欢迎订阅2015年《煤矿机电》杂志

<正>《煤矿机电》杂志是国家煤矿安全监察局主管、由中煤科工集团上海研究院主办的煤炭行业专业技术刊物。《煤矿机电》杂志面向生产实际,全面报道煤炭行业机械和电气方面的新技术、新成果、新经验和新动向,内容包括釆煤、掘进、运输、支护、提升、     

新媒体应用与档案工作的有机结合及创新简析

作为一种新型的媒介,新媒体已经广泛运用到人类社会活动、文化生活、科学研究等各个领域,新媒体应用促使各类活动运行方式发生量变甚至质变。新媒体的普及,给传统的档案工作带来了很大的冲击,档案的载体逐渐从传统的纸质向数字化发展,同时档案信息传播的方式也从传统的查阅利用向互联网等现代媒介交换进行转变。在新媒体应用环境下,如何提高档案工作水平以适应现代化社会需要,使档案工作取得预期效果的意义日渐凸显。本文主要阐述了当前档案工作存在的问题,并分析如何实现新媒体应用与档案工作的有机结合和创新。     

信息技术课堂引入的艺术

著名特级教师于漪说过,"课的开始,其引入就好比提琴家上弦,歌唱家定调。第一个音定准了,就为演奏或者歌唱奠定了良好的基础。课堂引入的艺术讲求的是第一锤就应敲在学生的心灵上,像磁石一样把学生牢牢地吸引住"。因此,信息技术教师需要深入思考和精心设计信息技术课堂的引入,针对不同的课程内容,采用不同的方式引入新课。游戏引入课题——激发学生学习兴趣现在的学生都喜欢玩游戏,什么游戏都能使他们迷恋。究其原因,从心理学角度讲,学生在玩游戏的过程中容易     

IEC/TC108标准解释组发布的信息文件(一)

为使产品安全性评估人员全面了解INF文件,充分了解标准中安全评估要求的意图,以及部分安全评估测试的操作细节,文章介绍了 TC108标准解释组的职能、工作流程和其发布的文件的功用,梳理了解释组目前为止发布的15个解释文件的内容,并以案例的形式详细阐述了其中关于"标准过渡期各项要求的应用以及各种材料、元器件和组件的验收"文件的内容.以期帮助相关人员加强对标准的理解,推动标准平稳过渡.     

本刊声明

<正>为适应我国信息化建设,扩大本刊及作者知识信息交流渠道,本刊已成为北京万方数据股份有限公司、万方数据电子出版社、中国学术期刊(光盘版)电子杂志社、重庆维普资讯有限公司中文科技期刊等数据库全文收录期刊。来稿一经录用,均视为作者已将该作品全文的数字化方式复制权、发行权、汇编权、翻译权以及信息网络传播权授予本刊编辑部。编辑部已将作者著作权使用费与本刊稿酬一次性结清。作者向本     

电子书包环境下智慧课堂的构建及发展研究

随着信息技术在教育中的应用不断深入,智慧课堂教学逐渐成为研究热点。将智慧教育理念应用于课堂教学,构建数字化、智能化的课堂环境,可以实现学习方式个性化、过程可视化、结果检测精准化,为优化课程资源结构和课堂教学的多元化提供动力,让学生在轻松愉快的学习氛围中主动学习。大数据、微课以及电子书包等信息类技术手段广泛运用,促使教育信息化的发展不断进步。本文立足于电子书包环境,探索电子书包环境下智慧课堂的构建及发展,以期为相关的研究提供参考,从而推动我国新时代教育事业的进一步发展。     

基于云概率密度分布估计的大坝监测数据分析

大坝运行监测易受自然环境和监测条件影响，存在时间和空间上的变异性，监测数据具有不确定性。以云理论的随机性和不确定性分析方法为基础，并与空间数据辐射思想相结合，建立了云滴概率密度分布估计模型，然后导出云概率密度分布函数，依据样本监测数据推求母体空间数据的分布特征，并设计了基于逆向云算法云变换的计算程序。分析陆浑水库1979~1999年测压管监测数据和位移变形数据的云概率密度分布特征和云数字特征，得出了20 a来大坝的数据分布特征和运行状态。监测数据分析结果表明，云概率密度分布估计不仅能有效合理地分析大坝的运行状态，而且能够依据云数字特征来判断监测状态和监测环境的异常变化。      

关于大数据时代图书馆现状的一些讨论

大数据时代的到来,对我们的思维、工作方式都产生了重大的影响,图书馆学界也对大数据进行了广泛的研究和讨论,笔者先是概述了大数据的概念、理念、特征、应用,然后结合图书馆现状,指出图书馆在大数据时代面临的挑战,希望借此与同行进行进一步地探讨。     

基于BIM的智慧城市建设研究

随着社会信息化的发展,智慧城市建设成为学者研究重点。BIM技术是当前建筑领域的高新信息化建模技术,是建筑信息数据化的产物。本文从智慧城市建设所需的技术入手,针对BIM技术在智慧城市建设中的应用价值,分析BIM技术对于智慧城市建设各方面的作用,介绍BIM与智慧城市建设的各项技术的联系,剖析BIM技术当前存在的问题,最后对BIM技术在智慧城市的前景提出展望。     

组合降采样极限学习机

设计了一种针对不平衡数据集的学习机,即组合降采样极限学习机(EUS ELMs)。当训练数据集不平衡时,普通分类器对少数样本的分类敏感性较低,而给予多数样本过度关注。针对这种问题,将组合降采样结构与极限学习机(ELM)结合起来,形成一种新的组合学习机。该学习机继承了组合降采样结构对样本选择的依赖性小的优点,和极限学习机分类效率高、耗时短的优势,而且可以通过不同的参数设置控制对少数样本的关注度,根据使用者需求获得不同分类效果。