研究对象需要学习这门课程之前,课程的重点章节,主要概念定义,等等,课堂时间的划分,等等,根据定义的关键概念的章节位于课程教学大纲确定插入位置。因此,确保层次结构和链接,检查是否与其他节点这个概念或定义模型的兴趣,如果是这样的话,建立一个连接。之前的课程,它决定如果有一个链接到其他科目根据信息课程教学大纲。对于爱好模型,它是简单的确定上级的爱好,例如爱好所属的类别,如果爱好模型中存在的类,它是直接放置在类别下,如果不是,类别是放入模型一起爱好,爱好的重量,只基于用户提供的爱好,不能确定的优先级的业余爱好;所以建立一个默认值为爱好的重量,每个阅读之后,本文爱好设置的默认值; so after each reading, we only need to determine whether there is any hobby-related content in the reading content; if there is, then, the weight of the hobby will be updated so that the priority can be classified.

反映无线自组装传感器网络的特点,如大规模部署、自组织、可靠性以及低功率消耗,和多次反射路由,本章设计LoRa-based多次反射无线传感器网络。LoRa-based无线自组装传感器网络主要由一个共同的模块、路由模块,模块和聚合。常见的模块是整个网络的最低层和最大量的模块的网络,因此可以外部连接到传感器和作为一个数据收集的角色,和普通节点不能相互通信。路由模块属于常见的上层模块,负责周围常见的管理模块,形成种通讯数据链接。聚合模块是整个网络的核心,管理网络中所有的路由模块,可以连接到PC控制中心来完成整个网络的数据收集,和整个网络的操作规程也发布了由管理员通过聚合的控制中心模块,然后分发给子在较低的水平。路由模块也可以作为传递路线在整个网络,这样一些远离聚合的路由模块模块可以通过更紧密的路由中继通信模块,这样的大规模部署和多次反射路由特征可以反映整个网络。聚合模块定期广播帧同步驱动后,和未登录路由通过我们新创建的模块将登录ack聚合模块收到同步帧后,和聚合模块分配增量ID路由到每个路由模块和记录的路由表根据接收的顺序登录ack的路由模块。一次路由模块是下降在传感器网络在稍后阶段,相应的ID在路由表将空出的位置,和空置的ID将被分配在优先等待下一个新的路由模块登录,反映整个网络的自组织。与此同时,在整个网络中,除了聚合模块并不是由外部锂电池供电,聚合模块和通用模块由锂电池供电。减少模块的能耗,提高网络的生存周期,所有的通用模块和路由模块使用hibernate-wake-up-hibernation循环工作模式,如图2。


图2
网络拓扑图。
3.2。无线传感器网络数据融合

由于多传感器数据融合技术已广泛的组件和应用程序的研究,到目前为止,没有一个标准的定义,可以普遍接受。尽管有多种数据融合的定义,它们是一致的。集中军事领域,多传感器数据融合主要包括目标探测、数据关联、目标评估,识别和态势评估和威胁估计实现多级综合处理多传感器数据。如今,多传感器数据融合技术已经成为一门独立的学科,和定义提出基于不代表一个特定的应用领域。然而,这些定义的实质的基础上,结合在一起,多传感器数据融合可以简单地定义为使用计算机优化合成多传感器观测获得更精确和可靠的目标信息。多传感器数据融合技术结合多个来源的信息根据一些标准,充分利用多个传感器的互补和冗余特性获得最大可靠的有关目标的信息。多传感器数据融合分为五个层次的融合基于抽象形式的信息,包括detection-level融合,position-level融合、属性级融合、态势评估和威胁估计。

目标跟踪(TT),通过综合应用现代科学理论如统计估计、随机决策和智能计算,首先歧视传感器探测到的数据,形成相应的观察将给被跟踪目标的总数,然后使用目标观测信息可靠地估计(过滤器)和预测目标状态。观察通常来自传感器测量,即。目标状态观测获得的噪声污染,和目标状态一般包括运动组件(位置、速度、加速度等),其他组件(辐射信号强度、光谱特性和“财产”信息,等等),和常量或其他缺陷参数(耦合系数,传播速度等)。多个目标跟踪(MTT)指的是同时处理多个目标的观察和维护多个目标的状态估计。然而,实现过程是相同的两个单目标跟踪和多目标跟踪,示意图如图3。


图3
目标跟踪的基本原理。

在多传感器目标跟踪系统中,目标运动状态估计主要是指移动目标的位置估计和速度估计。目标位置估计包括估计的距离、高度、方位、仰角;速度估计包含速度估计和加速度估计。与此同时,在整个网络中,除了聚合模块并不是由外部锂电池供电,聚合模块和普通的模块都是由锂电池供电。减少模块的能耗,提高网络的生命周期,所有常见的模块和路由模块采用sleep-wake-sleep循环工作模式。2002年,米切尔和金等人处理测深,卫星和飞机数据使用EnKF过滤算法和探索问题的乐团成员的数量的影响,模型误差对滤波结果在复杂的情况下14]。2003年,斯奈德等人完成了实验方法和集合卡尔曼滤波同化雷达数据。2004年,销应用EnKF吸收实际雷达测量。由于频率传感器获取的信息包含的信息和目标之间的相对运动速度观测平台,引入频率信息可以确定一个移动目标的速度,目标跟踪的一个重要测量技术。本章使用被动多传感器目标跟踪模型,共同利用到达角和多普勒频率,如图4。


图4
模型的目标跟踪系统。

蒙特卡罗方法是一种数值方法来解决这个问题通过数学模拟和随机变量的统计分析。蒙特卡洛方法首先建立相应的随机模型根据要解决的问题的特点并生成与已知的概率分布随机变量的随机模型;然后随机样本数据根据每个随机变量的分布特征进行统计实验获得大量实验数据的获得;最后,统计分析是进行这些实验数据获得的最终解决方案要解决的问题。作为一个关键的军事领域,多传感器数据融合主要包括目标探测、数据关联、目标估计和识别、态势评估,和威胁评估,实现多级多传感器数据的综合处理。蒙特卡洛随机模拟理论是用于目标跟踪系统。一个地方是使用蒙特卡罗理论生成初始设置 EnKF算法集的会员号码 。其他地方产生扰动观测结果的观察使用蒙特卡罗方法。如果相同的观察和返回用于更新每个乐团成员,分析误差协方差将被低估,导致退化的分析功能,甚至导致滤波器发散。如果乐团成员的数量大,低估的问题分析误差可以减轻通过添加正确的随机扰动观测生成整体使用蒙特卡罗方法的观察。摄动的意思是0和噪声的方差比例因子乘以高斯白噪声的观测通常应用于观察。

在全球观测得到融合结果,平滑估计可以执行使用滤波算法获得全球系统状态融合估计和相应的误差协方差。加权融合算法的关键是确定的权重因素的输入信息。目前,它是常见的分配权重的方法的可能性,最小二乘等。这些方法使用每个传感器的测量方差来确定加权因素。然而,随机干扰现有传感器本身和外部环境使观察到的信息不确定性和相关性,进而导致相应的测量方差的不确定性,使加权融合效果不是最优或融合性能的有效性降低。此外,当一个传感器的测量精度很低,直接使用传感器观测信息加权融合将导致进一步跟踪融合性能的退化。在此基础上,通过研究在文献中提出的加权融合算法,本章提出了一种基于局部状态估计的加权融合算法,并使用加权融合算法实现的概念逐步过滤融合算法上的改进提出了文学和减少对融合算法的性能的影响时直接用观测资料。该算法没有直接使用时有效的观测信息,因为一些因素。主要影响因素如下:首先,传感器本身的性能和随机干扰看到外部环境不确定的和相关的信息,从而导致更低的观测精度;第二当多个测量设备的精度大大不同,导致一个大的相关性观察信息之间的相互影响融合的过程。为此,本节提出了一种加权跟踪基于局部状态估计融合算法,通过仿真比较验证其有效性。

加权融合算法基于局部状态估计主要使用每个传感器的局部状态估计来完成多传感器的加权组合滤波实现目标融合跟踪。算法的具体过程如下:首先,使用预处理多传感器的观测信息来估计每个传感器使用的目标本地状态滤波算法;然后,选择一个合适的支持功能根据当地的多传感器的状态估计信息,建立多传感器之间的支持矩阵;然后,支持矩阵是用来计算每个传感器的权重因子和当地状态估计的加权组合信息。最后,融合估计的位置信息过滤和估计,以弥补忽视之间的关联数据在时间上的前后的支持度矩阵,最后融合估计的值基于全球系统。在多传感器目标跟踪系统中,目标运动状态估计主要是指移动目标的位置估计和速度估计。目标位置估计包括估计的距离、高度、方位、仰角;速度估计包括速度估计和加速度估计。

4所示。系统性能测试

4.1。分析仿真结果

在具有里程碑意义的定位系统的仿真,MATLAB r2014a用于模拟,根据前面的仿真分析 价值;参考标签的数量和标签的位置定位系统中会影响定位精度。最后的定位是一个领域 空间,在定位区域内,共有16个参考标签和20个标签定位设置,和参考标签的布局都是根据一个正方形。最近的参考标记 根据前面的分析和价值选择是选为4。信道传输模型是一个日志路径统计模型,在环境因素是2.2。仿真设置如表所示1。

表1
仿真参数设置。

均方根误差(RMSE)和累积分布函数(CDF)主要用于定位误差的仿真分析在这一节中。确定DISTANCE-LIMIT-LANDMARK算法的定位性能,比较实验进行了里程碑式的定位算法,VIRE-LANDMARK定位算法,ADAPTIVE-SELF-LANDMARK定位算法的定位误差比较每个标签本地化在相同的实验环境。DISTANCE-LIMIT-LANDMARK定位算法提出了具有更好的定位精度比其他三个定位算法对大多数的标签;所有标签的平均定位误差约为0.3596 m。然而,很明显,标签位于数字14和20本地化甚少,平均定位误差非常高(高,这也是符合的结论的位置位于标签边缘)。这也与前面分析的结论一致,定位精度大大降低,当标签位于边缘的定位区域,如图5。


图5
定位误差的标签被放置在四个定位算法。

在这一节中,本文探讨了异常节点的估计精度的关键类返回的自民党(快速检测协议(FDP))协议(15]。估计精度包含两个层次,首先类节点的概率是否出现异常的节点数量最高的统治者是满意的,其次是否在这些异常节点的数量 类估计准确。如果最异常的节点出现在前10位的类的节点,分别实验结果表明,节点类18的频率出现在顶部~ 设置为95%,满足默认查询的准确性,本文在节点的频率类9日和10日,出现在顶部~ 集,似乎低于期望值。自民党协议不能满足预定义的精度?它不能。本文可以发现概率的频率9和10节点类别出现在十大仍远高于其他节点的类别。因为第一个10类节点出现在顶部~ 设置最大的频率,本文计算他们的估计是否异常的节点数量是准确的,当他们出现在顶部~ 集,如图6。


图6
十大类型的频率异常节点正确估计。

在本文中,我们的目标是识别类 节点异常的节点数量最高的快速、准确地和准确地估计异常节点的数量在一个大规模的无线充电传感器网络系统。为了解决这一问题,本文提出了一种符合EPC C1G2自民党的协议,它可以使用虚拟时间段框架向量之间的差异和实际的时间槽框架向量估计异常节点的数量在相应的类,并可以动态地消除这些节点类,尤其是少数失踪的节点,所以只有有限的通信资源需要预留给那些更有可能属于的节点类~ 集。该算法的具体过程如下:首先,使用滤波算法来估计每个传感器的目标本地状态使用预处理多传感器观测信息;然后,选择适当的支持函数根据当地状态估计的多传感器信息,并建立多传感器。然后,支持矩阵是用来计算每个传感器的权重因子和局部状态估计的加权组合信息,实现当地状态估计的加权融合,并获得相应的目标位置信息融合估计,最后,这个职位。融合估计信息过滤和估计,以弥补无知的支持矩阵数据之前和之后的时间相关性,最后,基于全球体系的融合估计的值。提出了大量的理论分析,以确保查询的准确性和优化参数参与自民党协议时间成本降到最低。大量的仿真结果表明,当节点类别的数量很大,自民党协议可以提高80%的时间效率超过现有的协议。自民党协议提出了本质上是一个概率的解决方案,虽然它可以为查询结果提供保证准确性,它仍然不能100%准确的查询结果,特别是对于那些在边界节点类的自民党。

4.2。系统功能测试结果

大多数用户使用手持PDA设备,繁琐的操作界面让那些非专业人士头痛,所以接口生产效应对这些人来说是非常重要的;这些非技术方面的测试是非常必要的;界面友好性也是一个重要的指标来评估系统(16]。使系统界面美观大方,你需要工人的帮助下完成并确定背景音,与相关的图片和文本颜色形成的整体风格,然后基于该接口插入多种功能,标题在页面内生成静态连接,相关网址,和数据库连接。在这一点上,已经基本系统接口。

满足公众需求;在这一点上,你需要让人们看各级页面正确的费用。最后,它给客户端进行审核。上述接口测试和性能测试的需求,评估测试指数。在测试过程中,发现了许多问题和简单的解决方案是在调整的过程(17]。其中包括各种各样的错误,例如设计缺陷,编码错误,硬件搭配不当。修正改善了系统的可靠性,增加了系统的相应速度。列出每一个测试的结果,如表所示2。

表2
接口测试协议和结果。

UBLQ传输机制提出了可以快速收敛,和网络效应最大化的目标是实现。成对的实验都是基于网络效用最大化问题获取链接传输成本参数通过成对问题,用于发现数据流的传输速度。在实验中,该算法选择相同的效用函数。由于算法需要知道链路传输容量的大小,每个链接的输电能力将35袋/ s。摘要UBLQ协议收敛速度相比,分布式算法,可以保证网络的效用保持最优值的波动范围(18]。它表明,该协议可以通过增加探索网络效用最大化算法调整单节点的传输速率和分配率多次反射节点根据链接质量联合算法。同时,通过设置不同的传输能力,本文算法可以找出当前网络效用最大化更快,不同的链路传输能力约束网络中节点的传输速率,并通过分配节点传播率,提出了传感器节点采集的数据在最大传输速率,聚合节点收集数据的效率大大提高。最后,分配给每个节点的传输速率的区别的摘要UBLQ传导机制和分布式算法的结果进行了分析。节点的传输速率的区别分配的算法和分布式算法的链路传输容量是在1袋/ s,从而增加网络的吞吐量,同时保证最大的网络工具,如图7。


图7
最大的网络工具实现不同的传输容量条件。

在本章中,首先,在项目过程中遇到的一些问题进行了分析和研究,并阐述了解决方案。可以完成调制识别方法在多径信道环境中只使用接收信号的高阶累积特征,它需要较少的先验知识和高识别性能。最后,进行了模拟和仿真的结果证明本文提出的算法的有效性和整个项目开发过程更加完整的工作在这一章。

在实验过程中,老师没有发现他们的教学实验是一个负担。在实验中,教师可以利用数字化学习资源的“说话容易“智能语音系统推荐给学生,和学生能按时完成推荐的实践任务,和软件也提供了反馈学生的完成,这是积极有效的。与此同时,学生们还反映,当他们使用这个系统,他们喜欢实践模块的系统,他们可以根据他们的兴趣选择自己喜欢的视频剪辑(19]。为了解决这个问题,本文提出了一种自由协议符合EPC C1G2标准。它可以使用虚拟时间段框架向量之间的差异和实际的时间槽框架向量估计的数量异常节点对应的类别和动态消除那些特别小数量的失踪节点类别,所以只有有限的通信资源需要预留给那些更有可能属于节点类别~ 集。这些片段包括经典电影,漫画,演讲,和戏剧,这可以极大地丰富学生的选择偏好,通过练习一些经典对话的桥梁,他们可以刺激他们的学习兴趣,从而提高他们的英语听力和口语能力。澄清的五个方面的重要性,学生的听力能力,提供丰富的环境,培养学生独立的倾听能力,重视学生的听力感觉和兴趣倾听,并进行多元化评价证明本研究的实验假说是正确的,和应用策略有效地验证,和英语听力能力培养策略基于智能语音系统为初中学生可以提高学生的英语听力能力;即。英语听力能力基于基于智能语音系统的英语听力和口语能力发展策略是有效的。

5。结论

在本文中,我们设计和实现一个English-assisted阅读系统基于无线传感器网络。系统使用用户信息构建用户兴趣模型时,地图兴趣社区阅读内容,可以阅读秩序感兴趣的文章和扩大阅读内容基于引用,并更新用户兴趣实时根据用户阅读的内容20.]。研究证明,将无线传感器网络技术应用于一个English-assisted阅读系统有利于帮助学生提高他们的阅读态度,培养他们的阅读能力,提高他们的阅读性能。总之,这项研究中,通过教育的观察、调查、访谈、实验,表明在一定程度上的积极影响多媒体教学在英语阅读教学,在教育实践值得实施。虽然本文的研究取得了一定的结果,诚然,本研究不可避免的缺陷是由于客观和主观因素的影响。在随后的研究中,可以从教师自身需要提高的方面总结在实际的教学活动,以及时间和法律的多媒体技术应用于英语阅读教学,推动学生的主动学习英语,提高学生的学习能力以及他们的学习自主性全面,,希望可以为相关研究提供参考。

数据可用性

使用的数据来支持本研究的发现可以从相应的作者。

的利益冲突

我们声明,没有利益冲突。

确认

支持的研究是研究跨文化沟通在旅游英语翻译、Guijiao研究(2018)(2号(2018 ky0913))。