《机器视觉》课程理实一体化教学改革的探索

《机器视觉》作为一门多学科交叉融合课程,对机械专业的研究生来说学习起来会存在一定困难。传统的教学方法采用“教师讲、学生听”的方式,教学效果欠佳。针对该问题,采用理实一体化的教学方式,理论和实践相结合,提高了学生的学习兴趣,使得专业知识更加容易理解,取得了较好的教学效果。该文以齿轮齿距偏差参数视觉测量为例,论述了教学方法改革的实施过程。     

浅谈手机社交网络（MSNS）与大学生人际关系的思考

随着移动通信和互联网的飞速发展，大学生手机网民已成为互联网应用的主力军，而新型媒介形态SNS在大学生人际交往中起到的作用日益突出。本文将手机社交网络（MsNs）与高校大学生人际关系教育相结合，分析探讨了手机社交网络（MsNs）对大学生人际交往造成的影响，开拓创新了大学生思想教育工作，使得高校的思想政治工作增强影响力，适应新时期的要求。     

走马观花游世博

<正>走,看世博去啰!5月1日,天气晴朗。我早早起床,像一只快乐的小鸟,跟着爸爸乘坐地铁七号线到了浦东世博园。呀!这里真热闹,彩旗飘飘,笑语声声。     

生物合成高能化学物质

从分子到细胞,从个体到社会,能量的需求和转化无处不在。探索高能物质的合成与利用,具有较重要的科学意义和应用价值。目前高能物质的化学合成通常污染较大、耗能较高,且往往副产物较多,难以分离纯化。相较于传统的化学合成方法,生物合成具有绿色环保和高效利用清洁能源等特点,是符合国家“碳中和”目标的新型合成路径。高能物质的生物合成,将是未来的迅速发展方向之一。本文将从能源物质、含能材料和天然高能物质三个方面,选取四种代表性高能物质,介绍其生物合成途径及与之相关的关键金属酶。     

基于Lucene的汽车行业毕业生就业APP研究与设计

采用基于Lucene的全文检索工具包,对采集的数据进行倒排索引和索引检索,用Json作为前后端数据格式,APP提供霍兰德职业测评,为学生就业选择提供帮助.毕业生就业交流平台还可以统计毕业生就业信息,为高校编制毕业生就业年度质量报告提供科学准确的依据.     

穿心莲内酯通过影响SIRT3-p53信号通路诱导鼻咽癌C666-1细胞凋亡的机制研究

在前期研究工作中发现穿心莲内酯(Andrographolide,Andro)可以抑制鼻咽癌C666-1细胞活力并诱导其凋亡,但相关的分子机制并不清楚.为了明确穿心莲内酯调控C666-1细胞活力的具体机制,本课题组在体外培养的 C666-1 细胞中给予穿心莲内酯处理,并通过 Real-time PCR 检测 Sirutins 家族成员(SIRT1-7)的mRNA表达进行初步筛选;通过siRNA干扰的方法沉默SIRT3之后进一步检测穿心莲内酯对C666-1细胞活力和凋亡的影响;采用Western Blotting的方法检测沉默SIRT3之后穿心莲内酯对C666-1细胞中SIRT3/p53表达的影响.结果表明:穿心莲内酯能够显著增加SIRT3的mRNA表达,而对其它亚型的影响较小;沉默SIRT3能够部分逆转穿心莲内酯对C666-1细胞活力和凋亡的影响;穿心莲内酯可通过影响SIRT3的蛋白表达调控其下游凋亡相关蛋白p53的水平进而诱导细胞凋亡.本实验为进一步研究穿心莲内酯抑制鼻咽癌的机制奠定了基础.     

一种基于InsightFace算法的课堂人脸识别方法研究

采用人脸识别算法可以快速识别出教室中每个学生的身份,以掌握学生的出勤率信息,从而达到提升教学管理效率,促进教学质量提高的目的.为了克服人脸识别算法应用在课堂环境中识别准确率低的问题,本文提出了一种改进的InsightFace人脸识别算法.该算法基于MobileNet V2网络结构,将带有卷积注意力模块的CBAM-MobileNet网络结构代替InsightFace算法的ResNet人脸嵌入网络,同时采用限制对比度自适应直方图均衡化方法对待识别数据进行预处理,从而提高人脸图像的质量,提升了人脸识别准确率.改进后的算法在LFW和AgeDB-30数据集上测试准确率分别达到98.75%和88.60%,并且使用采集自课堂环境的Smart-Classroom数据集分别对教室中前后排学生的大、中、小三种尺寸人脸进行测试,分别较原算法准确率提高0.1%、2.6%、8.0%.     

GA-BPSO混合优化中红外光谱特征波段筛选的润滑油添加剂种类识别技术

针对各种设备润滑油中微量多品种添加剂种类识别问题,提出二进制粒子群算法结合遗传算法(GA-BPSO)混合优化中红外光谱特征波段筛选方法. 首先建立K近邻算法(KNN)和随机森林算法(RF)的润滑油添加剂种类识别基础分类模型;然后通过GA-BPSO混合优化算法在光谱全波段范围内筛选特征波段区域,消除干扰及无效信息,压缩庞大光谱数据集,降低搜索空间维度;再以模型识别准确率作为评价标准,用优选出的特征波段在基础分类模型上构建高性能增强分类模型. 选取硫化异丁烯(T321)、烷基二苯胺(T534)和硫化磷酸胺盐(T307) 三种润滑油添加剂作为测试对象,以不同配比混合在基础油中,采集配制样品的中红外光谱数据,并划分为训练集与测试集,分别导入基础分类模型与增强分类模型进行训练及测试. 结果显示,GA-BPSO优化筛选特征波段,使KNN的有效波段长度削减至原来的16.4%,识别准确率从70%提高到89.58%;RF的有效波段长度削减至原来的15.8%,识别准确率从85%提升至97.5%. 对比研究发现,GA-BPSO混合特征波段优选方法明显优于GA和BPSO单独使用时的筛选结果,在极大地减轻运行负担的同时,有效提高了模型多种类同步识别的准确率和稳定性.      

专家PID控制在超声铸造电源中的应用

铝合金铸造过程中,采用专家PID功率控制方法,使电源系统稳定高效的运行,输出功率恒定,控制方法简单便于应用、修改。