党建引领下的高校学生社区朋辈共享互助育人力量的挖掘与探索——以东莞理工学院为例

党建引领下的高校学生社区育人模式是对构建社区育人新局面的一次尝试与探索,探索建立党组织下沉到学生社区的基本架构,凝聚党建引领下的学生社区育人力量,形成党建引领社区朋辈共享互助的育人逻辑,是高校对社区发展和社区育人模式变革的创新性回答。

基于Leap motion 的大学物理实验虚拟课堂设计

通过利用手势控制器(Leap Motion)技术,设计并实施一套创新的大学物理虚拟实验课程.通过在Unity3D软件中整合Leap Motion,创建一个大学物理实验测量杨氏模量实验场景,主要是利用C#语言进行开发,通过设计出多个模块,包括主界面设计和基本实验组件来完成物理实验的设计.在Leap Motion官网上下载关于Unity3D的SDK资源包并且导入Unity3D中,用其建立手部模型,实现Leap Motion控制器与Unity3D的手部交互实验系统的设计.人机交互技术的引入不仅可以丰富大学物理实验的教学手段,而且还能提高学生的学科理解和实际操作能力,同时培养其创新思维和科技素养.

基于深度学习的非约束场景多车牌识别方法研究

为解决非约束场景下的车牌识别精度问题,提出一种能够适应非约束场景并识别不同类型单车牌以及多车牌的自动车牌识别模型。该模型应用数据迁移技术,通过YOLOv5检测车辆并通过后处理筛选有效车辆目标,经检测并矫正后,通过ResNet18以及双向长短期记忆网络BLSTM网络结合连接时序分类损失CTC识别车牌字符。在模型训练过程中使用数据增强技术进一步提高了模型性能。该模型在CCPD以及AOLP的多个子数据集上进行了测试,展现出了优于其它方法识别精度和识别速度。

基于混合式教学法的数控机床电气控制与PLC编程课程教学改革

随着新冠感染疫情防控工作的常态化以及对克服不可控因素影响的需要,数控机床电气控制与PLC编程课程的教学模式有必要向线上线下混合教学法进行转变。该文在深度分析该课程教学内容以及线上和线下教学方法各自特点的基础上,分别针对理论和实践教学内容提出具体的改革方案。改革后的教学内容与混合式教学法的优点有机结合,同时引入丰富的教学素材和仿真软件辅以教学过程。实践表明,混合式教学法不仅拓展传统线下教学的时间和空间,使学生能有更多的学习自主性,还有助于有效提升学生分析和解决实际问题的能力。

基于IHHO-SVM的电能质量扰动信号识别方法

针对SVM(支持向量机)的惩罚因子和核函数参数在寻优过程中容易陷入局部最优以及哈里斯鹰优化算法容易陷入局部最优的问题,提出一种利用IHHO(改进哈里斯鹰优化)算法对SVM的惩罚因子和核函数参数进行寻优,构建IHHO-SVM分类器来对电能质量扰动信号进行识别的方法。通过对9种不同的电能质量扰动信号加入0 dB、20 dB和30 dB的高斯白噪声来进行测试,利用改进的自适应噪声完备集合经验模式分解算法分解信号并提取信号前3阶固有模态函数分量的能量熵和样本熵作为一组特征向量,将特征向量进行归一化处理后输入9种分类器进行对比。仿真结果表明,在信号加入0 dB、20 dB和30 dB高斯白噪声的情况下,IHHO-SVM分类器的识别准确率分别为99.11%、97.78%和97.33%,其分类效果是所有分类器中最优的,证明了其分类的准确性、优越性和抗噪性。

弱电网下三相电压源型逆变器并网谐振抑制及畸变电网情况下并网电流改善控制策略研究

三相电压源型并网逆变器因滤波器与电网阻抗易构成欠阻尼特性而造成系统谐振,以及网侧电压含谐波导致并网电流畸变进而影响并网电流质量。针对滤波器带来的谐振问题,分析了谐振机理并提出了电容电流前馈有源阻尼控制策略对谐振进行抑制;针对网侧电压含谐波的工况,提出了一种基于VSG电压电流双环等效模型的虚拟阻抗重塑方法来改善并网电流波形,给出了谐波阻抗选取的依据,并通过根轨迹分析了系统的稳定性。最后通过仿真证明了所提控制策略的正确性和有效性。

“电路分析基础”推动课程思政教学改革实施路径

“电路分析基础”是一门内容完整、逻辑严密、应用前景广阔的专业基础课程,在电类专业的人才培养体系中具有承前启后的重要作用。对该课程进行课程思政建设,是培养高素质人才的重要举措。通过分析课程思政的教学目标,结合教学内容和学科前沿发展,提炼和精心设计课程中的主要思政元素,归纳课程思政的实施路径,设计“电路分析基础”课程思政的具体教学模式,能够提高课程思政的教学质量,产生既“教书”又“育人”的效果。

柔性有机发光二极管的薄膜封装研究进展

柔性有机发光二极管(OLED)因使用柔性衬底而对环境中的水氧更加敏感,这对封装技术提出了更高的要求。目前,柔性OLED封装技术中最具希望的发展方向是可柔性化、水氧隔离能力优异的薄膜封装(TFE)技术。TFE是在OLED表面制备一层或者多层超薄的薄膜材料,以阻隔水氧侵蚀的封装技术,其关键在于制备水氧隔离能力优异的薄膜并避免对OLED器件性能产生影响。介绍了柔性OLED的衬底选择和传统的刚性封装技术,阐明了TFE的优势,通过无机/有机薄膜的制备及TFE采用的在线封装和离线封装2种方法,对柔性TFE的发展现状进行了总结,并对柔性TFE的发展做出了展望。

基于45°倾斜光纤光栅的光纤激光频率梳(特邀)

利用45°倾斜光纤光栅(45°-TFG)作为光纤型起偏器,搭建了一台高可靠性高稳定性的掺铒锁模光纤激光器,并以此为基础实现了重复频率f_(rep)和载波包络偏移频率f_(ceo)的精确锁定。当泵浦功率为228 mW时,基于45°-TFG的锁模激光振荡器可实现3 dB光谱带宽为60.4 nm、脉冲宽度为68 fs的超短脉冲输出,在12 h内功率的均方根稳定性达到0.033%,且在较大的泵浦范围内均能维持较好的展宽锁模状态。经过自主搭建的非线性脉冲放大、超连续谱产生以及f-2f自参考拍频干涉光路,获得了信噪比为32 dB的f_(ceo)信号。最后通过搭建基于锁相环的主动反馈控制电路,将f_(rep)和f_(ceo)信号溯源至一台GPS时频系统,最终测得f_(rep)和f_(ceo)信号归一化后在1 s门时间内频率稳定度为2.38×10^(-12)和6.41×10^(-16)。这是首次实现基于45°-TFG的光纤激光频率梳,表明了基于45°-TFG的锁模光纤激光器在实际应用中的潜力。

基于流形神经网络的协作频谱感知

针对传统频谱感知在复杂信号环境,如低信噪比和多路径衰落等情况下的性能局限,提出了一种基于黎曼流形神经网络的创新性协作频谱感知方案。该方法首先通过将多个协作用户的信号矩阵映射到黎曼流形上,生成具有几何特性的协方差矩阵。接着,利用黎曼流形神经网络进行高效的信号特征分类和频谱感知。黎曼流形神经网络不仅充分发挥了黎曼流形在非欧几里得数据结构上的优势,而且结合了神经网络强大的表达能力,从而在各种复杂环境下都展示出显著优越的频谱感知性能。通过一系列详细的仿真实验,证明了该方法在多样化环境下的优越性能,展示了其在实际无线通信系统中的潜在应用价值。