大学生党员政治信仰现状分析及提升途径探究--以北京化工大学信息科学与技术学院为例

大学生党员作为我们党的新生力量和国家人才支撑,应该具备坚定的政治信仰和价值追求。文章通过调查问卷对当前大学生党员的政治信仰现状进行分析和总结,系统地讨论了大学生党员在世界多极化、价值观多元化的大环境下,存在的入党动机多元化、政治意识不强、理论知识薄弱、基层党组织教育缺乏系统性、创新性等问题,同时通过探索提升大学生党员政治信仰的有效途径,从而有效地提升大学生党员政治信仰和价值追求,使大学生党员真正成为社会主义的建设者和接班人。

对标“七个有力”,提升高校基层学生党支部组织力--以北京化工大学信息科学与技术学院本科生低年级第一党支部为例

提升基层党支部组织力已成为高校学生党建的重点内容,这对落实“立德树人”根本任务有着重要意义。依托高校学生党建工作样板支部建设,对标“七个有力”总结学生党支部教育、管理、监督党员,组织、宣传、凝聚、服务师生的经验做法,能够提升学生党支部组织力,使高校学生党支部全面进步、全面过硬,更加坚强有力。

化工类自动化卓越工程师高年级本科生践行“三个转变”——《工业实用技术》课程建设初探

为培养与提升高年级化工类自动化卓越工程师班学生解决复杂工程问题能力,为贯彻落实北京化工大学教学工作会议提出的本科教学“三个转变”的改革方针。本文结合自动化卓越工程师班高年级本科生特点,以《工业实用技术》课程为研究对象,探讨了课程的设想,教学内容,考核形式等环节。通过系统化的实践教学体系,切实提高了学生分析问题、解决问题的能力,实现了由低到高递进发展的人才培养特色,达到了提高学生解决复杂工程问题能力的目的。

化工园区场景下安全帽佩戴状态检测算法研究

针对现有基于深度学习的安全帽佩戴状态检测算法在化工园区复杂场景下小目标检测效果差等问题,提出了一种基于YOLOv5s改进的安全帽佩戴状态检测算法SEE-YOLOv5s。通过增加小目标检测头,以更好地捕捉和定位小目标,从而提高模型对复杂场景小目标的识别和检测能力;将YOLOv5s所有的C3模块融合轻量ECA(efficient channel attention)注意力机制,有效整合全局特征信息,提升小目标检测能力,并降低模型复杂度;引入EIoU(efficient intersection over union)损失函数,提升模型训练效果。在自建的SHWD-HG数据集上进行实验,实验结果表明,改进后YOLOv5s比原始模型的P(precision)、R(recall)、mAP0.5(mean average precision 0.5)和mAP0.5:0.95分别提高了0.5、6.5、5.9和3.2个百分点,且模型大小降低了0.7 MB。

基于智慧校园的全生命周期资产管理体系建设——以东南大学为例

目前,单一的信息化管理系统已不能满足高校的日常管理需求,依托智慧校园和电子签章构建高校全生命周期资产管理体系成为资产管理发展的必然趋势。顺应此趋势,文章首先分析了高校国有资产管理的现状和需求。之后,文章以智慧校园的总体架构为支撑,创新引入电子签章技术,设计了基于智慧校园的全生命周期资产管理体系。最后,文章以东南大学为例,阐释了此体系的应用成效。基于智慧校园的全生命周期资产管理体系的建设,可有机衔接物理空间和信息空间,促进相关部门联动、协同;可加强资产管理内控建设,提升资产管理效率效能,优化资产管理资源配置,强化资产管理数据治理;可打破单一信息系统的孤岛效应,使采购流程更阳光、建账流程更简洁、报销流程更高效、处置流程更规范。

化学和化工深层网信息挖掘技术的研究与应用

针对化学和化工领域深层网信息量大、专业性强,但是难于检索的问题,本文研究了深层网信息挖掘的相关技术及化学和化工深层网的特点,并将其综合应用于对化学和化工深层网信息资源的挖掘系统中。该系统通过提取表单标签并结合化工物性词典种子合成绝对URL地址的方式,实现了对深层网入口表单的自动填写和提交功能,采用结合了XPath文档定位语言和XSLT数据逻辑处理模式初步实现了对返回的结果页面中化学和化工数据的提取。

我国石油化工仿真技术20年成就与发展

我国近20年石油化工仿真技术的发展和突出的成就体现在两个方面,第一方面是定量动态仿真技术的研究、开发和大规模工业应用,主要包括化工过程动态流程模拟系统,仿真培训系统软件平台和仿真器硬件,用于大学和专业学校工程实践教学的仿真系统,多功能仿真实验系统,以及仿真工厂。第二方面是定性仿真技术的研究开发与应用,主要包括基于符号有向图(SDG)定性建模和计算机推理"引擎"技术,基于SDG技术的危险与可操作性安全评价(HAZOP)软件平台,基于SDG定性仿真技术的辅助过程系统危险识别与诊断技术,石油化工安全技术仿真试验平台,基于SDG技术的自解释仿真器等。此外对石油化工仿真技术的今后发展和预测进行了探讨。

PCA-SDG技术在化工过程故障诊断中的应用

故障诊断是化工过程中的一个重要问题,在其领域有多种优秀的方法,其中PCA和SDG在化工过程故障诊断中都有着广泛的应用。详细表述了主元分析和SDG的原理,从PCA和SDG在故障诊断中的应用着手,通过从根本上分析两者的优越性和局限性,从而阐述了PCA和SDG两种方法相结合的必要性。PCA与SDG相结合,在弥补了PCA技术在故障诊断领域一些不足的同时,大大拓宽了SDG故障诊断的应用范围,并且提高了SDG故障诊断的可靠性和稳定性,为SDG赋予了新的生命。

文本挖掘技术在科研信息自动建议中的应用

研究了科研期刊文献文本数据的特点,将文本挖掘技术用于对科研期刊文本数据的分析和处理中,提出了基于文本挖掘技术的科研信息自动建议系统。结合国内信息领域较有影响的3种期刊2007全年的期刊文章,进行了实例仿真。

现代石化工程设计信息管理与集成新方法

分析了石油化工工程设计信息管理的需求及现状,结合工程设计过程的特点,提出了基于工程设计信息管理的结构分类和信息仓库的框架结构,给出了信息同步与信息更新的策略,从而实现石油化工项目自工程设计开始的整个生命周期中的信息集成与信息共享的方法。

仿真技术的进展及其在石化工程设计中的应用

从动态仿真建模、仿真软件和仿真系统的硬件等方面介绍了仿真技术当前的国际水平和发展趋势 。

音频信息隐藏技术在网络通信中的应用研究

信息隐藏技术是保障网络通信系统安全的重要部分,它着眼于被隐藏信息本身的 不可探测性,利用该技术可在音频文件中嵌入秘密信息以达到隐蔽通信的目的。首先介绍了基于信息 隐藏技术的隐蔽通信的基本模型,分析了计算机网络中信息隐藏的特点;对网络保密通信中的信息隐藏 技术进行了分类比较,并对信息检测技术进行了研究;最后指出了目前该研究领域的具体应用、存在的 问题及今后的发展趋势。

定量脑电图联合动脉自旋标记成像技术评估成人弱视患者脑功能及血流灌注改变

目的以定量脑电图(QEEG)联合动脉自旋标记成像(ASL)观察成人弱视患者脑功能及血流灌注改变。方法对19例弱视患者(弱视组)及同期23名正常对照者(HC组)行QEEG和MR检查,并对弱视组行中文版低视力者生活质量量表(CLVQOL)评分;比较组间各脑区QEEG参数功率谱密度(PSD)及3D-pCASL定量参数,包括平均脑血流量(mCBF)、动脉通过时间(ATT)及脑血容量(CBV)的差异,并分析弱视组脑血流灌注参数与CLVQOL评分的相关性。结果相比HC组,弱视组双侧枕叶θ、α、β、γ频段PSD,左顶叶θ、β、γ频段PSD,右顶叶δ、θ、β、γ频段PSD,左后颞叶γ频段PSD,右后颞叶δ、α、β、γ频段PSD均增大(P均<0.05);其余PSD组间差异均无统计学意义(P均>0.05)。相比HC组,弱视组右侧基底节尾状核腹侧及背侧、伏隔核mCBF均升高,右侧中央后回123区、右侧岛叶颗粒区、左侧岛叶无颗粒区腹侧及右侧基底核苍白球ATT均降低,右侧基底节尾状核腹侧CBV升高(FDR校正P均<0.05)。成人弱视患者左侧枕叶V5/MT+区ATT与CLVQOL-P3评分呈正相关(r_(s)=0.440,P=0.003)。结论成人弱视患者顶枕叶及后颞叶等局部脑区功能发生改变,基底核区等局部脑区血流灌注存在代偿性改变。

基于.NET技术的教学管理信息系统

高效便捷的教学管理信息系统是高校教学管理水平的重要体现。文章详细介绍了作为高校校级教学管理信息系统重要补充的院级网络化教学管理信息系统的设计方案、关键技术及特色。该系统有效地实现了院级教学办公管理各个环节的自助化和网络化,促进了管理人员和多层次服务对象之间的实时便捷的互动交流,具有突出的管理特性和可推广价值。

一种基于3D打印技术治疗抑郁症的耳模治疗系统

基于中医学耳穴理论和现代神经科学理念提出的耳穴迷走神经刺激疗法,虽在临床治疗抑郁症方面疗效确切,但现有耳穴迷走神经刺激仪存在耳部电极体积大、刺激范围大、精准度不够等缺陷,该研究设计一种基于3D打印技术治疗抑郁症的耳模治疗系统(专利号ZL201821739137.9),通过对患者耳朵进行扫描获得数据参数制作适合不同个体的耳模,耳模内设耳穴刺激电极,进而在医生指导下实现针对不同个体、不同耳穴的精准刺激治疗,以实现耳穴刺激治疗抑郁症从有效到提高疗效的目标,为一人一证一治提供可能。

基于实时语音的信息隐藏技术的应用研究

利用实时语音传递秘密信息在隐蔽通信中具有重要意义。采用改进的LSB算法和同步技术,将秘密信息隐藏在传输的语音帧中。根据嵌入秘密信息的容量,将密文分段并对每段密文添加同步码,最终将含有同步码的秘密信息嵌入到载体数据的倒数第二位。同时,比较分析了实时传输时每帧的嵌入容量。实验结果表明,该方法具有较强的鲁棒性和不可感知性,且嵌入容量为50个字符时比较合理。

基于多模型切换控制的煤气化工业过程先进控制

煤气化是煤化工生产过程的重要组成工艺。煤气化过程以煤和氧气作为主要反应原料,在高温高压条件下发生化学反应生成粗合成气。相较石油化工行业,煤气化工业过程的先进控制(APC)实施有较大难度,原因在于煤气化过程中煤质不断变化,导致传统的基于单一模型的先进控制方法会引起控制器模型失配问题,引发生产过程中关键参数(氧煤比、气化炉温度)的较大波动。针对上述问题,基于水煤浆气化炉的生产实际,提出了一种基于多模型切换的动态矩阵控制方法。在离线状态下,利用不同煤质工况下的过程数据,构造多工况模型集。在线控制时,采取累积平方误差-总平方波动(ISE-TSV)作为控制器性能指标表征控制器性能与模型失配程度,同时使用多模型预测值作为模型切换准则。通过多模型切换动态矩阵控制,实现了煤气化单元的先进控制。根据所提方法开发了多模型切换控制软件Wisdom-Controller,在UniSim平台上进行了控制模拟,并进行了工业应用测试,模拟及工业应用测试结果证实了所提方法能够在煤质工况波动的情况下,实现氧煤比及气化炉温度的精准控制。对比传统的人工手动操作,基于多模型切换控制的先进控制方法降低了氧煤比及气化炉温度均方控制偏差。同时减少了比煤耗,增加了合成气体产量,显著提高了装置的经济效益。从而为实现煤气化工业过程的先进控制提供了一条新的有效途径。

时间平均莫尔条纹的信息隐藏技术

莫尔条纹信息隐藏技术避开复杂的计算进行解密,却存在隐蔽性不足的缺点。通过计算贝塞尔函数、灰度值和谐波振幅等得到时间平均莫尔条纹。时间平均莫尔条纹信息隐藏技术的载体图像和秘密信息由一组时间平均莫尔条纹组成,初始相位匹配和随机置乱算法将秘密信息嵌入到载体文件,保证了肉眼不能区分秘密信息与背景图片之间的差异,秘密图像只有按照预先计算的振幅振动才能显示原始的秘密信息。验证了秘密信息的安全性。

基于人工预测调控策略的复杂化工过程多任务学习方法

当前,PID反馈控制依然是化工生产过程的主要控制策略。然而,由于复杂化工过程通常具有大时滞和非线性等特性,使得PID控制对于一些关键过程参数控制的性能不佳。为此,在实际工程中通常是现场操作人员依据自身经验对其实施人工预测调控。为了能够从历史调控数据中学习人工预测调控策略,提出了一种多任务学习级联网络(LSTM multi-task network cascades,LSTM-MNC)。根据过程变量长短期不同趋势建立预测短期变化和长期趋势的过程预测模型,并学习过程预测模型估计信息与操纵变量序列的因果关系,由被控变量偏差预测支持操纵变量序列生成,实现生产过程的智能化调控。在工业换热器过程仿真平台上进行实验,获得了满意的结果,验证了所提方法的有效性。

基于多尺度融合模型的化工故障诊断

针对目前化工过程故障诊断中降噪效果不佳、多尺度特征未区分重要性、时序特征提取不充分等问题,本文提出了一种基于多尺度融合模型的化工故障诊断方法,该方法将注意力机制分别与软阈值方法和多尺度学习相结合,构建了多尺度深度残差收缩网络,并将提取到的多尺度空间特征送入双向门控循环单元进一步提取时序特征,相比于单通道网络,双向门控循环单元不仅能够完成对过去信息的学习,而且还能够完成对未来信息的学习,因此能够得到更多的时间关联信息。最后使用修正田纳西-伊斯曼过程数据进行验证,最终取得了95.08%的分类精度和94.76%的召回率,明显优于对比方法,证明了方法的有效性。