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题名智慧教室最新发展的十大特征
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作者
周永胜
宋祝
曾绍坤
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机构
重庆科技大学外国语学院
重庆科技大学工程训练中心
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出处
《中国信息化》
2024年第4期99-100,共2页
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文摘
智慧教室集成智能化高科技设备,能实现教室管控、教学活动、教学记录的智慧化,并可为教学评价及诊断提供教育大数据支撑。作为智慧校园的重要组成部分,智慧教室的建设工作得到各类学校的高度重视。2023年4月,调研组参加了在重庆市举办的中国高等教育博览会,针对智慧教室相关产品,进行了为期3天的广泛调研。研究发现,智慧教室的发展呈现以下十大特征。
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关键词
高等教育
高科技设备
智慧化
教育大数据
智慧教室
智慧校园
教学评价
十大特征
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分类号
G63
[文化科学—教育学]
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题名商业楼的暖通安装技术
被引量:1
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作者
曾绍坤
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机构
深圳市恒泰基建筑工程有限公司
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出处
《中国建筑金属结构》
2013年第02X期51-52,共2页
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文摘
优秀的暖通安装技术方案是综合考虑方案涉及的所有因素,安全性、可行性、经济效益最好的。本文分析了商业楼暖通安装技术的一般特征,介绍了商业楼暖通安装技术的空气温度、湿度、最小新风量以及含尘浓度的设计参数的选用,并对商业楼暖通安装的主要技术措施进行了探讨。
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关键词
商业楼
暖通安装
空调
通风
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分类号
U260.4
[机械工程—车辆工程]
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题名基于蓝牙通信的智能饮水机设计
被引量:4
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作者
陈书辉
曹菁菁
曾绍坤
罗伟康
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机构
武汉理工大学物流工程学院
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出处
《机电信息》
2017年第15期130-131,133,共3页
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基金
武汉理工大学国家级大学生创新创业训练计划资助(20161049718010)
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文摘
现设计一款智能饮水机,其采用STC12C5A60S2单片机作为控制核心,引入蓝牙通信模块,通过智能手机App实现对饮水机的远程控制,可在手机上遥控饮水机的电源开关和选择模式等,从而使饮水机的操作更为简单方便,具有一定的实用价值和市场竞争力。
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关键词
蓝牙通信
AT89C52单片机
手机App
温度传感器
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分类号
TM925.5
[电气工程—电力电子与电力传动]
TN925
[电子电信—通信与信息系统]
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题名浅谈函数性质的综合应用
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作者
曾绍坤
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机构
江西省宜春三中
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出处
《数理化解题研究(高中版)》
2014年第5期6-6,共1页
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文摘
函数,是高中阶段最重要的知识,它比较抽象,学生往往很难理解透彻,尤其是将各种性质综合在一起,更是难上加难.为了解决大家的这一困惑,我就来谈谈自己的看法,希望大家多多指教.
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关键词
函数性质
应用
高中阶段
学生
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分类号
G633.6
[文化科学—教育学]
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题名氟橡胶制品的开发应用
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作者
曾绍坤
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机构
航空航天工业部红阳机械厂
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出处
《特种橡胶制品》
1991年第1期38-41,共4页
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文摘
氟橡胶制品的开发应用与氟胶材料、配方设计、成型加工工艺密切相关。本文对氟橡胶配方及氟橡胶油封成型加工的有关问题作了简要论述。
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关键词
氟橡胶
橡胶制品
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分类号
TQ333.93
[化学工程—橡胶工业]
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题名基于可视化展教平台辅助的钳工实训教学改革研究
被引量:2
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作者
郭大江
曾绍坤
傅欣
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机构
重庆科技学院机械与动力工程学院
重庆理工大学车辆工程学院
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出处
《教育教学论坛》
2020年第28期206-207,共2页
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文摘
工程训练实训课程是我国高等教育一大显著的特色,特别是在工科院校,工程训练实训教学在整个本科教育中起到了举足轻重的作用。根据国家的发展,对应用型技术人才需求逐渐增大,对于工程训练实训课程,包括:车、铣、刨、钳、磨、特种加工,数控加工以及热加工等工种所涉及到的知识内容联系更加紧密。就钳工的教学中由于设备、教学方法、师资的原因存在相应的问题,该文为改善钳工教学中存在的问题提出基于可视化展教平台辅助的钳工实训教学改革研究。该教学改革研究可集中实现在教学内容的可视化,实训工量具的可视化,内容体系归纳总结的可视化,可使学习对象全面了解教学知识内容,使其产生更大的社会效益与经济效益,促进学生对实训教学知识内容的接受程度,加快促进该知识领域下的人才推广。
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关键词
工程训练
钳工
可视化
展教平台
实训教学
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Keywords
engineering training
fitter
visualization
platform of teaching demonstration
practical training teaching
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分类号
G642.0
[文化科学—高等教育学]
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题名基于深度卷积神经网络的机床有效加工状态识别
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作者
施莹
曾绍坤
李沨
刘红奇
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机构
武汉船用机械有限责任公司
华中科技大学机械科学与工程学院
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出处
《军民两用技术与产品》
2020年第11期54-58,共5页
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文摘
对机床有效加工状态进行识别,有助于进一步提高生产效率,提高机床的自动化水平和控制精度。本文根据空转和有效加工2个阶段的识别问题,提出了一种基于卷积神经网络的有效运行状态识别方法。以时域、频域和通过小波包变换提取的时频域特征作为原始输入,对输入进行去均值、归一化处理,以PCA(主成分分析)进行压缩降维,将其作为卷积神经网络的输入。首先以2个卷积-池化模块进行特征学习,再连接2个全连接层,通过Softmax函数进行监督学习,建立有效运行状态识别的深度学习模型。经过预定次数训练后,结果表明本文采取的模型平均准确度达96.94%。
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关键词
有效加工
卷积神经网络
小波包分析
状态识别
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分类号
TP3
[自动化与计算机技术—计算机科学与技术]
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