关于双语课程《数字电子技术》学习状况的调查与思考

以问卷调查的形式,通过描述性统计和定量分析,对我校双语课程《数字电子技术》学习状况进行了调查和分析,在此基础上,对双语教学提出了一些建议.     

从日昇昌看旅行社管理

日昇昌票号自创立以来,凭借其非同寻常的经营管理办法,推动了当时社会经济的迅猛发展,并且对我们今天的企业发展,尤其是对旅行社的发展有着重大的启迪作用.其先进的股份制和严格的用人制度是值得我们借鉴的.     

一种高阶有理H-F插值逼近算子(Ⅲ)

本文构造了一类有理Hermite-Fejer插值算子,并给出了该算子和逼近阶。     

甜菜块根三生构造的形成及发育过程初探

通过“新甜二号”块根三生构造的形成及发育过程观察看出:甜菜块根三生构造的形成始于一对真叶期,从二对真叶到块根糖分增长期前期是块根三生维管束环的主要形成时期。块根内对三生维管束环上的三生维管束束数随块根三生维管束环数的增加而增加,二者之间里显著的直线相关。而且块根内的三生维管束环数及环上的束数都具有极限性。块根最外2—3环上的三生维管束束数虽多,但成熟的较少。块根内各环间距随三生维管束环数的增加而呈动态变化,环间距增长最快在叶丛繁茂中期到块根糖分增长期中后期。生育后期,根内以第三环间距最大,而且根内各环间距的大小与环数之间呈Y=ae~(bx)·x的函数关系。     

基于深度学习的红外与可见光图像融合综述

图像融合技术是指从不同的源图像中提取并融合互补的信息,生成一幅信息量更丰富、对后续高级视觉任务提供足够支持的图像.红外与可见光图像融合（Infrared and Visible Image Fusion,IVIF）是图像融合领域的一个重要分支.近年来,深度学习技术在视觉计算领域表现出了良好的性能,尤其是基于自编码器、卷积神经网络、生成对抗网络等几种基于深度学习的IVIF技术得到了蓬勃发展.为此,对基于深度学习的IVIF算法的方法、数据集和评估指标等进行了总结和阐述;通过大量的实验,进行定性和定量的结果分析,对比了各类基于深度学习IVIF算法的性能;最后,讨论了该领域未来发展的一些前景和研究方向.     

基于自注意力机制的新生儿胆道闭锁识别

新生儿胆道闭锁是新生儿常见的致命疾病之一,并且该病在亚洲的发病率高于世界其他地区.新生儿胆道闭锁需要及时发现及时治疗,然而由于缺少专业的儿科医生和辅助诊疗手段,新生儿父母往往不能及时发现而错过了最佳治疗时间.因此,本文开发了一个具有实际应用价值的预诊算法,通过新生儿粪便图片预测新生儿是否患有新生儿胆道闭锁,并提醒新生儿父母及时就诊.为了让算法在应用场景下识别率更高,本文的算法基于一个真实场景下拍摄的新生儿粪图片数据集开发.首先我们设计了一个自注意力网络模型BANet(Biliary Atresia Network),将图片的浅层特征和深层特征相结合,可以得到更好的分类效果.由于拍摄自应用场景下的图片存在过暗和过曝等问题.通过分析数据集的亮度分布,我们设计了一个自动亮度调节算法解决.此外,图片中的阴影也会对识别结果造成干扰,因此我们在训练阶段增加了一种阴影数据增强方式来缓解这一问题.为验证本文提出算法的有效性,本文设计了一个和医生的对比试验.结果证明BANet在四分类的识别率、二分类的识别率、特异性和敏感性等客观评价指标上占有明显优势.本文提出的BANet能够有效利用图片中的颜色、异常点...     

震区中小跨径桥梁墩柱配筋率取值范围

为研究配筋率对钢筋混凝土桥梁延性抗震性能的影响,并在不同设防烈度对主筋配筋率的合理取值进行细分。以钢筋混凝土桥梁为研究对象,通过拟静力模型试验与有限元数值分析的方法,研究竖向钢筋(主筋)配筋率对桥墩延性的影响,提出典型桥墩的多级性能水平量化指标;并探究在氯离子侵蚀的恶劣环境下,不同配筋率对桥梁抗震性能所带来的影响,从而对氯离子侵蚀环境下的震区中小跨径桥梁墩柱配筋率取值范围提供参考建议。结果表明：考虑氯离子侵蚀作用下的恢复力模型能够较好地反映刚度的退化特性,墩柱的最佳配筋率取值范围为1.11%～2.72%;当加速度为0.3g(g为重力加速度)时,仅从配筋率的角度已无法满足墩柱的损伤指标,建议采用减隔震体系进行抗震设计,如采用延性体系时配筋率不得小于2.64%。研究结果可为中小跨径连续桥梁抗震设计提供参考。     

美国《中学物理教程》特点分析

本文以美国《中学物理教程》为研究对象,全面系统地分析了该教材的特点,为我国编写适合大多数中学生学习的高质量物理教材提供参考。     

光伏模组积灰与阴影特性分析及识别方法

针对光伏模组积灰与阴影特性识别问题,详细分析了积灰和阴影的光伏特性曲线差异,揭示了阴影光伏曲线的拐点时变特性。提出由特性曲线的拐点数量及电流电压特性条件共同构成训练模型的输入特征量,基于CatBoost算法训练积灰和阴影识别模型。最后,利用光伏模组实测数据对CatBoost算法、ID3和GA-BP算法训练出的识别模型进行性能分析和对比测试,结果表明基于CatBoost训练出的识别模型输入量区分性强、诊断精度高,极具工程应用价值。