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1.
陈开颖 《济源职业技术学院学报》2021,20(1):5-9
思政课堂上,学生的主动性能否被调动起来,关键在于教师课堂主导作用的发挥.思政课教师通过对课程内容的顶层设计和深度思考,按照抓大放小的原则把控教学质量.概括起来,要送给学生三样东西:"给地图",向学生讲清楚知识内容的线索、节点和逻辑结构;"给拐杖",帮学生遴选出最经典、最具代表性、最前沿的阅读资料;"给平台",为学生提供知识"输出"平台.通过提升教师的主导地位,最终达到"不教之教"的效果,使学生养成使用马克思主义的立场、观点与方法解决自身成长困惑的习惯,这才是有生命力的课堂. 相似文献
2.
插值型重构核粒子法的形函数结合了包含Kronecker delta特性的简单函数和由基函数向量采用重构条件构造的增强函数,并且具有点插值特性和不低于核函数的高阶光滑性.该方法可直接施加本质边界条件,同时也保证了较高的计算精度.基于插值型重构核粒子法,文章提出了一种求解平面黏弹性力学问题的新方法.采用弹性-黏弹性对应原理和Laplace变换,将黏弹性问题转化为Laplace域内的准弹性问题,并采用插值型重构核粒子法进行求解,然后借助Laplace数值逆变换求得黏弹性问题的解.数值算例验证了本文所提方法的有效性. 相似文献
3.
4.
Cesium作为目前日益流行的开源三维地图引擎,在各领域都有着广泛的应用前景.但目前原生Cesium不具备渲染地下管网模型可视化的条件.基于Cesium提出了一种利用shapefile二维地下管网数据自动构建三维地下管网3D Tiles模型的建模方法并完成了模型的可视化展示.具体步骤是首先将二维shapefile数据分级处理构建四叉树结构关系,通过迭代遍历各级的单块二维数据,将点、线要素分别进行逐瓦片的模型变换矩阵计算和模型构建,将点要素封装为i3dm模型,线要素封装为b3dm模型,得到3D Tiles地下管网模型;然后基于Cesium二次开发实现数据模型对接、地表透明化、裙摆关闭、摄像机地下视角等功能,完成模型的可视化展示.本方法使用辽宁省盖州市北海新区管网shapefile实例数据进行测试.结果 表明,二维地下管网shapefile数据能够快速生成3D Tiles模型,实现良好的地下三维模型可视化展示,为后续Cesium地下空间相关研究工作提供技术支持和方法参考,有助于完善B/S架构的地下空间三维可视化管理系统,支持数字孪生城市建设. 相似文献
5.
当前网络用户隐私保护算法在实现时,未将数据中的噪声点进行剔除,导致算法加密耗时长、安全指数低、完整性差,严重影响网络用户的应用体验感,为此,提出基于概率统计的网络用户隐私保护算法.首先通过小波变换阈值法对数据进行降噪处理,消除数据在采集时产生的不确定因素,使算法在加密过程中耗时更短;为提高算法安全指数,采用层次分析方法在概率统计知识的基础上建立隐私保护层次分析模型,并利用该模型通过Logistic混沌映射系统,对获得的隐私保护目标值进行加密,实现对网络用户的隐私保护.实验对比结果表明,所提算法加密耗时短,安全指数高,完整性更好,可以被广泛运用. 相似文献
6.
蜂窝车联网(cellular-V2X,C-V2X)中的定位方案是车路协同与车联网业务发展的重要技术途径之一。目前基于基站、卫星等诸多定位方案,在车联网业务以及车路协同场景中常会遇到定位精度、定位处理时延、部署成本等诸多方面的挑战。针对这些问题,文章对已有栅格定位算法进行优化,提出一种基于统计信息网格(statistical information grid,STING)的稀疏栅格优化算法和基于极端梯度提升(extreme gradient boosting decision tree,XGBoost)进行指纹定位的车联网指纹定位算法。从栅格优化的角度出发,相较于传统指纹定位方法在定位精度和计算速率方面进行了优化,使其更适应于车路协同场景。该算法为目前的车联网定位提供了一种有效的定位方法。 相似文献
7.
运用四阶Runge-Kutta求取了Lorenz系统的时间序列,采用小波分解与信息熵计算了时间序列的小波熵值,并用来测度系统准周期运动过程中的复杂度。计算结果表明,系统的三个运动复杂度分量均由许多大小不一、形状相似、山峰状的循环窗口组成,并且在不同的尺度上具有自相似特征,系统的小波熵序列也具有混沌性质,其运动具有准周期特性,进一步研究发现,在Lorenz系统运动的整个准周期过程中,运动复杂度的大小不同,复杂度大时,对应短准周期,复杂度小时对应于长准周期,系统的演变过程由各种不同的长准周期和短准周期交替组成。 相似文献
8.
《华中科技大学学报(自然科学版)》2021,(1):50-54
为了优化高频率分辨率的希尔伯特时频谱的表达效果,提出一种基于卷积运算思想的希尔伯特时频谱平稳化和自适应增强方法.首先,由希尔伯特黄变换得到高频率分辨率的时频谱和边际谱,通过设定时域和频域平稳因子及权重得到相应的核矩阵,并依照卷积运算的过程对时频谱进行平稳化;然后,将平稳化之后的边际谱值作为时频谱中相应瞬时频率处谱线的增强因子,对时频谱进行自适应增强;最后,用UrbanSound8K数据集提取时频谱图作为特征,利用深度卷积神经网络进行验证实验.仿真结果表明:本方法能够有效提高希尔伯特时频谱的总体表达效果,自适应地改变时频谱的表现形式. 相似文献
9.
跳频通信的应用大大提高了军事装备的抗干扰和抗截获能力,使得跳频对抗技术面临严峻的挑战。为解决传统形态学跳频信号参数估计方法中结构元素选择困难问题并提高估计精度,提出了一种基于自适应形态学的跳频信号参数联合盲估计方法。首先,对跳频信号进行短时傅里叶变换获取谱图。然后,从其时间轴投影中获取结构元素尺寸的知识, 设计自适应形态学滤波器抑制谱图噪声, 提取跳频图案初步估计跳频参数。最后, 引入最小二乘估计方法, 对跳频周期和跳变时刻进行精估计。仿真结果表明,此方法能够同时估计出跳频频率、跳频周期和跳变时刻, 不需要其中某一种参数作为先验条件, 在复杂的通信环境也能够保持良好的估计性能。 相似文献
10.
针对粘连白细胞很难精准分割的问题, 提出一种基于深度学习的粘连白细胞分割算法. 首先, 将急性淋巴细胞白血病患者的血液细胞显微图像的色彩空间由RGB转换至HSV, 滤除红细胞并提取白细胞; 其次, 对提取结果中的粘连白细胞, 将细胞边界设定为除前景和背景外的第三类, 在深度学习分割模型训练过程中引入基于类别权重的加权交叉熵损失函数, 使模型学习到更多的细胞边界特征. 实验结果表明, 用该方法分割数据集ALL_IDB1中的白细胞, 准确率达95.19%. 相似文献