"互联网+"职业教育新生态下的智慧校园建设 ——以辽宁机电职业技术学院为例

智慧校园建设是教育现代化的重要组成部分,也是所有高等职业院校信息化建设的核心和最终目标.辽宁机电职业技术学院通过"一个数据中心、二个网络支撑平台、三大应用平台"的"123"型现代化智慧校园工程,突出学校特色、强调以人为本、重视协调发展,从建设内容、技术水平和服务质量3个层面持续推进智慧校园建设项目,不仅提升了本校智慧校园建设质量,也为其他高职院校的智慧校园建设提供了参考.     

关于电子压力计校准中引入温度校准的探讨

随着电子压力计在油水井测试中的广泛应用,仪器相应的周期校准工作尤为重要,是保证仪器录取资料准确性的先决条件。我们通过电子压力计在日常校准、现场应用遇到的问题进行分析和实验,对影响电子压力计压力校准准确度的误差来源进行分析,确定温度准确度及恒温时间是产生误差的一个重要因素,压力计温度的准确性是决定压力的准确性的前提。     

兰州化物所与美国加州大学洛杉矶分校合作制备出强收缩高能量密度水凝胶材料

环境响应型水凝胶,也称为“刺激响应”或者“智能”水凝胶,因为其高的含水量、弹性、渗透性、外界刺激响应性和大的变形等优点,被广泛应用于生物医学、软体机器人等领域。目前,大多数智能水凝胶的响应变形均凭借凝胶体内和体外渗透压的变化。然而,在这种渗透驱动机制下,凝胶材料的驱动力和响应速度间相互矛盾。要打破这个矛盾,需要从分子尺度设计并且提出一种异于传统“渗透型”水凝胶的非常规驱动机制。     

生态和谐,创意紫圆--论"夏语"紫砂壶的艺术构建

自然万物之中包含有无数美的因子,对紫砂壶艺术创作产生了积极的影响。随着时代的发展与社会的进步,以自然为主题创作而成的紫砂壶不仅是对传统的继承,也体现了中国人与自然和谐相处的愿望,是新时代中国生态和谐发展理念在紫砂壶创作中的反映。     

大型球铁水表壳加工工装设计与加工

针对表壳具有较多复杂曲面及三端加工特点及需求,通过对球铁水表壳的外形及加工特点进行分析,提出合理的设计加工工序方案,选用特种加工设备及专业的工装夹具.通过针对表壳外形及加工工艺特点设计专业的工装夹具达到一次装夹多工序同时加工,有效解决了传统加工工艺的多工序多道加工,提高加工效率并确保加工质量.     

我国物联网产业发展现状和建议

介绍了国内外物联网技术产业发展现状.分析我国物联网技术存在的短板,并从技术研发、产业联盟组建和商业模式推广等方面提出了促进我国物联网产业发展的若干建议.     

淠史杭灌区量测水设施建设的实践

文章介绍了淠史杭灌区量测水工程建设布局,几种形式的量测方法在灌区的应用,提出了加强量测水设施运行管理的措施.     

具备无功补偿功能的串联电压调节器

针对电网存在的暂降、低电压、谐波、无功等电能质量问题,采用一种背靠背式单相三电平无耦合变压器的拓扑结构,与H桥等结构相比,无桥臂之间耦合问题,降低了设备损耗及成本,同时本文整流侧采用TTA算法检测无功电流,具备无功补偿功能.对于逆变侧,采用输出电压前馈控制策略,消除了负载对逆变系统控制性能的影响,同时充分利用设备调制度较小的情况,在DSP中采用立即刷新的方式,消除了控制延时的影响,提高了系统的开环增益、响应速度、稳态控制效果和系统鲁棒性.所研制的10 kVA的补偿设备验证了该拓扑结构、TTA算法及控制方法的正确性和有效性.     

基于PMC指数模型的生态扶贫移民政策量化评价

在脱贫攻坚战胜利打响的时代背景下，研究生态扶贫的顶层设计，有助于健全返贫帮扶机制，防止地域性、规模性返贫。通过爬梳278篇与生态扶贫移民政策相关的文献，采用PMC政策评价模型和内容分析法，从政策特性、政策理念、政策实质以及政策实施4个维度对省级、市级生态扶贫移民政策进行量化分析和曲面图绘制。结果表明：总体而言，生态扶贫移民政策处于优良水平，在国家级大纲政策的统领下，省市级政策方式措施多样、政策领域较广，但在监管评估与主体参与等方面仍有发展空间。     

基于GR4J-LSTM混合模型的洪水预报研究

为提高洪水过程预报的准确性，将概念性水文模型GR4J (modèle du Génie Ruralà4 paramètres Journalier)的预报流量耦合到长短时记忆神经网络(Long Short-Term Memory Neural Network, LSTM)中，构建了GR4J-LSTM混合模型，并与GR4J、LSTM模型进行对比。基于2012～2019年陆水水库汛期与洪水事件相关的数据集，并结合欧洲中期天气预报中心的3 h预报降水产品，驱动GR4J-LSTM混合模型，预报陆水水库3～12 h预见期的入库流量。最后采用平均影响值(Mean Impact Value, MIV)算法评估输入变量的相对重要性。结果表明：GR4J、LSTM和GR4J-LSTM模型均具有较好的模拟预报能力，但GR4J-LSTM混合模型的预报性能最优，既可以学习GR4J模型的产汇流过程，又提高了洪水预报的精度。研究成果可为洪水预报方案制定提供参考。