基于多元智能理论的网络学习资源设计

阐述了多元智能理论,分析了多元智能理论对网络学习资源设计的启示,并通过案例对多元智能理论指导下的网络学习资源设计进行了研究．     

紫外光及温度老化对冷拌冷铺乳化沥青混合料的性能影响评价

目的 研究紫外光及温度老化对冷拌冷铺乳化沥青混合料(CMA)高温稳定性、低温抗裂性及水稳定性的影响.方法 基于CMA与热拌沥青混合料(HMA)的对比分析,在紫外光老化方面,通过Verhulst生物模型建立沥青混合料各项性能与紫外光老化时间的关系方程,提出紫外光老化速率评价指标,评价各项性能的紫外光老化速率;在温度老化方...     

医疗数据的清洗以及知识挖掘

数据挖掘或数据分析在生物医学中与其他调查领域不同,因为在生物医学领域这些数据很复杂,他们资源不同,且每一个医师对同一个诊断记录都有他们自己的解释.分析医疗数据的特征,研究数据的清洗,目的是为了挖掘有价值的知识.实验显示,所提出的方法比朴素贝叶斯网络模式更有效.     

SBAS-InSAR技术在特大型滑坡形变监测中的应用——以西藏自治区庞村滑坡为例

针对西藏庞村滑坡2019年4月发现裂缝并持续增大,对附近村民及基础设施产生严重安全威胁,搜集2018 年 1 月 3 日至 2020年7 月 3 日的 75 景 Sentinel-1A 降轨数据,利用小基线集(small baseline subset-interferometric SAR, SBAS-InSAR)技术获取滑坡在该时间段内的地表形变信息;并在形变量较大区域内选取特征点,对形变量进行分析,最终将InSAR解译结果与地面调查以及GNSS(global navigation satellite system, GNSS)监测站结果进行对比,对解译结果的精度进行验证。结果表明：在所选时间段内,庞村滑坡最大形变速率为-38mm/y;滑坡体的形变存在明显的分界线,可将其分为三个不同的滑动区;2018年12月和2019年10月两个时间点,滑坡形变有明显的加速现象;与地面监测数据的精度验证表明：SBAS-InSAR解译结果与地面监测结果显示的滑坡形变时间和空间特征一致性,验证了利用Sentinel-1A数据采用SBAS-InSAR技术在特大型滑坡监测和治理中的有效性,为滑坡的治理提供了可靠的技术依据。     

高校计算机语言课程的教学设计研究

文章针对当前高校计算机程序设计语言课在教学过程中出现的一些问题，从教学设计的角度作较为全面的分析，并在此基础上提出了在程序设计语言类课程中运用科学的教学设计理念，以提高学生编程能力为目的的教学设计思路。     

基于混合Petri网的农业生产工作流建模研究

根据农业生产的实际工作,建构一个基于混合Petri网的工作流模型.混合Petri网一般由连续和离散两个部分组成,模型连续的部分主要反映农田实际工作的进程,离散部分主要表示农机和劳动力等资源状况的变化,提出的模型还可以模拟在生产过程中的工作和间歇状态.仿真结果表明,混合Petri网模型能准确地描述农业生产的过程,在出现不确定因素的情况下能重新分配资源.该模型作为农业生产规划的参考模型,促进在不确定的环境中相关优化算法的发展.