基于产教融合的应用型人才培养模式的研究——以山西大同大学为例

地方高校应用型人才培养模式的结构性矛盾日益凸显,难以适应经济转型、产业升级的需要。本文以产教融合为背景,以应用型人才培养模式为目标,深入分析了目前地方高校应用型人才培养模式存在问题,并提出相应的改革路径与实践推广。

新媒体视角下大学生思想政治教育的优化策略研究

随着新媒体时代的到来,大学生思想政治教育面临着前所未有的机遇和挑战。文章采取文献研究法,以新媒体为视角,深入探讨了新媒体对大学生思想政治教育的影响及存在的问题,并提出了一系列优化策略。新媒体背景下,大学生接触信息的途径更加丰富,信息传递效率进一步提高,但信息泛滥和信息真假难辨的问题也随之而来,在此形势下,亟须优化大学生思想政治教育。新媒体对大学生思想政治教育的影响主要表现在信息传递效率的提升、多元化信息来源渠道的延展、互动性和参与性的增强。信息传递效率的提升使得思想政治教育可以更加及时地将最新的理论知识传递给学生,更好地引导学生形成正确的思想观念。多元化的信息来源开阔了学生的知识视野,有助于丰富其知识储备,培养其批判性思维。互动性和参与性的增强则使学生能够更积极地参与到思想政治教育中,形成更具联动性及活跃的学习氛围。与此同时,新媒体时代也带来了很多问题与挑战,如信息过载、不实信息大量传播等,对大学生思想政治教育提出了新考验。文章综合研究新媒体对大学生思政教育带来的影响,从创新教育内容和形式着手,提出科学引导学生正确使用新媒体、积极构建互动平台、开展线上社会实践等教育优化策略,以期更好地推动大学生思想政治教育的创新发展,培养出一批社会责任感强、政治素养高的新时代大学生。

“新工科+工程教育认证”背景下特色专业人才培养体系探究

在“新工科+工程教育认证”背景下针对电气工程及其自动化专业结合山西大同大学专业特色建设和人才培养方案,通过理念创新、课程创新、培养创新、教育创新和专业创新使得新工科在特色凝练和工程认证中达到一个新的高度,推动电气工程及其自动化专业的新工科转型升级。从未来工业界对人才需求的要求出发,以学校专业特色为支点,树立与时俱进、定位准确的人才培养理念。在顺应新工科发展的大背景、大趋势下,凭借工程教育认证的超前理念,综合学校、企业、社会的多方优势共同推进新工科特色专业的改革,培养具有动脑和动手能力、符合社会需求的高素质工程技术人才。

新媒体时代促进大学生就业创业思路探究

新媒体的迅猛发展给大学生带来许多机遇和挑战,对就业方面的影响尤为明显。在大学生就业领域,由于高校扩招、专业技能与市场需求不匹配、地区就业机会不均衡、薪资水平不合理、就业歧视等问题,大学生就业形势严峻,成为政府、教育机构和社会各界关注的焦点。新媒体的异军突起及广泛应用,为大学生就业和创业带来了诸多利好,但也带来了一些挑战,大学生在面对琳琅满目的就业信息时,容易面临信息泄露的风险。文章提出,新媒体虽然为大学生开辟了更广阔的就业信息渠道和更灵活的就业途径,但也伴随着信息过载和虚假信息泛滥等问题,并提出了相应的解决方案。文章阐述了新媒体对大学生就业创业的积极影响和消极影响,提出了新媒体促进大学生创新创业的有效教育模式,深入探讨了新媒体平台在扩展就业创业信息源、提升大学生就业创业能力和创新就业模式方面的显著作用;分析了高校培育大学生创新思维、构建实践平台和创业生态系统的重要性,并提出了提供精准帮助和实施创业政策的必要性,认为思想政治教育在减轻大学生就业焦虑、塑造正确就业观念中扮演着至关重要的角色,为大学生在新媒体背景下树立正确的就业观、塑造健康的社会就业环境发挥了根本性作用。

大同黄花大田种植一体化技术架构

【目的】解决大同黄花产业快速增长过程中面临的传统生产方式劳动力不足、采摘难等问题。【方法】本文考虑大同黄花的生长特征和大同的区域地理特色,基于智慧农业生产理念,以解决采摘难为核心,提出一种从种植、采摘到加工的黄花产品全周期一体化技术解决方案。【结果】构建了大同黄花产业升级的架构模型,并分析了种植、采摘和加工过程中的关键技术。【结论】该模型为大同黄花产业化发展提供模型及路径参考。

茶文化融入大学生思政教育的意义及路径

随着社会的快速发展和文化的多元交融,如何有效地进行大学生的思想政治教育成为了社会关注的焦点。茶文化作为传统文化的瑰宝,承载着丰富的历史文化内涵和独特的人文精神,将其融入到大学生的思政教育中,不仅有助于传承和弘扬中国传统文化,也为提升思政教育的实效提供了新的路径和方法。文章探讨了茶文化融入大学生思政教育的意义,茶文化中所蕴含的道德和人文精神对于增强思政教育的吸引力和感染力具有积极作用。在融入路径部分,提出了建立与完善茶文化教育体系、将茶文化融入思政教育内容、举办茶文化实践活动和建立茶文化研究社团等四个方面的具体建议,旨在助力茶文化融入大学生思政教育,发挥其独特的价值。

新媒体时代大学生法学素养培养策略研究

随着信息技术的迅猛发展,新媒体深刻改变了人们获取信息和知识的方式,特别是在大学生群体中,影响尤为显著。当前网络诈骗案件频发,部分大学生因法律知识欠缺和法律意识薄弱,极易受骗,这对高校的法治教育提出了新的要求。文章旨在探讨新媒体时代大学生法学素养培养策略,以积极迎接新媒体环境下法治教育面临的挑战和机遇。文章采用调查法,分析法学教育和大学生法律素养现状,并提出相应的改进策略,包括增加法治教育课程比重、促进专业课程与法律选修课程结合、研发网络文明素养培育课程、强化教师队伍建设、构建积极的法治教育环境以及推动学生自主学习与互动交流等。研究结果显示,通过丰富的法律学习资源、组织法律知识竞赛与模拟法庭活动、利用社交媒体平台促进师生和生生之间的交流,能够有效增加学生的法律知识储备量、增强法律意识和法律运用能力。文章提出以上策略,旨在增强学生对学习法律知识的兴趣和实践能力,培养具备较高法律素养的学生,为高校的法学教育提供参考。

探析电气工程及其自动化的智能化技术应用

近年来,智能化技术逐渐成熟,已被广泛地应用在各行各业中。电气工程及其自动化作为机电、电力、电子等众多领域的交叉领域,它的发展直接关系到国计民生。如何将智能化技术有效融合应用在电气工程及其自动化领域中,是业界内人士探讨的重点。基于此,本文对智能化技术的应用情况进行了分析,并提出了推进智能化应用的主要措施,以期能进一步促进电气工程及其自动化领域的健康发展。

新媒体环境下大学生思想政治教育创新路径分析

随着信息技术、互联网技术的迅速发展和智能手机等的普及,新媒体已经渗透人们生活的方方面面,尤其是对于当代大学生而言,新媒体已经成为他们获取信息、进行交流和学习的主要渠道之一。同时,新媒体的普及也对大学生思想政治教育提出了新的挑战。因此,探讨新媒体环境下大学生思想政治教育的创新路径,对于推动大学生思想政治教育的发展具有重要价值,可以有效提升大学生思想政治教育的质量和影响力,培养学生的新媒体素养和实践能力,同时也有助于促进高校思想政治教育的现代化发展,为国家培养更多具有创新精神和社会责任感的人才。文章围绕新媒体环境下大学生思想政治教育的创新路径展开研究,采用理论阐述和案例分析法分析新媒体环境下大学生思想政治教育的背景和意义,认为在机遇和挑战并存的情况下,高校应当积极顺应新媒体发展趋势,不断创新思想政治教育的形式和方法,促进思政教育的时代化发展。为此,文章提出创新发展的三大路径,包括利用社交媒体培养大学生新媒体素养、加强社交媒体管理和引导,以及利用大数据分析提升思政教育效果。在实践教学中,高校教育工作者和教育管理者应当充分利用新媒体优势,积极推进大学生思想政治教育的创新,促进高校教育事业的不断发展。

社交媒体对大学生思政教育的影响与反思

随着互联网技术的飞速发展,社交媒体逐渐崛起并成为现代人尤其是大学生学习和生活中不可或缺的一部分。当代大学生从小就生长在互联网和社交媒体环境中,是真正意义上的数字原住民。他们既享受其带来的便利和乐趣,也承受其带来的压力与挑战。文章旨在深入探讨蓬勃发展的社交媒体对大学生思政教育产生的影响,并探索有针对性的指导策略,确保社交媒体为大学生的健康成长和全面发展提供助力。文章采用文献综述和实例分析的方法概述社交媒体发展现状,并分析其对大学生思政教育的积极和消极影响。通过对比和讨论,得出社交媒体对于大学生思政教育是一把双刃剑的结论。研究发现,社交媒体已经成为大学生主要的信息获取和交流渠道,具有不可忽视的影响力。它不仅为学生提供了宝贵的信息资源和互动平台,同时也可能使学生受到错误信息和错误观念的影响。有效的策略建议包括建设正式的教育平台、加强媒体素养教育、发挥学生“意见领袖”的作用、组织线上讨论与互动活动等,以帮助教育者更好地利用社交媒体为大学生提供高质量的思政教育。在这个问题上,教育者、高校和大学生都需要意识到社交媒体的双重影响,采取适当措施,确保社交媒体在大学生思政教育中起到积极作用。

旋转部件温度参数同步无线测量技术研究

针对旋转部件温度参数原位同步测量和数据无线传输应用需求,研究了电能无线传输技术和空间光通信技术,设计了一套8通道小型温度参数遥测系统。该系统通过热电偶和铂电阻传感器实现8路温度参数的高精度准确测量,采用电磁感应和红外光通信技术实现电能和采集数据的同步无线传输。系统分析软件完成数据的实时存储、解析和可视化显示。搭建了20000 r/min的模拟旋转环境测试平台,进行系统功能和性能验证。系统温度采集精度优于0.15%,无线传输距离为15 mm,电能传输输出峰值功率可达5 V/400 mA,实测通信速率为10 Mbit/s,8通道同步采样速率为56 kHz。该系统实现了温度参数的分布式、高精度获取,为旋转部件的研制和维护提供了准确的温度依据。

基质对大豆芽苗菜生物学性状的影响与评价

为筛选适宜种植大豆芽苗菜的最佳基质,本研究以大豆品种中品661为材料,以草炭、蛭石、珍珠岩3种基质的单基质以及复配基质作为栽培基质,从而评价不同基质对大豆芽苗菜生物学性状的影响。结果表明:草炭基质(D2)栽培大豆芽苗菜,地上部鲜重显著高于园土(Y)栽培29.44%;可溶性蛋白含量显著高于园土(Y)栽培10.16%;脯氨酸含量显著高于园土(Y)栽培262.50%。而草炭∶蛭石∶珍珠岩=1∶1∶1(F2)基质栽培的大豆芽苗菜地上部含水量显著高于园土(Y)栽培5.47%,有利于提高芽苗菜的口感及柔嫩度。综上,草炭栽培基质(D2)是大豆芽苗菜最理想的栽培基质。

基于改进YOLOv7-seg的黄花菜检测与分割方法

目标检测与分割是实现黄花菜智能化采摘的关键技术,原始目标检测算法容易出现漏检、误检等问题,无法满足自然环境下生长的黄花菜采摘要求。该研究提出一种基于改进YOLOv7-seg的黄花菜目标检测与实例分割算法模型(YOLO-Daylily)。通过在YOLOv7-seg骨干网络(backbone)中引入CBAM(convolutional block attention module)注意力机制模块,降低背景等干扰因素的影响;在ELAN(efficient layer aggregation networks)模块中采用PConv(partial convolution)替换原有的3×3卷积层,减少冗余计算和内存访问,提升对目标黄花菜特征提取的能力。颈部网络(neck)采用坐标卷积(CoordConv)替换PA-FPN(path aggregation-feature pyramid networks)中1×1卷积层,增强模型对位置的感知,提高掩膜(mask)鲁棒性。在改进的PA-FPN结构中采用残差连接方法将浅层特征图几何信息与深层特征图语义信息特征相结合,提高模型对目标黄花菜的检测分割性能。消融试验表明:改进后的模型检测准确率、召回率和平均精度分别达到92%、86.5%、93%,相比YOLOv7-seg基线模型分别提升2.5、2.3、2.7个百分点;分割准确率、召回率和平均精度分别达到92%、86.7%、93.5%,比基线模型分别提升0.2、3.5、3个百分点。与Mask R-CNN、SOLOv2、YOLOV5-seg、YOLOv5x-seg算法相比,平均精度分别提升8.4、12.7、4.8、5.4个百分点。改进后的模型减少了漏检、误检等情况,对目标定位更加精准,为后续黄花菜智能化采摘实际应用提供理论支持。

基于改进YOLOv5的轻量级黄花成熟检测方法

黄花菜具有较短的采摘周期和相对严格的采摘要求,针对传统人工采摘效率低、主观性高的问题,提出一种基于深度学习的SSH-YOLOv5黄花成熟度检测算法。以YOLOv5模型为基础,结合轻量级网络ShuffleNet V2基本残差单元压缩网络模型大小,提升模型目标检测速度;引入SE Net通道注意力机制模块,增强模型对有用特征信息的敏感度,提高目标检测精度;将普通卷积替换为深度可分离卷积模块,进一步减少模型计算量。试验结果表明,改进后的SSH-YOLOv5模型参数量和浮点运算量分别减少61.6%和68.3%,网络层数减少18%,同时SSH-YOLOv5的检测精度由原算法的88.8%提高到91.2%,实时检测速度达到66.4 f/s,相比原算法提高18.1%,达到实时检测要求。改进后的算法不仅实现模型的轻量化,同时也使黄花成熟度检测更加准确和快速,可以较好地满足黄花检测需求。

考研学生抑郁情绪干预的个案研究

为帮助某高校1名考研学生缓解抑郁或抑郁情绪,采用理性情绪疗法、系统脱敏法和森田疗法对其进行4个阶段共11次咨询;采用抑郁自评量表(SDS)、焦虑自评表(SAS)、强迫量表(Y-BOCS)进行测量,结合自评、社会功能恢复、他评、心理测量结果进行咨询效果评估;结果显示,通过心理咨询,A某抑郁情绪状况、社会功能及强迫思维都有明显改善。最后对咨询过程进行反思,以期探索考研学生抑郁情绪干预新路径,为后续有针对性的干预提供参考。

PLC电气控制系统在煤炭开采中的应用分析

主要对PLC电气控制系统在煤炭开采中的应用进行了分析。通过介绍PLC技术和煤炭开采领域的需求,探讨了PLC电气控制系统在煤炭开采过程中的具体应用,包括采矿机械设备控制、安全监测与报警系统、矿井通风系统控制等方面。研究表明,PLC电气控制系统在煤炭开采中具有显著的优势,能够提高生产效率和增强安全性能。最后总结了PLC电气控制系统在煤炭开采中的应用效果,并提出了其未来的发展方向。

基于改进YOLOv5的黄花成熟度检测方法

为统一辨识标准,提高成熟黄花采摘的检测精度和实时性能,提出一种改进的GCS-BI YOLOv5图像检测算法。首先,利用轻量化神经网络(Ghost Net)精简模型结构,节省计算资源;其次,为兼顾图像通道信息、位置信息,交叉引入高效注意力机制(CBAM和SE),提升图像特征感知能力和模型收敛速度;然后,采用加权双向特征金字塔网络(BI FPN),融合多尺度图像信息,提升模型对不同目标的综合检测性能。结果表明,与原始算法YOLOv5相比,所提算法在模型体积、网络层数、参数量、浮点运算量等轻量化指标方面分别下降62.89%、33.12%、63.01%、68.39%;在精确度、召回率等性能指标方面分别提升7.77、6.28百分点;实时性能提升了33.81 f/s。可见,改进算法的综合性能较优,能够满足黄花成熟度检测的要求。

融合轻量化神经网络的矿用输送带钢芯损伤检测方法

为了提高矿用输送带钢芯损伤的检测准确度和实时性,对传统YOLOv5算法进行了改进。首先,引入轻量化神经网络,大幅度降低模型复杂度和运算量;其次,引入高效通道注意力(efficient channel attention,ECA)机制,提升检测准确度,并加快损失函数的收敛速度;再次,采用加权双向特征金字塔网络(bi-directional feature pyramid network,BiFPN),融合高分辨率和低分辨率的图像特征,提升模型的综合性能。实验结果表明,与YOLOv5模型相比,改进模型的参数量和浮点运算量分别减少了约64.52%和69.07%,网络层数由468层降低至295层,检测精确度和召回率分别提升了约15.83%和3.93%,检测速度达到了109.89帧/s。

基于YOLOv8-ABW的黄花成熟度检测方法

为实现黄花成熟度的快速、高精度识别,针对其相似特征识别精确度低以及相互遮挡检测困难的问题,提出一种基于YOLOv8-ABW的黄花成熟度检测方法。该研究在特征提取网络中加入结合注意力机制的尺度特征交互机制(attention based intra-scale feature interaction, AIFI),更好地提取黄花特征信息,提高检测的精确度。在特征融合网络中,进一步采用加权的双向特征金字塔特征融合网络(bidirectional feature pyramid network, Bi FPN),实现更高层次的跨通道特征融合,有效减少通道中的特征冗余。此外使用WIoUv3作为损失函数,聚焦普通质量的锚框,提高模型的定位性能。试验结果表明:YOLOv8-ABW模型检测精确度为82.32%,召回率为83.71%,平均精度均值mAP@0.5和m AP@0.5:0.95分别为88.44%和74.84%,调和均值提升至0.86,实时检测速度为214.5帧/s。与YOLOv8相比,YOLOv8-ABW的精确度提高1.41个百分点,召回率提高0.75个百分点,mAP@0.5和m AP@0.5:0.95分别提升1.54个百分点和1.42个百分点。对比RT-DETR、YOLOv3、YOLOv5、YOLOv7模型,YOLOv8-ABW参数量最少,仅为3.65×10~6,且模型浮点运算量比YOLOv7少96.3 G。体现出YOLOv8-ABW模型能够在黄花成熟度检测中平衡检测精确度和检测速度,综合性能最佳,为黄花智能化实时采摘研究提供技术支持。

基于轻量化高效层聚合网络的黄花成熟度检测方法

针对黄花传统人工识别效率低,辨识标准不统一的问题,提出基于轻量化和高效层聚合过渡网络的黄花成熟度识别方法LSEB YOLO v7。首先,引入轻量化卷积对高效层聚合网络和过渡模块进行轻量化处理,减少模型计算量。其次,在特征提取与特征融合网络之间增加通道注意力机制,提升模型检测性能。最后,在特征融合网络中,优化通道信息融合方式,使用双向特征金字塔网络替换Concatenate,增加信息融合通道,持续提升模型性能。实验结果表明:与原始模型相比,在黄花成熟度检测中,改进后的LSEB YOLO v7模型参数量和浮点运算量分别减少约2.0×10^(6)和7.7×10^(9)。训练时长由8.025 h降低至7.746 h,模型体积压缩约4 MB。同时,训练精确率和召回率分别提升约0.64个百分点和0.14个百分点,mAP@0.5和mAP@0.5:0.95分别提升约1.84个百分点和1.02个百分点。此外,调和均值性能保持不变,均为84.00%。LSEB YOLO v7算法可均衡模型复杂性与性能,为黄花成熟度检测和智能化采摘设备提供技术支持。