地方高校安全工程专业生产实习教学改革与实践

生产实习是安全工程专业实践教学环节的重要组成部分,有助于提高本专业学生的工程实践能力。文章阐述了国内高校安全工程专业生产实习的教学现状,分析了安全工程专业生产实习中存在的主要问题,并根据工程教育专业认证标准的要求,从教学大纲、教学方法、实习基地建设、成绩考核、教材编写、教学团队建设、安全管理等方面提出了一系列改进措施,以期提高生产实习教学效果。     

反腐倡廉建设中党校的价值体现及其实施路径

党校教育在预防腐败中的基础性作用价值,包括党校教育对形成反腐倡廉思想潜移默化作用、积极的导向作用等,反腐倡廉中党校价值的实施路径,则主要体现在:突出重点,着力提高党校教育的贡献度,强化党校作为执政党思想输出的主渠道作用等。     

聚酯帘线的发展趋势

从聚酯的结构设计、帘线浸胶工艺和在轮胎中的应用3个方面阐述聚酯结构特点与产品性能的关系。聚酯帘线行业应该密切关注汽车行业的发展态势,把握市场先机,进一步发展壮大;在新能源汽车逆势增长的形势下,高性能聚酯帘线需求量较大,帘线企业应拓展高性能聚酯帘线在轮胎冠带层、带束层和胎体等部件中的应用,同时联合轮胎企业开发特种聚酯材料和混纺材料等新产品。     

WIRELESS BODY-AREA NETWORKS

The last decade has witnessed the convergence of three giant worlds:electronics,computer science and telecommunications.The next decade should follow this convergence in most of our activities with the generalization of sensor networks.In particular with the progress in medicine,people live longer and the aging of population will push the development of wireless person-     

千年古陂为何久盛不衰

泰和县槎滩陂修建于公元937年,在牛吼江上游一个急拐弯处用土木作坝截流,顺应弯道河势开挖一弧形引水河段,利用弯道水流运动特性,灌渠引水口正面引水、陂坝侧面溢流,保障了工程防洪安全、运行可靠.为了保障陂坝下游河道农业用水和河道生态用水,在槎滩陂下游3.5km修建碉石陂,买山置田准备了陂坝维修管理的材料和经费.逐步建立了一乡绅大户为陂长、受益农户广泛参与的管理制度.一千多年来盛久不衰、活力无穷,经过不断维修改造,现在灌溉农田3000hm2以上.槎滩陂是我国古代农业灌溉文明的代表性工程,是人水和谐相处的杰出典范,成为世界灌溉工程遗产.     

马尔可夫跳变线性系统最优控制的研究现状与进展

马尔可夫跳变线性系统（MJLS）是一种具有多个模态的随机系统，系统在各个模态之间的跳变转移由一组马尔可夫链来决定。MJLS模型因其在表示过程中可以产生突变而更能精确的描述实际工程应用中的系统。近年来，MJLS的最优控制问题成为了研究的热点，动态规划、极大值原理以及线性矩阵不等式等成为了解决此类问题的主流方法。本文对MJLS最优控制领域的研究现状进行了综述。分别对一般情况下、带有噪声的情况下、带有时滞的情况下以及某些特定情况下的MLJS最优控制问题的国内外研究现状进行论述。最后进行了总结并提出MJLS最优控制领域未来值得关注的研究方向。     

采用八叉树和OSG分页结点的海量点云三维可视化

针对现有海量点云可视化方法存在索引构建时间长、内存占用大等问题，研究一种八叉树索引结合OSG分页结点的快速可视化方法，可在占用较小内存的基础上快速建立点云索引并实时调度。采用八叉树索引结构对海量点云进行数据组织，建立各层级的八叉树结点并以文件映射的方式分块保存，对结点文件重组织转换为支持OSG渲染引擎的多分辨率点云数据。采用基于OSG分页结点的实时调度技术，对海量点云进行高质量可视化。与目前两款主流的点云数据处理商业软件进行实验对比分析，结果表明所提方法具有索引建立速度快、内存占用小等优点，同时可视化交互更加流畅，适用于各种配置计算机下海量点云数据的调度管理与实时可视化。     

基于时频域的卷积神经网络运动想象脑电信号识别方法

针对目前运动想象脑电（EEG）信号识别率较低的问题，考虑到脑电信号蕴含着丰富的时频信息，提出一种基于时频域的卷积神经网络（CNN）运动想象脑电信号识别方法。首先，利用短时傅里叶变换（STFT）对脑电信号的相关频带进行预处理，并将多个电极的时频图组合构造出一种二维时频图；然后，针对二维时频图的时频特性，通过一维卷积的方法设计了一种新颖的CNN结构；最后，通过支持向量机（SVM）对CNN提取的特征进行分类。基于BCI数据集的实验结果表明，所提方法的平均识别率为86.5%，优于其他传统运动想象脑电信号识别方法；同时将该方法应用在智能轮椅上，验证了其有效性。