基于发展科学探究能力的高中化学教学实践 ——以"元素周期律"章节为例

基于学生在学习元素周期律时存在的普遍问题改进了教学实践,分析了元素周期律发展学生科学探究能力的价值,设计了四个教学环节——趣味导入,成果展示;分析规律,做出猜想;设计方案,收集证据;梳理模型,迁移应用,并提出了三点针对学生探究能力发展的教学建议.     

窑头袋收尘器滤袋异常磨损的原因及处理办法

我公司1#生产线的窑头使用布袋收尘器，型号：HMMC391-4×4，处理风量：1 350 000 m3/h，过滤风速<0.9 m/min，收尘器风室4 排×4 列。投入使用3个月后停机检查，发现第一排4 个风室的滤袋较多底部被磨穿，主要集中在灰斗四周的前3 环区域，前两排风室其他位置的滤袋也较多出现异常磨损，但后 两排风室的滤袋却完好无损。     

基于带缺失PISA数据对中国学生科学素养的诊断分析

利用DINA模型(Deterministic inputs,noisy and gate model)对PISA2015中国学生科学素养数据进行建模,使用贝叶斯M CMC算法实现对缺失数据的自动填补和模型参数的估计.     

浅析如何提高化工设备完整性

随着化工产业的迅猛发展,化工设备完整性是化工安全生产的基石,是化工安全事故三大原因之一物的不安全状态。文章中对PSM(过程安全管理)中如何提高MIQA(机械完整性与质量保证)从工艺安全关键设备维护保养的培训、备品备件质量控制、测试和检查、维修以及可靠性改进上进行了浅析,在公司设备运行上取得了良好效果。     

面向多任务阶段的运载火箭可靠性精细化建模技术

为解决运载火箭当前可靠性模型未考虑任务过程多阶段和动态变化、任务结果状态多样等问题,采用事件树与故障树联合建模方法对某型运载火箭动力系统氧增压子系统开展了精细化建模研究,获得了不同任务阶段可靠性精细化模型,可用于对运载火箭不同产品层级不同后果状态的可靠性评估.     

乙醇浓度预测的多元线性回归模型建立及验证

设计了由光源、气室、探测器和控制器等组成的非分散红外吸收系统，往气室内通入不同浓度的多组分气体（含有乙醇、二氧化碳和水蒸气），采用红外光谱仪进行光谱数据采集，得到多组分气体混合光谱图。根据数据集样本求解回归系数，建立了多元线性回归模型，并进行干扰修正以降低二氧化碳和水蒸气对乙醇浓度预测的影响。对建立的多元线性回归模型进行评价，结果表明:模型真实有效且具有良好的线性回归效果，可以用于预测气体浓度，乙醇、二氧化碳和水蒸气浓度预测误差均在可接受的范围之内，其中乙醇浓度预测误差最小，不超过2.0×10-4。通过干扰修正尽可能排除二氧化碳和水蒸气的干扰，能够较准确地预测乙醇浓度。     

结合句法依存信息的方面级情感分类

引入句法依存信息到原方面术语,提出一种新的方面术语表示方法,利用Glove词向量表示单词以及单词与单词之间的依存关系,构造出包含句法依存信息的依存关系邻接矩阵和依存关系表示矩阵,利用图卷积神经网络和多头注意力机制将句法依存信息融入到方面术语中,使得方面术语表达与上下文结构高度相关。将改进后的方面词术语表示替换到现有模型后,模型泛化能力得到有效提升。对比试验和分析结果表明:该方法具有有效性和泛化性。     

简支梁桥横向分布加载装置及板梁模型试验研究

针对一种新型桥梁横向分布加载装置和3个不同有效铰缝高度的有机玻璃板梁桥实验模型,通过对模型梁进行横向加载实验,实测横向分布分析值与铰接板法理论分析值吻合较好.实测结果表明,铰缝有效高度对板梁的横向分布略有影响,铰接板法理论对工程设计是偏安全的.该实验加载装置装拆方便,占用空间小,不受场地限制,教学效果良好,可推广应用于相关高校同类专业实验教学中.     

高铁桥梁智慧建造综合管控平台的设计与应用

为了提升高铁桥梁的施工技术和管理水平,通过地空快速高精度三维数据融合与场景构建技术,并结合建筑信息模型(Building Information Model,BIM)技术,开展基于工业互联网的工地数据库全连接研究,打破生产现场管理信息"孤岛",将拌合站、钢筋加工场、试验室、施工现场的三维场景、工艺生产、配料任务、施工进度、安全质量、视频监控、应力监测等数据进行关联,实现施工生产多维度数据全连接,最终构成基于"一张图"的企业级高铁桥梁施工智慧综合管控平台.     

基于像素偏转模型和机器学习的室外图像天空像素检测

图像中的天空区域对于基于视觉的地面机器人导航具有重要意义,为了识别图像中的天空部分,本文提出了一种基于像素偏转模型的BP神经网络天空识别方法.首先,制作天空图像集和非天空图像集,天空图像集由各种天气情况下的天空提取而成,非天空图像集由非天空的景物构成,主要包括建筑、汽车、树木、植物等;其次,使用提出的像素偏转模型提取天空图像集和非天空图像集的像素特征并进行处理,对天空像素点和非天空像素点进行标注,利用BP神经网络对像素特征进行训练,得到权重文件;最后,使用得到的权重文件进行天空的识别.为了更好的说明本文算法和模型的优越性,使用本文算法与Otsu算法、YeHu算法、Graph-cut算法和Mask-Rcnn算法模型进行了比较,并设计了两组组对比实验,第一组实验进行识别效果的主观评价,第二组实验利用CamVid数据集的天空类进行算法精度的定量分析.