基于新型“2+1”定向培养的铁路人才培养模式研究

在开展新型“2+1”定向培养背景下,高职院校系统化培养铁路运输技术技能人才有助于提升铁路运输人才培养质量、缩短人才岗前培养期、实现校企双方资源共享、提升服务产业能力。鉴于此,探索构建系统化培养铁路运输技术技能人才培养模式,主要策略为优化人才培养方案、重构课程体系、创新教学模式、优化教学策略、构建三维评价体系。

PBL教学模式在《疼痛诊疗学》教学中的应用研究

目的评估PBL教学模式在《疼痛诊疗学》教学过程中的实施成效。方法 我们从2022年9月至2023年9月,选择了新疆医科大学麻醉学专业的200名本科生作为研究对象,并将他们随机划分为传统教学组(对照组)和PBL教学组,每组各100人。传统教学组采用传统授课的教学方式,PBL教学组是在对教师进行PBL授课方式培训后进行PBL模式教学,通过一个学期的课堂观察、期末考试以及学期末师生反馈结果得出本文研究结果。结果 PBL教学模式可显著提高学生的学习兴趣、学习效率、分析解决问题的能力以及疼痛诊疗技能,教学效果良好,具有一定的优势,可推广应用。

基于多特征融合和改进SIFT的目标跟踪算法

在进行跟踪任务时,当运动目标发生形变或旋转以及受到光照变化或背景干扰时,会发生偏移现象或丢失跟踪目标,从而导致跟踪精度降低。据此,提出基于多特征融合和改进SIFT的目标跟踪算法。在图像的高熵部分进行特征点的提取,并使用哈希算法将错误匹配的特征点剔除。同时对感知哈希和差异哈希进行改进,将改进后的图像哈希特征、颜色特征和SIFT特征进行融合并应用于跟踪算法。将算法在OTB-100数据集上进行实验,成功率达到了94.3%。

基于全维动态卷积的交通标志识别

针对现有交通标志识别算法对于小目标和遮挡目标的识别精度不高,且识别速度较慢的问题,通过改进YOLOv5网络,设计一种基于全维动态卷积(ODConv)的交通标志识别算法。将主干网络中的部分卷积替换为全维动态卷积,以便在特征提取过程中获取更丰富的信息,提高网络对小目标的敏感度;为了减少上采样过程中信息的丢失,在特征融合网络中使用亚像素卷积模块替换原有的最近邻插值上采样模块,并使用高效层聚合模块替换原有的跨阶段层次模块,提高特征融合效率,延长梯度最短路径,改善小目标检测效果;使用SIoU函数计算回归损失,解决真实框与预测框之间方向不匹配的问题,进一步提高对道路交通标志的检测精度。在TT100K数据集上测试本模型,平均精度(mAP@0.5)达到了93.85%,召回率(Recall)达到了90.73%,与基准网络YOLOv5n相比分别提高了3.90%和5.69%,帧处理速度达到89.29。

基于图游走和图注意力的点云分类与分割

针对点云特征提取中远距离特征和局部几何结构信息欠缺的问题,提出了一种基于图游走和图注意力的点云分类与分割网络。首先,利用带有导向性的图游走算法,对点云全局特征补充额外的几何信息和远距离特征信息;其次,嵌入图注意力机制,使模型聚焦于点云的关键区域,提升网络的特征提取能力;最后,在初始点云中提取距离特征作为初始残差嵌入到网络中,避免网络过平滑。在ModelNet40数据集、ScanObjectNN数据集进行了点云分类实验,在ShapeNetPart数据集与Toronto-3D数据集上分别进行了点云部件分割与点云语义分割实验,实验结果表明:相较于基准网络DGCNN,分类精度分别提升了1.3百分点、5.6百分点;分割精度分别提升了1.2百分点、33.1百分点。通过在ModelNet40-C数据集上进行稳健性分析,验证了所提网络具有较强的鲁棒性。

基于集中式特征金字塔的交通标志识别

针对目前交通标志识别技术中存在的畸变目标、小目标检测难等问题,提出一种基于集中式特征金字塔的交通标志识别算法。首先,使用集中式特征金字塔改进原始的特征融合网络,用轻量级多层感知机(MLP)来捕获全局远程依赖,通过可学习视觉中心机制(LVC)来捕获输入图像的局部角区域,提高了对畸变目标以及小目标的检测精度;其次,使用递归门控卷积提取浅层特征图的高阶空间交互信息,改善对小目标的检测效果;最后,使用SIoU回归损失函数,引入角度损失,重新定义惩罚指标,减少总损失的自由度,防止预测框在训练时四处游荡,加快收敛速度,使定位更加精确。在TT100K数据集上平均检测精度为93.4%,和传统的YOLOv5n相比精度提升了3.5个百分点,帧处理速度达到94.34fps。

铁精粉自动采制样系统研究

为了确保采样数据的准确性和一致性,提高采制样的精度和可靠性,针对人工采制样时人员自身的随意性、操作的不规范造成精粉采样误差、数据编码错误等问题,采用由缩分器、智能分矿包装一体机等设备组成的铁精粉自动采制样精确控制系统,可实现全程无人化操作和远程监控,最大程度地减少人为因素的干扰,同时,网络化传输也能够方便数据管理和分析,为生产决策提供更及时的支持。

高校互联网+实验云平台在终身教育中的应用研究--以郑州铁路职业技术学院为例

我国重视构建中国特色的终身教育体系,高校应利用自身的教育资源积极参与终身教育体系建设。以郑州铁路职业技术学院的互联网+实验云平台为例,分析互联网+实验云平台的技术方案和产品优势,发现在终身教育中应用互联网+实验云平台具有明显的优势,可以为推广高校在线实验平台在终身教育中的广泛应用、促进我国终身教育发展提供参考和借鉴。

热活化油页岩半焦对混凝土力学性能的影响研究

为研究热活化油页岩半焦对混凝土力学性能的影响,选取300、400、500和600℃高温煅烧后的油页岩半焦,以5%~25%的掺量替代水泥制备半焦混凝土,测试油页岩半焦混凝土的抗压、抗折强度;借助核磁共振技术分析半焦混凝土内部孔隙信息,剖析半焦混凝土的强度和孔隙率的关系。结果表明:随着油页岩半焦煅烧温度的升高,半焦混凝土的抗压、抗折强度先升后降,500℃时力学性能最好;随着油页岩半焦掺量的增加,半焦混凝土的抗压、抗折强度先升后降,掺量为15%时混凝土力学性能最好;半焦混凝土内部以小孔隙居多,其孔隙率随油页岩半焦掺量的增加先减后增,掺量为15%时混凝土孔隙率最小。

土壤中壬基酚的检测方法

壬基酚(NP)是表面活性剂,被广泛运用在化工中。但由于其特殊的难降解性和亲脂性,它们很容易在生物体中积累,一旦进入人体中,它的类雌激素效应可干扰自身体内的合成、释放、代谢等过程,导致自身内环境失调。提取土壤中壬基酚有索氏提取法、超声辅助法、微波辅助法、加速溶剂萃取法以及超临界流体萃取法,其中María Fernández-Sanjuan等采用超声波提取,评估样品预处理的各种方法对辛基酚(OP)、壬基酚(NP)和壬基酚乙氧基化物(NP1EO,NP2EO)浓度的影响。使用该方法,检测到NP的浓度为3.2~199 mg/kg,其次为最高浓度的是NP1EO。周志洪等建立了快速溶剂萃取-在线固相萃取/高效液相色谱串联质谱分析方法来测定复杂基体中壬基酚,用正己烷、二氯甲烷、甲醇的混合溶剂进行萃取,该方法中方的污泥样品回收率为67.8%~82.6%。结合国内外的一些研究,对土壤中壬基酚不同提取方法、检测方法等方面进行探讨,总结了土壤、底泥中壬基酚目前常用的一些方法。

国省干线养护工程大粒径级配碎石基层承载性能研究

通过现场承载力检测,研究了大粒径级配碎石基层承载性能。分析了重载交通量对大粒径级配碎石承载力形成机理及影响规律:承载力随重载交通作用次数分为明显增长阶段、增长缓慢阶段、无变化或降低阶段;研究了大粒径级配碎石承载力均质化提升机理:从全线整体弯沉情况分析,降低全线旧路弯沉离散程度,减缓旧路承载力的不均匀性。从局部变形进行研究,荷载作用区域,其顶面弯沉盆曲线斜率要小于旧路顶弯沉曲线斜率,加强路面变形协调性及对荷载传递扩散性,减缓应力集中现象;现场实测反算得到了大粒径级配碎石基层回弹模量约在700 MPa~850 MPa水平之间,较普通级配碎石模量回弹模量增长约在20%~320%,承载能力有较大幅度提升。

柔性压力传感器的制备和电学特性实验研究

将科研成果“柔性压力传感器的制备、性能与机理研究”转化为材料专业的本科综合性实验。利用简易的刻蚀法制备电容式晶体管压力传感器,通过柔性聚对苯二甲酸乙二醇酯(PET)作为衬底、依次旋涂聚合物半导体、聚甲基丙烯酸甲酯绝缘层,使用掩膜版进行UVO表面刻蚀得到100~400纳米深度的沟道,填充一层半导体后蒸镀栅极。使用半导体测试仪进行电学性能表征,得到器件迁移率、开关比等参数,引入不同压强后测试器件的压力灵敏度等参数。实验结果表明,晶体管型压力传感器对压力有显著的响应。以制备压力传感器为主线,内容涉及有机晶体管的制备、简单图案化、压力传感工作原理和物理参数的掌握,可作为一个基础性和研究性兼具的光电综合性新实验。实验主要面向材料物理专业大三年级的学生,培养学生思考、分析问题、解决问题能力的同时促进知识的创新和拓展。

基于边缘颜色对的车牌定位新方法

车牌定位是车牌自动识别系统中的一个关键问题 .该文提出了一种新的基于边缘颜色对的车牌定位方法 .首先进行彩色边缘检测 ,然后以每一边缘点为中心 ,垂直于边缘方向取一线形窗口 ,在窗口内检测边缘点两侧像素的颜色是否分别匹配车牌的底色与字符颜色 ,若是 ,则保留为候选车牌边缘点 ;然后进行形态滤波 ,剥离不符合车牌结构特征的区域 ,最后对候选车牌区域进行纹理特征的分析以确定真实车牌区域 .该方法抓住了车牌背景与字符具有固定颜色搭配的重要特点 ,综合利用了车牌的结构特征和纹理特征 ,提高了车牌定位的可靠性 .对各种条件下拍摄的 16 3幅含有车牌的图像应用该算法 ,定位准确率达到 98.2 % .

皮带机故障预测与维护策略探究

为了提升皮带机的运行效率并减少由故障导致的停机时间,针对皮带机故障预测及维护策略的关键问题进行了深入的分析。通过综合考察传统方法、机器学习技术,以及基于深度学习的先进预测方法,比较了不同方法在故障检测精度和提前预警能力方面的性能。研究表明,传统方法在处理简单故障时有效,深度学习方法在处理复杂故障模式和提前预测方面展现出显著优势。进一步探讨了结合预测技术来优化预防性和检修性维护策略的可能性,以提高设备可靠性和运维效率。分析强调了采用数据驱动和智能化维护策略的重要性,指出未来的发展趋势将集中于利用人工智能技术优化维护体系,实现皮带机的高效且可靠运行。

质量退化的车牌字符分割方法

提出一种车牌字符分割方法 首先 ,进行光照不均校正、对比度增强和倾斜校正 ;其次 ,对字符外轮廓垂直距离采用尺度自适应三次B样条小波变换进行字符的粗分割 ;最后 ,应用基于目标占有率模板匹配的字符识别反馈进行字符的精分割 实验结果表明 ,文中方法对光照不均、对比度较小、倾斜、污迹。

一种新的车牌倾斜校正方法

车牌的倾斜对车牌的字符分割与识别带来不利的影响 .本文分析了车牌的倾斜模式 ,提出了一种新的车牌倾斜校正方法 .该方法采用水平和垂直彩色边缘检测结合旋转投影求取车牌的水平和垂直倾斜角度 ,对水平倾斜的车牌进行双线性插值旋转校正 ,对垂直倾斜的车牌进行双线性插值错位偏移校正 .实验结果表明 ,该方法简单实用 ,对光照、污迹等不敏感 ,抗干扰能力强 .

一种新的面向字符分割的车牌图像预处理方法

首先进行图像增强以滤除噪声、校正不均匀光照 ,增强对比度 ,然后分析了车牌的倾斜模式 ,提出了一种新的车牌倾斜校正方法。该方法采用水平和垂直边缘检测结合旋转投影求取车牌的水平和垂直倾斜角度并通过垂直边缘检测进行上下位置精定位 ,对水平倾斜的车牌进行双线性插值旋转校正 ,对垂直倾斜的车牌进行双线性插值错位偏移校正。实验结果表明 ,该方法简单实用 ,对光照不均、低对比度。

1Cr18Ni9Ti不锈钢车削加工中油膜附水滴冷却润滑技术研究

通过对干切削、乳化液润滑、低温冷风切削和油膜附水滴润滑四种切削加工方式的对比试验,对油膜附水滴润滑的切削加工性能进行了研究。结果表明:与其他三种加工方式相比,采用油膜附水滴润滑时主切削力明显减小,加工工件表面质量明显提高,刀具磨损明显减小,证明了油膜附水滴润滑可以取得良好的冷却润滑效果。

基于纹理一致性测度的汽车车徽分割方法

车徽是汽车的品牌标志,包含了汽车的重要信息。更为重要的是,车徽是难以更换的,可作为汽车分类与识别的重要依据。首先,对原始图像进行小波变换,求取其垂直纹理测度;其次,选取合适的阈值二值化测度图像并进行形态闭运算;然后,根据位置信息进行车徽粗分割;最后,根据纹理一致性测度提取车徽。实验结果表明了提出的车徽分割方法的有效性。

甲状旁腺素与二磷酸盐治疗绝经妇女骨质疏松症有效性及安全性评价——Meta分析

目的评价甲状旁腺素与二磷酸盐治疗绝经妇女骨质疏松症有效性及安全性差异。方法通过检索Pubmed、Cochrane图书馆、EMbase、Highwire、中国生物医学文献数据库CBM、CNKI等中外生物医学数据库,收集有关应用甲状旁腺素与二磷酸盐治疗绝经妇女骨质疏松症的临床随机对照试验,检索文献日期从2002年1月至2012年9月。采用Cochrane系统评价方法,按照纳入和排除标准限定研究对象,评估所纳入研究的文献质量,并提取有效数据后采用RevMan5.0软件进行Meta分析。结果共纳入应用甲状旁腺素与二磷酸盐对比治疗绝经妇女骨质疏松症的临床对照研究9项(共1287例)。结果显示:在有效性方面,甲状旁腺素组比二磷酸盐组能提高绝经妇女骨质疏松症者腰椎BMD[WMD=3.96,95%CI(3.10,4.82)]和股骨颈BMD[WMD=2.05,95%CI(0.27,3.83)],而后者比前者更能提高髋BMD[WMD=-1.07,95%CI(-1.72,-0.41)];在安全性方面,甲状旁腺素组不良事件总发生率低于二磷酸盐组[WMD=0.87,95%CI(0.59,1.30)]。二者背痛与非椎体骨折发生率无显著差异,但前者血钙、尿钙超出正常水平发生率显著高于后者{血钙:[WMD=13.68,95%CI(6.12,30.59)];尿钙:[WMD=2.21,95%CI(1.14,4.26)]}。结论甲状旁腺素类药物比二磷酸盐类药物更能提高绝经妇女骨质疏松症病人腰椎、股骨颈BMD,改善骨质量的疗效肯定,且安全性较高。但在临床使用中,要定时监测患者血钙、尿钙水平,进一步提高用药安全性。