翻转课堂中的深度学习模式应用

分析深度学习理论的内涵和要求,明确翻转课堂深度学习教学模式改革的必然发展方向,阐释深度学习路线的各个阶段和教学要素,提出翻转课堂深度学习教学模式,介绍教学实践过程并总结.     

动态下拉菜单的技巧与方法

采用可见即所得的操作和程序编制相结合的方法实现动态下拉菜单的制作,充分利用两方面的优势提高操作简便性和实现效率。Dreamweaver制作菜单模板,方法简单、代码生成率高;CSS和ASP对于动态菜单和控制方法逻辑性强、易于理解、实现效果良好,相比常规的JavaScript的代码方式具有更好的优越性。     

X射线照射对人树突状细胞免疫功能的影响

采用免疫荧光标记、流式细胞仪、3^H-TdR掺入和MTT技术，研究χ射线照射对人外周血来源的树突状细胞（DCs）和T细胞免疫功能的影响。结果显示，不同剂量（0．1～0．5Gy）χ射线照射后使DCs的HLA-DR、CD86和CD40分子表达上调，CD80分子表达下调；与其他剂量组相比，O．2Gy照射DCs可调节T细胞CD4／CD8比值，增强T细胞的增殖能力，同时还可提高特异性CTL细胞的杀伤能力。说明0．2Gyχ射线体外照射可一定程度提高受辐射损伤机体的免疫功能，是体外处理治疗性DCs较为合理的剂量。     

浅谈环境工程专业《物理化学》教学的几点建议

《物理化学》是环境工程专业本科生的重要基础课之一。课程理论性强、知识点抽象,学习难度大。作者结合自身教学实践经验,提出3点教学建议:(1)重视学生对课程知识体系的构建,在清楚讲授各知识点的同时,也应解释其间的联系及逻辑关系;(2)选择性地进行引申,介绍知识点在理解环境污染控制技术中的应用;(3)采用灵活多样的教学工具,确保清晰有效地教授知识点,并及时收到学生反馈。     

基于试探采样的自回馈目标跟踪算法

针对粒子传播过程中因欠缺观测信息而导致退化现象和异常粒子,文中提出一种基于试探采样的自反馈目标跟踪算法。该算法在当前帧完成采样后向前试探采样粒子,并且反馈到当前帧,此举是利用未来帧提前采样形式把观测信息融入到状态转移模型中,从而使概率密度分布逼近真实值。分析上下帧间粒子权值关系,舍弃异常元素,进行不完全重采样,在缓解退化问题同时保持样本集多样性。目标状态估计采用加权-最大后验准则,提高了目标跟踪精确度与稳定性。实验结果表明所提算法提高了状态空间质量,相比其他算法具有更好的跟踪性能。     

积极心理学视角下独立学院新生心理教育模式

独立学院大学新生心理健康教育发展存在诸多问题,主要体现在对象缺乏针对性、组织缺乏专业性和系统性、时间缺乏及时性和持续性、方式缺乏互动性、课程缺乏有效性等方面。鉴于此,应用积极心理学理念,深入分析加强独立学院大学新生心理健康教育的途径和方法,系统研究了在独立学院开展心理健康教育的新模式。     

基于多层字典的自重构目标跟踪算法

针对视觉跟踪系统中常用的模板处理方法很难 适应目标外观和视频背景不断变化的不足,提出一种基于多层字典的自重构 目标跟踪算法。通过构建多层字典,分别从时间和 空间上增强目标描述能力,既可以刻画目标局部细节,又蕴含了目标整体信息;在跟踪过程 中,模板可以利 用多层字典根据前景和背景的复杂性自适应地分裂与分并,分裂出多个跟踪器从不同角度进 行跟踪,有效地 提高定位精度,也可以合并子模板以达到降低系统的计算负荷。定性和定量分析的实验结果 表明,本文算法具 有良好的跟踪精度和运行效率,可以较好地应对变化与遮挡。     

L油田古近系油藏含水率计算方法及其应用

珠江口盆地L油田古近系油藏储层非均质性强、油水关系复杂,常规流体性质识别方法难以满足测井评价需求。利用多相共渗分流量原理定量计算储层的含水率,判断储层的产液性质;在含油饱和度下限研究中引入含水率,并结合油层含水率的上限标准,利用解析法得到含水率、孔隙度与含油饱和度的关系,确定不同类型储层对应的含油饱和度下限。在L油田含水率定量识别储层流体性质的应用中,定量计算结果与测试、生产结果相符;确定了L油田Ⅰ类、Ⅱ类和Ⅲ类储层对应的含油饱和度下限分别为59%,48%和35%;同时,拟合得到含油饱和度下限与孔隙度之间的关系式,Ⅲ类储层对应的含油饱和度下限为35%。应用结果表明,根据含水率能够定量判断储层的产液性质;不同类型储层含油饱和度下限与孔隙度呈指数函数递增关系,可定量确定不同类型储层含油饱和度下限。      

双环MeanShift视频跟踪算法

针对传统均值漂移跟踪算法在目标特征提取、模板匹配度量和带宽固定方面存在缺陷,提出一种双环MeanShift视频跟踪算法。该算法采用万向椭圆的特征提取方式,能更有效地抑制背景信息影响,较好地提高目标模型质量。引入双环描述因子能突出目标本身特征权重,改善图像匹配峰值特性,并通过双环之间的关系自适应地更新核函数的带宽。仿真实验结果表明该算法在目标具有明显尺度变化、姿态扭曲和部分遮挡的情况下,可以获得准确和鲁棒的跟踪效果。