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课程思政是新时期构建全课程、全方位育人的重要组成部分和实现途径,而课程思政资源又是实现课堂教学在育人中主渠道、主阵地地位的重要支撑。《素描与色彩》课程思政建设,基础是思政资源的挖掘与整合,重点是思政资源与教学内容的衔接,难点是思政资源与专业知识点的化合。应对课程教学素材与内容进行梳理分析,挖掘其历史文化内涵与政治文化背景,凝练典型个案,对接专业知识内容,通过系统化整合,达到教学案例蕴含思政背景,教学过程贯穿思政内容,教学评价植入思政主题的全过程课程思政目的。 相似文献
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针对现有直觉模糊决策方法中指标权重的确定往往仅根据决策矩阵的数据而不考虑决策背景这一缺点,提出一种基于灰色关联和案例推理的分类模型.首先提出一种基于直觉模糊数的灰色关联公式,在此基础上构建基于案例推理的数学模型寻求最优权重以及分类半径,依据最优权重和分类半径对各个方案进行决策.本文提出的分类模型既考虑了专家的主观判断又根据决策矩阵数据,克服了上述缺点.最后通过案例说明了本文方法的合理性和可行性. 相似文献
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为探究艇体对紧急倒车时螺旋桨诱导涡的影响,基于大涡模拟(LES)湍流模型,以Star CCM+为工具,对Sub-off后的E1619桨周围的流场特性进行计算,并对网格和时间步长进行收敛性分析,提高计算结果的可靠性.计算结果表明:上游艇体的存在会明显加剧螺旋桨诱导涡的变形和演化,进而增加其载荷波动程度及载荷平均值,反之,螺旋桨的紧急倒车运转亦会增加艇体阻力的均值和波动;极限载荷工况下桨叶间的流动分离是造成环状涡急剧变形和分离的重要原因. 相似文献
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针对传统深度卷积神经网络分类精度不佳,参数量巨大,难以在内存受限的设备上进行部署的问题,本文提出了一种多尺度并行融合的轻量级卷积神经网络架构PL-Net。首先,将上层输出特征图分别送入两种不同尺度的深度可分离卷积层;然后对并行输出特征信息进行交叉融合,并加入残差学习,设计了一种并行轻量型模块PL-Module;同时,为了更好地提取特征信息,利用尺度降维卷积模块SR-Module来替换传统池化层;最后将上述两个模块相互堆叠构建轻量级网络。在CIFAR10、Caltech256和101_food数据集上进行训练与测试,结果表明:与同等规模的传统CNN、MobileNet-V2网络及SqueezeNet网络相比,PL-Net在减少网络参数的同时,提升了网络的分类精度,适合在内存受限的设备上进行部署。 相似文献
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