谢涛、李晓艳设计作品

设计说明:湖北黄梅挑花起源于宋末元初,兴盛于明清时期,是一种古老、独特具有极强装饰性和鉴赏性的民间挑绣工艺,被列入第一批国家级非物质文化遗产名录。黄梅挑花是黄梅人民智慧与技艺的结晶,其品类繁多,内容丰富,寓意深邃,具有浓郁的乡土气息与民俗特色。黄梅挑花系列设计作品在保留文化基因与传统意蕴的基础上进行转译设计,实现挑花刺绣技艺在现代美学生活中的再造与再生。

煤矿生产区周边水体环境重金属污染分析与治理技术

水体环境受污染会严重影响生态平衡,利用物理化学技术与生物治理技术相结合的方式,治理煤矿生产区水体环境重金属污染。在分析重金属污染情况后,考虑到重金属污染物进入水体后会出现降解、沉淀、氧化以及吸附反应,根据水体环境实时变化特征,利用物理与化学治理技术实施过滤、物理吸附、土壤淋漓以及化学固化操作。同时,利用水中微生物种群,通过生物治理的方式,消纳、转移重金属污染物。实验结果表明,该技术对水中的锰、铁以及铬等重金属元素均能高效地治理、去除。

石墨烯与六方氮化硼导电性差异的理论研究

石墨烯和六方氮化硼(h-BN)属于等电子体。二者具有类似的结构,但导电性能截然不同。石墨烯具有良好的导电性能,但h-BN是电绝缘体。本文基于量子化学计算,通过自然键轨道分析、电子密度拓扑分析、核独立化学位移(NICS)和磁感应电流密度(AICD)等方法对模型分子C24H12及B12N12H12的电子结构进行了分析,对石墨烯和h-BN导电性差异进行了理论解释。研究结果有助于加深学生对等电子体、定域、离域π键等基本概念的理解。

虚拟仿真技术在铁道机车运用与维护专业实训平台中的应用——电力机车控制系统课程为例

虚拟仿真技术以其特有的交互性和逼真性,解决了人们在科技、教育、生产、生活等领域的重大工程问题。而在铁道机车运用与维护专业中,虚拟仿真技术的应用能够极大地提升学生的实训效果和学习体验,更加易于实现实训室后期改造时对现场新技术、技能发展的更新、容纳,降低学校实训室建设成本。研究基于铁道机车运用与维护专业已有的模拟驾驶实训平台,针对机车相关专业课程实训项目的开发与应用进行分析。以传统电力机车控制系统课程教学为例,结合实践任务,对原实训项目设置进行必要性分析,并对原有粗大实践任务进行细化拆分。参考机车传动技术发展新技术、新要求,针对性地增设具备代表性、创新性的实践设备和项目。结合虚拟仿真技术发展,对实训平台进行实训项目的二次开发,解决平台的实践问题和人机交互性差的问题,从而提升平台在实践教学中的效能。同时虚拟仿真平台还可以提供更多的实训项目和案例,丰富学生的实践经验和知识储备,使学生能够更全面地了解电力机车控制系统的工作原理和操作流程,提高其综合应用能力。

河北省农业推广现代化的问题及对策

在中国式现代化进程中,实现乡村振兴、推进“三农”现代化既是重点也是难点,农业推广现代化则是促进“三农”现代化及落实乡村振兴战略的重要措施。基于河北省农业推广现状,分析了河北省农业推广现代化面临的困境,探讨了河北省农业推广现代化的实现路径,以期为提高河北省农业推广服务“三农”的能力以及落实乡村振兴战略提供参考。

中国式现代化背景下农业推广现代化探讨

中国式现代化离不开农业农村现代化,而全面实施乡村振兴战略是加快推进农业农村现代化、实现中国式现代化的关键性工程。做好农业推广工作是实现乡村振兴的重要手段,也是促进农业农村现代化的重要措施。实现农业推广现代化的过程包括完善中国式农业推广制度、优化中国式农业推广组织体系、科学划分各类农业推广组织职能以及提升农业从业人员素质四个方面。

β-CTX、t-P1NP及N-MID-OT在绝经后女性骨质疏松性骨折风险评估中的应用

目的探讨β胶原特殊序列(β-crosslaps,β-CTX)、总1型胶原氨基端延长肽(t-P1NP)及N端中段骨钙素(N-MID-OT)在绝经后女性骨质疏松性骨折风险评估中的应用价值。方法回顾性分析2020年2月至2022年12月解放军总医院第六医学中心收治的102例绝经后骨质疏松(postmenopausal osteoporosis,PMOP)患者的临床资料,将其作为研究组,并根据是否发生骨折将其分为PMOP骨折组(39例)与PMOP未骨折组(63例),另选100名健康体检者作为对照组。记录所有研究对象的β-CTX、t-P1NP及N-MID-OT水平并进行比较,用ROC曲线评价β-CTX、t-P1NP及N-MID-OT在绝经后女性骨质疏松性骨折风险评估中的应用价值。结果研究组的平均体重、体质量指数、股骨颈骨密度(bone mineral density,BMD)、左髋总和BMD及L 1~4总和BMD均明显低于对照组(P<0.05);而两组研究对象的平均年龄、平均身高及绝经年龄等比较差异均无统计学意义(P>0.05)。研究组的β-CTX、t-P1NP及N-MID-OT均明显高于对照组(t值依次为12.688、37.430、26.599,P<0.05)。β-CTX+t-P1NP+N-MID-OT联合检测用于预测PMOP的AUC值为0.978,敏感度为98.04%,特异度为97.00%,表明β-CTX+t-P1NP+N-MID-OT三指标联合检测用于预测PMOP的效能更高。PMOP骨折组的β-CTX、t-P1NP及N-MID-OT均明显高于PMOP未骨折组(t值依次为6.078、16.363、12.227,P<0.05)。β-CTX+t-P1NP+N-MID-OT联合检测用于评估PMOP骨折风险的AUC值为0.939,敏感度为94.87%,特异度为95.24%,表明β-CTX+t-P1NP+N-MID-OT联合检测用于评估PMOP骨折风险的效能更高。结论PMOP患者β-CTX、t-P1NP及N-MID-OT水平均明显升高,而PMOP骨折患者β-CTX、t-P1NP及N-MID-OT水平升高更为明显,且β-CTX+t-P1NP+N-MID-OT联合检测可显著提高对PMOP预测及骨折风险评估效能,值得借鉴。

基于目标控制策略的干预模式在急诊创伤骨折患者中的应用

目的:探讨基于目标控制策略的干预模式在急诊创伤骨折患者中的应用效果。方法:将2022年10月1日~12月31日急诊科收治的53例急诊创伤骨折患者设为常规组,实施常规护理干预;将2023年1月1日~4月30日急诊科收治的53例急诊创伤骨折患者设为干预组,实施基于目标控制策略的干预模式。比较两组术前2 h、术后24 h、术后48 h疼痛程度[采用视觉模拟评分法(VAS)和休斯顿疼痛情况调查表(HPOI)],干预前后心理状态[采用斯坦福急性应激反应问卷(SASRQ)、正性与负性情绪量表(PANAS)],睡眠质量[采用匹兹堡睡眠质量指数量表(PSQI)],护理满意度[采用纽卡斯尔护理满意度量表(NSNS)]。结果:术后24、48 h,两组VAS评分均低于术前2 h(P<0.05),且干预组低于常规组(P<0.05,P<0.01);术后24、48 h,两组HPOI评分均高于术前2 h(P<0.05),且干预组高于常规组(P<0.01);干预后,两组PANAS正向情绪评分、护理满意度均高于干预前(P<0.05),且干预组高于常规组(P<0.05,P<0.01);干预后,两组SASRQ、PANAS负向情绪、PSQI各维度评分均低于干预前(P<0.05),且干预组低于常规组(P<0.05,P<0.01)。结论:将基于目标控制策略的干预模式应用于急诊科急诊创伤骨折患者中,可缓解患者疼痛,减轻负性情绪,改善睡眠质量,同时提高护理满意度。

慈善信托检察监督的法理基础和诉讼保障

慈善信托在共同富裕、第三次分配中发挥着积极的作用,具有目的慈善性、受益人的公众性、税收的优惠性和受托人的信义性等特征,但慈善信托具有被滥用之虞。由于相关监督机制存在缺漏,可能导致慈善信托对其使命的“失灵”,以及由于治理不善或缺乏保障透明度的机制,使慈善信托运作效率低下。为此,国际政府间组织以及欧美一些国家依据国家父权原则赋予检察机关检察监督的权力与职责。通过比较研究,以国家父权原则为依据,探究慈善信托检察监督之深层动因,分析对其进行检察监督的实践要义,明确检察机关的主要权责在于通过对慈善信托的监督,保护慈善资产及公众受益人的利益,确立慈善信托检察监督的对象即信托是否具有慈善性、受托人义务是否具有信义性、税收优惠是否具有合法性,以及为防止偏离慈善目的而适用近似原则时是否具有近似性。同时,检察机关通过行使诉讼权强化对慈善信托监督的保障,以应对潜在的违法行为和保护公益事业。

基于BOPPPS与PBL策略的教学模式在高职药剂学课程实验教学中的实践探索

目的探索以BOPPPS与PBL策略的教学模式在高职药剂学实验教学中的应用效果。方法构建药剂学课程实验教学BOPPPS+PBL教学模型,选取本校2022级药品经营与管理专业53名学生为教学对象,对该模式教学效果进行满意度调研的效果评价。结果任务驱动下的自主学习效率显著提高,新教学模式下课程实验教学能活跃课堂氛围、提高学生对学科的学习兴趣,满意度优良。结论基于BOPPPS与PBL策略的教学模式,以培养应用型人才为目标,融合了思政教育辅以现代信息技术手段开展实践教学,能提高学生综合学习能力、活跃学习氛围、提高学生的学习效率,为药剂学实验教学改革提供了新思路。

全息影像技术在外科住院医师规范化培训教学中的构建与应用

目的评价全息影像技术在外科住院医师规范化培训教学中的应用价值。方法选取2022年9月至2023年9月郑州大学第一附属医院外科住院医师规范化培训学员60名,按照随机数表法分成全息影像教学组和传统教学组,每组各30名,分别采取全息影像技术支持下教学模式和传统医学教学模式进行住院医师规范化培训教学。通过考试成绩及教学满意度调查比较两组在住院医师规范化培训教学效果方面的差异。结果两组的理论成绩和技能成绩分别为(84.19±4.85、88.07±5.61)分和(77.24±5.15、82.70±5.45)分,差异有统计学意义(P<0.05)。教学满意度评价分别为86.66%和100.00%。全息影像教学组在对理论知识的理解和掌握,学习主动性等方面的评价明显优于传统教学组。结论全息影像技术支持下的教学模式较传统教学模式更有益于提高住院医师规范化培训教学质量。

基因工程课程思政教学探究

课程思政是推进和落实“立德树人”根本任务的必要手段。基因工程课程是生物类专业的核心课程,如何将课程思政元素有机融入基因工程课程,是该课程教学改革的重要目标之一,也是提高课程教学效果和质量的重要手段。本次教学改革探索了如何将课程思政元素有机融入基因工程课程内容,并进行了课程教学内容的一系列设计,包括设计课程目标、精心设计课程教学大纲、精心设计课程思政元素等,实现了基因工程教学内容与课程思政元素的有机融合,有力提高了基因工程的课堂教学效果和质量,具体体现在学生在课堂上的专注力增强、完成作业的积极性提高、学生各项成绩都显著提高、学生评教效果显著提升以及学生的综合素质提升等,解决了“为谁培养人”的问题。

引入级联通道注意力的轻量化人体姿态估计

针对当前人体姿态估计模型在轻量化过程中精度损失严重的问题,以高分辨率网络(HRNet)为基线提出一种引入级联通道注意力的轻量化人体姿态估计模型。构建一种保持内部高分辨率特征的级联通道注意力,学习输入特征各通道的重要性来提高模型表征能力;通过设计一种基于MetaFormer结构的轻量级深度卷积变换模块来替换HRNet阶段2、3、4中运算复杂度较高的残差模块;设计一种多尺度特征融合方法减少HRNet原融合方法中的多维特征语义信息损失;采用无偏数据处理来消除关键点热力图编码过程中导致的偏移误差。COCO2017验证集的实验结果表明,所提出的模型同基准模型相比,在AP降低2个百分点的情况下,模型参数量和浮点运算量分别减少了90.2%和83.1%,并且以AP为71.4%的表现在轻量化模型中达到精度最优。

基于密集连接和多尺度池化的X射线焊缝缺陷分割方法

为解决X射线底片焊缝缺陷分割精度不高、边界信息模糊的问题,本文提出一种改进的Dilated_Pooling_Unet(DP_Unet)网络分割模型。首先,在上下采样间加入编解码信息提取模块DP_block,旨在下采样后最大限度地保留原始缺陷语义信息及减少连续卷积与池化操作造成的损失;然后,在模型中添加GAM注意力机制重点关注焊缝缺陷部分,有效提升缺陷特征通道的学习能力,降低背景噪声影响;最后,提出一种融合二元交叉熵和DiceLoss的混合损失函数,用于解决网络训练时不均衡的正负类数据问题。实验数据集由公开数据集GDX-ray缺陷数据集组成。实验结果表明,本文所提方法在GDX-ray数据集上有较好表现,Dice值达到了93.45%,与基线算法相比均有显著提高。该方法具有良好的分割性能,优于传统的分割算法,有效提高了底片焊缝缺陷分割精度。

虚拟仿真实验对移动通信课程体系建设促进作用的探析

为适应移动通信技术快速发展给高校通信工程专业实验室和课程体系建设带来的挑战,分析了引入虚拟仿真实验的重要意义和必要性,展示了移动通信虚拟仿真实验系统建设思想和成果,讨论了该虚拟仿真实验系统对学校移动通信课程体系建设的促进作用。结果表明,该虚拟仿真实验系统能够有效串联各专业课程,且对移动通信课程体系建设有积极的指导意义。

高灰阶图像增强算法及在X射线底片的应用与研究

针对现有伪彩色方法在高灰阶图像增强中存在灰阶损失严重问题,提出一种适用于超8位高灰阶图像伪彩色增强算法,并改进了传统JET、HSV、Rainbow编码。首先,对高位灰度图像进行位深量化;其次,利用构造的高灰阶增强算法实现色彩增强;另外,引入一个后增强系数,保证在不损失较多图像信息的同时改善处理后色彩图像的视觉观感,以保留图像细节信息、增强颜色对比度;最后,为了验证所提方法的有效性,将其应用在低对比度、缺陷信息模糊的石油管道X射线底片的焊缝视觉增强上。实验结果表明,所提方法对高位灰度图像的伪彩色增强效果是非常有效的,相对于现有算法各项指标均有较大的提升,灰阶损失相对于现有方法从93.774%降低至68.75%,时间开销也降低了至少80%,发色数指标提升了至少3.4倍。

基于双分支在线优化和特征融合的视频目标跟踪算法

针对D3S算法对跟踪目标的判别能力不足的问题,提出了一种基于双分支在线优化和特征融合的视频目标跟踪算法。首先,构建双分支的在线优化分类器,实现对目标的二次定位,得到更准确的目标位置响应图;然后,在特征层上实现响应图与搜索特征的融合,并通过encoder模块促进融合过程,进一步突出跟踪目标的特征;最后,通过encoder模块实现模板特征的更新,拟合特征间的差异,提高分割模块的判别能力。在VOT2018和UAV123数据集进行实验,改进后算法与原算法相比,在VOT2018数据集上EAO提高了2.9%,在UAV123数据集上成功率提高了2.4%,准确率提高了2.9%。实验结果表明,本文方法提高了算法的判别能力,并且进一步提升了精度和鲁棒性。

采用动态样本分配的特征融合目标检测算法

针对轻量级目标检测算法SSD-Lite检测精度低、对小目标预测能力差等问题,提出了一种采用动态样本分配策略的多尺度特征融合目标检测算法。在轻量级目标检测算法SSD-Lite的颈部网络引入特征金字塔结构(feature pyramid network,FPN),并对其进行轻量化设计,同时引入残差特征增强模块(residual feature augmentation,RFA),采用残差分支注入不同空间的上下文信息来改善高层特征的特征表达,以提升网络对小目标的检测能力;在特征金字塔结构中插入轻量级注意力机制ECA模块,提升网络对重要特征的关注能力;针对网络训练过程中采用的固定交并比(intersection-over-union,IOU)阈值的样本分配策略导致的正负样本分配适应性差、难以选出高质量正样本等问题,设计了一种动态样本分配策略,取消锚框的预设置,采用中心点采样的方式,同时结合样本均值、标准差作为筛选阈值,减少人工先验的影响,在不改变网络结构的情况下提升算法性能。算法在Pascal VOC数据集上测试,实验结果表明:该算法整体预测精度相较于基准算法提升1.9个百分点,对小目标检测能力提升3.3个百分点,算法推理时延仅增加2.32%;实验证明了该算法可以以较小的性能代价,显著提升算法的预测精度。

基于多尺度残差特征融合的图像去雾算法

针对现有去雾算法处理后图像色彩暗淡、视觉保真度差、细节特征丢失的问题,本文提出一种基于多尺度残差特征融合的图像去雾算法。首先,设计多尺度并行特征层,旨在从不同尺度下提取图像特征以提升网络的鲁棒性;然后,设计残差网络连接层,实现多个卷积层之间信息的传递和连接,提高特征的利用率,加快特征提取速度;接着,设计嵌入注意力机制的深度特征信息融合层重点关注图像关键信息,有效提高图像的清晰度,降低背景噪声干扰;最后,设计基于去雾理论及曝光融合的色彩矫正增强方法,用于解决网络去雾后图像色彩暗淡的问题。实验结果表明,所提的去雾增强算法在SOTS、OTS、RTTS公开数据集上的峰值信噪比(PSNR)、结构相似性(SSIM)、均方误差(MSE)分别达到了21.37 dB、82%、473.6,有效改善因雾霾天气造成的图像质量退化现象,性能更佳。

基于改进萤火虫算法的贝叶斯网络结构学习

贝叶斯网络是目前不确定知识表达和推理领域最有效的理论模型之一,利用贝叶斯网络进行分析和推理前首先需要通过结构学习和参数学习获取其网络模型,其中结构学习是参数学习的基础。针对现有萤火虫算法不符合生物学规则以及学习贝叶斯网络结构存在效率低、容易陷入局部最优等问题,设计了一种基于互信息与性别机制的萤火虫算法(firefly algorithm based on mutual information and gender mechanism,MGM-FA)。首先,通过计算节点互信息得到贝叶斯网络骨架图,基于骨架图驱动MGM-FA算法生成初始种群;其次,引入基于性别机制的个性化贝叶斯网络种群更新策略,以保障贝叶斯网络个体的多样性;最后,引入局部优化器和扰动操作符,增强算法的寻优能力。分别在不同规模的标准网络上进行仿真实验,与现有同类型算法相比,该算法精度和效率均有所提升。