单双隐层BP神经网络对镇江高专大学生就业质量预测精度的比较——以医药与化材学院为例

本文以镇江市高等专科学校医药与化材学院毕业生的就业质量为预测目标,采用单双隐层神经网络作为预测模型,通过比较模型训练时的预测精度,模型仿真时的预测时间及精度,比较单双隐层的预测能力。实验结果表明,对于较小输入层神经元数的BP神经网络模型而言,采用单隐层是较为合理的,预测精度也较高。采用双隐层模型将会导致模型运算复杂化,预测精度反而降低。

“化学化工应用软件”在线课程建设与探索

阐明在线课程建设的目的、意义、实施过程。明确学习目标、优化课程内容设计、灵活组织教学活动、加强在线交流、改革考核评价方式等,可以促进"化学化工应用软件"在线课程的建设。

MOF及其衍生物在锂离子电池负极材料中的应用

金属有机骨架(MOF)具有高比表面积、高孔隙率、可调的孔径和结构多样性等特点,在能量存储和转换系统中的应用受到越来越多的关注。MOF及其衍生物如碳基材料、金属氧化物以及金属硫化物在锂离子电池负极材料中显示出巨大的应用潜力。文中简单阐述了MOF及其衍生材料在锂离子电池(LIBs)负极材料中的应用进展及存在的主要挑战。

工学结合模式下高职化工类专业学生实践能力培养研究

工学结合模式为学生提供了更多的接触化工生产、了解化工生产的机会。高职化工类专业要培养适应和符合化工生产需求的实践型人才,必须建立适合工学结合教育模式的课程体系,注重学生实践能力的培养。

电化学分析技术课程教学改革研究与实践——以药品质量与安全专业为例

针对电化学分析技术课程的教学现状,结合药品质量与安全专业的特点,从教学内容的设置、实训项目的开发、教学方法以及考核方式等方面对课程进行改革。教学实践表明,教学改革的实施不仅可以调动学生学习积极性,促进学生对电化学分析技术基础知识的理解与掌握,而且有效提升学生分析问题,综合运用知识解决问题的能力。

课内外分阶段网络虚拟实验教学法研究——以镇江高专《建筑材料》课程为例

《建筑材料》是高职高专院校建筑工程技术、建筑材料检测技术、工程造价及工程管理的一门重要的专业基础课。《建筑材料》课程涵盖大量材料性能检测实验,所需实验设备众多。这需要学院能够配置数量众多的实验仪器,以满足实际的实验教学任务,这对于一般高职院校而言,几乎不可能实现。本文创新地采用了课内外分阶段网络虚拟实验教学方法,该方法不仅可达到理论教学、实验教学的双重目的,亦可解决教学资源短缺的现实问题。实验教学效果显著,学生对该创新实验教学方法的满足度达到95%。

基于现代信息技术的化学化工应用软件校本课程开发

介绍了基于现代信息技术的化学化工应用软件校本课程开发的重要性和开发原则,阐述了具体的课程开发内容。将现代教育技术运用于化学化工应用软件校本课程的开发,可以为构建校本课程改革新模式提供创新思路和启发。

1-丁基-3-甲基咪唑氯盐增塑纺聚丙烯腈纤维及后续预氧化工艺的研究进展

离子液体作为一种绿色溶剂被广泛应用于催化、分析提纯、电化学研究、聚合物增塑等领域。1-丁基-3-甲基咪唑氯盐作为一种离子液体,具有低熔点、强极性、高温稳定性等特性,可被用作聚丙烯腈(PAN)的增塑剂实现增塑纺丝。简述原料制备工艺及纺丝工艺对原丝性能的影响、预氧化工艺对预氧化纤维性能的影响,探讨PAN增塑纺丝过程中尚未被深入研究的领域。

建立实时荧光LAMP法检测肺炎支原体

目的:建立实时荧光环介导等温扩增(LAMP)法检测肺炎支原体。方法:在LAMP体系中添加适量荧光染料SYTO-9,通过实时定量PCR仪监测LAMP反应结果。以肺炎支原体P1基因重组质粒制备一系列浓度标准品,分别使用实时荧光LAMP法和SYBR GreenⅠ染料LAMP法检测,比较2种方法的检出限。肺炎支原体M129标准株菌液以10倍梯度稀释,分别以实时荧光LAMP法和肺炎支原体荧光PCR试剂盒检测,比较2种方法灵敏度。以实时荧光LAMP法检测常见呼吸道感染病原体肺炎链球菌、金黄色葡萄球菌、表皮葡萄球菌、肺炎克雷伯菌、鲍曼不动杆菌、铜绿假单胞菌和大肠埃希菌基因组DNA,评估该方法特异性。采集疑似肺炎支原体感染患儿咽拭子标本,分别以实时荧光LAMP法和荧光PCR法检测,比较2种方法检出率差异。结果:实时荧光LAMP法可以检出P1基因最低限为103 copies/μL,当基因拷贝数大于104 copies/μL时,反应30 min样本组即可出现明显荧光信号。SYBR GreenⅠ染料LAMP法可以检出P1基因最低限为104 copies/μL,反应需1 h才可获得足够产物用于显色。实时荧光LAMP法灵敏度高于实时定量PCR法100倍,且对常见呼吸道病原体DNA无扩增。实时荧光LAMP法和荧光PCR法检测疑似肺炎支原体感染咽拭子标本的阳性率差异无统计学意义(P>0.05)。结论:实时荧光LAMP法可以有效避免因开盖检测造成的气溶胶污染,反应时间短,灵敏度高,适于在基层医院中推广使用。

高职院校“实验设计与数据处理”课程生态课堂教学设计

以高职院校药品质量与安全专业的“实验设计与数据处理”课程为例,从教学内容、教学模式、教学评价等入手,设计生态课堂,建设支撑本专业人才培养目标的核心课程,为学生的毕业设计、顶岗实习、就业打下扎实的专业基础。

生态应急决策支持数据仓库战略设计与实施研究

生态应急决策支持系统是生态风险管理的平台,需要以生态应急决策支持数据仓库为基础。目前,我国生态应急决策支持数据仓库处于建设阶段,不仅要实现现有相关数据仓库的数据整合,还要强化生态风险管理,将自然科学数据和社会科学数据置于同等重要的位置。

MOFs在锂硫电池正极中的应用

锂硫电池(LSBs)具有理论能量密度高、成本低、环境友好等优点,是很有应用前景的高储能系统之一。然而,多硫化物的穿梭效应会导致大的极化作用和严重的容量衰减,通过合理设计正极的组成和结构可以优化电化学反应。文中简要介绍了MOF及其衍生物如碳基材料、金属氧化物和金属硫化物在LSBs中的应用进展,并讨论了如何结合化合物的独特性质来改善电极的电化学性能。

微生物燃料电池的研究现状及其应用前景

微生物燃料电池(Microbial fuel cells,MFCs)技术作为一种节能型污水处理新技术,能够氧化降解各类有机污染物,并同步产生清洁电能,在污废水处理、生物传感器、生态修复等领域具有发展潜力。简述MFCs的基本结构、分类及工作原理,详细介绍MFCs研究现状、研究热点、应用领域,着重分析石墨烯基电极材料对MFCs产电性能的影响,总结并展望MFCs应用前景。

玄武岩纤维表面改性对生物膜附着性能的影响

采用壳聚糖对玄武岩纤维(BF)进行表面改性处理,研究改性后玄武岩纤维对生物膜附着性能的影响。利用红外光谱、X射线光电子谱仪、扫描电镜等对改性前后玄武岩纤维的表面官能团、成分和形貌进行表征分析,通过接触角测量仪对样品的亲水性进行研究,最后通过挂膜实验,讨论生物膜在改性前后玄武岩纤维上的附着性能。结果表明:采用物理涂覆法可成功制备改性玄武岩纤维(MBF),所制得的MBF表面粗糙度为209.04nm,接触角为66.62°。MBF表面形成的生物膜均匀致密,生物膜附着量明显增大,挂膜率由(129.27±1.23)%增加至(179.92±2.63)%,说明壳聚糖改性玄武岩纤维可以有效提升生物膜的附着性能。

生态应急决策支持数据库战略设计与实施研究

生态危机对人类社会形成严重威胁,生态灾害应急被全球所关注。生态应急数据库可为生态灾害应急提供及时的数据支持,实现生态风险控制和防范。我国真正意义上的生态应急数据库尚未建立,无法实现对生态应急决策的有效支持。生态应急数据库建设应在整合现有资源基础上全方位推进。

新型多孔琼脂-壳聚糖改性膜的制备及其对重金属废水的吸附性能研究

目的:以天然产物琼胶和壳聚糖为原料,通过溶出法制备出具有多孔结构的壳聚糖糖膜,采用红外光谱分析、扫描电镜对多孔壳聚糖膜进行表征。方法:研究不同条件下多孔壳聚糖功能膜对重金属离子(Cu^(2+)、Zn^(2+)、Pb^(2+))的吸附性能。结果:多孔壳聚糖膜对重金属离子的吸附都具有很好的吸附性能,吸附平衡时间约为150min。改变琼胶用量,各种类型的多孔壳聚糖膜对金属离子的吸附量随着不同。结论:通过准二级吸附动力学拟合,结果表明多孔壳聚糖膜对重金属离子的吸附属于化学吸附。

反吹-气相色谱法快速检测啤酒中的主要风味物质

采用反吹技术改进了气相色谱检测啤酒中乙醛、高级醇、高级酯等10种主要风味物质的方法。用配备毛细管色谱柱、氢火焰离子化检测器及微板流控装置的气相色谱仪,对啤酒直接进样,建立了一种快速分析的气相色谱分析方法。结果表明,采用内标法定量,啤酒中10种主要的风味物质具有良好的线性关系(R2>0.999)。对同一啤酒五次进样,测得的相对标准偏差为0.13%~2.77%。对啤酒加标回收,回收率达到96%~104%。采用反吹技术可以省去复杂的样品前处理,有效降低样品基质的影响,缩短样品的分析时间,提高效率,减少材料消耗。该方法以期能快速检测生产过程中啤酒的风味物质含量,有针对性控制啤酒的生产工艺,提高啤酒的质量。

玻璃鳞片表面改性及其在防腐涂料中的应用研究

采用表面接枝反应法,以六亚甲基二异氰酸酯(HDI)为改性介质,对无机玻璃鳞片进行表面活化改性,对接枝改性产物的化学结构进行了分析表征。以改性玻璃鳞片为填料,制备了改性玻璃鳞片防腐涂料,并对涂料的力学性能及防腐性能进行了测试评价。

耐阴极剥离有机涂层的研究进展

简介了水环境中有机涂层保护、阴极保护及其联合用于金属防护的机理,综述了有机涂层阴极剥离机理,分析了影响有机涂层阴极剥离的因素,综述了耐阴极剥离有机涂层的设计原则,最后指出了耐阴极剥离有机涂层的研究方向。

基于BP神经网络的混凝土抗压强度预测模型的建立

本文采用误差反向传播神经网络(BP)建立了混凝土抗压强度的预测模型,在不同的误差目标值及隐含层节点数条件下,探讨模型的预测精度。实验结果表明,当误差目标值设定为0.01、隐含层节点数为3时,模型的预测精度最高,平均误差百分数为6.6%。当误差目标值设定较大时,样本的预测值与实测值会发生明显的偏差,预测效果不佳。