应用型本科高校计算机专业课程建设的探究与分析

当前,应用型高校计算机专业的学生培养始终存在着课程标准不明确、课程设置失衡、知识和职业技能脱节、实践环节薄弱等问题,教育部在2019年也明确提出课程建设质量需要全面提高,课程是人才培养的核心要素,课程质量直接决定人才培养的质量。全国本科教育必须深化教育改革,必须把教学改革成果落实到课程建设上。     

基于Matlab优化工具箱的结构优化设计

介绍了结构优化设计的基本理论和MATLAB优化工具箱,分析了结构优化设计中的主要约束条件,提出结构优化设计的通用流程方法。首先,进行结构受力分析,合理设置优化目标函数和约束条件;然后,使用MATLAB优化工具箱进行编程计算。对一桁架进行优化设计分析,结果显示,与其他方法相比,使用MATLAB优化工具箱进行优化,不仅计算精度较高,而且可以减少计算时间。因此在结构工程设计领域有较大的实际应用价值。     

福州市古树名木保护技术

以福州市古树名木资源和现状作为基础,研究对于古树名木切实可行的、可操作的保护方法,以期为古树名木的保护提供参考.     

纳米纤维素/壳聚糖/明胶复合膜的制备及其性能研究

以明胶（Gel）、壳聚糖（CS）、纳米纤维素（NCC）为原料,采用溶液共混法制备了不同NCC和CS质量比的纳米纤维素/壳聚糖/明胶复合膜。采用紫外-可见分光光度计、扫描电镜（SEM）、红外光谱仪（FT-IR）、X射线衍射仪（XRD）、热分析仪（TGA）和质构仪对所制备复合膜的透光性能、显微结构、化学结构、晶体结构、热学性能和力学性能进行了分析。结果表明：纳米纤维素、壳聚糖、明胶之间形成相互作用较强的网络结构。复合膜表面光滑,分散均匀,具有良好的相容性。随着纳米纤维素含量的增加,复合膜透光率呈下降的趋势。与壳聚糖膜相比,复合膜的热稳定性显著提高。当纳米纤维素与壳聚糖质量比为7：1时,复合膜拉伸强度最高可达到33 MPa,断裂伸长率可达到14.9%,吸水率最大值可达到341%。     

杨桃果实采后处理与保鲜技术研究进展

杨桃果实采后不耐贮运,保鲜期极短,严重制约着我国杨桃产业的发展。本文就国内外有关杨桃果实的采收,以及冷激、热激、涂膜、低剂量辐照、防腐保鲜剂处理、包装等果实采后处理和贮藏保鲜技术的研究进展作了综述。     

逆向工程中的点云采样算法研究

在逆向工程的数据处理中点云采样是一项关键技术,它可以实现点云精简,从而提高后续的建模效率。文中介绍了基于曲率的点云采样算法,并进行了相关的实验,对其有效性进行了验证。     

基于社交虚拟实境的闽作古典家具工艺体验

目的 通过对照实验来研究以社交虚拟实境为介导的展示系统对闽作古典家具文化学习效果的影响。方法 招募了28位参与者（23～43岁）,随机分为对照组（视频干预）和实验组（社交虚拟实境干预）,两组都进行了ABA设计的前后测试,测验内容是闽作古典家具制作流程,用错误率比较两组的分数变化。结果 采用社交虚拟实境技术的实验组的学习效果得到明显改善。此外,实验组参与者对使用基于社交虚拟实境的闽作古典家具制作流程系统的态度积极。结论 本系统对了解闽作古典家具文化非常有帮助,更有利于疫情之下传统文化的传播交流。希望借助社交虚拟实境技术加强闽作古典家具的保护,为地域文化软实力的传播和数字公共服务平台的构建提供有价值的参考。     

Pd/C催化剂用于大豆油电化学氢化的研究初探

采用自制的质子转移膜式电化学氢化反应器,在低温(60℃)和常压条件下实施大豆油氢化反应,反应以稀甲酸盐溶液作为介质,以负载型贵金属钯/碳(Pd/C)作为催化剂,考察Pd/C催化剂量对氢化大豆油脂肪酸组成、碘值、反式脂肪酸、异构化指数和氢化反应选择性影响。结果表明:增加催化剂量有利于提高催化剂表面的氢浓度,提高氢化反应速率,并改变氢化反应选择性和同分异构化作用;结果还表明,Pd/C催化剂具有很好的稳定性,通过催化剂回收实验证明钯催化剂可重复使用5次,因而在工业化应用上仍具有竞争力。     

两种色彩传递算法适用情况研究

对图像色彩传递中的两类主要算法,即全局色彩传递算法和点匹配算法及其改进算法进行了分析总结。针对如何选择源图,才能使目标图获得更好的传递效果等问题,系统地讨论了彩图到彩图、彩图到灰度图两种应用模式的特点及其不同适用情况。同时,以不同风格属性的图片进行测试,分析传递效果,得出了更具普遍性和实用性的实验结果。     

符号序列的概率向量聚类方法*

针对符号序列聚类中表示模型及序列间距离度量定义的困难问题,提出一种基于概率向量的表示模型及基于该模型的符号序列聚类算法。该模型引入符号序列的概率分布表示法,定义了一种基于概率分布差异的符号序列距离度量及该模型的目标函数,最后给出了一种符号序列K-均值型聚类算法,并在来自不同领域的实际应用序列集上进行了实验验证。实验结果表明,与基于子序列表示模型的符号序列聚类算法相比,所提方法在DNA序列和语音序列等具有较多符号的实际数据上,有效提高聚类精度的同时降低聚类时间50%以上。