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111.
采用Brislin翻译法对科学态度量表(SAI Ⅱ)进行中文修订,采用方便抽样的方法抽取549名大学生完成该量表,并使用因素分析法、项目分析等考察其信度和效度.549份问卷的验证性因素分析表明,科学态度量表的原因子结构未得到支持;对量表进行探索性因子分析和验证性因子分析,共提取出3个因子,即修订后的问卷包括科学职业、理解和解释、批判思维共3个因子,各个题目在相应因子上的载荷在0.32~0.82之间,且3个维度均不具备良好的效度指标和信度指标.此外,总量表的内部一致性信度未达到0.8.分析结果表明,中文修订版SAI Ⅱ不具有良好的信度和效度,不适合用于评价中国大学生的科学态度. 相似文献
112.
自主潜航器(AUV)能对水下环境进行动态监测,是一种新型海洋环境监测平台。AUV用于海洋环境监测的有效载荷主要是为满足水下探测、测量和通信而配置的水声、电子和光学等设备。按功能任务划分,AUV的海洋环境监测载荷通常包括海洋探测设备、测量设备和通信设备等。介绍了国内外AUV装备研发情况及其海洋环境监测设备,梳理了AUV海洋环境监测运用现状,探讨了AUV海洋环境监测运用发展的方向。 相似文献
113.
针对高温合金钻削困难、钻削过程中摩擦力大等问题,采用超声振动技术加工.首先,分析了超声振动减摩机理,构建了平均摩擦力与振动参数之间的关系,并得出了平均摩擦力与振幅之间的变化趋势.建立轴向超声振动钻削系统,利用该系统对高温合金进行钻削加工.结果表明:振动振幅对孔壁表面质量的影响符合超声振动钻削的减摩特性.利用优化后的振幅超声振动钻削,与普通钻削相比,切屑形态更加规整,孔壁表面粗糙度值更小,表面质量更好. 相似文献
114.
讨论具有在位势且含杂质的一维单原子链的局域振动.通过求解晶格振动方程组,分析在位势,杂质质量和杂质近邻力常数等参数共同影响下局域模的产生条件和振动特点,说明模的频移及局域程度与各参数的关系. 相似文献
115.
通过讨论群G的Sylow子群的极大子群的弱F_s-拟正规性,得到了G是p-幂零和超可解的一些新的判别准则。 相似文献
116.
117.
随着信息时代的来临、网络的飞速发展,网络媒介素养开始逐步成为各种教育评价体系的重要因素之一。网络已然成为当代大学生生活中密不可分的媒介手段,其作为学习生活必需品在给学生带来诸多便利的同时,相应的大学生网络媒介素养也成为了热点话题。对玉林师范学院在校大学生上网情况进行抽样调查,了解广西大学生网络使用接触情况现状,分析其影响因素,并为高校提高大学生网络媒介素养提供有效的对策。 相似文献
118.
采用水热合成法制备[Ni(phen)3]2[NiMo12P8O62H18]单晶材料,通过考察反应温度、时间及催化剂用量等影响因素,确定了其催化合成阿司匹林的最佳条件为催化剂用量为0.09g,反应温度为80℃,反应时间为15min.表明[Ni(phen)3]2[NiMo12P8O62H18]单晶材料是一种催化合成阿司匹林的绿色、高效催化剂,可以为解决当前硫酸催化合成阿司匹林所产生的低效、污染及高成本的问题提供参考. 相似文献
119.
利用光学显微镜、扫描电镜和电子探针研究了H13钢中初生碳氮化物高温分解时的形貌、尺寸、成分变化规律.原始初生碳氮化物主要为10~30μm的长条状(Vx,Mo1-x)(Cy,N1-y)及少量方形的(Tix,V1-x)(Cy,N1-y).在1200℃保温2.5 h后碳氮化物边缘变为凹凸不平的锯齿状,然后形成细小的分解颗粒,10 h后碳氮化物平均长度减小为12.9μm,主要为(Tix,V1-x)(Cy,N1-y).当经过1250℃ ×5 h保温后87%的碳氮化物发生分解,(Vx,Mo1-x)(Cy,N1-y)溶解消失,碳氮化物长度在20μm以下,当保温时间延长到10 h后碳氮化物长度均在10μm以下,70%为方形并且93%分解形成细小颗粒,未分解的碳氮化物为(Tix,V1-x)(Cy,N1-y).电子探针分析(Tix,V1-x)(Cy,N1-y)的分解与Fe元素扩散有关,高温时Fe在(Tix,V1-x)(Cy,N1-y)中含量逐渐增加而Ti、V减少,优先在边部曲率半径较小部位或缺陷处分解,形成0.1~1μm的细小分解颗粒,并由外向内以区域溶解方式使原始碳氮化物逐渐消失.双亚点阵模型分析两种碳氮化物的平衡溶解温度和组成有关,试样中大部分(Tix,V1-x)(Cy,N1-y)平衡溶解温度在1200~1246℃之间,与实验吻合较好. 相似文献
120.
针对分组角点检测网络在目标检测过程中,由于目标尺寸过小或同类目标空间距离较小而导致检测失效的问题,提出一种边缘特征增强的CornerNet目标检测算法OEC。该算法通过分离特征的高低频信息提取更多的高频信息,增强目标的边缘轮廓特征,解决关键点定位不准确的问题,提高目标的框定效果,进一步提升检测精度。仿真结果表明,该算法对行人、车辆等目标检测效果均有提高,在COCO数据集上的检测结果与CornerNet相比,mAP提高0.9%,可应用于无人驾驶与智能机器人等场景。 相似文献