浅议高等职业教育在入世后的影响及发展策略

高等职业教育在我国处于刚刚起步阶段,入世必将对其产生巨大影响;我们必须正确认识其现存的问题,主动采取措施来提高竞争能力,以迎接入世后所面临的挑战。     

图书馆不能强化服务弱化教育

探讨了图书馆所担负的教育职能,分析了"用户永远都是正确的"说法的不妥之处。     

HART协议介绍及HART帧举例

本文主要介绍了HART协议产生、发展和应用,以及如何配置HART帧。     

大学英语词汇深度习得的重要性

二语词汇习得的研究越来越关注“质”的方面，即词汇知识深度。作者从词汇知识定义的发展出发，结合大学英语词汇习得中存在的问题，阐释了词汇深度习得在大学英语学习中的重要性。     

三种典型的基于图分割的谱聚类方法比较

在分析谱聚类实现思路和已有算法基础上,对规范切判据,最小最大切判据和自动确定聚类数目的谱聚类典型算法进行了研究和应用,通过理论分析算法各自实现机理的联系与区别,讨论它们各自的聚类特点,并利用UCI(University of California,Irvire)机器学习数据集试验对比了三种算法的聚类效果.发现谱聚类算法实现数据聚类的有效性,以及参数及相似度度量对算法性能有很大影响,在此基础上提出了算法用于解决可建模为模式识别的工程问题的可行思路,为工程实践提供了借鉴.     

模糊连接度在图像分割中的应用研究

图像分割是图像处理与图像分析的关键步骤。由于人的视觉特性和数字图像本身所具有的不确定性因素,使得图像分割是典型的结构不良问题。在解决这方面问题时,模糊集合理论能产生比较好的分割结果。将模糊连接度方法应用于图像分割,使得模糊集理论在图像分割中的应用又前进了一步,基于模糊连接度的分割方法进行了综述,主要介绍模糊连接度方法,相对模糊连接度方法,模糊连接度和Voronoi图分类结合的方法,模糊连接度和FCM方法相结合的方法,模糊连接度上增加属性检测的方法。并简要讨论了各种方法的优点以及应用情况。     

基于组稀疏卡尔曼滤波的多步轨迹预测方法

提出一种基于组稀疏卡尔曼滤波的机动轨迹多步预测方法。首先引入组稀疏编码,通过一次学习建立简单的多步线性回归预测模型,克服了传统方法未能充分利用历史数据而导致预测精度降低的问题;再利用最小角回归算法来计算该模型的稀疏系数,进一步改善模型系数估计的准确性;然后改进了卡尔曼滤波算法,并结合上述组稀疏编码算法,来确保预测结果的精确性;最后通过与传统BP、长短时记忆网络和组稀疏编码方法的仿真比较,验证了所提方法的有效性。     

DFO对心肌细胞铁代谢的影响

观察去铁胺(DFO)对原代培养的心肌细胞铁代谢的影响,探讨DFO对心肌细胞铁代谢的影响机制.用原代培养的乳鼠心肌细胞为材料,以不同浓度的DFO孵育细胞,然后检测心肌细胞存活率、搏动频率以及铁转运相关蛋白CP,HP,FP1的表达变化.结果表明:各剂量DFO对心肌细胞存活率无明显影响;心肌细胞搏动频率减慢,停止跳动的细胞数量明显增加,收缩幅度逐渐降低;随着DFO浓度的增加,心肌细胞CP和HP的表达增加而FP1表达减少.由此可以看出,DFO不影响心肌细胞的存活率,但影响细胞的生活状态,也影响心肌细胞内CP,HP和FP1蛋白的表达.     

“互联网+”背景下高职高专药学分析化学教学重构探讨

在“互联网+”信息化教学以及新冠疫情防控背景下,药用分析化学传统的教学模式已不再适应当前形势的需要,文章对分析化学教学进行重构,利用线上线下教学相融合,加强学生学习的主动性和参与度,来增进教学效果。本研究对分析化学课程从教学目标、教学内容、教学流程和教学评价四个方面着手进行重新整合和设计,更能适应线上线下混合的教学模式。教学目标更加明确具体化,教学内容紧扣专业特点,线上教学和线下课堂授课相融合,建立了全面客观的学生成绩评价体系。分析化学课程的重新构建有利于线上线下相结合的混合式课堂教学模式的实施,有效吸引学生参与课堂活动,从而提高教学效果,以便能更好地培养药学专业技能性人才,同时达到立德树人的目的。     

基于政企协同创新的吉林市科创云大数据平台建设

本研究对吉林市科创大数据平台的建设背景、主要架构、具体功能以及上线运行情况进行详细介绍,并根据现有平台的特点,对平台下一步建设进行规划设计,从而能更好地实现科技项目全流程的闭环管理,并对政府科技管理及科研工作提供数据支撑。