《流体力学、泵与风机》课程CAI及虚拟实验室的研究与开发

针对《流体力学、泵与风机》课程枯燥、难懂,课程实验多,实验受条件限制大的特点,利用Powerpoint和VB作为主要开发工具,开发该课程CAI课件和虚拟实验室。该课件和虚拟实验室可推广到国内相关院校的教学实验中,有较广阔的应用前景。     

通用试题库的研究与开发

介绍了通用试题库的设计与实现,利用这种方法开发的试题库可以实现考试工作的现代化管理。     

陶瓷专业特色卓越工程师培养模式研究——以热能与动力工程专业为例

对基于陶瓷行业的卓越工程师培养模式进行了研究,针对陶瓷类热能与动力工程专业具有专业知识多、实践性环节要求强的特点,探索如何构建陶瓷工程创新人才培养体系,在人才培养目标、专业培养模式、工程实践方案等方面走出独具特色的陶瓷工程创新人才培养之路。     

基于深度学习与领域规则建模的蛋白质信号肽及其切割位点预测

为了提升蛋白质信号肽及其切割位点预测精度,有效区分3种不同类型的信号肽,提出基于位置特异性打分矩阵(PSSM)和同源检测迭代的隐马尔科夫(HMM)文件的深度学习预测方法。设计基于自注意力机制的神经网络模型用于信号肽预测,并使用基于知识迁移的模型集成方法提升预测效果。设计基于门控循环单元(GRU)网络的条件随机场(CRF)来预测信号肽切割位点,并集成领域规则方法提升预测能力。实验结果表明,该文方法对革兰氏阴性菌和革兰氏阳性菌的Sec/SPI、Sec/SPII与Tat/SPI信号肽预测任务的平均马修斯相关系数(MCC)为0.962。该文方法对革兰氏阴性菌和革兰氏阳性菌的Sec/SPI、Sec/SPII与Tat/SPI信号肽切割位点预测任务的平均召回率和准确率分别为0.698和0.662。在部分信号肽样本上,该文方法能正确预测SignalP 5.0方法预测错误的样本,2种方法在切割位点的预测上存在着一定的互补性。     

《硅酸盐热工基础及设备》教学手段改革--CAI课件的制作

利用Authorware6.5和3DMAX开发了《硅酸盐热工基础及设备》计算机辅助教学课件,图像逼真地呈现热工设备的内部结构和工作原理,使得理论知识在一定程度上形象化、生动化和感性化,生动形象地讲解了热工理论。     

《微机原理与接口技术》CAI课件的研究与实践

针对《微机原理与接口技术》课程学时数少、授课内容多的现状。利用Authorware6.5作为主要开发工具,开发该课程CAI课件,通过实践,取得了良好的教学效果。