独立学院公共事业管理概论课程教学模式探讨

课程建设应紧紧围绕专业培养目标和要求。本文在分析公共事业管理概论课程教学满意度的基础上,结合本专业人才培养目标和要求,从公共事业管理概论课程的教学内容、教学方法和考核方式等方面着手,初步探讨了适合本专业人才培养目标的课程教学模式的调整思路。     

少些盲目 多些思考——历史课堂如何创设情境促进有效学习

在新课程实施的过程中,许多教师在课堂上利用"情境"来激发学生兴趣,活跃气氛,以提高课堂效率。但是也出现了盲目追求情境,把情境当点缀的现象。创设有价值的教学情境应从以下三个方面来把握,即能激起学生的情感和兴趣,符合学生认知水平和心理特征,服务于教学目标。     

重卡驱动桥壳疲劳稳健性与轻量化设计

驱动桥壳轻量化设计对于提高承载能力、降低生产成本具有重要的意义.本文在驱动桥壳有限元分析和疲劳分析计算的基础上建立驱动桥壳多目标优化模型，对重型卡车驱动桥壳进行参数化设计，建立正交试验表，利用田口方法和综合评价方法对驱动桥壳的疲劳性能稳健性和质量进行优化设计.优化结果表明，此方法可以应用于驱动桥壳的多目标优化，优化后驱动桥壳的疲劳稳健性能得到提高，减轻了质量，因此节约了桥壳材料，降低了生产和运营成本，提高了设计水平.     

基于IEET工程认证的发电厂及电力系统专业人才培养模式研究

借助IEET专业认证契机,阐述发电厂及电力系统专业参与技术教育(TAC-AD)工程认证的必要性,按TAC-AD标准对发电厂及电力系统专业的教育目标、课程体系、教学模式、教学团队等方面进行改革,为培养高素质技能型的电力人才提供了新模式,也为该专业教学改革提供了新思路.     

目标边缘特征增强检测算法

针对分组角点检测网络在目标检测过程中,由于目标尺寸过小或同类目标空间距离较小而导致检测失效的问题,提出一种边缘特征增强的CornerNet目标检测算法OEC。该算法通过分离特征的高低频信息提取更多的高频信息,增强目标的边缘轮廓特征,解决关键点定位不准确的问题,提高目标的框定效果,进一步提升检测精度。仿真结果表明,该算法对行人、车辆等目标检测效果均有提高,在COCO数据集上的检测结果与CornerNet相比,mAP提高0.9%,可应用于无人驾驶与智能机器人等场景。     

面向OD客流的高速列车开行方案的优化

满足旅客出行需求的列车开行方案能够更好地吸引客流，提高高速铁路的核心竞争力.以最大化经济收益和最小化出行费用为目标函数，以高速铁路开行方案为研究对象，以旅客出行需求等作为约束条件，将列车开行方案与OD客流量结合起来，同时考虑旅客的购票心理和列车购票的时效性，建立了一种基于动态客流的列车开行方案的多目标优化模型，并设计一种基于个体信息和改进变异算子的多目标差分(SG-MOSaDE)算法进行求解.以广州市某线路为例进行实验，结果表明，优化后的开行方案不仅最大化满足了旅客出行需求，而且在提高铁路部门经济收益的同时降低了旅客的出行花费，并且优化后的列车总停站次数较原来有所下降，停站方案更加均衡.     

基于动静结合的单一背景目标检测方法

本文通过研究目标在单一场景条件下的成像特点与背景图像特征,提出一种基于动态特征、静态图像特征结合的单一背景目标检测算法框架模型。然后,通过分析算法模型对目标特征凸显的两种策略模式,分析其突出特征。最后,结合背景抑制分割方法,实现背景中目标的自适应溢出。     

基于VGGNet改进网络结构的多尺度大熊猫面部检测

大熊猫个体识别对研究大熊猫的种群数量非常重要，大熊猫面部检测是基于面部图像的大熊猫个体识别方法中的首要关键步骤。针对现有的大熊猫面部检测方法精确度不高的问题，提出基于VGGNet-16改进网络结构的多尺度大熊猫面部检测方法。首先，以VGGNet-16网络结构为基础，通过增加残差结构与BN层，降低卷积层通道数，并采用LeakyRelu激活函数等改进，构建一个新的特征提取主干网络。其次，将一个3尺度的特征金字塔网络结构与SPP结构结合用于目标检测。最后，使用深度分离卷积结构替代常规卷积结构。实验结果表明，提出的大熊猫面部检测方法在测试集上能够达到99.48%的mAP，检测性能优于YOLOv4。