历史课堂教学适应新教材的两点探索

在新课程基本理念的指导下,我们结合本校的历史教学实际,以转变教学方式和学习方式为突破口,以有助于学生的终身学习和终身幸福为根本宗旨,对历史教学进行大胆的改革,现将我们的做法简介如下:     

浅析如何创建绿色输变电工程

环境与资源的合理开发与利用方面的问题;在施工过程中对人民群众的人文关怀方面的问题以及施工中安全的重要性等方面的问题,论述了如何在全民提倡环保的年代合理有效的创建绿色输变电工程。     

单井分层配汽工程设计

针对非均质性稠油油藏，建立了二层地质模型。利用该模型研究了单井分层配汽问题。对管流，嘴流，渗流的协调计算及蒸汽流过节流喷嘴的临界流动特性进行了研究。结果表明，采用分层配汽工艺可得到合理的注汽剖面，实现了单井分层配汽，节约了作业费用。对配汽量、注汽速率及喷嘴结构的选择等问题进行了分析，并在现场进行了实际应用，效果较好。     

在Hilbert空间一般正项随机级数的收敛性

在不要求独立(至多只要求两两不相关)的条件下研究了Hilbert空间中一般正项随机级数的收敛性,得到了在一定条件下一般正项随机级数收敛的一序列充分条件.     

论学校体育改革与体育功能发展变化的研究

分析了我国大学体育现状与体育功能的发展变化,进而在传统与现代的结合点上明晰发展思路,提出转型期高校体育改革与发展的对策。     

给“为人作嫁”正名

“为人作嫁”是编辑设计、组织、选择、加工、整理作品和资料,从比喻义看,反映了编辑活动的基本特征。从引申义看,编辑象服装设计师般为作者策划审理作品,这一再创造性的智力活动,决定了他们以文化创新为导向的本质特征。     

基于高校校园网网络学习环境的特点分析及构建

高校校园网为高校教育提供了丰富的教育手段和网络资源,为我们构建基于校园网的网络学习环境提供了必要的环境支撑,本文对网络学习环境的特点进行分析,就如何有效的利用高校校园网,构建一种更加合理的网络学习环境进行了探讨。     

不同浓度微生物菌剂对水稻幼苗生长的影响

近年来，我国对水稻生产的需求与日俱增，根际促生菌(PGPR)是改善土壤肥力、促进作物生长的重要因子．开发水稻微生物肥料利于水稻绿色生产．通过浸种促生、盆栽促生、复合菌株田间促生实验，验证根际促生菌对水稻的促生作用．通过浸种促生实验分析不同的菌液及浓度对水稻的促生效果．结果显示，单菌OD₆₀₀=0.5的菌液对水稻的促生效果最好，混合菌液的促生效果高于对照组，但相比单菌OD₆₀₀=0.5的效果差异不明显．通过盆栽促生实验、复合菌株田间促生实验证明，经OD₆₀₀=0.5菌液处理后的水稻对茎鲜质量、根鲜质量、总根长度、根尖数等指标均有明显的促生长效果．得出在OD₆₀₀=0.5浓度下的单菌LZP02和混菌对水稻的促生效果较好．研究将为水稻微生物肥料的开发和利用奠定理论依据，对提高水稻产量和农业可持续发展具有重要意义．     

基于无监督迁移成分分析和深度信念网络的轴承故障诊断方法

针对轴承故障样本少导致识别精度低的问题,提出一种基于无监督迁移成分分析(unsupervised transfer component analysis,UTCA)和深度信念网络(deep belief network,DBN)的故障诊断方法。首先利用UTCA的核函数将不同工况样本特征映射到一个共享再生核Hilbert空间中,使得源域和目标域样本集更加相似,并通过最大均值偏差嵌入法(maximum mean discrepancy embedding,MMDE)判断能够迁移的源域数据,将源域样本迁移到目标域中,为深度学习提供充足的训练样本,解决了实际故障样本较少的问题;然后采用DBN模型对源域样本进行训练,再对映射后无标记的目标域样本进行故障诊断分析。利用不同工况下的滚动轴承实验数据进行算法验证,结果表明,与普通DBN、SVM、BPNN以及传统机器学习-UTCA融合方法相比,本文方法对滚动轴承故障的诊断精度更高。     

基于ICT算法的复杂状态目标实时跟踪

针对压缩跟踪(CT)算法不能解决跟踪目标形变、被遮挡、光照变化等问题,提出改进的压缩跟踪(ICT)算法.采用卡尔曼预测下一帧中的目标状态,从而减小搜索域,并在目标被遮挡时估计运动轨迹;采用定向二进制特征(ORB)匹配算法,跟踪形变目标和判断目标是否被遮挡;采用ORB匹配跟踪、CT检测和贝叶斯学习相结合的方法,融合ORB匹配跟踪和CT检测,输出最优结果,减弱光照变化的影响,提高跟踪帧率的同时增强鲁棒性.实验结果表明:ICT算法能准确地跟踪形变及被遮挡目标,跟踪效果在多种数据集上表现出更高的鲁棒性和精确性,平均帧率达到74.137Hz,具有良好的实时性.