高职教育典型工作任务教学模式初探——园林园艺专业《设计初步》就业导向性课程改革分析与实施细则

为了大化实现高职高专相关专业人才培养目标,该文通过对本专业典型工作任务的分析与描述,结合＂工学一体化＂理论,制定具有定就业导向性的课程设置细则。     

浅谈大学数学课程的例题内容选择

大学数学课程中,由于例题中所用案例大多与现实生活脱节,学生对于数学课程和知识点缺乏学习兴趣。该文探讨了如何在教学实践中灵活使用贴近生活实际的案例作为例题内容,在课堂教学中取得了很好的教学效果。     

曲线梁桥的实体有限元模型与预应力作用

为了研究预应力荷载对混凝土曲线梁桥典型病害的影响,基于通用有限元软件ABAQUS建立了混凝土曲线梁桥实体有限元模型,研究了预应力钢束的模拟及预应力作用实现的方法,通过与试验数据对比分析,验证了该建模方法的可靠性。采用上述建模方法对一独柱支承的混凝土曲线梁桥进行了预应力效应数值分析。研究结果表明:预应力荷载可在曲线梁桥中产生较大的扭转效应,尤其在小半径曲线梁桥设计中不容忽视;设计中对预应力产生的扭转认识不足,是混凝土曲线梁桥产生"典型病害"的主要原因之一。     

20例不典型肺脓肿CT征象的分析

目的:探讨不典型肺脓肿的CT征象,以期进一步认识其CT影像表现特点,提高对不典型肺脓肿早期诊断水平。方法:采用CT平扫及增强扫描,分析20例不典型肺脓肿的CT影像征象。结果:不典型肺脓肿可分为肿块型和肺炎型,且具有以下CT征象:单一或多发小空洞、边缘粗长条索影、周围渗出性病变和邻近胸膜增厚、黏连。结论:脓腔的存在和病变周围的渗出性改变是其诊断和鉴别的主要征象。     

典型环境中的典型群像——余行玉多卷本长篇小说《恶姑塘》简论

余行玉的多卷本长篇小说《恶姑塘》是严格意义上的现实主义作品,它再现了上个世纪中叶我国处在变革时期的那个典型环境,并把握住环绕人物,促使人物行动的环境,塑造出了众多有如可以触摸一般兀自活动在读者面前的＂这一个熟悉的陌生人＂。作者既没有一味地拔高,去创造＂高大全＂式的完美人物,也没有刻意贬低,将人物妖魔化,完全是按照人物在特定环境中可能出现的面貌,自然描摹。可以说,作品塑造的人物群像,具备了典型形象必备的真实性,那些栩栩如生的人物,都让人有着似曾相识的感觉。     

超塑性自由胀形精确加载实验测量装置

超塑性合金的结构敏感性很强，板材超塑性充模胀形的变形规律，不仅与应力状态有关，而且与加载路径有密切关系．超塑性自由胀形边界固定不受摩擦影响，因此，研究超塑性自由胀形的变形规律及其实验装置，是超塑性充模胀形成形的重要基础．采用纯净高压氩气源并用炉外加热系统加热后作为高温高压胀形加载介质，提高了热效率和试件加热的均匀性；采用光电转换非接触测量装置，避免了接触式顶杆对自由胀形件极点处附加应力和温度不均匀的影响；以筒形压边绝热炉内试件的温度和压力为依据，反馈调控温度和压力，提高了试件温度和压力的测控精度；在加载气路中通过准确测控步进电机转角实现调压，并控制电磁阀加载，显著增加了调控气压的响应特性．同时介绍了恒压加载、压力跃变加载以及附加背压的对向差压加载等几种自由胀形典型加载路径的实现步骤和方法，提供了测量超塑性自由胀形应变速率敏感性指数m值和探索提高超塑性自由胀形变形速度的新途径．     

数控铣床与加工中心典型故障诊断与维修

本文通过对典型数控铣床与加工中心故障诊断与维修的实例进行分析,逐步总结数控铣床及加工中心常见典型故障产生的原因,分析典型故障原因,判断典型故障部位,及时排除典型故障,并指出预防或减少故障产生的方法,达到及时有效维护数控机床的目的,以提高数控机床的利用率.     

典型轴载作用下小跨径简支梁桥响应特征分析

研究典型轴载作用下小跨径简支梁桥的受力特点,基于WIM数据确定典型轴载及其荷载参数,借助影响线加载方法及相关力学原理计算简支梁桥在典型轴载作用下的正弯矩、剪力和位移响应,将其与《公路工程技术标准》(JTG B01-2014)中的设计荷载效应进行比较,并以比值为分析对象,讨论小跨径简支梁桥在典型轴载作用下的响应特征。分析结果表明:单轴荷载较相同载重量的双联轴、三联轴对结构的荷载效应更为明显,小跨径简支梁桥在典型轴载作用下的正弯矩、位移响应较剪力效应更为明显,结构的强度安全由其抗弯强度控制,随着跨径增加,单轴荷载效应与设计荷载效应的比值单调递减,而双联轴、三联轴的荷载效应比值呈现先增后减的变化规律,峰值所对应跨径为6 m~8 m。     

矿床对比法指导陕西省旬阳县砂硐沟地区找矿

陕西省旬阳县砂硐沟位于旬阳北部汞锑金成矿带内,目前已发现多处矿(化)点,通过与成矿带内典型矿床进行对比,总结成矿要素及规律,初步认为砂硐沟地区具有与典型汞锑矿床相类似的控(含)矿地质背景条件,具有较好的成矿前景。     

利用深度玻尔兹曼机与典型相关分析的自动图像标注算法

提出一种基于深度玻尔兹曼机与典型相关分析的自动图像标注算法(DBM-CCA)。该算法利用深度玻尔兹曼机实现图像与文本的低层次特征向稀疏高层次抽象概念的转变,并通过典型相关分析建立子空间映射关系以实现标注词汇的生成。首先在深度玻尔兹曼机提取图像与文本高层特征过程中,选用伯努利分布和高斯分布分别拟合标注词汇和图像特征,然后在图像与标注词汇高层特征形成的典型变量空间内计算待标注图像与训练集图像的马氏距离并据此加权计算得到高层标注词汇特征,最后由平均场估计生成图像标注词汇。实验结果表明,所提算法对图像的标注准确率改善较好,与经典的基于监督的多类标签方法和多重伯努利相关模型相比,在Corel5K实验中平均查准率和查全查准均率分别提高了10%和5%。