Web程序设计课程改革的探索与实践

本文阐述了在Web程序设计课程的教学改革中,结合先进高职教育理念和本校学生实际,通过构建基于工作过程的课程体系,对教学理念、目标、教学活动设计、考核方式以及教学辅助手段进行改革,从而提高教学效果,培养高素质高职人才。     

复合材料对称层合板的强度预测

基于层合板五层等效约束模型(Equivalent Constraint Model,ECM),建立了基体开裂下的层合板残余强度的分析方法.基体开裂导致层合板内部应力重分配,使得主受力层(0°层)应力或应变条件恶化.认为0°层控制层合板的最终失效破坏:当0°层失效时,整个层合板发生失效破坏.对不同材料体系和铺层结构的复合材料对称层合板的强度进行了预测.计算结果表明:这种强度准则的预测值与实验结果吻合较好.     

基于SOAP的企业异构信息系统集成

阐述了SOAP通信协议的构成和实现机制以及与相似协议的比较。基于它的跨平台的能力，将其运用于企业的分布式环境中，实现了异构信息系统间的互操作和跨部门的数据处理，提高企业数据处理的效能，同时为企业异构信息系统集成提供了新的方法。     

基于Gabor变换的雷达图像滤汉及无监督分割

提出了一种基于Ｇａｂｏｒ小波变换的多尺度、多方向的ＳＡＲ图像去除斑点噪声及纹理分割算法，根据ＳＡＲ图像的特点设计一组Ｇａｂｏｒ滤波器，对ＳＡＲ图像进行二维Ｇａｂｏｒ变换，得到一组滤汉后多分辩率，多方向的图像、通过对滤波后的图像分别进行非线性变换，再用非相干均值平均滤出斑点噪声，并计算每个像素在选定窗口的能量，以此检测出纹理特征，用均方误差聚类方法得到分割的图像，给出对ＳＡＲ图像进行纹理分割的满意实     

重庆高燕锰矿床的主量元素特征及其成因意义

高燕锰矿区矿层主量元素比值特征说明锰矿层沉积物主要来自海洋组分,沉积于较深的、弱氧化环境,锰矿形成可能与成岩作用有关。相关性分析结果显示锰矿层中Fe由陆源物质带入,Mn主要来自海洋组分,P主要来自富磷海洋生物。通过R型聚类分析将主量元素分为三组,分别代表陆源沉积物、海洋自生产物和生物沉积,组间相关性反映锰矿具生物成因特点。综上,认为高燕锰矿为海水中锰质经生物作用初始富集后在较深的、弱氧化环境下通过成岩作用所形成。     

基于改进卷积神经网络的非合作无人机检测应用

针对“黑飞”无人机侵犯公民隐私、危害个人及公共安全,现有的无人机检测算法难以平衡检测速度和精度且对小目标的检测精度较低等不足,本文在YOLOv3的基础上进行改进,提出MS-Net (Multi-Scale Object Detection Network) 对低空中的无人机进行快速高效地检测,为实现后续的防护压制提供依据。针对锚点框,通过 K-means聚类方法得出更准确预测目标区域的位置。在特征提取部分,使用SSP (Spatial Pyramid Pooling) 提取更丰富的特征信息,提升分类精度。在检测部分,提出ESE (Enhanced Sequeeze and Excitation) 通道注意力机制在基本不影响检测速度的同时实现更加精确的多尺度目标检测。实验结果表明：该方法在由无人机、风筝、鸟等组成的数据集上的检测速度为51FPS,平均准确率(mean average precision, mAP)为91.39%,比 YOLOv3 网络提高了6.42%;特别地,在无人机目标上的平均精度（average precision, AP）提升了7.42%。     

电化学沉积四氨基酞菁镍敏化纳米TiO2电极

为寻找高效低成本的染料及其在纳米晶体表面新的键合方式,用电化学方法制备了四氨基酞菁镍敏化纳米T iO2电极.用阳极氧化水解法和丝网印刷法制备纳米T iO2电极,以此为工作电极研究了四氨基酞菁镍在N,N-二甲基甲酰胺(DMF)和二甲基亚砜(DM SO)中的循环伏安曲线,分析了四氨基酞菁镍的氧化还原电位.用恒电位沉积制备了四氨基酞菁镍敏化纳米T iO2电极,探讨了沉积电位及时间对电极性能的影响.实验结果表明,在1.0V恒电位沉积得到的电极光电性能最好,沉积时间24h电极性能趋于稳定,实验证明以电化学沉积法制备的敏化T iO2电极的光电性能高于自组装法.     

剑麻纤维长度对海砂力学性能的影响

通过在海砂中掺入不同长度(0、6、12、18 mm)的剑麻纤维,研究随机分布纤维对海砂力学性能的影响。试验结果显示：纤维能显著提高海砂的抗剪强度;随着掺入纤维长度的增加,纤维加筋砂土的偏应力会进一步增大,且提高幅度愈加显著;围压会显著提高纤维加筋砂的弹性模量与割线模量;随着纤维长度的增大,纤维加筋砂的弹性模量与割线模量稍有增大。     

改进Q学习算法在作业车间调度问题中的应用

为解决动态环境下作业车间调度问题,提出了一种基于改进Q学习算法和调度规则的动态调度算法。以“剩余任务紧迫程度”的概念来描述动态调度算法的状态空间;设计了以“松弛越高,惩罚越高”为宗旨的回报函数;通过引入以Softmax函数为主体的动作选择策略来改进传统的Q学习算法,使改进后的Q学习算法在前期选择不同动作的概率更加平等,同时改善了贪婪策略在学习后期还会选择次优动作的现象。仿真结果表明：该调度算法相较于改进前,性能指标平均提升约6.5%;相较于IPSO算法和PSO算法,性能指标平均提升分别约为38.3%和38.9%,调度结果明显优于使用单一调度规则以及传统优化算法等常规方法。     

大力遏制恶意家教,逐步杜绝有偿家教

“有偿家教”是近年来越来越多的一个社会现象,也是公众谈论较多的一个热门话题。本文欲从“有偿家教”产生的源头来分析这一社会现象产生的原因,并提出了解决这一现象的措施。