计算机中职实训心得体会范文 电脑实训课的心得体会(四篇)

心中有不少心得体会时，不如来好好地做个总结，写一篇心得体会，如此可以一直更新迭代自己的想法。那么心得体会该怎么写？想必这让大家都很苦恼吧。以下是小编帮大家整理的心得体会范文，欢迎大家借鉴与参考，希望对大家有所帮助。

推荐计算机中职实训心得体会范文一

  1、练习和巩固识别计算机部件的方法，并能在一定的条件下判断计算机部件的好坏与优劣。

  清扫街道、整理村容也是构建和谐社区不可缺少的一部分。7月6号早上，实践队一行人骑着单车前往贝岗村街道，与小谷围街道办事处工作人员一道展开我们的社区清扫活动。戴着粗糙的白手套、拿着清扫工具，在夏日炙热的阳光照耀下，实践队员与其街道办事处人员从清扫街道到爬上山坡俯拾垃圾，脚印遍布了整条街道和整个山坡。清走了垃圾与肮脏，留下了洁净、微笑与爱心。当日，街道旁横幅“送真情服务，建和谐社区”几个大大的字在阳光照耀下显得格外注目。

  进入大学两年，对于会计的基础知识我已有了初步的认识。但在不断的学习和探索中发现了许多问题，对会计工作流程还不是很了解。为了将自己所学到的理论知识真正地运用到实践中去，作到学以至用所以我来到了北京文泰世纪科技有限公司济南分公司实习。

  2、练习和巩固多媒体计算机硬件安装基本方法与步骤，锻炼学生的动手能力，使学生不仅仅能组装计算机，更能合理和更优的方式组装计算机。

  3、练习和巩固计算机软件的安装方法与步骤，使得学生掌握在真实的、实际工作中安装多媒体计算机软件的方法与步骤。

  4、掌握和巩固多媒体计算机故障处理。能在遇到的各种硬件、软件的故障处理中，自己动手和动脑、并在老师的指导下，掌握基本的处理方法，积累一定的经验。

  经过这次实践，虽然时间很短，可我学到的却是我一个学期在学校难以了解的，相信人际关系也是现今不少大学生刚踏出社会遇到的一大难题，于是在实践时我便有意识觉察前辈们是如何和同事以及上级相处的，而自己也虚心求教，使得十天的实践更加有意义，此次的实践为我们深入社会，体验生活提供了难得的机会，让我们在实际的社会活动中感受生活，了解在社会中生存所应该具备的各种能力，利用此次难得的机会，我努力工作，严格要求自己，虚心向财务人缘请教，认真学习会计理论，学习会计法律法规等知识，掌握一些基本的会计技能，从而意识到我以后还应该多学习什么，加剧了紧迫感，为真正跨。

推荐计算机中职实训心得体会范文二

目前国内外实现的手语识别系统主要分为基于传感器的系统识别和基于图像处理的识别系统。利用传感器识别的系统就是利用空间加速度和角速度这两个参数来进行的，当信息量比较大时，能更方便的获取到数据；缺点是需要在手臂上装置大量装置在表达上带来了不便性。基于图像的视觉识别是用摄像机采集手势信息进行识别的技术。这种方式的优点是动作的识别更加自然，缺点是图像处理识别时容易受到环境的干扰。

手势识别领域的研究在国外要比国内早，国内最早开始研究手势手语的识别是哈工大团队提出了将多种手势识别算法融合的方法，这种方法在分类时特征和模型的参数都很少，但这种技术对手语手势的识别在那个年代取得了良好的识别效果，通过将神经网络和 hmm 算法相结合，使系统对简单静态手语的识别率达到百分之八十以上。随着技术的发展，人们将gmm模型运用到手

语识别系统中，通过这种方法对手语识别得到的结果更好。20xx 年，南开大学的李国峰等人研发了基于mems加速度传感器的简单输入系统，该系统也为自热的人机交互研究开启了新理念。20xx年华中师范大学团队开始了基于加速度传感器手语识别研究，对预设的八种手势进行识别，其识别率达到了85。3%。20xx年，清华研究团队利用semg信号去识别手臂和手指动作采用多电极阵列获取semg信号，虽然实用性不是很强，识别率不是很高，但是在该领域的探索研究，做出了大量的探索工作。20xx年，由于传感器的手势识别领域的快速发展，国内学者张欣和陈勋等人将传感器技术与生理信号相互结合，构建了手势识别系统的远程医疗系统，该系统研发为识别领域注入了新的血液，使得国内对相关领域的研究更加热衷起来。

根据世卫组织最近的一项报道表明，在全球有6亿多的残疾人，其中就聋哑人占残疾人口的10%。截止到20xx年末，中国残疾人的数量已经占到全国总人口数的百分之六，是世界上残疾人最多的国家。在这些残疾人当中，具有听力障碍的人占33%，人数大约为2780万，这些人中只有少部分人只有听力或语言障碍，而大多数人完全失去了与健康人类正常沟通的能力，手语则是它们唯一的交流方式。对于健康的人们来说，除一些专业人士外大部分人并不能理解手语的含义，那么将手语转换成声音和图像并被人们轻易理解就变得很有实用价值。这将清除它们与社会交流的障碍为它们融入到有声世界提供了很大的帮助。手势手语是将人体产生的动作赋予了特定的含义且高度的结构化后的集中体现。

它主要是由人的手势决定也会有一些面部表情进行辅助，因此我们要对手语进行识别，首先必须要弄清手势含义，目前很多对手语的识别是依靠计算机视频识别来实现的。自上世纪九十年代以来，计算机技术得到迅猛发展已经深入到生活的方方面面之中影响迅速扩大，而且在日常生活中多模态接口技术已经变得越来越普遍。虽然传统鼠标和键盘随着计算机技术飞速发展而变得越来越先进，但是由于人的需求也在发生着很大的变化，这些传统设备也逐渐凸显出了它们的局限性，在虚拟现实和人机交互上这种限制是有着明显的表现。人机交互中手势是输入和输出的非常重要的方式，所以手势识别是多模式接口技术的一个重要部分。

随着技术的不断革新，用户对传统计算机的要求已经不仅仅局限在便利性和人机交互的方面，导致传统设备在人机互动方面已经无法满足用户的需求。而手势识别就是解决高人工智能领域的局限性问题的，它作为多模式人机接口技术已成为当前计算机技术继续深入研究的方向，能使通信在人机交互界面技术上使用的更加自然和谐，手势识别最接近的就是手语识别，对它的研究涉及心理学、人工智能、计算机视觉等多领域的学科研究，而且作为日常生活中沟通的一种方式已开始受到大批专家和学者的关注，并在手势识别研究方向开始投入大量科研经费和精力，由于手势手臂本身较为复杂而且它的时间和空间差异使得手势识别已经成为一个具有挑战性的多学科交叉融合的研究课题。

1。手势的表示

手势表示通常是利用手势模型和模型参数来表示的，所以在识别手势的时候首先要要对手势建模，识别是根据手势表示内容而选取手势特征量与模型匹配，由于环境文化和地区的不同会导致了手势的差异，可能会有使用不同的表达方式，所以手势通常是一个不太明确的概念，有时手势表达的含义在不同情景下承载的信息是不同的。比如不同地区表示暂停的时候是左手在上右手在下，而其它地方可能就是右手在上左手在下。

本文设计的关键是对手势的建模训练，尤其是对待识别的手势的确定。具体的应用决定了采用什么样的手势模式，只有建立准确的手势模型才能利用算法进行对识别到的手势做出正确反馈。通常手势建模和手势识别所使用到的方法是相异的，采集手势特征数据的方法也不一样。目前基于数据手套的特征捕获方法是比较常用的采集数据信息的方式，通过选择相应的识别算法实现手势的识别反馈。

2。常用手势识别算法分析

2。1人工神经网络