职业教育课程项目化教学的案例分析

阐述在课程教学中引入项目教学法，以校园电视台制作项目为基础，探讨将生产项目转换为教学项目的可行性与有效性，从而训练职业能力，使理论和实践相结合。     

项目教学法在电工基础课程教学中的应用

阐述项目教学法的特点、教学价值，电工基础课程中应用项目教学法的对策，包括确定项目教学主题、项目教学准备、项目教学计划、项目教学评价。     

火山岩圈闭识别描述方法及其应用

中国沉积盆地内火山岩分布广泛，松辽、准噶尔及四川等盆地不断取得重大突破与发现，火山岩已成为我国油气勘探的重要领域之一。松辽盆地长岭断陷发育火石岭组和营城组火山岩，是油气增储上产的重要领域，但其勘探成效直接取决于对火山岩圈闭的识别与刻画成果。与碎屑岩圈闭相比，火山岩圈闭成藏条件要求更为苛刻，储层条件、侧向及顶底板封堵条件是控制火山岩圈闭有效性关键要素。在解剖已发现火山岩油气藏基础上，通过攻关研究，提出了火山岩体刻画和火山岩储层的描述是火山岩圈闭识别的重点。以火山岩岩性圈闭为例形成了火山岩岩性圈闭识别描述“五步流程”，并实际应用于龙凤山鼻状构造带。钻后结果表明，火山岩岩性圈闭与钻前认识整体一致，圈闭落实可靠，验证了火山岩岩性圈闭识别描述技术方法的有效性，推进了长岭断陷火山岩的油气勘探，对国内其他盆地火山岩油气勘探具有一定的指导应用价值。      

浅析锥形制动器常见故障及处理措施

锥形转子制动三相异步电动机具有停电自制动的能力,要求绝对安全。在实际应用中,锥形制动器检修行车的功能非常重要,如果没有了制动,就相当于汽车没有了刹车,后果十分严重。起重的时候绝对不允许刹车失灵,否则它的惯性将随重物的降落越来越大,轻则砸坏设备,重则伤及人身安全。为了避免不必要的损失,了解和学习制动器具有重要意义。     

课程群案例嵌入协同教学模式的探索

在课程群的教学中由于每门课程各自独立开展教学,缺乏知识的融合和衔接,导致学生运用综合知识解决问题的能力较弱。在课程群的教学中采用案例嵌入协同教学模式,将完整的工程案例嵌入到课程群各门课程的教学中,协同规划各门课程的教学任务,每门课程再围绕案例展开研究性教学。通过嵌入的工程案例衔接各门课程的知识点,帮助学生建构完整的知识体系,强化工程应用的概念；同时通过研究性教学,培养学生分析问题和解决问题的能力,两部分相结合,提高了学生运用综合知识解决复杂问题的能力。     

项目驱动式教学法在工业设计专业课程中的研究与实践

项目驱动式教学法强调的是学生对知识理解的过程以及在今后工作中所要具备的基本素养和专业能力,注重学生考核过程的全面性和参与性。故就项目驱动式教学法在工业设计专业课中的应用效果进行了探讨,找出了过程中存在的问题并提出了相应的解决方案。     

建筑装饰设计课程对分式课堂教学模式应用研究

部分教师在建筑装饰设计课程理论教学中引入了多种教学方法和模式,取得了一定的教学成效。由于中职教育和建筑装饰设计课程理论教学的特殊性,建筑装饰设计课程理论教学中仍存在一些问题。该文分析在建筑装饰设计课程教学中运用对分式教学法的经验、教训,以期进一步提高建筑装饰设计课程教学水平,更深入地探索建筑装饰设计课程改革。     

结合深度学习与支持向量机的金属零件识别

目的 在视觉引导的工业机器人自动拾取研究中，关键技术难点之一是机器人抓取目标区域的识别问题。特别是金属零件，其表面的反光、随意摆放时相互遮挡等非结构化因素都给抓取区域的识别带来巨大的挑战。因此，本文提出一种结合深度学习和支持向量机的抓取区域识别方法。方法 分别提取抓取区域的方向梯度直方图（HOG）和局部二进制模式（LBP）特征，利用主成分分析法（PCA）对融合后的特征进行降维，以此来训练支持向量机（SVM）分类器。通过训练Mask R-CNN（regions with convolutional neural network）神经网络完成抓取区域的初步分割。然后利用SVM对Mask R-CNN识别的抓取区域进行二次分类，完成对干扰区域的剔除。最后计算掩码完成实例分割，以此达到对抓取区域的精确识别。结果 对于随机摆放的铜质金属零件，本文算法与单一的Mask R-CNN及多特征融合的SVM算法就识别准确率、错检率、漏检率3个指标进行了比较，结果表明本文算法在识别准确率上较Mask R-CNN和SVM算法分别提高了7%和25%，同时有效降低了错检率与漏检率。结论 本文算法结合了Mask R-CNN与SVM两种方法，对于反光和遮挡情况具有一定的鲁棒性，同时有效地提升了目标识别的准确率。