师范类院校仪器分析实验教学的常见问题分析及教学改革建议

仪器分析实验课程是师范类院校中化学类、应用化学类、环境化学类以及生物类等专业的专业必修课程之一.为了响应教学改革的需要,提高教学质量,提升学生的实验操作以及实验创新能力,通过对该课程现阶段存在的问题进行了总结,探究了其根本原因,结合自身教学经验,提出了教学改革建议.     

高校大型仪器设备共享管理模式和运行机制探讨

大型仪器设备共享对高校发展至关重要,基于西南大学在推进共享中的改革与突破,提出有效推动设备共享需转变观念,在管理体制、投资机制与配套体系上协调并进.统筹管理是前提,以实现资源明朗化;实行量化考核设备使用率,建设实验队伍;投资体制是关键,以购置经费、专项维修经费和测试经费促共享;配套体系是保障,分点集中运行,完善财务、人事、科研、教务配套系统,保障设备共享良性循环、高效服务.     

人脸特征点定位及其在心率检测中的应用研究

在人脸检测基础上,进一步确定眼睛、嘴巴、脸部外形轮廓等位置的问题称为人脸特征点定位,是人脸分析识别的关键技术。通过仪器测量心脏每分钟跳动的次数称为心率检测,是评估心脏功能的重要途径。随着心脏的跳动,血液在人体的循环流动会导致人体肤色发生相应的变化,据此可以进行心率测量。实际中,皮肤区域选择是心率分析测量的关键。总结了人脸特征点定位的主要方法,研究了基于AAM(Active Appearance Models)模型特征点定位的有效皮肤区域选择方法。通过提取信噪比高的人脸区域进行分析,测量得到心率信息。实验结果表明,该方法能有效提高心率检测准确率和鲁棒性。     

基于中央凹图像显著性和扫视倾向的注视点转移预测模型

注视点转移预测是图像显著性建模中的一个重要研究领域.现有算法大多过于繁琐,并且局限于利用单张静态显著图来预测,很少能考虑到注视点转移是一个动态的过程.针对以上问题,我们提出一种具有生物依据的注视点转移的预测方法,利用了3大因素:视网膜中央凹在显著目标选取中的动态预测作用、注视点移动在距离和方向上的倾向以及短期记忆对注视点返回的抑制机制.通过三者得到的联合转移概率随机产生候选点,从而逐点生成扫视轨迹.相比于其他模型,所提议方法在客观的衡量标准下,在多个数据库中能更准确、更高效地预测扫视路径.     

银白杨大苗绿化生产环节和栽培技术探讨

本文根据银白杨大苗绿化的实际，在说明大苗整地、银白杨大苗选择、大苗移植和银白杨大苗养护等生产环节的基础上，提出了应该注意的绿化栽培技术，对银白杨大苗绿化技术做以强化，为绿化工作者掌握银白杨大苗绿化生产环节起到提点的作用。     

过于乐观易早亡

正瑞士著名心理学家和分析心理学的创始人荣格曾说:"性格决定命运"。这句警言也让后人开始研究性格,发现它确实会影响我们的兴趣爱好、职业选择、交友类型等。近日,英国《每日邮报》载文指出,性格不仅仅会影响我们的行为,甚至还能决定健康,在所有的长寿秘诀中,性格好是不可或缺的因素之一。也许我们无法改掉性格,但我们可以了解自己,然后规避性格的弱点。     

基于离子选择电极的氯离子浓度检测的研究

搭建了一套基于离子选择电极和STM32单片机(MCU)的水中氯离子浓度检测系统。为提高系统检测精度,减小由于被测溶液温度变化造成的测量误差,采用了温度补偿的方法,通过公式推导,得到了带温度补偿的氯离子浓度计算公式;对检测系统的软硬件进行了设计与实现,并对检测系统进行了标定实验,得到了标定曲线,曲线响应系数达到了99.71%,检测系统在10~(-5)~10~(-1)mol/L氯离子浓度范围内具有良好的线性度。最后通过实验证明了氯离子浓度检测过程中温度补偿的必要性,并验证了所推导温度补偿计算公式的有效性。     

基于计算实验的企业技术创新策略选择

技术创新策略的选择是企业开展技术创新活动的重要环节,本文采用计算实验方法构建了企业技术创新策略选择模型,将技术创新策略分为模仿创新、自主创新以及联合创新三种模式,重点分析了企业规模、技术复杂性、政府RD补贴策略对技术创新主体确定技术创新方式的影响。实验结果表明模仿创新是中小企业的优先选择;企业在进行复杂性水平较高的技术开发时更倾向于选择联合创新;当政府采取成果产出补贴时,企业更倾向于选择联合创新或自主创新。     

生态翻译学视角下《红楼梦》两个英译本的对比研究

作为中国古典小说的巅峰之作,《红楼梦》是一部具有世界影响力的人情小说作品。它的成功很大程度上取决于其英译本的推广,其中最具影响力的是大卫·霍克斯及其女婿约翰·闵福德的合译本《石头记》(The Story of the Stone)以及杨宪益及其夫人戴乃迭的合译本《红楼梦》(A Dream of Red Mansions)。生态翻译学是一种生态学视角的翻译研究,从生态翻译学角度对比分析《红楼梦》的这两个英译本将是一个全新的视角,也会给译者以新的启示。     

基于ICA-PCA和Lasso的过程故障诊断

为了解决复杂工业过程中变量多,难以判断引起故障的主要异常变量的问题,提出一种基于ICA-PCA(独立成分分析和主成分分析)算法和Lasso(最小绝对收缩和选择算子)回归算法的过程故障检测与诊断的集成模型.首先,建立ICA-PCA模型提取数据的高斯信号和非高斯信号,构造相关统计量实现在线故障检测;然后,基于ICA-PCA模型获得的过程状态及故障信息,进一步构造基于Lasso回归算法的故障诊断模型,实现故障发生时的主要异常变量的定位和选择;最后,利用Matlab进行了TE(田纳西-伊斯曼)过程的数值仿真实验,并与已有故障诊断方法分布式PCA贡献图法进行比较,结果表明所提出的方法是有效的.