小学体育与健康跨学科主题学习的实践研究——以《小小快递员》一课为例

《义务教育体育与健康课程标准(2022年版)》指出:体育与健康课程中跨学科主题学习贯穿整个义务教育阶段。本文以跨学科主题“劳动最光荣(水平二)”为例,以“小小快递员”为主题,从设计思路、育人价值、活动目标和实施过程四个方面进行活动设计,以期对小学体育跨学科主题学习活动的开展提供有益参考。

新型中高职一体化模式助力民营经济发展创新做法研究

民营经济作为我国经济高质量发展的重要力量,其地位无可置疑。而职业教育作为与民营经济联系最为紧密的类型,推动职业教育与民营经济的融合发展尤为重要。在传统关的职业教育模式下,暴露出与民营经济结合不紧密,合作不深入,供需不匹配等问题。而温州职业技术学院永嘉学院在吸取传统中高职一体化模式的经验教训的基础上,探索打造的新型中高职一体化模式,在人才供给、岗位对接、技术服务等方面都有自身的创新做法,将有力推动职业教育与民营经济的深度融合,推动民营经济实现高质量发展。

微波滤波器的装调融合建模与反演

微波滤波器作为关键的选频装置,在设计制造周期中存在一些突出问题,如设计制造周期数据割裂以及数据缺乏有效利用,从而导致设计制造阶段脱节,降低了设计制造迭代效率。文中提出了一种微波滤波器装调融合建模与反演方法,根据滤波器的设计信息、制造数据以及滤波器机理采用自顶向下的方式构建滤波器知识图谱,利用知识图谱对微波滤波器的数据与机理进行规范化存储;利用机理数据融合建模的方法构建微波滤波器正向演进模型;基于正向演进模型,结合渐进空间映射算法,构建微波滤波器快速装调反演模型。演进与反演实验结果表明,预测电性能与实际电性能基本重合,故障滤波器通过两次装调即可满足设计指标。该方法能够实现微波滤波器设计制造数据的有效关联、微波滤波器性能演进的有效预测以及快速装调反演,提高了设计制造周期数据的利用率,增强了滤波器设计与制造的协同。

基于图卷积神经网络的电路板装配故障反演方法

现阶段电路板装配故障信息不能有效反演至设计师,导致设计制造迭代效率无法提升。文中提出了一种基于图卷积神经网络的电路板装配故障反演方法,首次将电路板的电路结构作为非欧结构数据进行研究,提出了电路板电路结构的图化方法和批量双模型图卷积相似度算法以解决电路板装配故障反演问题。算法主要流程包括:将目标电路板和待检测电路板群拼接,形成训练集、验证集和测试集,送入第一模型,依次由图卷积神经网络层、全连接层和softmax层对图节点进行分类,并利用准确率、召回率和F_(1)值评估第一模型;随后将完整数据送入第二模型,利用余弦相似度得出目标电路板装配故障器件点和待检测电路板群器件点的相似度评分,并将量化结果推荐到电路板设计师完成辅助设计。实验结果表明,该方法能够对电路板相似故障提出有效的反演设计建议。

数字经济视角下项目驱动式创业专业人才培养模式研究——以温州职业技术学院为例

近几年,我国高度重视数字经济发展,已将其上升为国家发展战略,因此,将数字经济特征融入高校人才培养的过程十分必要。研究发现,项目驱动式教学是创业专业最有效的教学方式之一,提高学生实践能力的同时,很好地满足产业的广阔市场。基于此,本研究以温州职业技术学院中小企业创业与经营专业为例,将数字经济特征融入人才培养全过程,以真实的创业项目切入,利用项目驱动式培养模式,构建了一套培养较为完整的人才培养模式。

内置式永磁同步电机MTPA和弱磁控制

永磁同步电机(PMSM)的矢量控制恒转矩控制常用两种控制方式:弱磁控制和最大转矩电流比(MTPA)控制。内嵌式永磁同步电机(IPMSM)输出的转矩包含部分磁阻转矩,在相同转矩输出情况下,MTPA控制所需定子电流小于弱磁控制的定子电流,这样就实现了最小铜损。当车速达到额定转速后,电机受到电池电压的限制,恒转矩控制策略无法实现电机转速的继续上升,此时电机进入恒功率运行区,通过弱磁控制策略实现在电压受限条件下的电机转速上升。提出了在低转速和无需足够大扭矩时使用MTPA控制;在转矩输出要求很大时,使用最大电流输出控制;超出额定转速后,使用最大功率输出控制,即最大电压转矩比(MTPV)控制。

基于标幺化模型的PMSM矢量控制系统设计

在电机矢量控制系统中,由于受到控制器位数的限制,采用参数的有名值进行计算存在数据运算精度低、易溢出等问题。研究了永磁同步电机(PMSM)矢量控制系统参数标幺化的实现方案,推导了PMSM数学模型的标幺化方法和基本物理量基准值的选取,给出了采集信号标幺化的实现过程,最后基于TMS320F28335型数字信号处理器(DSP)进行了实验,实验验证了该方法的可行性、有效性。

产业转型升级背景下县域提升职业教育层次的实践分析

县域经济作为我国最活跃的经济部分,它的良好发展对实现中国式现代化和共同富裕具有至关重要的推动作用。县域产业作为实体经济,在转型升级过程中受到了人才和技术的制约,亟需建立常态、紧密的人才供给渠道和技术协同机制。为解决这一问题,我国个别县域自发探索举办高等教育,但办学途径与模式差异较大。本文通过对区域产业发展需求的调查研究和对不同高等教育类型的分析,提出中高职一地式一体化职业教育这一县域办学的新途径。

“双碳”背景下生态文明教育融入高校思政课教学的路径与机制

“双碳”背景下将生态文明教育融入高校思政课教学相当重要。融入的路径包括:以高校思政课为主阵地,同时促进思政课与课程思政协同并进;线上线下同频共振,现场教学与网络教学相辅相成;校内校外资源共享,理论教学与实践教学有机融合。为了确保融入的效果,还需要建立和完善四种机制:创新机制、协同机制、互动机制、考核机制。

阿托品对氯胺酮小鼠催眠、镇痛、学习记忆的影响

目的 观察阿托品（atropine,At）于氯胺酮（ketamine,Ket）麻醉前用药对小鼠催眠、镇痛、学习记忆的影响.方法 用催眠法观察阿托品于氯胺酮麻醉前对小鼠催眠作用的影响,热板法和扭体法观察其对小鼠镇痛作用的影响,跳台法和避暗法观察其对小鼠学习记忆的影响.结果 催眠实验结果表明,阿托品明显缩短了催眠剂量氯胺酮所致的小鼠催眠时间（P〈0.05）.镇痛和学习记忆实验结果表明,阿托品对氯胺酮的镇痛、学习记忆无明显影响（P〉0.05）.结论 阿托品于氯胺酮麻醉前对小鼠的镇痛、学习记忆无明显影响,但可缩短氯胺酮的催眠时间.阿托品本身并无催眠、镇痛、影响小鼠学习记忆的作用.

中国式现代化视域下民营经济实现高质量发展的机遇与路径探析

在中国式现代化新征程中,探析民营经济如何实现高质量发展具有重要意义。首先要理解中国式现代化中民营经济的重要作用。一方面,民营经济推动着经济发展和社会进步,是推进中国式现代化的“生力军”;另一方面,民营经济在国家税收、创新驱动、就业机会和促进经济多元化等方面具有重要作用,逐渐成为高质量发展的重要基础。中国的民营经济创造的历史性成就深刻影响了中国经济发展的趋势和格局,是推动中华民族伟大复兴任务的重要力量。当前,中国式现代化为民营经济高质量发展带来新机遇,新发展阶段为民营经济高质量发展确定合理目标,明确了民营经济“做强、做优、做大”的发展目标,新发展理念为民营经济高质量发展作出科学要求,不断开辟民营经济高质量发展的新境界,新发展格局为民营经济高质量发展指明发展路径,保持民营经济循环的畅行无阻。具体而言,围绕推动民营经济实现高质量发展,要优化政府职责体系,构建公平有序的市场环境,营造良好社会氛围,促进企业创新发展,让中国的民营经济融入中国式现代化的具体实践。

基于BP和GRNN神经网络的乳房运动轨迹预测

用科学预测模型对乳房运动轨迹进行准确的预测,可以节约大量的计算和分析时间。分别建立BP和GRNN神经网络模型,将乳头点的运动坐标作为输入值,预测乳房其他4个部位的运送轨迹。结果表明,两种预测模型都可以较好地实现乳房运动轨迹的预测。BP神经网络可以预测出乳房4个测量点的运动轨迹,但要求样本量必须足够大,且网络参数不好确定,乳房轨迹预测时所需时间较长,效率低;GRNN神经网络克服了BP神经网络的缺点,预测值更接近真实值,4个测量点预测值分别比BP神经网络高出5.95%,5.33%,6.37%,6.97%,可以较好地预测乳房运动轨迹,其预测值分别达到了真实均值的94.68%,93.87%,93.76%,94.79%。

基于BP神经网络的织物表面绒毛质量的检测方法

为了对起毛工艺后的织物表面绒毛状态进行客观评定,提出了基于BP神经网络的织物表面绒毛质量的检测方法。以光切成像原理采集绒毛轮廓图像,利用自适应图像分割方法对绒毛区域进行分割,将得到的二值图像应用Freeman链码原理提取织物的上边缘轮廓坐标,以此作为BP神经网络的输入对BP神经网络进行训练,并将训练得到的2组权值根据BP神经网络的计算过程进行验证,提出应用激活函数和训练的权值相结合直接计算的方法。应用基于光切成像原理搭建的绒毛织物检测平台,对4种不同颜色和不同起毛工艺加工后的织物进行检测,准确率为93.02%;且权值的计算结果与网络实际计算结果相符合,因此可以直接利用网络训练的权值做矩阵运算,缩短实际检测的时间。

帧间差分融合灰度投影的运动目标检测方法

针对光线变化、动态背景以及摄像头轻微晃动等因素导致监控视频中运动目标的检测识别率低的问题,提出帧间差分融合灰度投影的运动目标检测方法。在帧间差分算法的基础上,通过改进三帧差加法运算,改善了光线变化的影响。同时,将连续三帧差加法运算的图像进行水平与垂直方向的灰度投影得到两个方向上的灰度投影曲线,对相邻的灰度投影曲线进行互相关运算,互相关曲线的峰值坐标即为运动目标在相邻图像之间的运动位移,以此实现了运动目标的检测。实验结果表明,在单个目标和多个目标的检测识别中,该方法能够获得准确的运动目标,其识别率、误检率均优于传统帧差法。

基于对抗神经网络和神经网络模型的筒子纱抓取方法

为提高筒子纱抓取和上纱过程的自动化和柔性化程度,应用单目视觉系统引导机器人完成上纱过程。采用工业相机获取单个筒子纱不同形态的数据信息,应用GAN(生成式对抗神经网络)对筒子纱数据集扩充,提高筒子纱数据集多样性。将所得的数据集加载到Faster R-CNN(更快速区域卷积神经网络)模型里进行训练,应用训练好的神经网络识别和定位筒子纱,引导机器人完成上纱任务。应用搭建的单目视觉系统实验平台对结果进行测试,结果表明,经过标定后的视觉系统可以完成多个筒子纱的抓取任务,以满足筒子纱上纱过程的自动化和柔性化要求。

面向机器人抓取的零散工件识别与测量方法

针对机器人抓取零散长形工件时工件随机放置等因素导致抓取误差大、效率低等问题,提出一种面向机器人抓取的零散工件识别方法。将视觉系统获取的零件图像进行图像预处理,提高图像质量;通过建立工件旋转模型计算工件与水平方向的夹角,作为机器人末端需调整的角度。对与水平方向有夹角的图像进行旋转校正,采用Canny算子提取旋转后工件的边缘轮廓特征;对边缘轮廓在水平方向上进行灰度投影,计算投影曲线峰值位置的差值;并结合标定参数得到被测工件的实际尺寸,以该尺寸调整机器人末端手爪开合的大小。实验结果表明,该方法适用于长轴类等规则形状零件的准确定位和抓取。

起毛工艺后织物表面绒毛质量的视觉检测方法

为了客观评定起毛工艺后织物表面的绒毛质量,提出了基于机器视觉的绒毛质量检测方法。以光切成像原理采集绒毛轮廓图像,利用自适应图像分割方法对绒毛区域进行分割,采用改进的Zernike矩对绒毛与底布边缘进行亚像素定位,并以边缘点进行最小二乘法拟合,将拟合线作为评定绒毛厚度的基准线。通过基准线建立厚度参数模型和间距参数模型,定量描述绒毛表面状态。实验结果表明:该方法在传送速度为20 m/min,采样幅宽700 mm下,能够对织物表面绒毛质量进行客观评价,评定参数与人工检测结果正相关。

起绒织物表面轮廓提取及覆盖程度估计方法

探讨机器视觉技术用于评价起绒织物表面质量的方法与效果。设计织物表面轮廓切向成像方法,获取起绒织物表面的轮廓图像。建立感兴趣的绒毛区域,采用最大类间方差法和形态学方法进行绒毛区域分割,以Canny算子有效提取了绒毛区域边缘轮廓特征。建立了绒毛区域垂直方向的厚度参数和水平方向的覆盖率参数模型。试验结果表明:定量评定绒毛表面质量黑色起绒织物最佳。认为:该方法实现了对起绒织物表面质量的量化评价。

数据挖掘在高校数字图书馆中的应用

数字图书馆技术作为传统图书馆管理方法与数字化技术的完美融合,极大地提高了大学图书馆的管理水平与服务水准。而面对高校数字图书馆在应用中出现的大量信息和数据造成的查询时间延长、信息使用效率低下、用户需求得不到有效的满足等问题,如何挖掘有效数据,提升为高校师生服务的效率已成为当前高校数字图书馆发展和管理当中亟待解决的重要问题。本文对数据挖掘技术的定义和具体实施步骤进行了分析和梳理,研究了数字图书馆建设中数据挖掘技术的需求,并在此基础上提出了高校数字图书馆建设中数据挖掘的对策,以期提高高校数字图书馆的管理水平和服务水平,使高校数字图书馆得以健康平稳发展。

以人为本理念在高校图书馆管理中的实践研究

“以人为本”理念是我国社会文化进步的标志,高校图书馆作为高校文化的引领、创新与传承的基地,在管理中也必须贯彻这一思想。本文首先对“以人为本”思想进行了解读,进而分析了当前高校图书馆现状以及在管理中出现的问题,在分析的基础之上有针对性地提出“以人为本”理念下高校图书馆的管理对策,为高校师生提供良好的文献知识查询与管理服务,为高校教科研发展提供坚实的知识理论储备基础,提升高校图书馆管理水平与服务水准。