民族院校计算机公共课课程思政教学策略探索

根据全国高校思想政治工作会议精神要求,各门课程均有必要开展思政教育,改变长期以来的学科教学与思想政治教育相分割的状况。本文对民族院校基于课程思政的计算机公共基础课程教学改革进行探索,根据当前计算机公共课教学中课程思政的实施情况,提出了促进课程思政在计算机基础教学中开展的优化建议以及该课程思政教学实施案例和完整教学环节,以期促进民族院校计算机公共课程教学中课程思政的进一步发展。

肾病血液透析合并肺部感染的影响因素分析及病原菌特点

目的:探讨肾病血液透析合并肺部感染的影响因素,并分析病原菌分布特点。方法:选取2022年1月—2023年9月宜春市人民医院收治的128例肾病血液透析患者作为研究对象,根据是否发生肺部感染将患者分为阳性组(肺部感染)和阴性组(无肺部感染),所有患者均行血液透析治疗,统计患者肺部感染率,分析病原菌分布特点,收集患者的一般临床资料进行单因素分析,并进一步分析肺部感染的影响因素。结果:128例患者中,30例患者发生肺部感染,发生率为23.44%。共分离出46株病原菌,革兰阴性菌30株(65.22%),其中肺炎克雷伯菌占比最高(45.65%);革兰阳性菌16株(34.78%),其中金黄色葡萄球菌占比最高(21.74%)。阳性组年龄大于阴性组,透析时间、住院时间均长于阴性组,血红蛋白、血清白蛋白水平均低于阴性组,空腹血糖、营养不良占比、肾功能(失代偿期)占比均高于阴性组(P<0.05);多因素logistic回归分析显示,年龄、透析时间、住院时间、血红蛋白、血清白蛋白、空腹血糖、营养不良、肾功能均为肾病血液透析合并肺部感染的影响因素(P<0.05)。结论:年龄、透析时间、住院时长、血红蛋白、血清白蛋白、空腹血糖、营养状况、肾功能是肾病血液透析患者并发肺部感染的影响因素,其感染的病原菌主要为肺炎克雷伯菌与金黄色葡萄球菌。

既有线路箱型桥顶进施工技术的研究应用

随着铁路运行速度的不断提高,我国铁路事业发展迅速,极大地促进了国民经济的发展及运输水平的提高。现阶段,前期施工的既有线路已经不能满足当前发展和运营需求,故在铁路工程建设过程中,需要对既有线路改造或增加运营线路,从而满足发展需求。基于此,文章通过对桑园子至青白石间十里山一号隧道进行改建,以满足通行双层集装箱货物列车的条件。改建线路需下穿包兰线,从而与既有兰州北环上行线顺接,且构建的方案将对下穿包兰线顶进箱型桥施工进行简要说明。该工艺对以后既有线路下穿施工具有借鉴意义。

基于深度残差网络和近红外光谱的煤矸石智能识别

该文开发了一种融合近红外光谱技术与一维残差深度网络(1D-ResNet)的煤炭及矸石快速分类方法。为保证实验样本的多样性,从河南、河北、山东3省份的多个煤矿中采集了430个煤炭与矸石样本,并基于欧氏距离对异常样本予以剔除,以获得高质量的建模数据集。在此基础上,为准确捕捉煤炭和矸石与其光谱特征之间的复杂映射关系,构建了基于1D-ResNet的分类模型,可在有效解决梯度消失问题的同时深度挖掘煤炭与矸石的光谱特性,获得高精度的分析结果。五折交叉验证结果显示,该模型的平均准确率达96.26%,显著优于支持向量机和随机森林等传统机器学习算法。在训练集和测试集上,该模型的损失函数变化趋势表现出较高的一致性,说明模型具备良好的泛化能力。测试发现,模型处理每一百个样本的推理时间仅为16.230 ms,进一步突显了其在煤炭与矸石在线分选领域的优势和潜在应用价值。

高压氧联合普拉克索片对帕金森病痴呆的疗效

目的探究高压氧联合普拉克索片对帕金森病痴呆的疗效、认知功能及神经细胞因子水平的改善作用。方法选取2020年1月至2023年1月河南省直第三人民医院收治的76例帕金森病痴呆患者进行研究,以随机数字表法进行分组,观察组(高压氧联合普拉克索治疗)和对照组(普拉克索治疗)各38例。比较两组治疗总有效率、认知功能、睡眠情况、神经细胞因子及不良反应发生率。结果观察组的总有效率(86.84%)与对照组(76.32%)相比,差异无统计学意义(P>0.05)。两组干预前的认知功能各项指标评分差异无统计学意义(P>0.05),干预6周,两组认知功能评分均降低,且观察组低于对照组(P<0.05)。两组患者干预前的神经细胞因子水平差异无统计学意义(P>0.05),干预后,各神经细胞因子水平升高,且观察组高于对照组(P<0.05)。两组患者干预前的睡眠质量评分差异无统计学意义(P>0.05),干预后两组患者睡眠质量评分降低,且观察组低于对照组(P<0.05)。观察组的不良反应总发生率(13.16%)与对照组(7.89%)相比,差异无统计学意义(P>0.05)。结论高压氧联合普拉克索片治疗帕金森病痴呆安全有效,能够改善患者认知功能及睡眠质量,提升神经细胞因子水平。

lncRNA MEG3调控NLRP3/caspase-1/GSDMD通路影响三阴性乳腺癌对紫杉醇的敏感性

目的:探究长链非编码RNA(long non-coding RNA,lncRNA)母系表达基因3(maternally expressed gene 3,MEG3)调控含NLR家族Pyrin域蛋白3(NLR family,Pyrin domain containing protein 3,NLRP3)/含半胱氨酸的天冬氨酸蛋白水解酶(cysteinyl aspartate specific proteinase 1,caspase-1)/消皮素D(gasdermin D,GSDMD)通路对三阴性乳腺癌(triple-negative breast cancer,TNBC)对紫杉醇(paclitaxel,PTX)敏感性的影响。方法:通过逐渐增加PTX剂量间歇作用的方法诱导TNBC耐药细胞MDA-MB-231/R,qRT-PCR检测lncRNA MEG3表达;将MDA-MB-231细胞分为对照组(未转染+PTX)、Vector组(空载体+PTX)、pcDNA3.1-MEG3组(pcDNA3.1-MEG3表达载体+PTX)、pcDNA3.1-MEG3+BAY11-7082组(pcDNA3.1-MEG3表达载体+PTX+5μmol/L NLRP3抑制剂BAY11-7082),qRT-PCR检测转染后lncRNA MEG3表达;CCK-8法检测MDA-MB-231细胞增殖情况;通过免疫荧光染色和扫描电镜(scanning electron microscope,SEM)观察MDA-MB-231细胞焦亡情况;Western blot检测MDA-MB-231细胞中NLRP3/caspase-1/GSDMD通路蛋白表达;体内成瘤实验检测肿瘤质量。结果:与MDA-MB-231细胞相比,MDA-MB-231/R细胞中lncRNA MEG3表达水平显著降低(P<0.05);与对照组相比,pcDNA3.1-MEG3组细胞增殖抑制率、GSDMD-N+细胞数量、细胞焦亡、细胞凋亡率及NLRP3、cleaved-caspase 1/caspase-1、GSDMD-N/GSDMD表达水平显著增加,IC50、肿瘤质量显著降低(P<0.05);与pcDNA3.1-MEG3组相比,pcDNA3.1-MEG3+BAY11-7082组细胞增殖抑制率、GSDMD-N+细胞数量、细胞焦亡、细胞凋亡率及NLRP3、cleaved-caspase 1/caspase-1、GSDMD-N/GSDMD表达水平显著降低,IC50、肿瘤质量显著增加(P<0.05)。结论:上调lncRNA MEG3表达可通过激活NLRP3/caspase-1/GSDMD通路,促进MDA-MB-231细胞焦亡,以此增加TNBC对PTX的敏感性。

煤粒度对煤质近红外定量分析模型的影响

为了减少因煤样粒度而产生的光谱采集误差,研究0.2,1,3和13mm粒度等级下的煤质近红外分析模型。采用PCA方法提取特征信息,建立基于GA-BP和GA-Elman神经网络算法的定量分析模型。实验结果表明,经数据归一化与多元散射校正预处理后,0.2mm粒度等级的光谱与煤炭标准之间的相关性最强,模型的学习精度最高;经平滑处理后1mm粒度等级的分析结果最佳。平滑法对特征谱峰不明显的光谱的预处理效果较差,多元散射校正方法的适用性最强。在0.2mm粒度等级下原光谱的信息准确度最高,1和3mm其次,13mm最差。煤样粒度越大,光谱的不稳定因素越多,从而导致分析模型的负面影响增加。

遗传神经网络在近红外光谱煤质分析中的应用研究

针对BP神经网络收敛速度慢及容易陷入局部最优解的缺点,结合遗传算法全局搜索的特点,提出了一种基于遗传算法和BP神经网络建立近红外光谱煤质分析模型的方法;并利用主成分分析法提取煤炭样品的主成分值,有效地压缩了数据。实验对比了BP模型与GA-BP模型,结果表明,GA-BP模型能有效地减小测试集的预测值与真实值之间的误差平方和,相关系数也得到了提高,有效地提高了预测精度和分析速度。

采用KPCA特征提取的近红外煤炭发热量预测模型

近红外光谱分析技术通过搭建基于GA-BP神经网络方法的定量分析模型,实现煤炭发热量的快速评估。为了提高模型的学习速度和精度,必须对光谱信息进行数据处理。该过程属于复杂的非线性问题,经典的线性主成分分析方法具有一定的局限性,因此采用了一种基于多项式核主成分分析特征提取方法。通过分析主成分的特征值筛选异常样本。实验结果表明,该方法提取的特征信息主成分集中度高、降维效果明显、与输出变量间的相关性好,且能够准确判断出异常样本,大幅度提高了模型的准确性,为近红外煤质分析模型提供了一种分析速度快、准确率高的有效数据处理方法。

关于建筑仓储空间三维图像设计与仿真

在对建筑仓储空间设计时,由于仓储空间多因素,多目标的复杂多样性,使得设计过程中各项指标产生线性关联较低。传统的仓储空间设计方法在低关联性环境下不能很好地处理仓储系统的随机因素和变量之间的关系,导致建模分析效率低。提出基于三维图像仿真的建筑仓储空间设计方法,以CAD技术进行建筑仓储空间三维图像仿真,按照获取的不同建筑仓储空间种类进行特征提取,根据采集的建筑仓储空间数据,塑造建筑三维仓储空间模型。并以实际的成本、库存需求和订货量等作为仿真指标,进行三维图像仿真设计出最佳的建筑仓储空间。仿真结果表明,改进仿真法能够避免传统方法不能准确表述各变量之间关系的弊端,通过三维图像仿真和实际指标,仿真出最佳的仓储空间设计方案,保证了建筑系统的运作效率要求。

基于多传感器信息融合技术的矿井主通风机故障诊断模型的建立

文章根据矿井主通风机的故障类型特征,分析了矿井主通风机故障仅靠单一信息检测进行故障诊断难免出现故障漏诊的原因,提出了基于多传感器信息融合的矿井主通风机故障诊断模型。

基于拟线性局部加权法的煤样光谱散射校正

利用近红外光谱分析技术的诸多优势,可实现煤质多项指标的快速分析。煤样光谱数据的采集易受到噪声散射的干扰,在建模分析前常用多元散射校正方法对其予以恢复去噪。而传统的多元散射校正方法存在以线性表达式描述非线性关系的局限性,以及盲目追随"理想"光谱而导致的失真问题,为此提出基于拟线性局部加权法的煤样光谱散射校正。该法先选取二次曲线、三次曲线和增长曲线等三种拟线性函数,代替原线性函数;再分别引入均值核函数、高斯核函数、Epanechnikov核函数、二次权重核函数及三次权重核函数等五种核函数,在原评估函数中构造局部加权函数,利用局部加权函数精确表述各波长点处的依赖关系;最后,分析不同模式下校正光谱的准确性,确定拟线性函数与核函数的最佳组合。为验证方法的适用性,对0.2,1和3mm等三种粒度等级下的煤样光谱数据进行散射校正。结果表明:改进多元散射校正方法在消除光谱中散射干扰的同时,放大了特征谱峰信息,校正光谱与煤样各项指标的相关性得到了显著增强,有效地提高了煤质近红外光谱分析模型的预测精度和稳定性。

煤质近红外分析模型中争议光谱的判别

针对煤质近红外分析模型中光谱样本的特点,提出了基于并行最小二乘回归估计(P-LSRE)方法的争议光谱判别。首先,将光谱的全谱区划分为4个子区间,利用并行最小二乘回归估计方法以中心光谱为基准并行拟合建模光谱数据集;然后,以由相似度与相异度构成的相关性测度为衡量标准判别原光谱与拟合光谱的相关关系;最后,对判别信息进行有机融合标定光谱的属性。实验结果表明,该方法可准确地识别争议光谱,且具有较强的泛化性,适用于不同信噪比的光谱数据检测。

煤质近红外光谱分析系统设计

借助先进的近红外光谱仪器,以国家标准为指导,得到一系列煤样光谱及其各项指标的标准值。分别建立基于BP神经网络和偏最小二乘法的煤质近红外光谱定量分析模型,并利用VC和SQL语言设计开发分析软件。结果表明:煤质近红外光谱分析系统可准确地对煤炭指标进行分析预测。

基于农舍模型的自动控制原理实验仪器开发

为了培养学生的工程实践能力,改善单一枯燥、缺乏可操作性的实验教学状况,模拟农畜宿舍中供水、供料、孵化箱、升降门、通风及照明等场景,设计了以STM32为主控器的教学实验仪器,通过红外线、无线通信和上位机等3种控制方式,实现理论教学中常见的控制系统。该仪器提供了多个可操作的实际被控对象,可完成控制系统类型认知、控制系统建模、时域分析以及串联校正分析等实验内容,有助于提高学生将所学理论应用于实际工程中的能力。

公共数据库课程多元化教学方法研究

随着数据库技术越来越广泛地应用于各个领域,传统数据库教学模式教学方法单一,课堂氛围枯燥,学生学习兴趣不高,教学效果差,这些弊端已经不能满足数据库的学习需求。该文针对《数据库技术与应用》课堂教学的现状进行分析,提出如何利用网络,根据不同教学内容选用翻转课堂、案例教学法以及微课等多种教学手段相结合的教学模式,在实践中取得了良好的效果。

一种基于局部信息模糊聚类的太赫兹图像分割算法

以太赫兹图像分割为研究内容,分析了太赫兹图像的空频域特征,并在此基础之上提出了一种基于模糊局部信息C均值聚类的分割算法。由于FLICM算法充分利用局部空间信息和局部灰度信息,能够很好地描述模糊性,对于边界不清晰的太赫兹图像有很好地效果。采用不同成像条件下的多类太赫兹图像进行实验,结果表明此方法能够很好地克服边缘模糊、随机噪声、条纹噪声等干扰,分割所得目标轮廓完整、准确,有较高的精度,为进一步的太赫兹图像目标识别打下了良好的基础。

基于模糊聚类径向基神经网络的煤质分析模型

为了实现煤炭指标的快速智能预测,建立了基于模糊聚类的径向基函数(RBF)神经网络预测模型,将已测定的收到基全水、收到基灰分、收到基挥发分和收到基全硫的含量作为分类指标进行模糊聚类,根据分类结果分别建立了基于径向基函数神经网络的定量分析模型,对干燥无灰基挥发分、空干基全硫、收到基低位发热量和空干基高位发热量进行了预测,并与直接使用径向基神经网络模型进行比较。结果表明,该分析模型不仅精度高,且泛化能力强,鲁棒性好。

大学生校园消费情况与学习成绩间的相关性分析

为了挖掘高校校园卡系统中数据的有效价值,本文以中国矿业大学信电2015届大学生为研究对象,采用皮尔逊相关分析法和灰色关联分析法分析了其校园卡消费信息与学习成绩的相关性,并建立了基于多元线性回归分析法和双对数回归分析法的拟合模型,可根据学生的消费情况估测其学习状态,为高校学生工作管理部门实时掌握学生的学习动态提供了新途径。

基于哈希表的稀疏图像压缩算法研究

随着互联网技术的不断发展,以图像为主要载体的多媒体信息大大丰富了我们的生活。但由于图像数据量庞大,存储和传输时受到很大限制,使得图像压缩成为图像处理中的一个重要环节。图像压缩就是利用图像自身的相关性来消减图像的冗余信息,保留有用的信息。经过多年的研究,人们已经提出了多种图像压缩方法,并在许多领域取得了良好的应用效果。但这些方法主要是针对普通密度的图像,而对于稀疏图像的压缩,目前有效的压缩方法还屈指可数。对图像压缩技术的发展历程进行了回顾,给出了一种基于哈希表的对稀疏数据压缩方法,并利用VC++6.0平台,实现了基于哈希表的数据压缩系统。