用VB解决CAI中的几个问题

本文利用Windows的API函数将VB窗体前置,避免教师在CAI过程中频繁切换活动窗口,并通过VB控件将各种不同的电子文档内容在窗体中显示出来。     

龙芯平台在Linux嵌入式系统教学改革中的应用

阐述Linux嵌入式系统教学的改革思路,强调课程教学的校企合作模式,说明在教学过程中引入龙芯平台的可行性和优势,提出"嵌入教学"和"项目驱动"模式相结合的课程改革思路,并对课程体系和考核方法进行详细描述,为龙芯产业化在高校的发展提供思路。     

一流本科专业建设背景下高校“金课”建设研究

一流本科专业建设是新时代高等教育体制创新的重要举措,是高校贯彻科教兴国战略的落脚点。通过对“金课”建设的现状进行调查,以国际交流英语课程为切入点,分析了过于强调语言技能训练、“两性一度”尚有距离、不符合创新人才培养举措的问题,提出了“金课”建设的措施,即厘清课程实践目标、优化课程建设结构、丰富课程建设形态、提升教师实践能力,为高素质人才培养提供了新思路,实现高等教育的高质量发展。     

"全周期管理"是提高本科层次职业学校办学质量的好办法

发展本科层次职业教育非自今日始,2014年6月,国务院印发《关于加快发展现代职业教育的决定》,强调"采取试点推动、示范引领等方式,引导一批普通本科高等学校向应用技术类型高等学校转型,重点举办职业本科教育".同年颁布的《现代职业教育体系建设规划(2014—2020年)》明确了将"应用技术本科"作为本科层次职业教育的主要载体,且需要达到一定规模.2019年印发的《国家职业教育改革实施方案》明确提出,"开展本科层次职业教育试点".2021年3月,教育部印发《本科层次职业学校设置标准(试行)》.2021年4月,习近平总书记在对职业教育工作的重要指示中强调"稳步发展职业本科教育".在诸多利好因素的加持下,本科层次职业教育不再是纸上谈兵,有了冠名"某某职业技术大学"的办学实体,目前这样的学校已达30余所,以后数量还会继续增加.笔者的看法是,不管这些学校出身如何、基础怎样、追求什么,它们都已经是既存事实,抱怨不解决问题,发展本科层次职业教育已然"开弓没有回头箭".接下来我们讨论的重点不是要不要发展本科层次职业学校,而是如何在现有的条件下,尽可能地保证这些学校的人才培养质量.     

紫外光快速固化的树枝状丙烯酸酯齐聚物的制备和性能

通过乙二胺(EDA)和三羟甲基丙烷三丙烯酸酯(TMPTA)，以甲醇为催化剂，在30℃进行6小时Michael加成反应，可制得含多个双键的树枝状丙烯酸酯齐聚物(DAO)．与相似分子量的线性丙烯酸酯齐聚物相比，DAO粘度低，用作紫外光固化树脂，其固化速度快，且固化产物硬度好，耐溶剂性好．     

碱式碳酸铅的生产工艺研究

介绍了由氧化铅与冰醋酸在一定温度下反应生成碱式醋酸铅，碱式醋酸铅在一定条件下与二氧化碳反应生成碱式碳酸铅，再经沉淀、抽滤，制得结晶产品。探讨了溶液pH、反应温度、二氧化碳流量、水中的杂质、总铅质量分数等对碱式碳酸铅结晶的影响，得出了制备碱式碳酸铅的最佳工艺条件：pH=6．5时停止通入二氧化碳，反应温度25～30℃，二氧化碳流量控制在0．5～3L／min，把河水或自来水经过离子交换处理，溶液中总铅质量分数控制在2％～5％。     

基于改进的SKPCA三维模型检索方法

本文提出了改进的SKPCA降维方法。在特征向量稀疏化表达的基础上,实现了一阶降维、二阶降维与非线性降维。在增强特征向量表达能力的同时最大限度去除了冗余信息。实验证明利用改进的SKPCA降维方法获得的特征向量,检索效果优于SPCA方法。     

基于IMAQ Vision和PLC的水果大小自动分级系统设计

水果大小是水果分级的一个重要依据,随着计算机技术和图像处理技术的飞速发展,计算机视觉技术被广泛用于水果品质的检测。所设计的水果大小自动分级系统由机器视觉检测系统和基于PLC的水果传送分拣机构组成。使用LabbVIEW软件编写水果大小自动分级系统的监控界面,并实现对CCD摄像机的控制及获取图片;使用IMAQ Vision工具包对所获取的水果图片进行处理,并进行大小分析,根据大小的等级由LabVIEW通过串口通信发送命令给PLC,由PLC控制水果的传送并进入对应的分级口,从而完成水果的自动分级。实际运行证明该系统能实时进行动态采集图片,有效地进行水果大小分析及自动分级。     

旅行商问题中巡回路径的数据结构

旅行商问题中巡回路径的数据结构对局部启发式算法的效率起着非常关键的作用。巡回路径的数据结构必须能够查询一条回路中每个城市的相对顺序,并且能够将一条回路中的部分城市逆序。分析了数组表示法、伸展树表示法和两级树表示法表示巡回路径时各种基本操作的实现过程及时间复杂度。数组表示法能够在常数时间内确定一条回路中每个城市的相对顺序,但是最坏情况下完成逆序操作需要Ω（n）时间,不适用于大规模的旅行商问题。伸展树表示法执行查询和更新操作的平摊时间复杂度是O（logn）,适用于极大规模的旅行商问题。而两级树表示法在最坏情况下每一个更新操作的时间复杂度是O（n^0.5）,适用于大规模的旅行商问题。