Investigation on Phytoplankton and Water Quality Evaluation in Landscape Water of Campus in Nanjing Xianlin University Town

The major phytoplankton was investigated and analyzed in landscape water of six campuses in Nanjing Xianlin University Town,and water quality was evaluated by single factor assessment method and comprehensive weighted evaluation method.The result showed that the major phytoplankton groups were Cyanophyta,Chlorophyta and Bacillariophyta.Besides,each evaluation indicator showed that waterbodies in four campuses were eutrophicated and result of single factor evaluation showed water quality all belonged to poor category V.The result of comprehensive weighted assessment showed that waters in Nanjing Normal University and Nanjing University of Posts and Telecommunications were seriously polluted,cyanobacterial bloom appearing.Waters in Nanjing University of Chinese Medicine and Nanjing Forest Police College hadn't been eutrophicated.

Indoor Environment Quality Monitoring and Evaluation System Based on LoRa Communication

Indoor environmental quality has always been the focus of people’s long-term attention. How to monitor the indoor environmental level conveniently and accurately is a problem that people pay attention to now. After research, an indoor environment level monitoring system based on LoRa communication is designed. The system is mainly divided into two parts, the detection node, and the monitoring terminal. Temperature, humidity, light intensity, noise, formal-dehyde, and carbon dioxide are detected through the node with STM32F103ZET6 microcontroller as the controller;the data is sent to the monitoring terminal for display through LoRa communication. At the same time, the T-S fuzzy neural network (TSFNN) is improved by the particle swarm optimization (PSO) algorithm to classify the indoor environment quality level. Experimental test: the total error of the improved TSFNN model test set is reduced by 8.6007. The system can monitor the indoor environment level objectively and reliably, and has high practical value.

高质量的“U-G-I-S-C”教师教育模式构建研究

“U-G-I-S-C”教师教育模式能满足教师教育一体化发展、大学和中小学共同利益实现与优势发挥最大化、实现中国式现代化和教育强国建设培养卓越中小学教师的需要。为进一步提高我国教师教育质量,可从以下几方面优化“U-G-I-S-C”教师教育模式运行策略:明晰合作理念和共同利益目标,合作关系从松散走向共生;建立平等协商和高效工作机制,合作效果从单兵作战走向互惠共赢;共同发展教育作为爱的事业,从利益联合走向文化融合;增进技术赋能,促进教师培养从断裂式走向全程浸入式并基于循证的教师教育过程;完善保障机制,汇聚各方组织的巨大合力。

基于SERVQUAL模型的零售药店药学服务质量评价体系构建

目的:为进一步提高零售药店的药学服务质量提供参考。方法:基于SERVQUAL理论构建零售药店药学服务质量评价体系,并以此体系为依据对206例顾客进行问卷调查,分析零售药店的药学服务质量对顾客满意度的影响。结果:结合SERVQUAL量表的有形性、可靠性、响应性、安全性、移情性等5个维度的内涵,可构建出药学服务质量的上述5个一级指标,以及与之分别对应的药店布局、服务环境、服务人员资格、履行承诺、服务及时性、投诉服务、药师审核处方、工作人员专业能力、建立药历档案、售后服务等27个二级指标。经过对206份问卷中的166份有效问卷进行回归分析表明,各维度对零售药店药学服务质量满意度的影响大小依次为可靠性、有形性、安全性、移情性(权重分别为0.359、0.338、0.230、0.159)。结论:应重点确保服务质量的可靠性,从保障服务人员的资格、履行对顾客的承诺等方面入手,以提高顾客的满意度。

基于D-S证据理论的汽车换挡品质主观评价方法

针对汽车换挡品质传统主观评价方法的不足,提出了一种基于D-S证据理论的换挡品质评价方法。该方法利用人的感觉器官作为"仪器",通过D-S证据理论对不同驾驶员给出的评价结果进行数据融合,以实现群决策层次多人评价意见的证据合成。试验结果表明,该方法克服了传统主观评价方法的模糊和不确定性,得到的评价结果与实际情况一致,能准确、可靠地评价换挡品质。

基于模糊AHP和D-S理论的舰船设计质量评估方法研究

舰船的设计质量是决定舰船最终质量的最为关键的因素。提出运用模糊AHP和D-S理论相结合的方法对舰船设计质量进行评估,并将最优证据引入D-S理论,解决证据冲突问题,使评估结果更加科学合理。通过实例证明了方法的可行性,对控制舰船的设计质量以保证研制的顺利进行具有重要意义。

基于T-S模糊神经网络的东滩湿地水域海水水质评价

长江口东滩湿地是重要的自然保护区,该水域水质评价对保护该地区的生态环境非常重要。海水水质的评价涉及到化学需氧量、有害元素含量等多因素,本文基于T-S模糊神经网络,根据海水水质标准对2010年5月东滩湿地保护区水域的海水水质进行评价,为长江口的水生物和环境保护建立了可行的评判机制。

基于T-S模糊神经网络的颍河水质时空变化特征分析

基于T-S模糊神经网络分析颍河(河南段)2007-2010年5个监测断面的水质指标监测数据,克服了过去仅用各级评价标准作为训练样本,导致训练样本数过少和不能构建检测样本的缺点,对实测数据仿真有很好的效果。应用主成分分析法,选出溶解氧、高锰酸盐指数、生化需氧量、氨氮、化学需氧量、总磷、六价铬、阴离子表面活性剂8项对水质具有重要影响的指标,建立适用于颍河的T-S模糊神经网络水质评价模型,对颍河水质时空变化特征进行分析。结果显示:颍河水质在近几年呈改善趋势;白沙水库断面水质最优,且稳定;周口康店断面水质较差,西华址坊在2007年第2季度水质恶化严重;沈丘纸店断面水质逐渐改善。表明了T-S模糊神经网络对水质时空变化特征分析的效果显著,也反映了颍河水质状况,为颍河水质监测、管理与控制提供依据。

基于神经网络与改进D-S证据理论的水质评价模型研究

针对水质监测数据多源、非线性、不确定性大的特点,提出了一种基于神经网络与改进D S证据理论相结合的水质评价模型。该模型首先利用3种前馈神经网络对水质监测数据进行初步评价,将初步评价结果归一化后作为基本概率分配,然后引入证据权重修正冲突证据,根据D-S合成规则得到融合评价结果,最后利用迭代思想修正评价结果。其中,基于证据权重修正冲突证据并进行融合结果的迭代修正,能有效解决传统D-S证据理论无法处理高冲突证据的缺陷。冀南地区5个监测断面水质评价结果表明,该水质评价模型能够提高水质评价准确性。

智慧环境下的“U-S双师”课堂:设计、实施与评价

为破解教师教育者缺乏中小学教学经验、师范生在真实情境中实践机会有限等问题,文章基于协同创新和深度学习理论,系统构建了智慧环境下的“U-S双师”课堂教学设计框架,提出网络直播、真情境教学和课例展示三种双师课堂实施路径以及表现性评价设计步骤,并将其用于实践,开展行动研究。文章认为,智慧环境下的“U-S双师”课堂具有师生协同的互惠性、教学过程的进阶性和学习环境的智能性,是高校教师教育者与中小学教师共同开发课程内容,通过线上线下联袂执教或线下共同教学等形式,为师范生提供多元参与体验和个性化指导机会,促进师范生知识迁移、问题解决和实践创新的一种课堂形态。实践表明,师范生肯定“U-S双师”课堂的教育价值,能够积极参与并顺利完成学习任务,获得较为扎实的数学教学知识,形成创新思维能力和自我发展能力,但是评课交流方面的高阶思维能力亟待加强。

基于B/S模式的教学质量评估系统的设计与实现

本文从应用的角度分析了教学质量评估系统的主要功能、设计原理与实现方法。该系统的评估方法科学合理、统计功能强大、界面友好、操作简易,同时解决了以往评估工作中大量繁琐的统计计算问题。

基于三层C/S模式的室内空气品质监测与评价系统

阐述了对室内空气品质进行远程监测与评价的必要性,介绍了基于三层C/S模式的室内空气品质监测与评价系统的结构与工作流程,以及网络环境下三层C/S模式的实时监测系统的结构与功能,指出该系统为准确监测和科学评价室内空气质量提供了有力的工具和保障。

加权距离的D-S证据理论在岩体评价中的应用

为降低岩体各评价指标间的冲突性和评价过程中的模糊性与不确定性对评价结果的精度和信度带来的不利影响,构建基于D-S证据理论的岩体质量综合评价模型。首先,依据岩体质量影响指标和分级标准,运用欧氏距离法衡量各指标与各质量等级之间的关联程度,进而确定岩体质量基本概率分配函数(BPA)。然后,根据指标间距离以及指标间的相似度与支持程度确定指标权重,并修正BPA。最后,对修正的证据运用D-S组合规则,得出质量等级。将该方法应用到某工程实例中,并在评价过程中与可拓法进行比较,以验证其优缺点。实例研究表明,用该方法得到的评价结果与工程实际相吻合,与可拓法相比,该方法在评价精度和定量反映指标间的一致性程度上有明显优势。

基于B/S模式的教学质量评价系统设计与实现

为了实现高校中教学管理、质量监控的自动化和网络化,阐述了基于B/S模式和采用.NET技术的系统体系结构、主要功能、设计思想及实现方法。该系统人机界面友好,具有较好的稳定性、安全性和可扩展性,目前运行良好。

应用ASP和Access技术开发网上教学质量评估系统

本文从ASP和数据库技术角度分析网上教学质量评估系统的设计原理与实现方法。该系统具有学生评 估、听课教师评估、教学督导评估和管理人员查询等功能,同时解决了以往评估工作中大量繁琐的统计计算问 题。

高职院校外教口语课程教学质量评价的实践研究——以改进型SEEQ量表为工具

引进外籍教师参与英语口语教学,是高职院校推进国际化办学、提升办学实力的重要推手。但在教学实践中,对外籍教师参与的课程进行教学质量评价,却缺少规范性、普适性的成果。使用改进型的SEEQ量表为工具,以苏州旅游与财经高等职技术学校371名学生为样本,对外教口语课程的教学质量进行了评价,并验证了改进型SEEQ量表的信度和效度。实践证明,改进型SEEQ量表可以作为一种有效工具,对高职院校外籍教师参与的英语口语教学进行有效评价。

基于D-S证据理论的地区电网电能质量评估

针对地区电网中不同的客户类型对电能质量指标的不同要求,提出了考虑客户类型的地区电网电能质量综合评估方法。针对各客户类型分别根据D-S证据理论,确定层次分析法(AHP)判断矩阵的各元素,然后计算出针对各客户类型的电能质量指标权重,再考虑各客户类型在地区电网中的重要程度,确定各客户类型的权重,最后将各客户类型电能质量指标权重由多维向一维归并,得到地区电网的各电能质量指标权重。通过考虑各客户类型得出的地区电网综合评估结果,更能体现评估对象的全面性,从而提高评估结果的准确性与科学性。

基于VS与SQL Server的思政教育师资质量评价系统设计

通过C#语言,基于VS2010开发环境,通过SQL Server数据库进行思政教育师资质量评价系统设计。首先设计系统整体框架,其次详细设计系统功能模块、数据库、应用程序、安全性、评价指标体系,最后进行系统测试,结果表明系统规范化、智能化师资质量评价整个过程,还可自动化分析并反馈评价结果,并通过评价结果了解师资质量影响要素,据此提升思政教学整体效果。

基于T-S模糊神经网络模型的汉中段汉江流域水质评价与分析

为了有效对汉中段汉江流域水质进行监控和评价,采用一种智能T-S模糊神经网络模型进行水质综合评价。利用建立的T-S模糊神经网络模型对水质评价标准进行训练;利用训练好的神经网络模型,选取汉江流域汉中段18个监测点的7项评价指标的监测数据,对该段水质进行综合评价。结果显示,汉水流域汉中段水质相对较好,除濂水河濂水桥监测站外,其余站点均属于Ⅰ类或Ⅱ类水质。通过计算机实验发现,该模型具有避免人工干预、提高水质评价精确度的优势。

SVM在教师教学质量评价中的应用

教师教学质量评价其目的是为了督促教师不断提高教学实践能力,而传统方法利用主观权重计算评价成绩其合理性受到质疑,需要寻求一种更加科学、合理的评价方法.支持向量机(SVM)是一种新的机器学习方法,该方法有较好的泛化能力,在解决小样本、非线性及多指标评价中有比较大的优势.SVM应用于教师教学质量评价是一种很好的尝试,使用SVM方法根据教师评价指标来估算教师的教学质量好坏,其评价结果更趋合理.