线性代数教学方法的思考与探索

根据线性代数的课程特点,对教学方法进行思考与探索,在实例的选取和知识点的梳理两个方面进行了阐述.     

可视化技术在配电网故障抢修和管理中的应用

当配电网发生故障时,快速对配电网进行故障抢修,可以有效降低配电网的停电时长,对于强化配电网的管理具有积极意义.其中在配电网故障抢修中,利用可视化技术,并结合移动通信终端,可以对配电网抢修进行全过程可视化管理和控制.通过配电网抢修可视化系统中的互动界面,可以展示出配电网抢修的实时进展和供电恢复情况.本文详细分析了可视化技...     

大连金融服务外包业发展的对策

金融服务外包有助于金融机构节约成本、集中发展核心竞争力、改进服务与提高效率。大连有良好的服务外包业发展基础、大量软件人才,应在高新园区打造金融服务外包基地、积极探索＂产学结合＂的金融服务外包人才培养模式、大力扶持金融外包服务企业,促进大连金融服务外包业的发展。     

中国内地SARS输入输出流的疾病传播网络分析

关注传染病流行中个体在健康-受感染-发病-就诊-康复过程的时空变化模式以及区域之间的信息流与物质流的交互作用,基于2002~2003年中国内地SARS流行病学调查数据,选取SARS流行的3个典型个体空间位置信息:工作单位或住址、发病地点以及报告单位,定义SARS传播输入输出流,并在此基础上构建了SARS输入流与输出流传播网络模型,对SARS传播输入输出流的时空分布特征、节点特征参数的空间分布与时序变化以及网络结构特征等进行了全面系统的分析.结果表明:(1)北京和广东是输出病例和自传播病例最为严重的地区,对于北京自传播病例的防控措施重点应是在SARS流行的后期;(2)中国内地SARS传播网络具有明显的输出流聚集性质,形成了以北京和广东为中心的两个输出聚集区域;(3)广东是SARS传播扩散的起源中心与早期大部分区域感染病例的主要输入来源,但没有对其周围形成显著辐射蔓延状况,而北京直到流行中后期才与周围各区域产生输入输出的交互,但却有显著空间辐射扩散能力;(4)广东在整个SARS流行期具有大幅度的传播辐射范围,而北京及其周围区域在流行中后期形成另一大幅度传播辐射范围,尤其在后期河北等周围区域的辐射范围甚至略超北京;(5)输入流网络辐射强度较低且辐射范围属中等水平,而输出流网络辐射强度较高且辐射范围基本覆盖全国,并且表现出逐渐增强的聚集性结构特征.基于SARS传播输入输出流及其传播网络的分析有助于揭示SARS流行的潜在时空传播规律与整体时空演化特征,为防控措施提供更有效的理论支持.     

河南省粮食主产区科技支撑战略研究

河南省是产粮大省,其粮食生产对于确保国家粮食生产安全意义重大。作为国家粮食生产主产区,要进一步提高全省粮食科技成果转化水平,为农民选育出更为优良的粮食品种,提升全省农业科研系统管理能力,而加大科技支撑是确保全省粮食生产稳定、高质、高产的关键。     

京津冀区域经济一体化下基于CDIO的化药类人才培养模式研究

在京津冀区域经济一体化下,对化药类人才的培养提出了新的要求。借助国际先进的CDIO工程教育模式,探讨化药类人才培养模式,课程设置中注重与企业的联合,引导学生主动探索,以培养合格的化药类人才为目标,全面培养学生的CDIO工程能力。     

扩散无源推进对太阳电池电性能的影响

本文研究了在太阳电池扩散过程中保持主扩散时间不变逐渐增加无源推进时间,对方块电阻、开路电压、短路电流、填充因子及转换效率的影响。     

砷——生命的第七种基本元素

大家都知道,地球上各种生命体中包含着许多元素,但构成生命的基本元素一直被认为是碳、氢、氧、氮、磷、硫这六种。然而,美国《科学快讯》杂志网站最近刊发的一份美国研究者报告说,在美国加利福尼亚州莫诺湖中发现的一种细菌,可用“砷”取代“磷”来维持存活。     

梯形正交加劲钢板剪力墙抗侧性能分析

提出了一种梯形正交加劲钢板剪力墙(TSW)结构,利用有限元软件ABAQUS创建了TSW模型,在验证了有限元建模方法的准确性后,进行了TSW与网格密肋钢板剪力墙(GSW)结构的非线性推覆对比和滞回性能对比分析,并对TSW进行参数分析。结果表明：在单调加载下的非线性推覆对比中,相较于GSW,TSW的初始刚度、峰值荷载和屈服荷载分别提升了9%、18%和26%;在水平往复荷载下的滞回性能对比中,相较于GSW,TSW的初始刚度、屈服荷载、峰值荷载和延性分别提高9%、26%、16%和5%。TSW对钢板剪力墙的面外变形的抑制效果大于GSW。内嵌钢板设置梯形加劲肋可以改善其过早发生整体屈曲。加劲肋厚度和加劲肋高度可以显著提高TSW的抗震性能,但加劲肋底边宽度对TSW的影响可以忽略不计。建议加劲肋厚度为6 mm、加劲肋高度不超过60 mm。     

基于YOLO算法的指针式仪表智能识别系统设计

针对指针式仪表自动检测读数时,受复杂背景环境等因素影响造成仪表图像检测难、提取速度慢、仪表盘定位扭曲、倾斜等问题,提出基于YOLO算法的指针式仪表智能识别系统。首先,利用YOLO算法对工业指针式表盘进行精确定位,并使用透视变换算法进一步校正,克服表盘扭曲或倾斜带来的误差;然后,对得到的二值化图像使用几何矩算法遍历得到仪表表盘的圆心和半径,提取仪表的刻度区域和指针;最后,采用角度法计算仪表读数。实验结果表明,该系统的仪表读数识别准确率不低于95%,可满足工业应用的精确度要求。