OBE与CDIO教育理念驱动的多元混合式Python语言程序设计课程改革探索

传统的Python语言程序设计课程在培养学生的实际应用能力、团队协作技能和职业素养方面存在一定的不足。因此,为了使课程更加具有针对性和实践导向,本文提出了一种OBE和CDIO教育理念驱动的多元混合式Python语言程序设计课程改革方法。通过将OBE的理念融入到课程设计中,提出课程目标与结果评估细粒度拆解方法,使得教师能够更好地评估学生的学习效果,并为学生提供明确的指导。通过采用CDIO的方法来组织课程内容和教学活动,对整个课程按照CDIO的四个阶段进行设计和实施,将多样化的工程实践融入教学。通过开展“课内+课外+线上+线下”的多元混合式教学,为学生提供更丰富、灵活和互动的学习体验。

不同季节圈养麋鹿免疫和应激水平的变化及相关性

麋鹿Elaphurus davidianus是我国Ⅰ级重点保护动物,IUCN红皮书列为野外灭绝物种。本研究采用非损伤性取样(noninvasive sampling)及酶联免疫吸附测定(enzyme linked immunosorbent assay,ELISA)技术,对江苏大丰国家级自然保护区圈养麋鹿的免疫生理和应激生理指标进行了测定。结果表明:雌、雄麋鹿3种免疫球蛋白IgA、IgG和IgM含量秋季和夏季均高于冬季。雌性麋鹿IgG含量在各季节均高于雄性个体,比雄性个体具有更强的体液免疫;而雄性麋鹿IgM含量在各季节均高于雌性个体,雄性个体对异源免疫应答更灵敏。雌、雄麋鹿粪便皮质醇水平与IgM水平呈正相关,与IgG水平呈显著正相关,IgG是适合用于探测麋鹿免疫生理状态的指标,为麋鹿放归种群的监测和健康评价提供科学依据。

结合注意力机制的深度学习光流网络

为提升基于编解码架构的U型网络在深度学习光流估计中的精度,提出了一种结合注意力机制的改进有监督深度学习光流网络。网络由收缩和扩张两部分组成,收缩部分利用一系列卷积层来提取图像之间的高级特征,扩张部分通过反卷积操作将特征图恢复至原始图像分辨率,将通道注意力机制引入U型网络架构中以学习通道之间的相互依赖性,自适应地调整各通道的特征权重,增强网络的特征提取能力。同时,改进的网络还使用了空洞卷积以在卷积核尺寸不变的情况下增大感受野,使用变分光流方法中的恒常约束与平滑约束以进一步利用运动先验知识提升估计效果。最后基于合成图像序列数据集进行了实验验证,实验结果表明所设计的网络能够有效提升深度学习光流估计的准确率。

暖通空调的设计方案与评价分析

文章介绍了暖通空调设计的注意事项,以及暖通空调设计方案的可行性等其余各种性能,同时对暖通空调设计方案的经济性比较进行了详细的论述,文章的最后对暖通空调的设计方案以及评价分析进行了详细的论述。

解决问题的策略——倒推

[教学内容]苏教版小学数学五年级下册《解决问题的策略》[教材简析与思考]解决问题通常是从事情的开始状态,根据将要发生变化的现象,推断其结束时的状态。而倒推是从事情的结束状态,联系已经发生的变化行动,追溯其起始状态。学生比较喜欢用第一种方法解决问题,但有些问题的解决是需要倒过来进行思考的,这就是我们常常说的"倒过来推想"即"倒推"。

试论新形势下工会开展思想政治工作之优势

本文从工会思想政治工作的群众化和自我教育形势的两个特点入手，论述了工会在思想政治工作中具备与教育对象距离最近、采取的方法职工最容易接受、有把解决思想问题同实际问题相结合的最优条件、最适合开展群众自我教育的活动方式和寓教于乐等五个方面的优势。

测头在数控加工中的应用及功能开发

介绍测头在数控加工中工件找正的一些应用及功能开发。利用测头来确定工件坐标系原点是目前大多数控机床主要采用的找正方式。研究开发测头功能可显著提高数控加工的效率、合理分配资源、充分发挥数控加工的优势都有非常重要的意义。经生产实践验证,这种技术可以在数控加工领域推广使用。

基于小波-空间高阶特征聚合网络的遥感图像场景分类

提出一种小波-空间高阶特征聚合网络(WHFA-Net),该网络可分为小波域特征提取和空间域特征提取两个分支。首先,将Harr小波变换嵌入卷积神经网络(CNNs),保留深度卷积特征的低频分量作为小波深度特征;其次,利用最大池化进行深度特征学习,并将其输出作为空间深度特征;将两分支的深度特征进行向量化后,获取其自相关和互相关高阶深度特征向量,并依次进行特征正规化、特征聚合和特征归一化操作;最后,引入交叉熵损失函数进行端到端网络训练。在NWPU45(NWPU-RESISC45 Dataset)和AID(Aerial Image Dataset)数据集上的实验结果表明:相较于基准网络(VGG-16),本文所提WHFA-Net的场景分类准确率有5.13%~12.12%的提升;与DCCNN、APDC-Net、GBNet、LCNN-BFF、MSCP和Wavelet CNN相比,WHFA-Net的场景分类准确率均有不同程度的提升;通过消融实验验证了各模块和分支的有效性及其性能差异。因此,WHFA-Net可有效且稳定地抽取遥感场景图像不同特征域的高阶聚合特征,并提升场景分类准确率。