《传感器技术及应用》教学的思考与实践

本文阐述了针对传统《传感器技术及应用》课程教学存在的不足,对该课程的教学模式进行改革的具体措施及改革所取得的效果。

试论高职院校《传感器技术及应用》课程的教学改革

《传感器技术及应用》是一门繁杂的交叉学科,也是理工类专业的一门重要课程。为了适应社会对高素质技能型人才的要求,我们对该课程的教学内容、教学方法进行了大胆的改革。实践证明,学生的学习积极性、技能及分析问题、解决问题的能力得到了很大提高,课程改革取得了很大的成功。

《传感器技术及应用》课程教学的改革探索

结合《传感器技术》课程的特点及教学过程的不足,对课程的教学内容、教学方法、教学手段及考评体系的改革进行了一定探讨。在教学内容上提出以"科研项目"丰富教学内容的更新方式;在教学模式上提出"教师主导+学生主体"的教学模式;在教学手段上提出"PPT+黑板+传感器实物"相结合的教学手段;在考评体系上,提出"平时作业+课堂讨论表现+期末考试"的新综合考评体系。

基于工作过程的《传感器技术及应用》课程设计

为了适应企业对电子产品研发方面人才的要求,本文通过情景设计与岗位模拟,基于电子产品研发及调试过程,重新对高职"传感器技术及应用"课程的教学目标、教学内容、教学方法、考核方式进行了设计,使学生在掌握传感器知识的同时,也能在电子产品设计及相关职业素养的能力方面得到提高。

《传感器技术及应用》一体化教学思考与实践

本文针对《传感器与检测技术》课程特点及教学中存在的问题和不足,主要从运用一体化的思想观念、改变教学行为和提高教学效果等方面入手,提出了对课程教学模式进行改革的具体措施及改革所取得的效果。

面向未来课堂的具身教与学活动设计研究——以《传感器技术及应用》课程教学实践为例

已有的"未来课堂"研究侧重于内涵、特性、空间设计等方面的研究,缺乏相应教学模式及教学活动设计的系统研究,开展"未来课堂"的教学活动设计有利于推动"未来课堂"教学改革实践。当前认知理论的研究已从"离身"转向"具身",面向"未来课堂"的具身学习活动设计,基于"学生"的需求,以"学"为中心,将"认知、身体及环境"三者深度融合,职业院校专业课堂正发生着根本性的结构性变化。

地方应用型本科高校《传感器技术及应用》教学改革探讨

作为服务地方经济和社会发展的应用型本科高校,在我国占有较大比例,是培养应用型、复合型人才的重要阵地。目前,众多高校的学生培养方案均较相近,区分度不够明显。针对地方应用型本科高校的《传感器技术及应用》课程在教学过程中存在的一些典型问题,做出梳理,并从学科前沿技术拓展、适度压缩理论课时量,提高实验课时比例、开展综合性实验以及提供平台并鼓励学生参与课外活动等方面提出相应的对策和建议,为相关高校的课程改革和人才培养方案规划提供一定的参考。

传感器技术在机电一体化中的应用

传感器技术在机电一体化中的应用有利于工作质量与效率的提升,为行业的持续与健康发展夯实牢固基础。现阶段,传感器技术已日益成熟,能够与机电一体化进行充分融合,依托各种传感器的应用对周围情况进行全面感知,做好环境、设备等各类信息的快速收集与整合,为系统精准、稳定与安全运行提供一定的数据支持。因此,机电一体化需要借助传感器技术来保证系统的稳定运行,需要对传感器技术进行有效运用,并且对其应用效果不断增强,才能将传感器在机电一体化中的应用价值充分发挥,为行业发展注入新活力。

直升机试飞测试过程中光纤传感器技术的应用及发展展望

随着材料科学、微电子技术和数据处理技术的进步,光纤传感器技术有望实现更广泛的应用和更深入的集成。基于此,本文首先简要分析直升机进行试飞测试的重要性及数据收集的内容,随后阐述直升机试飞测试过程中光纤传感器技术的应用,最后详细阐述直升机试飞测试过程中光纤传感器技术面临的挑战及展望,以供相关人士交流参考。

人工智能技术在传感器判断精度提升中的应用研究

随着科技的快速发展,传感器技术在各个领域的应用日益广泛。然而,传统的传感器在数据采集和判断精度方面存在一定的局限性。为了克服这些局限,人工智能技术逐渐成为提升传感器性能的关键手段。人工智能技术通过机器学习、深度学习等方法,能够从大量数据中学习并识别模式,从而提高传感器的判断精度和可靠性。基于此,本篇文章对人工智能在传感器判断精度提升中的应用进行研究,以供参考。

课程思政与教学创新融合研究——以“传感器原理与应用”课程为例

通过对“传感器原理与应用”传统课堂教学与思政建设方面的思考与总结,提出了课程思政与教学创新融合研究的教学改革实施方案,探寻满足“新工科”建设要求和新时代背景的、以课程思政为导向的传感器课程构建范式,设计并实施能力培养与实践模式,旨在推动高校教师教学理念革新,为培养服务于新时代的高素质人才提供理论支持和实践参考。

“传感器技术及应用”课程思政改革与实践探索

为全面落实立德树人根本任务,实现课程思政与思政课程教学同向同行,针对专业课程育人使命,以机电一体化技术专业中“传感器技术及应用”课程为研究对象,构建“探索传感奥秘,践行科技报国”的思政主线,深入挖掘“爱国主义情怀、工匠精神、社会责任感、中华优秀传统文化”等四个思政主题,开展了将思政主题融入人才培养方案、课程标准、教学模式、考核评价等四个方面的实践探索,搭建“一核心、四主题、四融入”的课程思政体系。探索出适合于理工类专业课程思政改革建设的模式,助力培养具有精益求精工匠精神的高素质技术技能人才。

数字经济背景下“传感器与检测技术”课程思政实施路径探究

针对数字经济背景下“传感器与检测技术”课程思政教学改革中存在的问题,文章首先将立德树人根本任务具象化为理想信念、家国情怀、时代精神、科学精神4个主题,其次利用课程思政素材库优化教学设计,在教学方法、手段、形式等方面充分融入思政元素,最后重构了以学生思想政治素养发展为重要内容的多元化教学评价体系,形成了贯穿教育教学全过程的课程思政实施方案,实现了专业教育与思想政治教育的有机融合,达到了良好的思政育人效果。

红外线传感器及其导引技术在自动导向车中的应用研究

近年来,自动导向车技术得到了广泛应用,其中红外线传感器技术作为一种重要的导引技术发挥了重要作用。本文重点研究红外线传感器技术及其导引技术在自动导向车中的应用。介绍红外线的性质和特点,以及红外线传感器的基本原理。然后,对比红外传感器的主要类型和性能。概述导向系统的基本组成和工作原理,以及自动导向技术的发展和应用。同时,详细介绍基于红外技术的自动导向技术的概述。探讨红外线传感器在自动导向车系统中的作用,通过应用实例分析了红外线传感器在自动导向车中的应用。

多传感器融合技术在汽车环境感知技术中的应用研究

随着自动驾驶技术的快速发展,汽车环境感知技术的精准度与实时性成为制约其广泛应用的重要因素。多传感器融合技术通过整合不同类型传感器的优势,实现了对车辆周围环境的全面、准确感知,为自动驾驶系统提供可靠的数据支持。本文对多传感器融合技术的理论基础、数据融合算法以及复杂环境下的感知挑战与解决方案等内容进行了研究。

图像传感器中的曝光控制专利技术分析

在图像传感器技术中,曝光控制是一项至关重要的技术,它直接关系到图像亮度、清晰度、对比度等关键指标。曝光控制方法通过精确调整曝光时间、增益等参数,确保图像传感器在不同光照条件下都能捕获到高质量的图像。近年来,随着图像传感器技术的快速发展,曝光控制方法也得到了不断地创新和优化。1图像传感器中的曝光控制技术1.1技术分解及定义在图像传感器中,影响曝光的主要三个因素:光圈,快门,曝光时间。其中,光圈的大小决定了光线进入的通路的大小,快门速度和光圈大小是互补的,增益是经过双采样之后的模拟信号的放大增益。

多传感器融合在自动驾驶汽车环境感知中的应用

自动驾驶技术是近年来汽车行业革命性的发展方向,其核心目标是实现车辆的全面自主控制,这包括实时感知路况、智能路径规划、精确生成控制指令等诸多复杂功能。为了实现这些功能,自动驾驶汽车必须依靠各种高精度传感器来全面感知周围环境,但是每种传感器都有自己的局限性和缺点,单靠传感器是无法实现对环境的全面准确感知的。因此,多传感器融合技术应运而生,它对来自不同传感器的信息进行综合处理和分析,从而实现对环境更加全面、准确、可靠的感知。

传感器技术与机电一体化的融合发展研究

随着科技的不断进步,传感器技术与机电一体化的融合发展成为一个重要的研究方向。本文深入探讨了传感器技术与机电一体化的融合发展。传感器技术在机电一体化系统中扮演着至关重要的角色,我们将深入探讨它们的融合优势和所面临的挑战,并展望未来的发展趋势。通过对实际应用案例的研究,进一步论证了传感器技术与机电一体化融合的可行性和巨大潜力,为推动相关领域的技术进步提供了理论支持和实践参考。

自动驾驶汽车传感器校准与维护的关键技术

本文深入探讨自动驾驶汽车传感器校准与维护的关键技术,概述自动驾驶汽车中常用传感器的类型、功能及其在环境感知中的作用。重点研究传感器的高精度校准技术,包括基于机器学习的校准算法和多传感器联合校准策略。本文还分析传感器维护的需求,提出了维护策略与措施,并探讨传感器校准与维护系统的集成与优化方法。通过案例分析,验证了所提技术的有效性和实用性。

基于多传感器融合的测绘仪器测量误差修正技术研究

针对测绘仪器在测量过程中存在的误差问题,文章提出一种基于多传感器融合的测量误差修正技术。改进拉依达准则剔除测量数据粗差,采用方差贡献率的数据级融合方法融合测绘仪器测量数据,通过坐标投影算法构建误差模型,采用多传感器融合的测绘仪器测量误差修正技术中拟合优化的残差补偿法实现对测量误差的有效修正。结果显示,该方法在修正多传感器融合的测绘仪器测量误差方面,不仅具有较高的稳定性和可靠性,而且能够显著降低测量误差的平均值,同时该方法的平均误差修正成功率高达99.34%。