基于科研驱动为目标的“实验设计与数据分析”课程教学改革与实践

“实验设计与数据分析”课程能够有效指导学生进行科学实验设计和实验结果统计分析,具有很强的实用性和实践性。本文结合教学现状,提出以科研驱动为目标,从教学内容、教学方案和案例教学等几方面入手,对“实验设计与数据分析”研究生课程进行理论与实践融合、实例设计与分析以及多元实践等方面的教学改革,经过教学实践,提高了教学效果。

程序设计课程实验教学改革与在线学习数据分析

针对程序设计课程实验教学中,学生学习能力具有差异性,且教学活动形式单一、过程性指导与考核难落地等问题,以项目制方式整合设计6个层次的实验教学内容,建设多种信息化平台,实施递进式实验教学。对借助平台记录的任务总耗时、评测次数、代码修改行数等过程性数据进行深度分析,综合考察学生的实验学习效率与期末考试成绩之间的相关性。围绕学生个体学习效果数据的评价,为教师教学改进提供了依据,提高了实验教学的针对性。分层递进式实验教学的实施,增加了课程的外延实验学习,充分满足了不同学生的学习需求,培养了他们的程序设计和计算思维能力,为其后续专业学习打下良好基础。

LNG用截止阀超低温实验填料温度影响因素分析

为确保液化天然气(LNG)系统的安全性和可靠性,超低温截止阀在极端工况(-196℃)下必须具备极高的耐低温性能。对超低温截止阀DN15进行温度场实验,采集235个超低温截止阀的填料压盖温度数据,经处理后对温度场进行正态分布验证,结果显示填料部分温度场符合正态分布规律。将实验中可能影响温度的因素进行参数化,计算出在对流换热系数、氮气层高度和氮气层温度等3个参数影响下填料压盖部位的温度,并生成填料温度的概率分布图。

有限实验数据下工程结构概率建模及随机响应分析

为了研究实验数据下工程结构输入参数的概率建模以及依据所建模型的响应分析的问题,本文提出了一种实验数据下工程结构概率建模及随机响应求解的方法。依据Karhunen-Loeve展开和任意多项式混沌(aPC)展开理论,提出了一种基于核密度估计的新型随机模型;发展了结构随机响应的求解技术,并提出了用于随机响应aPC系数估计的D-optimal加权插值方法,实现了结构响应的高精度求解。研究表明:本文的研究为实验数据下工程结构的合理随机建模和高效响应分析提供了一个有效的框架,本文方法有效。

基于实验室信息管理系统的高级数据分析在成品油质量管理中的应用

高级数据分析技术,是一种侧重于挖掘和分析各类数据以揭示其内在规律和模式的技术手段,已经成为支持决策制定的关键工具。这项技术通过应用复杂的统计模型和算法,能够在海量数据中挖掘出有价值的信息,提供更深层次的见解。目前,高级数据分析技术已广泛应用于各个行业,包括但不限于金融、互联网、电信和电子商务等,其主要功能是深入分析数据背后的趋势和模式,预测未来可能的变化,为决策提供更深层次的支持。

大数据技术在虚拟实验平台建设需求分析中的应用

软件开发需求分析是整个软件项目开发过程的重要工作,能够帮助团队明确需求,提升用户的满意度。虚拟实验平台不同于一般信息管理类软件,其需求分析具有特殊性。基于此,文章主要分析了大数据技术在虚拟实验平台建设需求分析中的应用,以期为相关研究提供借鉴。

基于GEO数据库分析水稻低温胁迫关键基因

为了筛选水稻在低温胁迫下的关键基因,从GEO数据库下载水稻4个数据集中的70个样本。利用在线分析程序GEO2R进行共同差异表达基因分析,并对这些差异表达基因进行GO、KEGG分析,构建蛋白质互作网络,对关键基因构建热图。结果表明,获得共同差异表达基因51个,其中上调表达基因1个,下调表达基因50个。上述基因的GO分析结果表明,其细胞组成主要集中在细胞、细胞要素和细胞器上;在分子功能上,上述基因的功能主要集中在结合、催化活性上;在生物过程中,上述基因的功能主要集中在细胞过程、代谢过程和生物调控上。KEGG信号通路分析结果表明,上述基因主要参与植物激素信号转导等通路。在构建的共同差异表达基因的蛋白质网络中,有29个节点。另外,得到10个关键基因、2个关键子网络。研究结果为进一步研究水稻低温胁迫关键基因奠定了基础,也有利于水稻低温育种。

化学实验中的数据可视化与分析技术研究

化学实验是学生深入理解科学原理和培养实验技能的重要途径,其中数据的收集、可视化和分析是实验过程的核心环节。本研究旨在探讨数据在化学实验中的作用,重点分析数据可视化和技术在化学实验中的应用。通过这些技术的有效运用,不仅可以提升学生的实验操作水平,还可以培养学生的批判性思维和科学推理能力,为他们未来的学习和实践打下坚实的基础。

我国药品专利补充实验数据规则的探讨——基于乌帕替尼化合物无效案的实证分析

目的为了增强发明专利申请人对补充实验数据的实务可操作性,剖析中国补充实验数据相关问题的适用标准。方法本文采用案例实证分析的方法,以乌帕替尼化合物无效案为实证分析主线,分析补充实验数据的适用标准以及适用原则。结果与结论中国的补充实验数据的判定基准现阶段依然处于严格的审查状态,申请人或者是专利权人在中国如果想通过补充实验数据的策略来解决争议专利本身创造性或者是公开充分的问题,还需采取慎重的态度。

大学化学实验中的数据分析方法探究

结合大学本科教学阶段的化学实验课实际情况,根据所开设相关实验课程中涉及的数据处理实例,深入地探讨了利用国产免费软件WPS的Excel表格工具中函数和线性拟合等功能对于实验数据进行分析和科学制图。结果证明,在大学化学实验数据分析中引入程式化数据处理工具,不仅有利于提高学生的作图以及归纳分析实验结果的能力,还能显著提升实验教学的效果。

基于大数据分析的开放实验室综合管理系统研究

针对现行开放实验室综合管理系统存在数据丢失和信息上传速率低的问题,提出基于大数据分析的开放实验室综合管理系统研究。采用客户机/服务器模式(client/server,C/S)与浏览器/服务器架构(browser/server architecture,B/S)混合体系构建系统架构,设计系统管理、实验教学管理、学生实验管理、实验室管理以及数据输出五个模块,系统硬件方面对数据采集器进行了选型与设计;系统软件方面采用大数据分析技术对实验室数据信息倾斜处理,通过设计数据库对实验室数字化管理,完成基于大数据分析的开放实验室综合管理系统设计。经实验证明,设计系统数据丢失率不超过1%,信息上传速率可以达到7 Gbit/s,在开放实验室综合管理方面具有良好的应用前景。

基于数据分析的低温甲醇洗工艺操作优化

本文探讨了数据分析技术在低温甲醇洗工艺优化方面的应用。对于低温甲醇洗工艺原理及关键参数进行了阐释,强调了数据驱动方法在提高工艺效率和减少能耗中的价值。通过比较传统操作模式与数据驱动模式,揭示了后者在降低运转成本和提升操作精确性方面的优势。同时,综述了时间序列分析、机器学习以及多变量统计过程控制等数据分析方法在低温甲醇洗工艺中的具体应用,并通过实例分析展示了这些方法在实际生产中的应用成效。

利用数据挖掘技术分析实验室设备故障规律与维护策略

该文提出利用数据挖掘技术分析实验室设备的故障规律,并根据分析结果制定有效的维护策略--通过收集和分析设备运行数据和维护记录,识别设备的常见故障模式,提高故障诊断的准确性和效率。基于数据分析,探究预防性维护和修复性维护策略,以降低设备的故障率,减少维修时间和经济成本。

基于聚类算法的空气动力实验数据分析

针对实验教学中由于实验数据繁多导致学生在处理时无法正确归类,使得实验结果偏离实验标准的现象,本文提出了一种常用的实验数据分析方法——聚类算法。首先就聚类的概念以及聚类的一般过程进行简要介绍,并对聚类相似度量准则进行概括;然后以空气动力学演示实验课中的NACA0012翼型表面压强分布实验为例,基于SPSS软件运用聚类算法中的K-means算法将典型翼型的31个位置在不同迎角下翼型表面压强差聚为四类;最后将聚类后的数据导入Origin软件中,进行数据拟合后得到翼型表面压强随迎角变化趋势图,为后续计算翼型在不同迎角下的压强系数和升力系数奠定基础,可为学生在实验中进行数据分析时提供有力的参考。

基于大数据分析的农产品质量安全检测实验室质量控制体系优化研究

保障人民群众食品安全和健康,是农产品质量安全工作的重要任务,农产品质量安全检测实验室作为质量控制的重要环节,其准确性和可靠性对于农产品质量安全监管至关重要。然而,传统质量控制体系存在数据收集与分析效率低、质量管理方法滞后等问题。因此,本研究旨在基于大数据分析,优化农产品质量安全检测实验室的质量控制体系,提高检测准确性和可靠性。

喷气增焓与喷液冷却式空气源热泵在低温环境下实验数据对比及分析

对喷气增焓及喷液冷却式空气源热泵进行了热力学分析,并在低环境温度下对其制热性能进行了数据测试及对比研究,结果表明,随着室外环境温度在10℃~30℃之间下降时,两款热泵耗电量都在逐渐增加,制热量逐渐降低,喷气增焓空气源热泵机组相较喷液冷却式空气源热泵机组的COP下降有变缓趋势,当室外环境温度为-5℃时,喷气增焓热泵的COP为3.03,而喷液冷却式热泵降至2.66;在-20℃时,喷气增焓式热泵COP为2.15,喷液冷却式热泵COP已降至1.88;喷气增焓空气源热泵比喷液冷却式热泵性能提高大概13%左右。喷气增焓空气源热泵机组在低温环境下效率更高。

多模态人工智能数据分析实验服务平台建设

为了培养具备创新能力的人工智能新工科人才,探索人工智能人才培养新模式新路径,进一步提升应用型高校的大数据及人工智能实验教学水平,同时能实现科研成果向业务价值的转化,提出了建设具有多模态人工智能数据分析能力的实验和科研一体化的教科研服务平台。多模态人工智能是计算机视觉和交互式人工智能模型的融合,基于应用型高校的基本特征,在分析了服务平台功能需求基础上,提出了整合大数据及人工智能核心技术引擎模块;实现了其关键核心技术多模态数据重构及转换、多模态深度学习服务平台;构建了基于平台应用的人才培养课程服务体系。可为高校在教学、管理、人工智能实训、大数据开发和可视化、大数据及人工智能课程实训资源等多方面提供核心技术应用和基础支撑。

非洲猪瘟影响猪肉价格动态的大数据分析实验设计

该文设计了非洲猪瘟影响猪肉价格动态的大数据分析综合数学实验项目。首先运用网络爬虫和文本挖掘技术建立了非洲猪瘟舆情语料库,综合运用LDA主题模型、机器学习情感分类算法和TF-IDF权重算法构建了非洲猪瘟舆情指数,建立了猪肉价格与舆情指数的VAR模型,并对其进行了Grange因果关系检验、脉冲响应分析和方差分解分析。结果表明,非洲猪瘟疫情对猪肉价格存在冲击和影响,是猪肉价格波动的Grange原因,且不同时期对猪肉价格的冲击大小存在差异。该实验设计涵盖了文本大数据的挖掘技术、Python编程、VAR模型的构建与解释、动物疫情、生猪养殖和农业经济学等,有益于提高学生在大数据环境下综合运用多种分析工具和统计知识解决实际问题的能力。

基于普开平台的“数据分析(Python)”课程实验教学方法研究

为适应应用型人才培养需要,针对“数据分析(Python)”课程的实验教学中实验项目停留在算法验证、教学方法与实战应用脱节、学生解决现实问题能力差的现象,通过分析目前主流的大数据平台的特点,以武昌工学院已建普开大数据平台为基础,重建了“数据分析(Python)”课程的实验教学体系,提出了线上线下教学模式,并将理论算法与实际应用案例相结合,实践结果表明,该方法有效地激发了学生的学习热情,提高了学生理论与实践结合的能力,提高了教学质量。

针灸治疗胃肠疾病的实验研究文献计量分析与数据挖掘

目的:统计分析2016—2020年期间发表的针灸治疗胃肠疾病的实验研究文献,总结归纳针灸治疗胃肠道疾病的主要研究方向与进展。方法:检索国家知识基础设施数据库(CNKI)、中国学术期刊数据库(CSPD)、中文科技期刊数据库(CCD)、Pubmed及Web of Science数据库,根据纳入与排除标准筛选针灸治疗胃肠疾病的实验研究文献,并对结果进行计量统计分析。结果:近5年来针灸治疗功能性胃肠疾病的实验研究以肠易激综合征与功能性消化不良为主,器质性胃肠病则是以溃疡性结肠炎为主。电针和灸法是针灸治疗胃肠疾病的主要方法,功能性胃肠病以电针干预为主,器质性胃肠病以灸法为主。足三里、天枢、上巨虚、中脘是针灸治疗胃肠疾病的主要穴位。功能性胃肠疾病的针灸实验研究侧重于胃肠动力、内脏高敏感、情绪相关机制,器质性胃肠疾病的针灸实验研究侧重于炎症与免疫相关机制。结论:近5年针灸治疗功能性胃肠疾病实验以电针干预为主,侧重于胃肠动力、内脏高敏感、情绪相关机制研究;器质性胃肠病的针灸实验研究以灸法为主,侧重于炎症与免疫相关机制。