动力学模态分解方法重构及预测流场误差分析

利用动力学模态分解(dynamic mode decomposition,DMD)方法可以实现非定常流场的分解、重构和预测,但该方法重构和预测流场的误差需要给出定量分析.鉴于此,提出了定量描述动力学模态分解重构和预测流场的误差分析方法,以雷诺数Re=80的圆柱绕流二维流场数值模拟结果为例,研究了非线性流动和周期性流场重构和预测误差的动态变化情况.结果表明:依据能量大小确定的模态反映了流场的主要相干结构;低频、低增长/衰减率和大尺度的相干结构能量占比大,对流场的影响较大;DMD方法可以准确重构非线性和周期性变化流场,重构的误差小于10-10,预测流场的误差较重构流场出现跳跃增大现象;DMD方法预测非线性变化流场的误差在样本时间区间内较小(小于10-3),超出样本区间误差的发展急剧增大,变化情况依赖于数据样本;预测周期性流场的误差稳定在10-4左右.     

高职生“学习参与度”对创新创业核心素养的影响机制研究

通过对523名高职学生进行实地调研,探析“学习参与度”对学生创新创业核心素养的影响机制。结果显示:课程建设、教师引导、资源支持对学习心理参与度影响显著;教师引导、资源支持、社会实践对学习行为参与度影响显著。学习参与度显著影响创业意识、创新精神、创业能力。提出优化对策:重视学生创新创业核心素养的培养;提高学生创新创业学习参与度;人际互动提升学习心理参与度;协同培育提高学习行为参与度。     

农村小学音乐教育现状分析与对策研究

小学音乐教育是素质教育不可或缺的重要组成部分,切实提升音乐教育水平直接关系到小学生基本素质和能力。在农村地区,小学音乐教育由于观念落后、设备不全、师资匮乏等问题导致发展滞后。这些问题需要引起关注并用科学的方法加以解决。     

基于新媒体语境下的视觉设计研究

在工业化以及数字化的发展过程中,现代视觉设计不断成熟发展,每一次的技术革新都给视觉设计赋予了全新的意义。文章论述了新媒体条件下的媒体状态和表达方式、视觉设计新的功能性及其显性与潜在的价值,并探讨了视觉设计的原则,研究视觉设计应如何变革方能适应当下的新媒体环境并能够取得长足发展。     

基于深度学习网络模型与大数据自动训练的工件缺陷识别算法研究

针对工件缺陷种类多样和特征不明显,造成机器视觉识别精度不稳定的问题,提出了一种基于深度学习网络模型与大数据自动训练的工件缺陷识别算法,并以软件工程来实现其功能。首先,对存在缺陷的工件进行取样,采集缺陷图像,建立识别标准。然后,基于深度神经网络模型和缺陷标准图像,进行模型训练,采取分批训练,逐步迭代收敛的方式,达到准确识别工件缺陷目的。最后,基于Python语言与TensorFlow框架实现深度神经网络模型,并将模型移植到C++平台调用,嵌入到商业版本软件中,实现算法的落地应用。实验测试结果显示,相对于已有的缺陷识别技术而言,本文算法具有更高的识别准确性,可为机器视觉软硬件设备提供技术基础。     

论高校学风建设中的学习竞争力

学生是学风建设的主体,学风与学习之力紧密相关,学习之力也可称为学习竞争力;学习竞争力可以归纳为8个方面,即动力、定力、勤力、毅力、心力、践行力、体力、影响力;学生是学习的主体,同时,学生的学习又需要引导;评价制度对学习的引导具有不可替代的作用;现行评价制度既有合理性,又有明显缺陷,需要改革、完善。     

引导初中学生学好数学的思考

初中数学因为其学科的特殊性，有一定的抽象性和逻辑性，这对于比较注重形象思维的初中学生来说，学习数学确实存在一定的难度。因此，我们要认真研究学习新课标精神，引导学生找到适合自己的学习方法，从而学好初中数学。     

焦作市旅游景点翻译的规范化研究——以云台山景区的景点名称汉译英为例

通过对焦作市云台山景区的景点名称汉译英的现状分析,关注不同出处译名中存在的误译和一名多译的现象。依据云台山景区的景点名称汉译英特点,归纳了相应翻译方法并重新衡量了现有英文译名,以期与同行商榷,实现云台山景区及其它景区的景点名称翻译的规范化。