高职数学信息化教学探索——以定积分的概念为例

定积分的概念是高职数学教学的重点之一,其理论抽象,推导过程复杂,往往使学生感到难度较大。借助信息化教学手段,如微课、游戏动画、数学软件、QQ、微信等调动学生学习主动性,激发学生学习兴趣,从而突破这一教学难点。     

包容要求及其应用

1引言公差原则是处理尺寸公差和形位公差关系的基础。它包括独立原则、包容要求、最大实体要求、最小实体要求和可逆要求。如何正确地理解和合理地应用这些要求，对于能否完整地表达设计意图，正确地传递公差信息，保证零件的功能要求是十分重要的。本文就包容要求及其应用作一探讨。2包容要求GB／T4249-1996《公差原则》规定：包容要求表示实际要素应遵守其最大实体边界，其局部实际尺寸不得超出最小实体尺寸。也就是说包容要求采用最大实体边界作为其控制边界，将实际要素控制在其内（对于轴类要素）或其外（对于孔类要素）。该边界是一…     

一种新型发泡机的实验研究

把气泡雾化喷嘴与现今流行气泡发生器原理相结合,提出了一种新型发泡机,并详细介绍了新型发泡机中气泡雾化器的设计方法和绕流筒的选择,最后给出了此新型发泡机的实验结果.并与其它方式发出的气泡做了比较,并有较满意的结果.     

速度管柱排水采气技术在Z21-22井的应用

子洲气田在滚动开发过程中,低产低效井日趋增多,如何实现气井的有效开采是当前面临的主要问题。子洲气田通常采用泡沫排水采气工艺,以提高气井开采时率;但是由于甲醇和高矿化度、高凝析油地层水严重影响泡排剂的起泡性能,部分气井泡排效果较差。针对现场存在的问题,结合子洲气田工艺特征,通过开展速度管柱排水采气技术理论研究和现场试验,有效地提高了气井的携液能力,为改善低产低效井开发效果提供了新的技术手段。     

子洲气田压裂工艺技术研究

子洲气田上古生界是多套含气层段叠合发育区,山西组山2段发育三角洲前缘水下分流河道和河口坝沉积的储集砂体,石盒子组盒8段以三角洲前缘水下分流河道砂体为主,砂体展布比较稳定,是子洲气田的主力气层。但各储层都表现出较强低孔、低渗和非均质性强的特征,必须进行压裂改造才能有效地发挥出气井的产能。通过多次的开发实践,子洲气田已形成了一套加砂压裂综合工艺技术,应用效果显著。子洲气田低压气藏压裂工艺的研究优化及配套技术的完善,能够进一步提高单井产量,提高气田的经济综合开发效益。     

测量资料误差对注浆堵水影响分析及对策

根据神龙公司50多年92次注浆堵水经验,认真总结了测量资料误差的原因,找出了解决测量资料误差的对策:首先要弄清是推断资料还是实测资料,然后要深入一线,全面调查研究测量资料,最后要对测量资料重新计算、重新绘图,并分析研究出水点误差范围.在注浆堵水过程中,运用地质理论,根据巷道标高逐渐校对出水点误差.     

下一代校园网设计研究

本文对IPv6组网技术、网络平台建设、安全管理方案进行了较深入的研究．对如何将IPv6下一代校园网理论用于校园网建设进行了探讨。同时结合松江校区校园网的建设需求，分析各种组网策略，提出了过渡方案。建立了三层架构的IPv4／IPv6网络。确定了IPv6客户端结构、域名解析系统组成与配置，并在下一代校园网中实施了IPsec网络安全部署。     

论民俗文化与传统聚落形态发展关系研究——以闽台文化区域传统聚落为例

传统聚落发展与民俗文化有着密不可分的关系,而民俗中宗教祭祀是重要的组成部分之一,文章首先通过对三个传统聚落(铺下村、坦洋村、果林村)及其当地民间宗教祭祀活动情况进行介绍,分析当地宗教祭祀类建筑对传统聚落发展变迁的影响,引出宗教祭祀类建筑带来的仪式空间、场所精神,为传统聚落未来的发展提供更好的导向性。     

空调管道在凹陷状态下内部流场分析

空调管道在环境等因素的作用下产生了凹陷缺陷。采用ANSYS软件中FLOTRANCDF单元对凹陷管道内的流速和压力分布进行仿真,正确地反映了流体在凹陷管道内的速度和压力变化,找出了凹陷程度对管道内流体速度和压力分布的影响。说明应用有限元方法来模拟空调管道的凹陷问题是可行的。     

等强度婴儿脑MR图像分割的深度学习方法综述

磁共振（magnetic resonance,MR）成像作为一种安全非侵入式的成像技术,可以提供高分辨率且具有不同对比度的大脑图像,被越来越多地应用于婴儿大脑研究中。将婴儿脑MR图像准确地分割为灰质、白质和脑脊液,是研究早期大脑发育模式不可或缺的基础处理环节。由于在等强度阶段（6~9月龄）婴儿脑MR图像中,灰质和白质信号强度基本一致,组织对比度极低,导致此阶段的脑组织分割非常具有挑战性。基于深度学习的等强度婴儿脑MR图像分割方法,由于其卓越的性能受到研究人员的广泛关注,但目前尚未有文献对该领域的方法进行系统总结和分析。因此本文对目前基于深度学习的等强度婴儿脑MR图像分割方法进行了系统总结,从基本思想、网络架构、性能及优缺点4个方面进行了介绍。并针对其中的典型算法在iSeg-2017数据集上的分割结果进行了对比分析,最后对等强度婴儿脑MR图像分割中存在的问题及未来研究方向进行展望。本文通过对目前基于深度学习的等强度婴儿脑MR图像分割方法进行总结,可以看出深度学习方法已经在等强度期婴儿脑分割中展现出巨大优势,相比传统方法在分割精度和效率上均有较大提升,将进一步促进人类人脑早期发育研究。